4.3.1 Вейвлет-преобразование изображения

65

алгоритмам малоконтрастное изображение номера автомобиля с включенными фарами.(см.

Постановка нашей задачи с распознаванием номеров автомобилей, которые являются двумерными объектами, выглядит намного сложнее, чем фильтрация одномерных спектров. Поэтому мы, прежде всего, сократили размерность задачи, зафиксировав масштаб вей влет-преобразования в значении, определяемом размерами области номера, частотой чередования черного и белого в этой области и порядком; выбранного вейвлета. Например, для гауссова вейвлета 6-го порядка подходит масштаб равный 2, т.к. этого достаточно для описания номера. Кроме того, было проведено исследование нескольких типов как дискретных, так и непрерывных вейвлет-преобразований, различных семейств и порядков. Как и можно было предполагать, более результативными оказались симметричные вейвлеты. Так среди дискретных вейвлет-преобразования наилучший результат дали вейвлеты семейства койфлетов, а среди' непрерывных^ вейвлет-преобразований - гауссовы вейвлеты. Выполняя вейвлет- преобразование с фиксированным порядком каждой; строки исходного изображения, мы получаем, таким образом, не двумерный, а одномерный спектр.

На рис.16 представлен два примера ^-преобразования для строк развертки изображения, проходящих через область номера, 16 а) - для рис.17 и 16 б) - для рис.18, где изображена машина с большой решеткой радиатора. Суммарное представление результатов g6 -преобразования для

всех строк дает нам двумерный вейвлет-домен, показанный в правой части

Рис.17. Изображение автомобиля и вид g6 -преобразования, выполненного для каждой строки развертки этого изображения

Рис. 18 Изображение автомобиля с большим радиатором и его вейвлет-отображение Чтобы описать чередование черных и белых полос в области номера, соответствующие вейвлет-коэффициенты должны быть достаточно большими, что на рис.16 а) отражается в виде характерного плато с крутыми склонами. Это свойство вейвлет-образа, характерное для области номера, и нужно использовать далее в процедуре поиска этой области. Пришлось сразу же отказаться от простого порогового обрезания по величине вейвлет-коэффициентов, т.к. например на рис 16 б) преобразование от изображения решетки радиатора, дало большие значения коэффициентов. Нужно было найти критерий, отражающий наличие плато определенного размера, симметричного и с крутыми склонами с обеих сторон.