СЖАТИЕ, ПЕРЕДАЧА И РАСПОЗНАВАНИЕ КОНТУРОВ РИГИДНЫХ ОБЪЕКТОВ, ОПИСАННЫХ ЦЕПНЫМИ КОДАМИ

В статье исследуются вопросы выделения контуров как основы предобработки изображений, содержащих ригидные объекты. Рассмотрены способы представления, сравнения, сжатия и распознавания контуров, описанных цепными кодами. При этом контур представляется в дискретной решетке последовательностью отрезков прямых, квантуемых набором из восьми стандартных направлений. Исследуются способы кодирования направлений и их влияние на процессы описания и сравнения контуров. На практических примерах рассмотрены свойства подобных описаний по Фримену и различных его модификаций, в том числе кодирование с применением комплексных чисел и кодирование углами векторов. Показано, что описания можно использовать для эффективного сжатия без потерь стандартными методами LZW и PCX, а также оптимального кодирования методами Хаффмана и Фано. Для сравнения и распознавания контуров в условиях смещения начала отсчетов предлагается нормализация их описания с применением трех подходов, включающих корреляционный анализ, линии положения и инвариантные моменты, в том числе адаптированные под одномерные описания. Показано, что метод инвариантных моментов может быть использован для контуров, описанных координатами опорных точек, по усеченным формулам.

The article deals with the issues of detection of contours as the basis for the preprocessing of images containing rigid objects. The methods of representation, comparison, compression and recognition of contours described by chain codes are considered. We present the contour in a discrete grid by a sequence of straight-line segments quantized by a set of eight standard directions. The methods of coding directions and their influence on the processes of description and comparison of contours are investigated. Using practical examples, the properties of such descriptions according to Freeman and its various modifications are considered, including coding using complex numbers and angles of vectors. It is shown that descriptions can be used for efficient lossless compression using standard LZW and PCX methods, as well as optimal coding using Huffman and Fano methods. For comparison and recognition of contours in conditions of shifting of the origin points, it is proposed to normalize their description using three approaches adapted for one-dimensional descriptions, including correlation analysis, position lines and invariant moments. It is shown that the method of invariant moments can be used for contours described by the coordinates of reference points using truncated formulas.