1с обмен данными изменение сопоставления объектов. Попарное сопоставления объектов

To properly display this page you need a browser with JavaScript support.

Обработка "Сопоставление и исправление объектов"

Обработка "Сопоставление и исправление объектов" применяется, если для ранее сопоставленных объектов было изменено сопоставление в Управление дистрибуцией. Тогда в форме обработки для загрузки данных от дистрибьютора появится ссылка для исправления документов, содержащих измененные данные (Рис. 7.16 ) .

Обработка может быть запущена двумя способами:

из подсистемы "Данные дистрибьюторов" для изменения сопоставления непосредственно через обработку;

Для отбора данных по дистрибьютору укажите наименование дистрибьютора в поле "Дистрибьютор" и нажмите кнопку "", чтобы отобразить данные, загруженные из УС дистрибьютора.

Рассмотрим сопоставление номенклатуры в качестве примера.

Рис. 7.13. Обработка "Сопоставление и исправление объектов"

В табличной части отображается элемент справочника в базе дистрибьютора и установленное ему соответствие в базе производителя.

Соответствие указывается из справочника "Номенклатура ". Это можно сделать вручную или при помощи кнопки "Найти похожие ". Поиск может быть осуществлен по артикулу (если включена настройка "Отображать артикул") или по наименованию. Если при поиске не найдено полное соответствие, то будет подставлена номенклатура с частичным соответствием артикула или наименования.

Измененное, но несохраненное сопоставление выделяется жирным шрифтом .

Флажок "Отображать артикул " регулирует отображение артикула товара дистрибьютора и сопоставляемого товара.

Режим просмотра списка элементов в табличной части настраивается в меню табличной части "Еще" (Рис. 7.14 ) . Если обработка запущена после внесения изменений через "Загрузку данных от дистрибьюторов " или справочник "Номенклатура дистрибьютора ", то список товаров будет отфильтрован установленным флажком "Только измененные ".

Для исправления документов нужно:

Печать (Ctrl+P)

Механизм сопоставления данных при обмене через универсальный формат

Механизм сопоставления данных предназначен для решения задачи синхронизации данных между базой источника и базой приемника при обмене

Внутренние идентификаторы объектов

В идеальном случае данные синхронизируемых приложений могли бы сопоставляться по уникальным внутренним идентификаторам объектов (GUID). Но для этого необходимо, чтобы добавление данных, подлежащих синхронизации, осуществлялся только в одном приложении, а в другом эти данные появлялись исключительно в результате синхронизации. В этом случае GUID в двух приложениях у одинаковых объектов будут одинаковыми, и по ним можно будет однозначно сопоставить объекты.

На практике соблюдать данное требование не всегда возможно, особенно в случае настройки синхронизации между приложениями, работа в которых велась независимо. Это связано с тем, что у двух одинаковых объектов, созданных параллельно в каждом приложении, будет два разных GUID.

В некоторых случаях данные не могут быть сопоставлены по GUID по причине его отсутствия (особые случаи, которые не рассматриваются в данной статье).

Публичные идентификаторы объектов

Для успешного сопоставления объектов с разными GUID должно быть место для хранения информация об их соответствии. Таким местом является регистр сведений Публичные идентификаторы синхронизируемых объектов (далее РПИ ).

Рис. 1 Регистр сведений Публичные идентификаторы синхронизируемых объектов

Структура регистра представлена в таблице:

Для сопоставления данных двух программ предназначена в БСП 2.3 обработка “Сопоставление объектов информационных баз” для непосредственного использования при синхронизации данных

Рис 2. Основная форма обработки “Сопоставление объектов информационных баз”

Список открывается по команде Выполнить сопоставление на странице Сопоставление данных Помощника интерактивной синхронизации данных. Также можно дважды щелкнуть мышью по строке, в которой обнаружены проблемы сопоставления данных.

Список состоит из двух колонок, каждая из которых соответствует информационной базе, участвующей в обмене. Данные сгруппированы по объектам программы (документы, списки). В нижней части списка выводится информационная строка: сколько элементов сопоставлено, сколько не сопоставлено.

В поле Выводить можно выбрать, какие данные показывать в списке. По умолчанию выводятся Несопоставленные данные .

Сопоставление объектов

• Нажмите Сопоставить автоматически (рекомендуется), выберите поля для сопоставления с помощью флажков. Некоторые поля выбраны программой по умолчанию. Для того чтобы подтвердить свой выбор, нажмите Выполнить сопоставление . После поиска программа выводит на просмотр сопоставленные ею данные. Для подтверждения нажмите Применить .
• После автоматического сопоставления можно оставшиеся объекты сопоставить вручную или изменить сопоставление объектов. Выделите нужные объекты двух баз, нажмите Отменить соответствие , для того чтобы попытаться сопоставить объекты вручную, нажмите Установить соответствие для того чтобы сопоставить объекты.
• Для подтверждения нажмите Записать и закрыть .

Настройка полей таблицы сопоставления

• Нажмите Колонки , чтобы добавить поля в колонки списка. С помощью флажков можно отметить дополнительные поля, для подтверждения нажмите Применить .

Получение данных из другой программы

Порядок сопоставления объектов

• Рекомендуется выполнять сопоставление и загрузку данных с учетом ссылочных связей. Особенно, если поле используется для сопоставления объектов.
• Например, в конфигурации имеется справочник договоров контрагентов, который подчинен справочнику контрагентов. Сопоставление договоров контрагентов выполняется по справочнику-владельцу, т.е. по справочнику контрагентов. Следовательно, для правильного сопоставления данных необходимо сначала сопоставить и загрузить справочник контрагентов, а затем – справочник договоров контрагентов.
• В противном случае поля таблицы сопоставления могут содержать фиктивные ссылки вида:
  <Объект не найден> (26:a0b9001b24e002fe11dfba347dd41412).
• Фиктивная ссылка указывает на объект в текущей информационной базе, который еще не был загружен из сообщения обмена.

Записи в РПИ создаются и на стороне отправителя при подтверждении получения данных корреспондентом через механизм квитирования. В поле Идентификатор в таких записях устанавливается исходный идентификатор объекта. Регистрация таких записей необходима для того, чтобы при получении других данных от корреспондента можно было понимать, что данный объект должен быть исключен из процедуры поиска по полям и по уникальному идентификатору.

Варианты идентификации объектов при получении

Порядок автоматического сопоставления объектов при получении, содержится в правилах конвертации объектов (ПКО), предназначенных для получения данных. Правила ПКО находятся в общем модуле

Рис 3 Разделы общего модуля МенеджерОбменаЧерезУниверсальныйФормат

Отметим, что в общем модуле МенеджерОбменаЧерезУниверсальныйФормат находятся все компоненты (правила обработки данных, правила конвертации объектов и т.д.), определяющие прикладную логику обработки данных в процессе их получения, либо отправки. Программный код этого модуля создается автоматически с помощью приложения “Конвертация данных, редакция 3.0” на основе настроенных правил обмена. Программный код модуля можно создавать вручную, но требует от разработчика большого мастерства.

Вариант автоматического сопоставления (идентификации) объектов при получении задается с помощью свойства ВариантИдентификации ПКО

Рис 4. Настройки идентификации в модуле менеджера

Существуют 3 варианта (3 значения) идентификации объекта

1. ПоУникальномуИдентификатору – идентификация по GUID,
2. СначалаПоУникальномуИдентификаторуПотомПоПолямПоиска – идентификация по GUID и полям поиска,
3. ПоПолямПоиска – идентификация по полям поиска,

Еще одним свойством, определяющим логику сопоставления, является массив полей поиска, определяемый в свойстве ПоляПоиска ПКО.

Алгоритм поиска по полям

Происходит последовательное применение вариантов поиска, заданных в свойстве ПоляПоиска ПКО, используемого при загрузке объекта.

Ограничение.
При сопоставлении на этапе анализа данных применяется только 1-й вариант поиска – ПоУникальномуИдентификатору

Переход к следующему варианту осуществляется в двух случаях:

1. У загружаемого объекта не заполнено какое-либо из полей, которое указано в варианте поиска.
2. Вариант поиска не дал результата.

Если в загружаемом объекте есть информация об исходном GUID и вариант идентификации для объекта “По GUID” или “По GUID и полям поиска”, то поиск выполняется среди всех объектов заданного типа, кроме тех, для которых в РПИ уже установлены соответствия.

В остальных случаях поиск осуществляется среди всех объектов информационной базы соответствующего типа.

Особенности.
При сопоставлении на этапе анализа данных у загружаемых объектов не проверяется заполнение полей, участвующих в поиске.

На этапе анализа данных соответствие будет установлено только в том случае, когда для одного объекта отправителя был найден один объект получателя.

На этапе загрузки данных соответствие будет установлено и в том случае, когда для одного объекта отправителя нашлось несколько объектов получателя. В такой ситуации соответствие будет установлено с одним из них.

На этапе загрузки данных вариант поиска Номер + Дата для документов работает следующим образом: номер искомого документа проверяется на точное соответствие, дата определяет интервал, в котором проводится поиск по номеру. Сам интервал определяется как период уникальности номеров документа, в который входит указанная дата. Например, если номера документов уникальны в пределах месяца и задана дата 10 декабря 2001 года, то поиск будет проводиться в интервале с 01 по 31 декабря 2001 года.
На этапе анализа данных этот вариант поиска будет работать как обычно: оба поля будут проверяться на точное соответствие.

Когда правила конвертации свойств и значений созданы, можно указать принципы сопоставления (поиска) объектов по их свойствам. Если говорить упрощенно, то пока мы умеем сообщать системе какой тип в какой должен преобразовываться. Например, документ "Реализация товаров и услуг" в источнике должен преобразовываться в документ "Реализация товаров и услуг" в приемнике. Но пока не знаем как системе сообщить, что документ в источнике "Реализация товаров и услуг" c номером 0001 и датой 01.01.2008 должен заменять документ в приемнике "Реализация товаров и услуг" с тем же номером.

Нам нужно сообщить программе принципы поиска соответствующих объектов в приемнике. Это делается очень просто. Для свойств, по которым необходимо производить поиск объектов для их изменения, необходимо установить флажок поиск в соответствующем правиле конвертации свойств. Это можно сделать самостоятельно для каждого типа объектов. Если поиск установлен по нескольким реквизитам, то в информационной базе приемнике объект будет искаться на совпадение всем реквизитам объекта источника (то есть условия поиска объединяются логической операцией "И").

Программа позволяет автоматически указать поля, по которым рекомендует выполнять поиск объектов.

Достаточно перейти на закладку "Поиск объектов в приемнике" и программа предложит установить поиск по определенным свойствам.

При нажатии на кнопку "Установить правила поиска" программа установит поиск по выбранным свойствам.

Если все необходимые правила конвертации объектов, свойств и значений созданы, установлены поля поиска объектов, то практически все готово к тому, что бы воспользоваться правилами и выполнить обмен данными между информационными базами.

Сопоставление объектов в конфигурациях на базе конфигурации "Библиотека стандартных подсистем" (БСП).

Сопоставление объектов в обменивающихся конфигурациях на базе БСП имеет свои особенности. Для сопоставления объектов используется специальный инструмент – помощник интерактивного обмена данными, который позволяет выполнять сопоставление в автоматическом, полуавтоматическом и в ручном режиме.
Поля поиска влияют на отображение полей в таблице сопоставления объектов в помощнике интерактивного обмена данными – порядок полей в таблице сопоставления помощника совпадает с порядком полей поиска в правиле конвертации объектов. Отдельно следует отметить тот факт, что в таблице сопоставления помощника одновременно может быть отображено не более пяти полей. Отсюда рекомендация – количество полей поиска следует задавать не большим пяти.
В режиме автоматического сопоставления объектов система сначала выполняет сопоставление по уникальным идентификаторам ссылок. Для объектов, для которых сопоставление по уникальным идентификаторам не дало положительного результата, выполняется сопоставление по всем полям поиска, которые указаны в правиле конвертации.
В полуавтоматическом режиме сопоставления объектов, пользователь может изменять набор полей сопоставления.

С уважением, Владимир Милькин (преподаватель и разработчик ).

Материал из Техническое зрение

При решении задачи сравнения изображений важнейшую роль играет иерархический анализ "первичных" особенностей изображений - так называемых "характерных черт". Такие "характерные черты" могут быть использованы для сравнения текущего и эталонного изображений в большом числе методов, например, при иерархической корреляционной обработке, методах голосования, или объемных схемах сравнения. При этом в качестве особенностей изображения используются особые точки, линии, области и структуры (группы особенностей). Рассмотрим кратко подходы, основанные на использовании точечных и контурных особенностей.

Сопоставление на основе точечных особенностей.

Основными достоинствами использования характерных точек для задач обнаружения являются простота и скорость выделения (по сравнению с другими используемыми характерными признаками). Кроме того, на изображениях не всегда удается выделить другие характерные черты (хорошие и четкие контуры или области), в то время как локальные особенности в подавляющем большинстве случаев выделить можно.

Задача обнаружения объекта на изображении сводится к поиску характерных точек и фиксации их взаимного расположения. Эти процедуры выполняются сначала на эталонном изображении, затем на исследуемом, часто в определенной ограниченной области поиска. Общая схема алгоритма поиска соответствующих точек состоит из несколько этапов:

Выделение точечных особенностей на изображениях;

Формирование векторов признаков точек;

Сопоставление точек в пространстве признаков;

Выделение и описание характерных точек на изображении является начальным и ключевым этапом в алгоритме отождествления, от которого зависит результат работы всего алгоритма. Этот этап был рассмотрен ранее в разделе 4.1.

Однако какую бы сложную форму ни имели инварианты, они все равно не в состоянии в $100${\%} случаев уникально охарактеризовать объект. Неоднозначности, то есть случаи, когда разные объекты (точки, области) на изображении характеризуются очень похожими параметрами, могут быть связаны с несовершенством выбранных инвариантов, с низким разрешением или шумом на изображении. Неоднозначности также возникают при наличии на изображении повторяющихся объектов. Один из способов разрешения неоднозначных ситуаций связан с разработкой более качественных инвариантов или иных дескрипторов; это направление очень актуально среди исследователей, занимающихся машинным зрением. Параллельный подход состоит в использовании пространственных соотношений между объектами.

Алгоритмы на основе пространственных отношений, принадлежащие к более высокому уровню обработки, чем растровые алгоритмы, характеризуются более высокой устойчивостью к различным геометрическим и радиометрическим искажениям. Одним из показателей "правильности" найденной пары может служить скопление вокруг точек, образующих такие пары, большого числа других правильно сопоставленных точек. Другим критерием, на основе которого можно отсеивать неверно привязанные

Распределение особых точек

точки, может быть расположение точек относительно прямых. В данном разделе рассматриваются метрический и топологический фильтры, отбраковывающие неверные соответствия, базируясь на взаимном расположении объектов на изображении.

Метрическое сопоставление.

Для того чтобы проверить правильность составления пар кандидатов, привлекается дополнительная информация о взаимном пространственном расположении точек на плоскости изображения. Другими словами, пространственное расположение точек на правом и левом изображении должно быть в определенном смысле схожим. Пространственное расположение может быть описано как матрица расстояний. Рассмотрим набор точек $A_{1}, A_{2}, \ldots, A_{i}, \ldots, A_{N}$ в плоскости изображения (рис. 8).

Расстояния между точками могут быть записаны в виде матрицы расстояний $\vert \vert r_{ij}\vert \vert $ следующим образом:

\[ {\begin{array}% & {A_1 } & {A_2 } & {...} & {A_i } & {...} & {A_N } \\ \hline {A_1 } & 0 & {r_{12} } & {...} & {r_{1i} } & {...} & {r_{1N} } \\ {A_2 } & & 0 & {...} & {r_{2i} } & {...} & {r_{2N} } \\ {...} & & & {...} & {...} & {...} & {...} \\ {A_i } & & & & 0 & {...} & {r_{iN} } \\ {...} & & & & & {...} & {...} \\ {A_N } & & & & & & 0 \\ \end{array} } \]

где $r_{ik} =\sqrt {(x_i -x_k)^2-(y_i -y_k)^2} $ - евклидово расстояние между $A_{i}$ и $A_{k}$, $x_{i}$, $y_{i}$ - координаты точки $A_{i}$ на изображении, $x_{k}$, $y_{k}$ - координаты точки $A_{k}$ на изображении.

Для проверки правильности формирования сопряженных пар точек сравниваются матрицы расстояний левого $\vert \vert r_{ij}^{L}\vert \vert $ и правого $\vert \vert r_{ij}^{R}\vert \vert $ изображений. Для количественной оценки ошибочного связывания вводится переменная $\delta _{ij}$,

$$ \delta _{ij} = r_{ij}^{R} - r_{ ij}^{L}. $$

Анализ гистограммы распределения $\delta _{ij}$ позволяет оценить величину порога отбраковки ошибочных пар $\Delta $ согласно критерию, описанному ниже. Заметим, что точка с номером $i$ имеет $N-1$ связей, причем соответствующие расстояния в матрице $\vert \vert r_{ij}\vert \vert $ суть: $r_{1i}$, $r_{2i},{\ldots}, r_{ii}$, $r_{i,i+1},{\ldots},r_{i,N}$. Соответственно, вектор расстояний, ассоциированный с парой номер $i$ есть $$ \delta_{i}=\{\delta _{1i}, \delta _{2i},{\ldots}, \delta _{ii}, \delta _{i,i+1},{\ldots}, \delta _{i,N}\} $$ где $$ \vert \vert \delta _{i}\vert \vert = \min\{\delta _{1i}, \delta _{2i},{\ldots}, \delta _{ii}, \delta _{i,i+1},{\ldots}, \delta _{i,N}\}$$ - норма вектора $\delta_{i}$.

Отфильтрованные пары точек

Пара сопряженных точек принимается, если $\vert \vert \delta _{i}\vert \vert < \Delta $ и отклоняется в противоположном случае. Процедура проверки выполняется для каждого $i$ от $1$ до $N$. Существенно, что предложенный критерий отбора на основе анализа матрицы (5) инвариантен к вращению изображений.

Для того чтобы сделать алгоритм более эффективным, используется пирамида изображений. Начальное приближение для точек интереса находится на верхнем уровне пирамиды и затем уточняется на следующих уровнях с использованием корреляции. Пример работы алгоритма при сопоставлении двух тестовых видеокадров представлен на рис. 9.

Топологическое сопоставление.

Рассмотрим тройку объектов $\langle R_1^1 ,R_1^2 ,R_1^3 \rangle$ на изображении $V_1 $ и соответствующую ей тройку объектов $\langle R_2^1 ,R_2^2 ,R_2^3 \rangle$ на изображении $V_2 $. Под объектом понимается область изображения, например "интересная точка" (скажем, угол либо локальный экстремум яркости) и ее окрестность, либо область более сложной формы.

Пусть $c_v^i =\langle x_v^i ,y_v^i \rangle$ - центр объекта (области) $R_v^i $. Функция

$$ \begin{gather}\tag{1} \textrm{side} (R_v^1 ,R_v^2 ,R_v^3)= \textrm{sign} \left(\det \left[ {{\begin{array}{*{20}c} {x_v^3 -x_v^2 } & {x_v^1 -x_v^2 } \\ {y_v^3 -y_v^2 } & {y_v^3 -y_v^2 } \\ \end{array} }} \right] \right) \end{gather} $$

принимает значение $-\mbox{}1$, если $c_v^1 $ лежит по правую сторону от вектора, направленного из $c_v^2 $ в $c_v^2 $, или значение 1, если эта точка лежит по левую сторону от него. Таким образом, уравнение

$$ \begin{gather}\tag{2} \textrm{side}(R_1^1 ,R_1^2 ,R_1^3)=\textrm{side}(R_2^1 ,R_2^2 ,R_2^3) \end{gather} $$ означает, что точка $c^1$ лежит по ту же сторону от вектора на обоих изображениях. Если для некоторой точки равенство (9) не выполняется, будем говорить, что точка нарушает отношение сторонности. Такое происходит в случае, когда по крайней

Отношение сторонности - - точка $c^1$ должна лежать по одну и ту же сторону (здесь - по левую) от направленного отрезка из $c^2$ в $c^3$ в обоих изображениях

мере один из трех объектов неверно привязан к своему аналогу в другом изображении или же если объекты не компланарны и имеется сдвиг камеры в направлении, перпендикулярном трехмерной плоскости, содержащей их центры. В последнем случае точка может передвинуться на другую сторону от вектора (то есть изменится ее параллакс), однако такое случается лишь с небольшим числом троек. Точки $R_v^1 $, $R_v^2 $ и $R_v^3 $ удовлетворяют равенству (9) или нарушают его вне зависимости от порядка, в котором они появляются в тройке; необходимо лишь, чтобы в обоих изображениях они были пронумерованы в одинаковом циклическом порядке (по часовой стрелке или против часовой стрелки). На рис. 10 изображены тройки соответствующих точек, удовлетворяющих соотношению (9).

Когда равенство (9) нарушается, можно сделать вывод о неверной привязке одного из объектов тройки, но на данном этапе неясно, какого именно. Одной тройки для такого вывода недостаточно, однако, рассмотрев все возможные тройки, можно найти объекты, которые с большей вероятностью, чем остальные, привязаны неверно. Основная идея метода, предложенного в заключается в том, что неверно сопоставленные объекты чаще нарушают отношение сторонности.

Равенство (9) проверяется для всех троек областей $\langle R^i,R^j,R^k\rangle,R^i,R^j,R^k\in \Phi _{12}$, где $\Phi _{12} $ - множество областей, присутствующих как на изображении $V_1 $, так и на изображении $V_2 $. Пусть $\Phi =\left\{ {i\vert R^i\in \Phi _{12} } \right\}$. В начале алгоритма подсчитывается штраф $$ \begin{gather}\tag{3} h(i)=\sum\limits_{j,k\in \Phi \backslash i,j>k} {\left| {\textrm{side}(R_1^i ,R_1^j ,R_1^k)-\textrm{side}(R_2^i ,R_2^j ,R_2^k)} \right|} , \end{gather} $$ то есть количество раз, когда объект $R^i$ нарушает отношение сторонности (9), для всех $i\in \Phi $. Затем штраф нормируется на максимальное количество всех возможных нарушений:

$$ \begin{gather}\tag{4} h_N (i)=\frac{h(i)}{(n-1)(n-2)}, \quad n=\left| \Phi \right|. \end{gather} $$

Исходя из (11), получаем, что $h_N (i)\in $. Пользователем выбирается порог $t_{\textrm{topo}} \in $. Проанализировав штраф для всех объектов, определяется объект $R^w$, где $w=\arg \max _i h_N (i)$, нарушивший отношение (9) чаще других. Если $h_N (w)>t_{\textrm{topo}} $, то объект $R^w$ (то есть пара объектов $R_1^w ,R_2^w)$ считается неверно привязанным и удаляется из множества $\Phi .$ На каждой итерации штраф $h_N (i)$ пересчитывается на основе оставшихся в $\Phi $ объектов и наиболее часто нарушающие отношение (9) пары удаляются. Процесс продолжается до тех пор, пока есть объекты для удаления, то есть пока максимальное значение штрафа на оставшихся объектах не станет меньше порога $t_{\textrm{topo}}$.

Во время первых итераций, пока в множестве $\Phi $ имеется достаточно много кандидатов на удаление, даже верно привязанные объекты могут иметь высокое значение штрафа. Однако у неверно привязанных объектов штраф будет еще выше. После удаления наихудшей пары объектов, $h_N (i)$ для оставшихся объектов уменьшится. Когда останутся только правильно привязанные пары объектов, небольшие изменения параллакса по-прежнему будут давать ненулевые значения штрафа.

Величина порога $t_{\textrm{topo}}$ влияет на количество оставшихся после топологической фильтрации объектов. Нулевое значение порога приводит к тому, что остается небольшое число объектов, но все они полностью удовлетворяют топологическому отношению сторонности. Такой выбор порога разумен на относительно плоских изображениях с малой глубиной. В большинстве случаев следует иметь в виду, что малое значение порога приводит к нежелательному эффекту ошибочного удаления ряда точек/областей как неверно привязанных. Исходя из многочисленных экспериментов с наземными и аэрофотоснимками, наиболее желательно выбирать порог $t_{\textrm{topo}}$ из диапазона [$0{,}03$, $0{,}15$].

Проиллюстрируем работу алгоритма на примере. Пусть некоторым алгоритмом найдено и привязано друг к другу $50$ пар точек (рис. 11). На глаз можно определить, что ряд точек привязан друг к другу неправильно, то есть точки, помеченные одним номером, находятся в разных местах левого и правого изображений.

Теперь пропустим координаты пар точек через топологический фильтр с $t_{\textrm{topo}} =0{,}15$ - останется $21$ пара точек (рис. 12). Если же применить более строгую

Найдено и привязано друг к другу $50$ пар точек. Примерно 2/3 соответствий являются ложными

После применения топологического фильтра с $t_{\textrm{topo}} =0{,}15$ $29$ пар точек удалено как ложные соответствия, осталась $21$ пара

После применения топологического фильтра с $t_{\textrm{topo}} =0{,}05$ $34$ пары точек удалено как ложные соответствия, осталось $16$ пар

фильтрацию с $t_{\textrm{topo}} = 0{,}05$, то останется $16$ пар точек (рис. 13), причем все соответствия являются верными. Никакие верные соответствия удалены не были, причем данный метод успешно отфильтровал $34$ пары, что означает, что $68\%$ исходных соответствий были ложными.

Как видно, метод топологической фильтрации не столь чувствителен к точной пространственной локализации точек. Главный акцент в методе делается именно на взаимное расположение точек на изображении.

Вычислительная сложность метода зависит от количества неверно привязанных пар и, в большей степени, от исходного числа пар привязанных объектов. Наибольшая часть вычислений приходится на вычисление определителя в формуле (8) для проверки всех возможных троек объектов. В исходном наборе из $\left| \Phi \right|=n$ пар-кандидатов необходимо проверить $C_n^3 =\frac {n(n-1)(n-2)} {6}$ троек, так что итоговая сложность алгоритма составляет $O(n^3)$, что довольно много, и это один из недостатков метода. По мере отбраковки объектов число всевозможных троек уменьшается, и для ускорения работы можно в формуле (10) не пересчитывать штрафы заново, а подсчитать только те слагаемые, в которые входил удаленный объект, и затем вычесть эти слагаемые из выражения для $h(i)$.

Необходимо отметить, что данный метод плохо справляется с ситуациями, когда на изображении присутствует ярко выраженный передний и задний план. Например, если большинство областей находится на переднем плане, то области заднего плана будут часто нарушать отношение сторонности (9) в силу некомпланарности с областями переднего плана. Часть правильных областей в таком случае будет отбракована.

Сопоставление на основе контурных особенностей.

Основным недостатком точечных особенностей является неустойчивость к радиометрическим изменениям изображения. В то же время на реальных изображениях этот вид искажений встречается достаточно часто: блики, тени и другие эффекты, связанные с изменением условий освещения, времени или сезона съемки. Другим недостатком точечных особенностей является их неустойчивость к ракурсным искажениям. Этот вид искажений также встречается во многих задачах, представляющих практический интерес. Поэтому возникает необходимость привлечения информации о форме самого объекта как наиболее устойчивой к изменениям такого рода, для решения задач координатно-плановой привязки. Форма объекта, безусловно, является наиболее устойчивой его характеристикой. Одна из сложностей поставленной задачи заключается в том, что на практике достаточно распространены случаи сезонных изменений формы естественных (леса, водоемы) и искусственных объектов (дороги), не связанных с радиометрическими искажениями. Отсутствие априорной информации о моделях сезонных изменений форм объектов существенно затрудняет решение данной задачи.

С интуитивной точки зрения форма объекта во многом определяется его границами. На плоском изображении границами являются контуры. Исследования психологов показывают, что мозг человека при распознавании изображений в наибольшей степени опирается именно на контурную информацию. Контуры более устойчивы к изменениям освещенности, ракурсным искажениям, они инвариантным к повороту и изменениям масштабов. К достоинствам контурного представления также можно отнести значительное уменьшение объема информации, обрабатываемой при сравнении двух или нескольких изображений, за счет того, что контурные точки составляют небольшую часть всех точек на изображении.

В данном разделе под контурами понимаются резкие перепады яркости на изображениях. В процессе использования контурной информации для автоматического сопоставления (привязки) изображений можно выделить четыре основных этапа:

1. выделение контурных точек;
2. прослеживание контуров;
3. описание контуров;
4. сравнение контуров в выбранном признаковом пространстве.

Методы выделения контурных точек уже были ранее подробно рассмотрены в разделе 3.4. Задачи прослеживания и описания контуров обсуждались в разделе 4.1. Рассмотрим теперь задачу сравнения контуров.

Одной из ключевых проблем при сравнении контуров на двух цифровых изображениях является выбор атрибутов, определяющих индивидуальные особенности контура. При этом можно выделить несколько основных типов признаков: метрические (длина, ширина, ориентация, угол), аналитические (параллельность, прямолинейность, кривизна), топологические (вложенность, соседство, пересечение, примыкание, наложение). На практике используется достаточно большое число атрибутов контура: длина, кривизна, площадь, периметр, число и положение особых точек, показатель компактности, положение центра тяжести. Для создания более надежных алгоритмов распознавания целесообразно использование комбинаций признаков различных типов.

Заметим также, что на реальных изображениях не всегда удается выделить достаточное число замкнутых контуров. Поэтому для задачи идентификации контуров лучше использовать атрибуты, не зависящие от свойств замкнутости контура.

В зависимости от выбранных атрибутов используются различные методы сравнения контуров.

Сравнение контуров в естественном представлении.

Пусть эталонное изображение содержит $N$ различных контуров $i=1 ,\ldots, N$, тогда $C_L ^i$ - $i$-й контур длинной $l_L ^i$. Область поиска на другом изображении содержит $M$ различных контуров $j=1 ,\ldots, M$, тогда $C_R ^j$ - $j$-й контур области поиска длиной $l_R ^j$. $C_L ^i$ и $C_R ^j$ представлены функциями кривизны (перегиба) $K_L (l)$ и $K_R (l)$ соответственно.

Для решения поставленной задачи может быть использована процедура сравнения двух контуров, суть которой заключается в последовательном перемещении функции $K_{\textrm{Э}}(l)$ (контура $C_{\textrm{Э}}$) по функции $K_{\textrm{ОП}}(l)$ (контура $C_{\textrm{ОП}}$), и в каждом текущем положении вычисляется значение нормированного коэффициента корреляции $$ k(m, C_{\textrm{Э}} , C_{\textrm{ОП}}) = \frac {\sum\limits_{i=1}^{l_\textrm{Э}} {\left({K_{\textrm{Э}} \left({l_i } \right)-\bar {K}_{\textrm{Э}} } \right)\left({K_{\textrm{ОП}} \left({l_{i+m} } \right)-\bar {K}_{\textrm{ОП}} ^m} \right)} }{\sqrt {\sum\limits_{i=1}^{l_{\textrm{Э}} } {\left({K_{\textrm{Э}} \left({l_i } \right)-\bar {K}_{\textrm{Э}} } \right)^2} } \sqrt {\sum\limits_{i=1}^{l_{\textrm{Э}} } {\left({K_{\textrm{ОП}} \left({l_{i+m} } \right)-\bar {K}_{\textrm{ОП}}^m} \right)^2} } }, $$ где $m=1 ,\ldots, l_{\textrm{ОП}} -l_{\textrm{Э}} $; $K_{\textrm{Э}} (l)$ - - функция кривизны $C_{\textrm{Э}} $ контура; $K_{\textrm{ОП}} (l)$ - - функция кривизны $C_{\textrm{ОП}}$ контура; $\bar {K}_{\textrm{Э}} $, $\bar {K}_{\textrm{ОП}} ^m$ - - средние значения интенсивности кривизны контура $C_{\textrm{Э}} $ и фрагмента контура $C_{\textrm{ОП}} $ соответственно.

При этом необходимо, чтобы выполнялось следующее условие: $l_{\textrm{Э}}

Фиксируется положение, при котором достигается максимальное значение коэффициента корреляции, при этом паре контуров $C_{\textrm{Э}} $ и $C_{\textrm{ОП}}$ ставится в соответствие значение коэффициента корреляции в данном положении.

После того как коэффициенты корреляции найдены для всех контуров области поиска, необходимо выбрать пару контуров ($C_{L } ^i$ и $C_R ^j)$, для которых коэффициент корреляции принимает максимальное значение. Однако максимальное значение коэффициента в ограниченной области поиска не гарантирует достоверности результата, поэтому необходимо использовать дополнительную информацию о взаимном расположении контуров. Использование такой информации позволяет выявлять ложные отождествления.

В данной работе для проверки достоверности отождествления были использованы расстояния между центрами тяжести контуров, при этом найденные пары контуров ($C_{L}^i$, $C_R^j)$ и ($C_{L}^l$, $C_R ^m)$ можно считать правильными, если $$ \left| {L_{i,l} -L_{j,m} } \right|\le \Delta , $$ где $L_{i,l} $ - - расстояние между центрами тяжести контуров $C_{_L } ^i$ и $C_{_L } ^l$; $L_{j,m} $ - - расстояние между центрами тяжести контуров $C_R ^j$ и $C_R ^m$.

Данная схема отождествления кривых не позволяет сравнивать прямолинейные отрезки контура между собой, что, безусловно, является недостатком метода. Это связано с тем, что при сравнении любых двух отрезков коэффициент корреляции будет принимать значения, близкие к единице. Такая особенность корреляции функции кривизны требует введения дополнительных условий фильтрации. Из множества контуров, выделенных на изображении, должны быть исключены все прямолинейные отрезки.

Сравнение характерных точек контура.

Пусть для контура $C_{\textrm{Э}}^i$ эталонного изображения каким либо способом найдено $N_{\textrm{Э}} $ особых точек, а для контура $C_{\textrm{ОП}}^j$ из области поиска найдено $N_{\textrm{ОП}} $ точек. При этом сама область поиска $C_{\textrm{Э}}^i$ содержит $N$ контуров. Тогда любой контур $C^i$ можно представить в виде функции $F^i (l)$, принимающей значения, отличные от нуля только в найденных характерных точках контура. Причем если при сравнении контуров используется только взаимное расположение точек, то значения функции в особых точках можно положить равным единице (рис. 14).

Представление контура в виде функции $F(l)$

Необходимо для каждого контура $C_L ^i$ эталонного изображения найти соответствующие контуры $C_R ^j$ из области поиска.

Для решения поставленной задачи используется процедура сравнения двух контуров, суть которой заключается в последовательном совмещении точки $i$ контура $C_{\textrm{Э}} $ ($i=1,\ldots, N_{\textrm{Э}})$ и $j$ точки контура $C_{\textrm{ОП}} $ ($j=1, \ldots, N_{\textrm{ОП}})$. При этом необходимо, чтобы выполнялось условие $l_{\textrm{Э}}

В каждом фиксированном положении определяется число соответствующих точек, для которых выполняется условие

\begin{gather*} F_{\textrm{Э}} (l_{\textrm{Э}} ^i+\Delta _m)=F_{\textrm{ОП}} (l_{\textrm{ОП}} ^j+\Delta _m)\ne 0,\\ \Delta _m =l_{\textrm{Э}} ^{i+m}-l_{\textrm{Э}} ^i, \quad m=1 ,\ldots, N_{\textrm{Э}} -i. \end{gather*} В результате выполнения $N$ операций сравнений контуров необходимо выбрать контур $C_{\textrm{ОП}} ^\ast $, содержащий максимальное число соответствующих точек. Однако для сокращения числа ложных отождествлений необходимо ограничить снизу максимальное число найденных соответствующих точек. Контуры $C_{\textrm{Э}} ^i$ и $C_{\textrm{ОП}} ^\ast $ считаются соответствующими, если число найденных точек больше определенного порога $T$.

Данный способ сравнения является одним из самых быстрых и не требует вычислений дополнительных характеристик в точках, однако надежность такого алгоритма невысока. Неустойчивость работы алгоритма связана с тем, что для реальных данных $$ F_{\textrm{Э}} (l_{\textrm{Э}}^i+\Delta_m)=F_{\textrm{ОП}} (l_{\textrm{ОП}}^j+\Delta _m \pm \Delta E_m)\ne 0, $$ где $\Delta E_m $ - величина погрешности, обусловленная дискретностью исходных данных и влиянием различных шумов.

Альтернативным способом поиска соответствующих точек на двух контурах является схема, при которой для сравнения используются не яркостные, а геометрические особенности объекта, и все характеристики вычисляются не по двумерной функции интенсивности $I(x,y)$, а по одномерной функции $F(l)$. Алгоритм поиска соответствующих точек состоит из трех основных этапов:

1. выбор атрибутов;
2. поиск соответствующих точек в многомерном пространстве признаков;
3. проверка достоверности отождествления при помощи взаимного расположения точек на изображении.;

В качестве атрибутов точек используются следующие характеристики: $M_{0}$, $D$, коэффициент асимметрии. Коэффициент асимметрии вычисляется по формуле $$ a=\frac{{\bar M}_3 }{\sigma ^3}, $$ где ${\bar M}_3 $ - центральный момент третьего порядка.

В отличие от предыдущего метода, задача идентификации точек решается при помощи геометрического поиска в многомерном пространстве признаков. Для указанных атрибутов мера сходства точек в пространстве признаков будет иметь вид $$ S_{ij} =\frac{\vert M^{\textrm{Э}}_{0i} -M^{\textrm{ОП}}_{0j} \vert }{M_{0\max} -M_{0\min}} +\frac{\vert D^{\textrm{Э}}_i -D^{\textrm{ОП}}_j \vert }{D_{\max} -D_{\min} } +\frac{\vert a^{\textrm{Э}}_i -a^{\textrm{ОП}}_j \vert }{a_{\max} -a_{\min} } $$ Поиск соответствующих точек заключается в определении пары точек $\langle i,j \rangle$, $i\in C_{\textrm{Э}} $, $j\in C_{\textrm{ОП}} $, для которой $S_{ij} $ принимает наименьшее значение в области поиска контура.

Данный алгоритм отождествления точек является более надежным. Это связано с тем, что для проверки достоверности использовалось евклидово расстояние между точками.

Сопоставление объектов в карбонатных коллекторах с объектами терригенного девона дает возможность сказать, что разработка первых ведется более высокими темпами. Темпы разработки по объектам карбонатного девона не отличаются от объектов карбонатных отложений среднекаменноугольной системы.
Сопоставление объектов экологической экспертизы на федеральном уровне и уровне субъекта Российской Федерации представлены в табл. 8.1. Анализ этой таблицы показывает, что объекты экологической экспертизы на федеральном уровне и уровне субъекта Российской Федерации в пределах своей компетенции похожи. Однако ряд объектов экологической экспертизы присутствует только на федеральном уровне.
Первая цель вызовет сопоставление объектов X в Y, и, если X и Y солоставямы, возможно, приведет к конкретизации каких-либо переменных в этих объектах.
Назовем среди изучаемых приемов и сопоставление объекта и фона по тональному контрасту: контраст тонов помогает выявлению главного объекта изображения. Фото 5 показывает нам, как отчетливо рисуется освещенный, переданный светлыми тонами объект на темном, неосвещенном фоне.
Эта формула может быть рекомендована при сопоставлении объекта изобретения с имеющимися аналогами.
Принятый в большинстве стран метод квалификации нарушений основывается на сопоставлении объекта с патентной формулой изобретения, толкуемой с учетом оценки значимости указанных в ней признаков, а также охвата ею эквивалентов.
В последнем случае может понадобиться нормировка переменных, так чтобы сопоставление объектов включало псевдооднородный набор данных и было до некоторой степени облегчено. Для реализации этого возможны различные преобразования.
Кроме того, такой выбор L оказывается за рамками геометрического подобия сред для сопоставления объектов.
Часто процессы селекции и симплификации осуществляются параллельно. Им предшествуют классификация, ранжирование объектов и специальный анализ перспективности и сопоставления объектов с будущими потребностями.
Процессы селекции и симплификации осуществляются параллельно. Им предшествуют классификация и ранжирование объектов и специальный анализ перспективности и сопоставления объектов с будущими потребностями. Так, при разработке первого ГОСТа на алюминиевую штампованную посуду были классифицированы по вместимости выпускаемые в тот период кастрюли. Анализ показал, что номенклатуру можно сократить до 22 типоразмеров, исключив дублирующие емкости.
Автомат Мили с асинхронными выходами. Оба вида содержат в своем теле набор последовательных операторов, которые задают совокупность действий, исполняемых после вызова этой подпрограммы. Процедура возвращает результаты либо путем непосредственного преобразования объектов, определенных в вызывающей программе (глобальных сигналов или переменных), либо за счет сопоставления объектов через список соответствий. Функция же определяет единственное значение, используемое в выражениях, в которые включен вызов этой функции.
Коэффициенты регрессии (см. главу 5), выражающие степень влияния отдельных геолого-промысловых факторов на нефтеотдачу, могут быть использованы для сравнительной оценки эффективности процесса вытеснения нефти на исследованных объектах и сходных с ними по геологическому строению. При этом все факторы, действующие на нефтеотдачу, следует разделить на две группы: природные, отражающие объективные возможности залежи, и технологические, отражающие особенности систем и методов регулирования разработки. Из-за преобладающего влияния природных факторов на нефтеотдачу оценить влияние технологических факторов на нее затруднительно. В связи с этим можно предположить, что методические трудности, возникающие при изучении влияния технологических факторов на эффективность разработки, были бы значительно уменьшены, если бы при сопоставлении объектов разработки удалось каким-либо образом исключить суммарное влияние природных факторов.
Кривые ответов испытуемого в исследовании влияния контекста. По горизонтали. А - соответствующий контекст. N - нет контекста. Is - несоответствующий контекст, сходный объект. и 1Ь - несоответствующий контекст, непохожий объект. Адаптировано из. Ru-melhart 1977 по данным Palmer (1975bj.
В нашем случае с распознаванием паттернов человеком эталон - это некоторая внутренняя структура, которая при ее сопоставлении с сенсорными стимулами позволяет опознать объект. Согласно такому представлению о распознавании, в процессе приобретения жизненного опыта у нас образуется огромное количество эталонов, каждый из которых связан с некоторым значением. Так, зрительное опознание формы, например, геометрической фигуры, происходит следующим образом: световая энергия, исходящая от этой фигуры, воздействует на сетчатку глаза и преобразуется в нервную энергию, которая передается в мозг. Осуществляется поиск среди имеющихся эталонов. Если находится эталон, который соответствует нервному паттерну, человек опознает этот паттерн. После сопоставления объекта с его эталоном может происходить дальнейшая обработка информации и интерпретация объекта.
Сами алгоритмы удаления невидимых линий и поверхностей до сих пор не оптимальны, в каждом из них имеются недостатки, неэффективно реализованные элементы и ошибки. Однако основные качества этих алгоритмов могут быть со временем обобщены единым пониманием сущности процесса удаления невидимых поверхностей. В обоих алгоритмах исследуются области экрана, выбираются объекты, размещенные в этих областях; затем для определения видимых объектов все объекты внутри каждой области сортируются по глубине. Используются различные методы сортировки: в алгоритме Уоткинса объекты сортируются по координате Y на 1024 группы, затем производится сортировка (методом пузырька) отрезков по координате X и, наконец, поэлементное сравнение глубины объектов внутри интервала для установления видимости. В алгоритме Варнока сортировка объектов по значениям координат X и Y выполняется с помощью блока просмотра с очень сложной процедурой сопоставления объектов и областей экрана; объекты внутри области сортируются по глубине поэлементным сравнением. В алгоритме используется сортировка по составному признаку с основанием 41) по координатам X и - У; при разделении области все объекты, имеющие пересечение с этой областью, сортируются в одной или нескольких из четырех меньших областей. X и Y, сортировка по составному признаку на 1024 группы и сортировка отрезков методом пузырька на сканирующей линии) выполняется быстрее. Из этих замечаний следует, что неотъемлемой частью удаления невидимых линий является сортировка объектов по координатам X, Y и Z, поэтому для разработки эффективных алгоритмов необходимо исследование различных приемов и методов сортировки.
Но и этот единичный пример демонстрирует нам несколько приемов, с помощью которых фотограф получает в кадре желаемый акцент. Подведем итог, перечислив эти приемы. Отдадим должное также правильному выбору крупности плана, масштаба изображения фигур и предметов, образующих смысловой центр картины. Назовем еще правильное сопоставление объекта и фона по степени резкости и, наконец, важнейшее акцентирующее средство - свет, световой рисунок кадра.
Аналог в случае выполнения процедуры определения потребности проектирования к моменту составления технического задания уже определен. Если же эта процедура не выполнилась, то следует обратиться к базе данных по существующим образцам в соответствующей области техники. Основой для выбора аналога помимо функционального назначения служит главный параметр. Под ним понимается показатель от величины которого зависит наибольшее число других основных параметров. Так, для одноковшового экскаватора главным параметром считается вместимость ковша. При наличии нескольких аналогов для сравнения выбирается лучший из них по комплексному обобщенному показателю. Если же аналога нет, то сопоставление объекта проектирования ведется по показателям качества перспективного образца. Под перспективным образцом понимается параметрическое и структурное описание наиболее вероятного варианта машины, составленное на основе сценария развития объектов в данной области техники.