2021-10-23
74
Выполнено сравнение предложенного алгоритма с некоторыми известными алгоритмами, описанными в среде Matlab и Matlab ®Image Processing Toolbox (R2015a): imdilate и imerode, которые использовались для реализации морфологии [11, 12]. Для этого эксперимента были выбраны три изображения размером 
пикселей: Lena, Barbara и Airfield (рис. 5).
| 
| 
|
| а | б | в |
Рис.5. Тестовые полутоновые изображения: а – «Lena»; б – «Barbara»; в – «Airfield»
В таблице приведены значения экстремумов, экспериментально установленные для трех полутоновых изображений различных типов (Lena – студийное низкочастоное с размером пикселей с преобладанием участков с плавным изменением яркости; Barbara – студийное высокочастотное с размером пикселей с преобладанием участков с резким измениением яркости; Airfield – аэроизображение с размером пикселей), значения времени поиска и числа сравнений на пиксель в среде Matlab 2015a, экспериментально полученные для алгоритмов Straightforward, Forstner [10], Neubeck [9], Scanline3x3 [13], Scanline-spiral [13] и предложенного SSEF. Количество сравнений на пиксель и средняя продолжительность выполнения были установлены для каждого тестового изображения
в системе Intel Core i5 2.3 ГГц с 4 ГБ ОЗУ.
Результат поиска экстремумов изображений с размером 512 
512
| Методы | Изображение | Число экстремумов | Время, с | Число сравнений | Память | ||
| Сумма | Поиск | Ошибка | |||||
| Straightforward | Lena | 0,241 | 9,66 |
| |||
| Barbara | 0,240 | 9,81 | |||||
| Airfield | 0,235 | 9,86 | |||||
| Forstner [10] | Lena | 0,107 | 4,47 |
| |||
| Barbara | 0,117 | 4,63 | |||||
| Airfield | 0,116 | 4,85 | |||||
| Neubeck [9] | Lena | 1,420 | 3,22 |
| |||
| Barbara | 1,441 | 3,26 | |||||
| Airfield | 1,415 | 3,45 | |||||
| Scanline3x3 [13] | Lena | 1,043 | < 4 |
| |||
| Barbara | 0,993 | < 4 | |||||
| Airfield | 1,113 | < 4 | |||||
| Scanline - spiral order [13] | Lena | 0,625 | < 4 |
| |||
| Barbara | 0,577 | < 4 | |||||
| Airfield | 0,762 | < 4 | |||||
| Предложенный (SSEF) | Lena | 0,067 | 4,21 |
| |||
| Barbara | 0,072 | 4,48 | |||||
| Airfield | 0,075 | 4,52 | |||||
Заключение
Предложен быстрый алгоритм поиска экстремумов изображения на основе центрально-симметричного сканирования. Установлено, что алгоритм SSEF по сравнению с Forstner [10] обеспечивает уменьшение в 1,05 раза числа сравнений на пиксель и повышение в 1,5 раза скорости поиска, по сравнению с алгоритмом Straightforward – уменьшение в 2,2 раза числа сравнений на пиксель и повышение в 3,5 раза скорости поиска, по сравнению с алгоритмом Scanline3x3 [13] – увеличение в 1,05 раза числа сравнений на пиксель, но повышение в 15 раз скорости поиска, по сравнению с алгоритмом Scanline-spiral [13] – увеличение в 1,05 раза числа сравнений на пиксель, но повышение в 10 раз скорости поиска. Алгоритм Neubeck [9] обеспечивает меньшее число сравнений на пиксель, однако имеет ошибку поиска на границах блоков разбиения. Алгоритм SSEF не использует дополнительную память, что важно для многих задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и углов. Предложенный алгоритм также может быть модифицирован для обработки данных любого измерения в режиме реального времени.
Search of local extremuMS of half-tone images
based on central symmetric scanning
Nguyen Anh Tuan, V.Yu. Tsviatkou
Abstract. An algorithm for searching for single-pixel extremes of halftone images based
on centrally symmetric scanning is proposed. It is shown that the algorithm works much faster
than the best known algorithms for detecting key points of images.
Keywords: local extremum search, centrally symmetric scanning.
