Файл - YouConf

УДК 004.9
О.П. АРХИПОВ, Ю.А. МАНЬЯКОВ
O.P. ARKHIPOV, Y.A. MANIAKOV
АЛГОРИТМ СОЗДАНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ЦВЕТОВЫХ ИНДЕКСНЫХ
ПАЛИТР ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ ОПОРНЫХ ТОЧЕК С ПРИЗНАКАМИ ОБЪЕКТНОЙ
ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
INDIVIDUAL COLOR INDEX PALETTES CREATING ALGORITHM FOR THE
PURPOSE OF GENERATION REFERENCE POINTS CONTAINING BELONGING TO
OBJECTS INFORMATION
В статье рассматривается алгоритм создания индивидуальных цветовых индексных палитр,
который используется для генерации и кластеризации опорных точек на основе объектной принадлежности в
процессе трехмерной реконструкции сцены с несколькими взаимодействующими объектами. Палитры
создаются для каждого объекта сцены путем аппроксимации цветового пространства изображений на
основе частотного распределения цветов.
Ключевые слова: трехмерная реконструкция; опорные точки; обработка изображений.
Article describes the algorithm of creation of an individual color index palettes which is utilized for reference
points generation and clustering by an object belonging information during the 3D reconstruction of scene containing
multiply interacting objects. Palettes being create for each object in scene using the image color space approximation
based on color frequency distribution.
Keywords: 3D reconstruction; reference points; image processing.
В наши дни компьютерная графика достаточно широко распространена в различных
сферах человеческой деятельности. Трехмерные модели объектов и их анимация
используются для создания фильмов и демонстрационных материалов в сфере образования и
в средствах массовой информации, в качестве графических интерфейсов для управления
различными устройствами, а также в качестве дополнения к системам поддержки принятия
решений.
Наиболее сложной областью трехмерной графики является моделирование и
анимация взаимодействий объектов природы и живых существ в виду малой
структурированности их формы, а также недетерминированности и большой вариативности
поведения. В настоящее время для решения этой проблемы используются дорогостоящие
пакеты трехмерной графики и средства, реализующие технологию захвата движения (motion
capture). Однако помимо высокой стоимости таких решений, они обладают следующими
недостатками: результирующая информация, полученная в результате работы этих систем,
требует постобработки, необходимо размещение различных датчиков, затрудняющих
перемещения, а также не имеющие возможность размещения на определенные объекты,
например, человеческое лицо, выходные данные подвержены помехам, зашумлению,
порождающим неточности измерений. Кроме того, в настоящее время как системы
трехмерного моделирования, так и системы захвата движения требуют наличия довольно
большого количества технического персонала: операторов, дизайнеров, программистов и т.п.
Помимо этого на сегодняшний день практически не существует систем, позволяющих
адекватно моделировать разрушения объектов.
На данный момент более перспективными являются бесконтактные безмаркерные
технологии трехмерной реконструкции. Обычно они основываются на принципах
стереоскопии и фотограмметрии. Данные технологии, в частности технология
пофрагментного анализа и представления натурного объекта и изменения
его
пространственного
положения
с
последующей
интеграцией
полученных данных в трехмерные изображения [1], подразумевают выделение на
стереопарах особых опорных точек (ОТ), на основании которых строится описание модели
объекта. При решении задачи моделирования взаимодействий объектов, возникает проблема
распознавания объектной принадлежности ОТ.
Цель исследования – разработка алгоритма формирования индивидуальных цветовых
индексных палитр для генерации опорных точек с признаками объектной принадлежности.
Разрабатываемый алгоритм предполагает дифференциацию взаимодействующих
объектов на изображениях, путем создания уникальных цветоразличимых цветовых
индексных палитр для различных объектов на изображениях для последующей генерации
опорных точек и кластеризации их по признаку объектной принадлежности.
Для формирования ОТ с признаками объектной принадлежности необходимо
дифференцировать цифровое описание объектов на этапе построения ЦИП. Для этого
требуется создать свою уникальную палитру для каждого объекта в сцене.
На начальном этапе необходимо из полного набора цветов выбрать предварительную
палитру (например, 4096 цветов); целесообразным может быть выбор компонентов палитры
по следующей формуле[2]:
где
1, r  {0,17,...,238,255}; gi  {0,17,...,238,255}; bi  {0,17,...,238,255}
,
f (I )   i
0
ri  R, gi  G, bi  B  {0..255}, i  {0..n} ,
f(I) – функция выбора основных цветов из совокупности I;
n – количество элементов предварительной палитры;
r, g, b – цветовые координаты в пространстве RGB.
Адаптация палитры изображения для получения рабочей палитры проводится путем
выбора подмножества точек из предварительной на основании близости цвета каждого
пикселя изображения к цветам ЦИП на основе евклидовой метрики. При расчете расстояния
между цветовыми характеристиками учитывается пороговое значение, которое не может
быть превышено.
Если в результате были просмотрены все цвета предварительной палитры и не был
найден наиболее близкий цвет, не превышающий порогового значения, то данный цвет
предварительной палитры не включается в рабочую. Для получения меньшего количества
цветов рабочей палитры необходимо увеличить шаг предварительной.
Таким образом, из всей совокупности цветов рабочей палитры будут выбраны только
те, которые присутствуют на рассматриваемом изображении.
На следующем шаге производится сокращение цветов палитры на основе частоты
присутствия пикселей каждого цвета палитры на изображении. Таким образом в палитре
остается определенное количество наиболее распространенных на изображении цветов,
которое может быть задано интерактивно.
Когда палитры для всех объектов сцены созданы, они с большой долей вероятности
не являются уникальными: возможны ситуации, когда некоторые цвета в различных
палитрах могут повторяться. Поэтому производится исключение повторяющихся цветов из
палитр, которые содержат наименьшее число пикселей данного цвета. Далее в результате
сегментации на основе полученных ЦИП генерируются ОТ, имеющие свойство объектной
принадлежности. Блок-схема алгоритма представлена на рисунке 1.
На схеме обозначены:
PaletteC, PaletteC1, PaletteC2 – счетчики циклов, отражающие количество
взаимодействующих объектов на изображениях и соответственно палитр;
index – счетчик цикла, отражающий количество цветов в палитре;
color – поле структуры Palette, содержащее цвет;
count – поле структуры Palette, содержащее количество пикселей изображения
соответствующего цвета (color).
2
Рисунок 1 – Блок-схема алгоритма формирования индивидуальных цветовых индексных
палитр
3
Таким образом, были рассмотрены основные задачи и этапы алгоритма формирования
опорных точек с признаками объектной принадлежности. Была установлена возможность
дифференцировать изображения объектов путем создания уникальных для каждого объекта
ЦИП.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Исследование и разработка информационной технологии пофрагментного анализа
и представления натурного объекта и изменения его пространственного
положения с последующей интеграцией полученных данных в трехмерные
изображения: Отчет о НИР (заключительный) / Орловский филиал Учреждения
Российской академии наук Института проблем информатики РАН (ОФ ИПИ
РАН); Руководитель О.П. Архипов. -№ ГР 01201155148; Инв. №. 02201450365 Орел, 2013. –169 с.
2. Архипов О.П., Маньяков Ю.А., Сиротинин Д.О. Метод генерации виртуальной
сетки опорных точек на цветных изображениях // Информационные технологии в
науке, образовании и производстве. ИТНОП-2012: материалы VI-й
Международной научно-технической конференции: 17-18 мая 2012 - г. Орел,
Госуниверситет-УНПК. – 1 электрон. Опт. Диск (CD-ROM)+аннотации
материалов (40 л.).
Архипов Олег Петрович
Орловский филиал Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института проблем
информатики Российской академии наук, г. Орел
к.т.н., с.н.с, директор ОФ ИПИ РАН,
Тел.: +7 (4862) 33-57-41,
Е-mail: ofran@orel.ru
Маньяков Юрий Анатольевич
Орловский филиал Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института проблем
информатики Российской академии наук, г. Орел
к.т.н., н.с. лаб. 02
Тел.: +7 (915) 508-15-64,
Е-mail: maniakov_yuri@mail.ru
4