3218343851

Wstępne przetwarzanie obrazu dłoni 18

obrazu, oraz zmniejszenia jego rozdzielczości ([PraOl]), w celu eliminacji linii (bruzd) papilarnych. Często jednak w wyniku tych operacji następowała utrata informacji o układzie palców.

Jak wspomniano wcześniej, dla dwóch dłoni o różnych proporcjach, rejestrowanych w odmiennych warunkach oświetlenia, zbiór krawędzi wykrytych na ich obszarze znacznie się różni (Rysunek 2.2). W związku z niską przydatnością cech wewnątrz obszaru dłoni w procesie rozpoznawania jej układu, autor postanowił wykorzystać kontur dłoni jako jedyne źródło informacji o układzie dłoni na obrazie.

Detekcję konturu można przeprowadzić przy użyciu opisanych wcześniej operatorów wykrywania krawędzi, jak np. Sobell, czy Canny. Dla zastosowania rozważanego w rozprawie są to jednak metody zbyt czasochłonne. W celu maksymalizacji wydajności i dokładności procesu detekcji konturu dłoni proponuję następującą sekwencję operacji. Należy najpierw poddać obraz segmentacji w celu identyfikacji obszaru dłoni. Wynikiem tej operacji jest obraz binarny, na którym wyróżniony jest obszar dłoni. Wyznaczany jest środek masy obszaru dłoni, który służyć będzie za punkt odniesienia dla pozostałych punktów charakterystycznych obrazu. Następnie na bazie uzyskanego obrazu binarnego wyznaczany jest kontur obszaru dłoni. W przypadku obrazów binarnych, a więc o optymalnym modelu krawędzi z punktu widzenia ich rozpoznawania, do detekcji konturu dłoni zastosować można metody o wiele bardziej efektywne, niż operatory detekcji krawędzi. Zakładając jednak, że na obrazie znajduje się tylko jeden obszar odpowiadający obiektowi, a pozostała część obrazu to tło, o wiele bardziej wydajną metodą jest wykrywanie konturu przy użyciu algorytmu śledzenia krawędzi.

Poważnym problemem pojawiającym się na tym etapie jest to, że ten sam układ dłoni, rejestrowany przez kamerę pod nieznacznie różnym kątem, powoduje wyznaczenie różniących się konturów (Rysunek 2.2). Podobny skutek ma rejestrowanie danego układu wykonywanego przez dłonie o różnych proporcjach. Jednakże wszystkie powyższe obrazy, jeśli zawierają dłoń w tym samym układzie, powinny być przyporządkowane do jednej klasy w procesie rozpoznawania. Kontury dłoni rozpoznawanej i wzorcowej nie powinny być zatem porównywane punkt po punkcie. W celu poprawnego rozpoznania układu dłoni należy zaproponować taką metodę identyfikacji punktów charakterystycznych obrazu, która będzie niewrażliwa na tego typu zniekształcenia. W niniejszym rozdziale autor zaproponował algorytm wyznaczania punktów charakterystycznych obrazu dłoni na podstawie „wzorca” uzyskanego poprzez aproksymację (z daną tolerancją) konturu dłoni odcinkami.

W prezentowanej w niniejszej pracy metodzie, etap wstępnego przetwarzania obrazu składa się więc z następujących kroków.

1.    Segmentacja obrazu wejściowego w celu wyróżnienia obszaru dłoni.

2.    Wyznaczenie środka masy obszaru dłoni, będącego punktem odniesienia dla pozostałych punktów charakterystycznych obrazu.

3.    Detekcja konturu obszaru dłoni.