Progetto e Realizzazione di un Sensore Ibrido Omnidirezionale/pin ...

Nell’immagine ottenuta dal confronto, si possono evidenziare regioni tipicamente legate
al diverso posizionamento dei confini laterali degli ostacoli nelle due immagini
rettificate. Si tratta quasi sempre di regioni allungate e posizionate verticalmente
nell’immagine. E’ presente ancora una notevole quantità di rumore che in questo ultimo
passo della fase di pre-processing si cerca di ridurre tramite l’applicazione di un filtro
che cerca di individuare ed evidenziare regioni localmente compatte e con estensione
verticale, e di cancellare o ridurre di intensità regioni estese prevalentemente in
orizzontale e poco compatte, come ad esempio piccoli gruppi di pixel isolati.
Il filtro opera su una finestra di lato pari a nove pixel e modifica l’intensità del pixel
centrale in base ai valori di pixel situati in posizioni particolari in un suo intorno.
Nell’immagine in figura 4.13 viene presentato uno schema dei pixel presi in
considerazione da questo filtro, colorati a seconda del loro ruolo: il pixel nero è quello
di riferimento al quale il filtro è applicato, dai valori di intensità letti nei pixel gialli si
ottengono informazioni sull’estensione locale verticale verso il basso e da quelli azzurri
verso l’alto, da quelli rossi sull’estensione locale orizzontale e da quelli verdi
sull’appartenenza del pixel ad una “regione estesa”. Dall’uso del termine “estensione”
emerge l’ipotesi iniziale fatta dal filtro che ogni pixel di riferimento sia parte di una
regione a intensità non nulla (una di quelle emerse dall’analisi delle differenze del passo
precedente e mostrate in figura 4.12), e questo indipendentemente dal valore di intensità
del pixel di riferimento stesso. A seconda dei valori letti nei vari gruppi di pixel, e sulla
base di semplici euristiche il filtro conferma o smentisce questa ipotesi.
Figura 4.13
83