Смекни!
smekni.com

Блок керування для блока первинного центрування зображення (стр. 2 из 3)

Блок керування складається з двох частин: мікропрограмного пристрою керування МПК та аналізатора симетричності об'єктів. До складу МПК входять такі базові вузли: програмоване ПЗП ROM, регістр RG, дешифратори DC, генератор тактових імпульсів ГТІ, тригер Т i логічні елементи. Аналізатор містить шість лічильників СТ, дешифратор DC, чотири мікросхеми ОЗП RAM, два компаратори СОМ, три тригери Т i логічні елементи. Розділення структури блока керування на два функцюнально-самостійних пристрої, МПК й аналізатор, зумовлене не тільки специфікою використання у СТЗ, але й необхідністю перепрограмування блока керування в процeсі розширення функціональних можливостей системи розпізнавання. Структура та методика синтезу МПК загальновідомі [19,20].


2.2 Розробка схеми електричної-функціональної аналізатора симетричності об'єктів

Розроблена схема електрична-функціональна аналізатора симетричності об'єктів наведена у Додатку В.

В аналізаторі симетричності об'єктів шість лічильників задіяні таким

чином: один з лічильників використовується для організації циклу зміни i-гo комплекту тіньових бінарних масок; другий лічильник є лічильником кількості поворотів, в якому початково записується величина L = 90/∆φ, де ∆φ - крок повороту, i який використовується для організації циклу повороту зображення; третій та четвертий лічильники фіксують координати точки відліку А1 (XI, Y1) зображення вздовж осей X i Y відповідно в процесі первинного центрування вхідного зображення; останні два лічильники фіксують величини ∆xl, ∆х2,... ∆хk-1, та ∆yl, ∆у2,... ∆уk-1 зсуву зображення вздовж осей X i Y в1дповідно в процесі повторних центрувань вхідного зображення.

Чотири схеми ОЗП RAM використовуються для зберігання величини зсуву вздовж осей X i Y відповідно до комплекту масок при певних кутах повороту, причому, адреса комплекту масок використовується для вибору необхідної мікросхеми ОЗП, а адреса кута повороту є адресою, за якою записується певна інформація з відповідних лічильників в ОЗП.

Вихідними сигналами для аналізатора є результуючі сигнали Z1,72, Z3:

- одиничне значення сигналу Z1 свідчить про центральну симетрію зображення;

- одиничне значення сигналу Z2 свідчить про осьову симетрію зображення;

- одиничне значення сигналу Z3 фіксує несиметричність зображення.

Структура аналізатора містить такі компоненти, як дешифратори,

лічильники та запам'ятовуючі пристрої. Більшість ПЛІС містить бібліотеки таких макроелементів, що значно скорочує час їx програмування. Але основну складність реалізації схеми аналізатора в елементному базисі ПЛІС представляють собою елементи ОЗП, тому доцільно схему аналізатора поділити на дві частини: одна з яких складається з таких базових елементів, як дешифратори та лічильники, а інша - зі схем компараторів та ОЗП [24].


3. Розробка алгоритмічної частини розпізнавання зображення

3.1 Розробка загального алгоритму розпізнавання

Для обробки вхідного відеосигналу з подальшим формуванням еталонів попередньо здійснюють первинне та повторні центрування за моментними ознаками, які реалізовані за допомогою способу розпізнавання симетричних зображень об'єктів, блок-схема алгоритму якого показана на додатку Д. Процедура, що подається в кожній операторній вершині даної блок-схеми, відповідає макрооперації, реалізованій у системі розпізнавання [14,15].

У даному курсовому проекті буде розроблятись блок первинного центрування зображення.

Первинне центрування дозволяє визначити центр тяжіння об’єкта.

Введене зображення об'єкта з вхідною орієнтацією (оператор 1) формується у вигляді світлового потоку. Світловий потік розмножується й розділяється на два рівних потоки (оператор 2) та обробляється у двох каналах. Для цього кожен з мультиплікованих світлових потоків пропускають через тіньові бінарні маски, що дозволяє здійснити просторову модуляцію зображення (оператор 3). Модуляція здійснюється за допомогою комплекту тіньових масок, що сприяють виконанню первинного центрування (оператор 4), тобто визначенню зважених сум інтенсивностей зображення і їхньому порівнянню (оператор 5). При рівності зважених сум інтенсивностей зображення (оператор 7), фіксується певна інформація, що відповідає тому чи іншому еталону класу симетрії. В протилежному випадку здійснюється зсув зображення (оператор 6) з виявленням додаткових ознак для формування певного еталону симетричного зображення.


3.2 Розробка прошивки ПЗП

Закодуємо умовні вершини блок – схеми алгоритму блока первинного центрування зображення (Додаток Б).

У додатку В представлено закодовану блок – схему алгоритму блока первинного центрування зображення, де Y- мікрооперації керуючих сигналів, Х- умовні вершини. Робимо таблиці кодувальних мікрооперацій в залежності від їх розташування в під полях.

Таблиця 4.1

Двійковий код Y1 Y2 Y 3
0001 y0 y1 y2
0010 y3 y6 y7
0011 y4 y5 y8
0100 y9 y17 y15
0101 F

Складемо прошивку ПЗП. Прошивка ПЗП – це послідовність мікрокоманд, яка має виконуватись починаючи від початку до кінця роботи алгоритму.

Таблиця 4.2

немає Х 0000
X1 0001
Х2 0010
Х3 0011
Х4 0100
Х5 0101
Х6 0110
Х7 0111
Х8 1000

Таблиця 4.3

Адреса Y1 Y2 Y3 Х А0 А1
00000 0001 0000 0000 0000 0001 0001
00001 0010 0001 0001 0000 0010 0010
00010 0000 0000 0000 0001 0010 0011
00011 0000 0000 0000 0010 0011 0100
00100 0000 0000 0000 0011 1001 0101
00101 0000 0000 0000 0100 0110 1100
00110 0000 0000 0000 0110 1000 0111
00111 0000 0000 0010 0000 0101 0101
01000 0000 0010 0000 0000 01010 0101
01001 0000 0000 0000 0101 1011 1010
01010 0011 0000 0000 0000 0100 0100
01011 0000 0011 0000 0000 0100 0100
01100 0100 0000 0011 0000 1101 1101
01101 0000 0000 0000 0111 10001 1110
01110 0000 0100 0000 0000 1111 1111
01111 0000 0000 1000 0000 10000 10000
10000 0000 0000 0000 1000 1110 10001
10001 0101 0000 0000 0000 0000 0000

Висновки

В даному курсовому проекті було розроблено блок керування для блока первинного центрування зображення. Було докладно розглянуто сучасний стан питання у даній області техніки, принцип дії як всього пристрою, так і його окремих структурних блоків. Розглянуто структурну організацію пристрою, проаналізовано можливу реалізацію структурних блоків.

Особливістю структурної організації блока керування для запропонованої системи розпізнавання зображень, який виконує не лише функцію керування, а також попередню обробку зображень, зумовлює розділення його на два функціонально-самостійні пристрої: мікропрограм ний пристрій керування та аналізатор, які, в свою чергу, достатньо вдало можна реалізувати на перспективний елементній базі - програмованих логічних IС (ГОПС).

Також було подано докладний алгоритм роботи розпізнавання зображення.


Література

1. Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений. – М.: Высшая школа, 1983. – 295 с.

2. Куафе Ф. Взаимодействие робота с внешней средой: Пер. с франц. - М.: Мир, 1985. – 285 с.

3. Путятин Е.П., Аверин С.И. Обработка изображений в робототехнике. – М.: Машиностроение, 1990. – 318 с.

4. Генкин В.Л., Ерош И.Л., Москалев Э.С. Системы распознавания автоматизированных производств. – Л.: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1988. – 246 с.

5. Системы очувствления и адаптивные промышленные роботы / Под общей ред. Е.П. Попова и В.В. Клюева. – М.: Машиностроение, 1985. – 256 с.

6. Буда А.Г.. Мартынюк Т.Б., Лищинская Л.Б. Структурный переход от исходных признаков к результативным на этапах предварительной обработки изображений // Науково-технічна конференція "Приладобудування-96". Ч.1. – Винница-Судак, 1996. – С. 127.

7. Буда А.Г., Мартынюк Т. Б. Конструирование моментных признаков на этапах распознавания классов и подклассов изображений // 3-я Українська конф. з автоматичного керування "Автоматика-96". – Севастополь: СевГТУ, 1996. – С. 156-157.

8. Буда А.Г. Розробка моделей та дослідження прикладних методів обробки геометричних зображень на підставі моментних характеристик: Автореферат дис... канд. тех. наук: 05.13.16 / Вінниц. політехн. ін-т. – Вінниця, 1993. – 23 с.

9. Буда А.Г., Мартинюк Т.Б., Кожем’яко А.В. Створення еталонів класів та підкласів зображень на підставі моментних ознак // Праці Третьої Всеукраїнської міжнародної конференції "УкрОБРАЗ-96". – Київ, 1996. – С. 79-81.

10. Buda A., Martyniuk T., Buda S. Methods of representation of the symmetric images in devices of recognition, in Selected Paper from the International Conference on Optoelectronic Information Technologies, Proceeding of SPIE/ Vol. 4425 (2001), pp. 70-75.

11. Буда А.Г., Мартинюк Т.Б., Кормановський С.І., Король О.В. Базис геометричних ознак зображень та особливості їх застосування // Матеріали МНПК "Сучасні проблеми геометричного моделювання". – Львів, 2003. – С. 162-166.