Аналіз методів скелетизації нерегулярних текстур в задачі пошуку унікальних дескрипторів зображення

Abstract

UK: Розглянута задача аналізу, ідентифікації та розпізнавання текстур зображень. Об’єктом дослідження є процес скелетизації напівтонових зображень. Предмет дослідження становлять ітераційні та неітераційні методи скелетизації текстур. Мета роботи полягає у виборі придатного методу скелетизації неоднорідних нерегулярних текстур для пошуку унікальних дескрипторів зображень у задачі перевірки автентичності об’єкта. Розглянуто типи текстур та класифікацію алгоритмів скелетизації, переваги та недоліки алгоритмів різних типів. Проведено обчислювальний експеримент та зроблено порівняльний аналіз ітераційних алгоритмів Жанг-Сюенга, Го-Хола та неітераційного методу серединного осьового перетворення Блюма, які застосовувались до зразків зображень неоднорідних нерегулярних текстур паперу з мікроволокнами. Вирішено задачу порівняльного аналізу алгоритмів скелетизації для зображень неоднорідних нерегулярних текстур. Розроблено критерій якості, який використовує інформацію про кількість відгалужень скелету текстури, що, у свою чергу, залежить від кількості граничних точок скелету. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує розглянуті методи скелетизації та дозволяє ранжувати їх згідно з обраним критерієм. Результати експерименту дозволяють рекомендувати алгоритм Жанг-Сюенга до практичного застосування для вирішення задачі скелетизації зображень неоднорідних нерегулярних текстур. EN: The problem of texture analysis, identification and recognition was investigated. The object of study is the process of grayscale image skeletonization. The subject of research is the iterative and non-iterative texture skeletonization methods for searching unique image descriptors in the problem of authentication object. The purpose of the work is to select the appropriate method for inhomogeneous irregular texture skeletonization. A review of texture types and skeletonization algorithms classification, advantages and disadvantages of various types of algorithms was given. Computational experiments and comparison of iterative Zhang-Suen and Guo-Hall algorithms and non-iterative method of the Blum’s median axis transformation that’s applied to the sample images inhomogeneous irregular paper textures with microfibers were made. The problem of the comparative analysis of texture skeletonization algorithms for images of inhomogeneous irregular textures was solved. Was developed quality criterion which uses information about the number of skeleton texture branches, which depends on the number of boundary points of the skeleton. Software that implements the discussed skeletonization of algorithms and allows to rank them according to selected criteria was developed. The experimental results allow us to recommend the algorithm of Zhang-Suen for practical use to solve the problem of image skeletonization inhomogeneous irregular textures.