Strukturel processering af billeder

Når billeder skal processeres programmatisk anvendes en matematisk metode der kaldes morfologiske transformationer (morphological transformations), mønster genkendelse (pattern recognition) og/eller egenskabs ekstraktion (feature extraction).

Her i juletiden har mange været påvirket af huller i asfalten langs eksempeltvist Vejle fjordbroen. Hvis vi begiver os ud i et tankeeksperiment er det med relativt simple billedbehandlingsalgoritmer “nemt” at detektere en betydelig andel af opbyggende huller og dermed kunne man forebyggende iværksætte udbedrende vejarbejde før et problem opstår.

Et eksempel kunne være anvendelse af thresholding, erosion og dilation på en stribe billeder taget af asfaltoverfladen på udvalgte vejstrækninger. For resten af denne artikel antages det, at sådanne billeder er tilgængelige.

Herunder vises en række billeder af asfaltoverflader hvor der er opstået minimale huller og sprækker, samt hvor alvorlige slaghuller forekommer og er delvist udbedrede. Ligeledes vises en normal asfalt overflade. Under hvert billede vises en morfologisk behandlet udgave, der har været underlagt den samme algoritme for samtlige billeder. Givet disse resultatbilleder er det relativt simpelt at afgøre hvorvidt et behandlet resultatbillede udgør en kandidat til manuel inspektion eller ej.

Klik på billedet for at se en stor udgave.

“Proof-of-concept” algoritmen benyttet på resultatbillederne herover er skrevet i .NET C#, og ser overordnet således ud:

Bitmap input = new Bitmap(filename);
Bitmap output =
  Dilate(
    Dilate(
      Threshold(
        Dilate(
          Dilate(
            Dilate(
              Dilate(
                Grayscale(input)
              )
            )
          )
        ), 70
      )
    )
  );

output.Save(
  Path.GetFileNameWithoutExtension(filename) +
  ".processed" + Path.GetExtension(filename));

Tankeeksperimentet skal naturligvis føres videre ud før det bliver praktisk anvendeligt.

Det er klart at der vil være tale om mange tusinde billeder og adskillige terrabytes data, hvorfor system arkitekturen bag processeringssystemet bør være baseret på en skalerbar multiserver/multikerne teknologi. Et eksempel på en gratis open-source arkitektur kunne være AMD’s Framewave eller nVidia’s CUDA.

Ligeledes vil der være særlige elementer i billederne der skal tages særlig hånd om, f.eks. vejstriber og overgange mellem forskellige belægningstyper med videre.

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive offentliggjort. Krævede felter er markeret med *