A Method for Distortion Correction in Label Images Processing

Abstract

Цель исследования. В работе объектом исследования являются методы и алгоритмы автоматического получения и улучшения качества цифровых изображений в контроллерах для систем этикетирования и систем обработки и распознавания изображений. Цель работы-разработка новых методов улучшения качества и обработки изображений для использования в оптико-электронных устройствах и системах технического зрения. Отмечена актуальность научно-технической задачи по расширению функциональных возможностей и повышению качества функционирования вычислительных устройств в системах управления и контроля качества этикетирования объектов, в частности, отмечена необходимость выделения изображения этикетки с целью определения нарушения качества ее нанесения. В качестве основной корректируемой особенности получаемых изображений выбрана дисторсия. Методы. Рассмотрены основные подходы, используемые при определении и коррекции дисторсии, выявлены их недостатки, проведен анализ основных методов, описанных в литературе. В работе использовались аппарат аналитической геометрии, теория распознавания образов, методы обработки и анализа растровых изображений. Результаты. Разработан метод обработки изображений для улучшения их качества, программное обеспечение для обнаружения и обработки изображений этикеток и документов. Предложен вариант определения радиальной дисторсии при смещении наблюдения в различных направлениях. Выполнено моделирование разработанного метода с помощью специально созданного программного обеспечения. Проведены экспериментальные исследования созданного программного обеспечения. Приведены их результаты и отмечены достоинства и недостатки. Заключение. Разработанный метод может использоваться в устройствах получения и обработки изображений, функционирующих в автоматическом режиме и применяемых в системах технического зрения и контроля качества этикетирования. Ключевые слова: обработка изображений; обнаружение этикетки; коррекция дисторсии. Благодарности. Работа выполнена в рамках темы № 0071-2019-0001 Развитие теории и методов прикладной математики, нейросетевых технологий и систем управления процессами в задачах CADсистем, анализа визуальных данных, защиты информации и прогнозирования. Конфликт интересов: Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.