Естественные и технические науки, № 1, 2015
Малистов А.С., кандидат технических наук, зам. руководителя отдела ЗАО «ЭЛВИС-НеоТек» Петричкович Я.Я., доктор технических наук, профессор, генеральный директор ЗАО «Научно-технический центр «ЭЛВИС»
ВЛИЯНИЕ РАЗМЕРА ОБЛАСТЕЙ СУММИРОВАНИЯ НА ПОБИТОВОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ИНТЕГРАЛЬНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ
В статье исследуется способ формирования интегрального изображения, требующий меньшего объема памяти. Описанный способ позволяет применять его в сочетании с DSP-процессорами.
Ключевые слова: интегральное изображение, побитовое представление, память процессора, ЦСП, суммирование.
INFLUENCE OF THE SIZE OF SUMMED AREAS ON THE BIT REPRESENTATION OF THE INTEGRAL
In this paper we describe a new method to represent the integral image, which uses less memory than standard algorithms. This method can be applied for digital signal processors.
Keywords: integral image, summed area table, memory, DSP.
Для ускорения работы систем компьютерного зрения часть функций по обработке изображений можно переложить на цифровые сигнальные процессоры. В таких цифровых сигнальных процессорах результат выводится во внешнюю память, скорость записи в которую ограничена. Для обработки видеоизображений высокого разрешения выходная информация должна быть максимально упакована для снижения передаваемого на выход объема данных.
Пусть l(ij) - функция, которая сопоставляет каждому пикселю изображения не-
которое целое значение, например яркость этого пикселя, а тv, к- ширина и высота изображения. Для многих задач видеоанализа требуется искать сумму значений I в различных прямоугольных областях я i *i, Уд < У ii >Ti исходного изображения. Например, известный алгоритм Виолы и Джонса [1] для обнаружения лиц использует признаки Хаара, которые являются комбинациями сумм яркости по прямоугольным окрестностям. Эффективно вычислять такие суммы позволяет интегральное изображение - матрица, значения которой определяются формулой ~ ^л^ая^зу
За время 9(1) мы можем вычислить сумму значений исходного изображения в любой прямоугольной области
/(г,]г) = 5 ОхуЛЧ) - 5{тг, Уо) — S + 5 Е^огУо).
Интегральное изображение может быть вычислено в один проход для всех пикселей за несколько арифметических операций на точку, если воспользоваться рекурсивной формулой 5 С^у) = + — l^jf} + J Qt-гУ — I^y — Для вычисления очередной
строки интегрального изображения нам нужно знать лишь значения предыдущей строки.
Кроме интегрального изображения часто бывает полезно хранить интегральное изображение для квадрата яркости. Совместно рассчитанные оба интегральных изображения позво-
0(1) для любой прямоугольной области среднюю яркость L = и дис-
2
Естественные и технические науки, № 1, 2015
персию D = —— . Например, это может использоваться для адаптивного выравнивания яркости.
На каждый элемент интегрального изображения требуется объем памяти до Г1о£3 TV7 ■ ¡t| H- h бит, где k - количество бит, которое требуется для записи яркости пикселя. Обычно, k = 2. Например, для изображения 2043 требуется 30 бит на каждый пик-
сель. На каждый элемент интегрального изображения квадрата яркости требуется объем памяти ГЬр^дИ^ ' fei 4 Ък бит, так как квадрат яркости требует 2к бит. Например, для изображения 2ÎKQ X2Î4S потребуется по 38 бит на каждый пиксель. Таким образом, если необходимо предварительно рассчитать интегральные изображения яркости и квадрата яркости, то выходной сигнал цифрового сигнального процессора должен содержать 68 бит на каждый пиксель. Однако, использование 68-битной упаковки не всегда удобно в современных компьютерных системах, по сравнению, например, с 64-битной. Кроме того, в некоторых системах необходима дополнительная обработка, которая увеличивает объем выходной информации.
Точно рассчитывая интегральные изображения яркости и квадрата яркости, можно записывать их приближенные значения в выходной поток, не боясь потерять важную информацию. Это можно реализовать, игнорируя младшие или старшие биты. Какие именно биты можно удалять, зависит от того, для какого размера прямоугольных областей требуется вычислять среднюю яркость или средний квадрат яркости. Размер этих областей в практических задачах не бывает слишком большим или слишком малым. Например, в исходном алгоритме Виолы и Джонса размер областей не превышает 24 X 24, а для алгоритмов локального выравнивания яркости размеры областей не превышают половины размера изображения, но бывают обычно больше, чем 24 > 24, особенно для изображений высокого разрешения.
Пусть из условий применения известно, что площадь областей, для которых необходимо рассчитывать суммы, находится в пределах îft < tï < M. Это означает, что искомая сумма яркостей не будет требовать памяти больше, чем Q = "I" ^ бит. Будем рассчитывать
интегральное изображение в кольце вычетов по модулю 2®, удаляя старшие биты. В этом случае получим не само интегральное изображение, а остаток от деления интегрального изображения на 2^. Однако, когда рассчитаем сумму элементов исходного изображения в прямоугольной области, площадь которой не больше М, получим истинное значение. Экономия памяти составит flo^ ttrô] — бит на пиксель.
Удаление младших битов равносильно получению приближенных значений для средней яркости или среднего квадрата яркости. Если при этом игнорируем р младших битов, то ошибка в оценке среднего значения будет не выше [ш. Для получения квазиистинного значения ошибку в половину градации можно игнорировать. Это означает, что можно выбрать у- = - 1).
Таким образом, мы описали способ экономии памяти выходного потока для цифровых сигнальных процессоров при расчете интегрального изображения, когда скорость записи во внешнюю память ограничена. Описанный выше способ используется в устройстве обработки и передачи изображения [2], где данные интегральных изображений яркости и квадрата яркости упаковываются в 64 бита вместо 68 для изображений размера 2048 > 2043.
ЛИТЕРАТУРА
1. Viola P., Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2001.
2. Д. Б. Кравченко, Д. С. Фролов, А. С. Малистов, Ю. Б. Решетникова, А. А. Беляев, В. В. Гусев, Т. В. Солохина, Я. Я. Петричкович, Устройство обработки изображения, Патент РФ на полезную модель №142379, зарегистрирован 22.05.2014.
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.