VisualApplets
기본 및 예제

객체의 방향 은(는) 다음과 같이 정의됩니다. [Bur06]:

여기서 2차 중심 모멘트는 다음과 같습니다.

정의에 따름

중심은

그리고 원시 모멘트(raw moments)

은(는) 객체의 면적에 해당합니다. 여기서 g(x,y)는 디지털 그레이스케일 이미지의 그레이스케일 함수입니다.

객체의 이심률 e는 [Bur06]을 사용하여 계산할 수 있습니다.

이심률의 결과값은 0(원형 객체)과 1(길쭉한 객체) 사이의 범위에 있습니다.

VisualApplets에서는 원본 이미지와 면적, 무게 중심, 방향, 객체의 이심률 같은 기하학적 속성을 출력으로 하는 디자인이 구현됩니다. 예제는 \examples\Processing\Geometry\ImageMoments\ImageMoments.va에서 확인할 수 있습니다. 계산을 위해 4의 Parallelism이 선택되었습니다. 그림 324, 'Basic design structure'에는 주석이 포함된 디자인 구조가 나와 있습니다.

그레이스케일 이미지의 면적, 무게 중심, 방향, 이심률 등의 기하학적 속성이 모멘트를 통해 계산됩니다(HierarchicalBox: ImageMoments). 이러한 속성은 원본 카메라 이미지에 추가됩니다( AppendMomentsToImage). ImageMoments). 이러한 속성은 원본 카메라 이미지에 추가됩니다 (이미지에 순간들 추가하기). 다음 내용: 그림 325, 'ImageMoments의 내용' HierarchicalBox의 내용 ImageMoments 이 표시됩니다. 원시 모멘트 (객체의 면적에 해당함) 및 , 무게 중심 및 중앙 모멘트는 및 위에 제시된 공식에 따라 구현됩니다. 마지막으로 기하학적 속성인 방향, 즉 이미지 객체의 주축과 이심률 e가 이러한 결과로부터 계산됩니다.

에서 그림 326, 'orientation_theta HierarchicalBox의 내용' 및 그림 327, 'eccentricity HierarchicalBox의 내용' HierarchicalBox들의 내용 orientation_theta 및 eccentricity 그리고 단일 연산 단계에 대한 주석이 함께 표시됩니다. 방향 및 이심률 e는 다음의 값들을 사용하여 계산됩니다: 에 따라 방정식 24 및 방정식 29. ARCTAN 오퍼레이터의 입력 신호에 대해 R=7의 해상도가 선택되었습니다.

설명: Θ 방향 구현 과정에서, ARCTAN 함수의 입력 신호를 최대 12비트로 제한하는 것이 정확도와 해상도 계산에 문제가 될 수 있음이 확인되었습니다. 예를 들어, 방향이 Θ = 44.07°인 타원 이미지(MATLAB을 사용한 모멘트 구현 결과)를 분석했습니다. ARCTAN 함수의 25비트 입력 신호는 12비트로 제한되어야 합니다. 해상도가 R = 8비트인 경우 VisualApplets 구현 결과는 41.43°이고, R = 7비트인 경우 결과는 43.21°이며(작은 각도에 대한 해상도는 0.2°), R = 6비트인 경우 44.07°입니다(작은 각도에 대한 해상도는 0.45°). 그 결과, 높은 해상도(R = 8비트)에서는 비트 심도 제한으로 인해 최대 계산 각도가 실제 방향 각도보다 작아진다는 것을 발견했습니다. 더 작은 해상도 R을 사용하면 큰 각도에 대한 계산 결과는 개선되지만, 작은 각도 범위에서는 정확도가 낮아진다는 부작용이 있습니다. 이 문제는 ARC TAN 연산자 대신 룩업 테이블(Lookup Table)을 사용하여 해결할 수 있습니다.