числити ряд ознак розпізнаваного образу, зокрема, площу, обмежену контуром (якщо він замкнутий), кривизну в певному пикселе контуру, а також визначити, замкнутий чи контур. Можна встановити, чи володіє контур локальної увігнутістю або опуклістю.
Малюнок 2.6 - розпізнавати образи S і випадкові частинки Q 1 і Q 2 до (а) і після (б) застосування операції поверхневого руйнування
Малюнок 2.7 - Зображення букви і її остова
З виявленим компонентом образу можна робити операції поверхневого руйнування (стиснення, проріджування) і нарощування (розширення). Ці операції застосовують для поліпшення якості зображення. Для реалізації зазначених операцій необхідно переміщати деякий структурирующий елемент по зображенню образу. Якщо структурирующий елемент повністю вкладається в підмножина S, переміщення структурирующего елемента продовжується далі без модифікації зображення. Якщо ж структурирующий елемент не входить в S повністю, то елемент зображення, відповідний положенню опорного пікселя структурирующего елемента, видаляється. На малюнку 2.6 наведено приклад цієї операції. Структурирующий елемент (див. малюнок 2.6, а) складається з центрального пікселя, що є опорним, і чотирьох сусідніх з ним пікселів. На малюнку 2.6, б віддалені після операції поверхневого руйнування пікселі зображені штриховими лініями.
Операція, зворотна поверхневому руйнуванню, називається нарощуванням. Цю операцію можна також трактувати як поверхневе руйнування підмножини S '.
У разі застосування операції нарощування до підмножини S компоненти зображення розширюються - до них доб?? Вляются пікселі фону, сусідні з S.
Операції руйнування і нарощування можна застосовувати багаторазово. Таким способом можна добитися очищення зображень - видалення малих випадкових частинок (таких як Q 1 і Q 2 на малюнку 2.6, а) і заповнення випадкових проміжків.
Багаторазове поверхневе руйнування контуру в кінцевому підсумку призводить до повного усунення підмножини S. Однак за допомогою цієї ж операції можна скласти алгоритм, що виділяє остов зображення - лінії товщиною в один піксель, які проходять посередині підмножини S, зберігаючи його топологію. Приклад виділення остова наведений на малюнку 2.7.
Остови виявляють структуру зображення, і їх можна використовувати при формулюванні ознак.
Розпізнавання за методом Паркса
Джоном Парксом була запропонована оригінальна система виділення ознак, корисних для розпізнавання символів, головним чином, букв і цифр. Система Паркса працює з остовами, що залишилися після застосування процедур сегментації та поверхневого руйнування. Вхідне зображення проглядається з метою виявлення відрізків прямих, які можуть бути орієнтовані різним чином. Перегляд здійснюється засобами електроніки, але точно так само, як якби на кожну ділянку вихідного масиву, що містить 7x7 пікселів, накладалася решітка, що складається з 7 х 7 фотоелементів. Ця решітка рухається по зображенню зліва направо, переміщаючись щоразу на один піксель. Пройшовши таким чином рядок, решітка опускається на один піксель вниз і знову переміщається зліва направо. У кожному положенні реєструється вихідний сигнал кожного фотоелемента і виробляються певні порівняння між групами фотоелементів.
