Библиографическое описание:

Довгалец С. М., Мудрик Г. В. Распознавание световых пятен лазера на изображении // Молодой ученый. — 2014. — №18. — С. 50-53.

В статье описываются проблемы распознавания световых пятен на изображении и возможные пути решения данной проблемы. Рассматривается поиск объектов на изображении с помощью цветовой модели HSV. Описывается алгоритм нахождения центра масс.

Ключевые слова: обработка изображений, распознавание образов, световое пятно, цветовая модель HSV, центр масс фигуры на изображении.

 

На сегодняшний день мультимедийные презентации стали одним из основных средств представления определенных видов информации. Ни одно совещание или важные переговоры не обходятся без мультимедиа-презентаций с помощью компьютера и проектора.

С развитием технологий стали появляться новые решения для проведения презентаций. Одной из проблем проведения презентаций является неудобство в манипулировании слайдами, так как для их перелистывания нужно использовать компьютерную мышь.

В последнее время начали появляться устройства для проведения презентаций (презентеры), которые совмещают в себе компьютерную мышку и лазерную указку. Главной задачей таких устройств является распознавание пятен лазера на изображении и вычисление координат этого пятна.

Для поиска точки лазерной указки на экране надо решить определенные проблемы. Первая проблема — это повышенная яркость изображения. Когда видеоданные конвертируются в формат RGB и выводятся на VGA монитор, то картинка получается слишком яркой с низким контрастом. Поэтому очень трудно найти тусклую красную точку лазерной указки на ярком белом экране. Другая проблема, связанная с поиском точки лазера — это определение действительного размера точки. Последний недостаток связан с тем, что при быстром перемещении точки по экрану ее пиксели будто рассеиваются и, будучи удаленными друг от друга, они могут быть восприняты алгоритмами как пятна.

Для поиска точки лазерной указки будем использовать поиск по яркости с помощью цветовой модели HSB. Координатами цвета в данной модели являются:

–                     Hue — цветовой тон, определяется величиной угла от 0 до 360 градусов на цветовом круге;

–                     Saturation — насыщенность, определяет чистоту цвета;

–                     Brightness — яркость, определяет освещенность или затемненность цвета.

Преимуществом данной модели является то, что можно производить поиск не привязываясь к цвету, а только лишь к яркости. Поэтому намного проще распознать световое пятно, так как у него будет минимальная яркость на изображении.

Для распознавания точки от лазерной указки нужно выполнить такие шаги:

1.      Преобразовать изображение из цветового пространства RGB в HSB. Оригинальное изображение показано на рисунке 1.

2.      Разбиваем изображение на отдельные каналы H, S, B.

3.      Определяем минимальное и максимальное значение каналов H, S, B. Результат показан на рисунках 2–4.

4.      Получаем изображение, которое является набором пикселей, значение которых находиться между минимальным и максимальным значением отдельных каналов H, S, B. Результат показан на рисунках 5–7.

5.      Выполняем операцию логического «И». Результат показан на рисунке 8.

Рис. 1. Оригинальное изображение

 

Рис. 2. Изображение которое содержит только канал H

 

Рис. 3. Изображение которое содержит только канал S

 

Рис. 4. Изображение которое содержит только канал V

 

Рис. 5. Пиксели в диапазоне от  до

 

Рис. 6. Пиксели в диапазоне от  до

 

Рис. 7. Пиксели в диапазоне от  до

 

Рис. 8. Результат после выполнения операции логического «И»

 

После распознавания светового пятна от лазера необходимо вычислить его координаты. Для этого нужно найти центр масс. Для этого складываем координаты всех ненулевых пикселей и считаем их количество. Получаем пятно от лазерной указки с черной точкой посередине, которая является центром масс данного пятна. Результат показан на рисунке 9.

Рис. 9. Результат после выполнения операции логического «И»

 

Литература:

 

1.             Анисимов, Б. В. Распознавание образов и цифровая обработка изображений. — М.: Высш. шк. — 1983. — 295 с.

2.             Дэвид А. Форсайт. Компьютерное зрение. Современный подход — М.: Вильямс. — 2004. — 928 с.

3.             http://robocraft.ru/blog/computervision

 

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle