Цифровая обработка изображений

Введение.

Одна картина лучше  чем десять тысяч слов.

Неизвестный

Предварительный просмотр

Интерес к цифровой обработке  изображений происходит из двух принципиальных тем применения: повышение качества изображений для лучшего человеческого восприятия, и обработка изображений для их хранения, передачи и представления в автономных системах машинного зрения. Эта глава преследует несколько целей: (1) определить границы области, называемой «обработка изображений»; (2) нарисовать историческую перспективу развития этой области; (3) дать представление о современном состоянии предмета, рассмотрев несколько важнейших областей, где применяется обработка изображений; (4) кратко обсудить принципиальные подходы, используемые в цифровой обработке изображений; (5) дать общее представление о компонентах типичной многоцелевой системы обработки изображений; и (6) указать книги и другую литературу в которых публикуются работы по обработке изображений.

Что такое цифровая обработка  изображений?

Изображение можно определить как двумерную функцию f (х, у) где х и у это пространственные(плоскостные) координаты, и значение f в любой паре координат (х,у) называется интенсивностью или уровнем серого в этой точке изображения. Когда х,у и значение переменных в f конечны, дискретные величины. Мы называем изображение – цифровым изображением. Область цифровой обработки изображений означает  обработку цифровых изображений при помощи цифровых компьютеров. Заметим что цифровая обработка изображений базируется на конечном номере элемента, каждый из которых имеет определенное место и значение. Эти элементы называются как картинные элементы, элементы изображения и пикселями. Пиксель – это термин наиболее широко используемый для обозначения элементов цифровых изображений. Мы рассмотрим эти определения более подробно в главе 2.

Зрение является наиболее совершенным из наших органов  чувств, поэтому это не сюрприз  что изображение играет основную наиболее значимую роль в человеческом восприятии. Однако в отличии от людей, которые ограничиваются визуальной полосой электромагнитного спектра,  машинная обработка изображений охватывает практически весь электромагнитный спектр от гамма-излучения до радиоволн. Они могут работать на изображении сгенерированными источниками, которые для человека непривычно связывать с наблюдаемыми изображениями Сюда включается ультразвук, электронная микроскопия и компьютерная графика. Таким образом, цифровая обработка изображений охватывает широкие и разнообразные области применения.

Не существует общего согласия между авторами относительно того, где заканчивается обработки изображений и другие смежные области, как анализ изображений и компьютерное зрение начинается. Иногда разграничение делается так, что обработка изображений как дисциплина в которой вход и выход процесса имеют изображение. Мы верим, что ограничение является искусственным. Например под этим определением понимаем, что тривиальная задача как определение средней интенсивности изображения (при решении которой ищется единственное число), не может быть рассматриваться как операция обработки изображения. С другой стороны, есть поле компьютерного видения где конечная цель это использование компьютеров для эмуляции человеческого зрения, включая обучение и возможность сделать выводы и принять меры, основанные на визуальных  изначальных данных. Эта область сама по себе является ветвью искусственного интеллекта (ИИ), целью которого является симулировать человеческий разум. Поле искусственного интеллекта находится в стадии раннего развития, однако прогресс идет значительно медленнее чем первоначально ожидалось. Область обработки изображения (которая называется понимание изображений) находится между  обработкой изображения и компьютерным видением.

   Не имеется чисто  выделенных границ перехода от обработки изображений с одной стороны  и компьютерным видением с другой. Тем не менее, одной из полезных парадигм является рассматривание трех типов компьютерных процессов в этом вопросе:  низко, средне и высокоуровневых процессов. Низкоуровневые процессы связаны с примитивными операциями, таками как предобработка изображений для уменьшения помех, повышением контрасности, и резкости изображения. Низкоуровневые процессы характеризуются тем, что оба: вход и выход имеют изображение. Среднеуровневые процессы на изображениях характеризуются задачами. Такими как сегментация (разбиение изображений в регионы или объекты), описание тех объектов, чтобы привести их к форме, пригодной для комьютерной обработки, характеризующаяся тем, что эти входы как правило имеют изображения, но на выходе же имеются атрибуты, извлеченные из изображений (например ребра, контуры и отличительные признаки объектов). Наконец, высокоуровневые процессы характеризуются «осмыслением» набора распознанных объектов, как это делается в анализе изображений, и в пределе, осуществления познавательных функций, которые принято связывать со зрением.

Основываясь на предыдущем комментарии, мы видим что естественным этапом между обработкой изображений и анализом изображений является область распознавания отдельных областей или объектов на изображении. Т.о, то, что мы называем в книге цифровая обработка изображений включает в себя процессы, которые на входе и на выходе имеют изображение, а также процессы извлечения признаков на изображении, вплоть до или включая распознавание индивидуальных объектов. Как простой пример, чтобы уточнить эти понятия, рассмотрим область автоматического анализа текста. Процесс получения изображения области, содержащей текст, предобработка  изображений, извлечение индивидуальных характеристик,  описывание символов в форме, пригодной для компьютерной обработки, распознование этих индивидуальных характеристик укладываются в рамки того что мы называем цифровая обработка изображений в этой книге. Разбираясь в содержании страницы,  можно будет это уже отнести к сфере анализа изображений  и даже компьютерного видения, в зависимости от уровня сложности, который подразумевает за собой осмысление. Как будет видно в ближайшее время, цифровая обработка изображений как мы ее определили, успешно применяется в широкой области важной с социальной и экономической точки зрения. Концепции, развитые в следующих главах будут основой для методов использования в этих прикладных областях.   

 
Происхождение цифровой обработки изображений.

Одно из первых применений цифровых изображений было показано в газетной индустрии. Когда изображение было впервые отправлено подводным кабелем, соединяющим Лондон и Нью-йорк. Введение системы Бартлейн, которая передавала изображение через кабель было осуществлено в 1920 годах, это уменьшало время необходимое для передачи изображения через Атлантический океан с более чем недели до меньше 3 часов. Специальные печатающие устройства кодировало картинку для передачи по кабелю и там воспроизводило их через приемное устройство. На рисунке 1. Было показано изображение которое было передано таким путем и воспроизведено на телеграфном принтере установленном с шрифтом имитирующим различные уровни почернения.

     Некоторые  из первоначальных проблем в  улучшении качества визуальной  четкости этих ранних цифровых изображений были связаны с выбором печати и распределению уровню интенсивности. Методы печати, показанные на рисунке 1.1 были отвергнуты в конце 1921 года в пользу техники основанную  на фотографическом воспроизведении сделанным из перфорированной ленты на телеграфе на приемной стороне. Рис. 1.2. показывает изображение полученное, благодаря использованию этого метода.  Улучшения на рис 1.1. более очевидны, как в отношении качества тонов так и в разрешении.

Ранняя система Бартлейн была способна кодировать изображение в пяти различных уровнях серого. Способность была увеличена до 15 уровней в 1929 году. Рис. 1.3 показывает типичное изображение  что может быть получено с использованием 15-уровневого оборудования. Вовремя этого периода, было внедрение этих систем для развития, в которых фото пластина экспонировалась с помощью световых лучей, была смоделирована закодированной на перфоленте изображением, значительно увеличивший процесс воспроизведения.  

Хотя примеры которые связаны с цифровыми изображениями приведены, их нельзя рассматривать как результат цифровой обработки изображений в смысле  нашего определения, потому что компьютеры не были вовлечены в их создание. Т.о. история цифровой обработки изображений  тесно связана с развитием цифровой вычислительной техники. В самом деле,  цифровые изображения требуют много места и вычислительной мощности, поэтому прогресс в области цифровых изображений зависит от развития цифровых компьютеров и вспомогательных технологий, которые включают хранение данных, отображения и передачи.

Идея компьютера уходит глубоко назад к изобретению  счёт в Малой Азии, более 5000 лет  назад. Совсем недавно были события  в последние два столетия, заложившие основу для появления компьютеров. Тем не менее, основу того, что мы называем современным цифровым компьютером заложили в 1940-х с введением Д. в Нейманом двух основных понятий: (1) памяти, хранящей программы и данные, и (2) условный переход программе. Эти две идеи были основой для центрального процессорного устройства (ЦПУ), которое является сердцем современных компьютеров сегодня. Начиная с фон Неймана, была серия ключевых достижений, что привело к достаточной  компьютерной мощности, чтобы быть использованными для цифровой обработки изображений.

Вкратце, эти достижения могут быть сведены к следующим: (1) изобретение транзистора компанией Bell Laboratories в 1948 г.; (2) изобретение в 1950-х и 1960-х гг. языков программирования высокого уровня КОБОЛ (Общий язык программирования, ориентированный на бизнес) и ФОРТРАН (Транслятор формул); (3) изобретение интегральной микросхемы компанией Texas Instruments в 1958 г.; (4) разработка операционных систем в начале 1960-х гг.; (5) выход на рынок персонального компьютера IBM в 1981 г.; и (6) последовательная миниатюризация электронных компонентов, начиная с появления больших интегральных схем (БИС) в конце 1970-х гг., затем сверхбольших интегральных схем (СБИС) в 1980-х гг., вплоть до сегодняшних ультрабольших интегральных схем (УБИС). Одновременно с перечисленными продвижениями шло развитие в области запоминающих устройств и систем отображения, наличие которых необходимо для цифровой обработки изображений.

       Первые  компьютеры с мощностью, достаточной  для выполнения осмысленных задач цифровой обработки изображений, появились в начале 1960-х гг. Рождение того, что мы сегодня называем цифровой обработкой изображений,  прослеживается с момента возникновения таких машин и появления программ изучения космоса.

Параллельное сочетание этих двух развитий привел в действие потенциал цифровой обработки изображений. Работа по использованию компьютерной техники для улучшения изображений для космического зонда начались в Лаборатории реактивного движения (Pasadena. Калифорния) в 1964 году, когда снимки Луны были переданы Рейнджер 7 и были обработаны компьютером для исправления различных искажений, обусловленных конструкцией бортовой телевизионной камеры. На Рис. 1.4 приведено изображение Луны, полученное «Рейнджером-7» 31 июля 1964г.в9час. 9 мин. восточно-американского времени (EDT), приблизительно за 17 мин. до его удара о лунную поверхность (на фотографии видны метки так называемой ризо-маркировки, применяемой для коррекции геометрических искажений; эта техника обсуждается подробнее в Главе 5). Это также первое изображение Луны принятое на космическом корабле США. Урок который мы получили вместе с Рейнджером-7 послужил основой для улучшения методов, используемых для укрепления и восстановления изображений

The изображений уроков с Ranger 7 послужили основой для улучшения методов, используемых для укрепления и восстановления изображений в миссии полетов к Surveyor на Луну, серии полетов Маринер на Марс, пилотируемых полетов Аполлона на Луну и другие.

Параллельно с космическими исследованиями, в конце 1960-х — начале 1970-х гг. методы цифровой обработки изображений начали применяться в медицине, дистанционном исследовании земных ресурсов, астрономии. В начале 1970-х гг. была изобретена рентгеновская вычислительная томография, кратко называемая также компьютерной томографией (КТ), что стало важнейшим событием в области применения обработки изображений для медицинской диагностики. При компьютерной томографии набор детекторов излучения и рентгеновский источник располагаются на кольце, внутрь которого помещается исследуемый объект (т.е. пациент), и кольцо вращается вокруг объекта. Проходящее через объект рентгеновское излучение улавливается детекторами, находящимися на противоположной стороне кольца; этот процесс повторяется по мере вращения источника. Томография сост оит из алгоритмов, которые на основе использования данных от детекторов строят изображения «сечения» объекта в плоскости кольца. При движении объекта вдоль оси кольца создается набор таких сечений, которые в совокупности образуют трехмерное представление внутреннего строения объекта. Томографию независимо друг от друга предложили сэр Годфри Н. Хаунсфидц и проф. Ален М. Кормак, которые в 1979 г. были удостоены за это изобретение Нобелевской премии по медицине. Интересно отметить, что рентгеновские лучи были открыты в 1895 г. Вильгельмом Конрадом Рентгеном, получившим за это Нобелевскую премию по физике в 1901 г. Эти два открытия, которые разделяет почти 100 лет, привели к одному из наиболее массовых сегодняшних применений цифровой обработки изображений.

С 1960-х гт. до настоящего времени область применения обработки  изображений значительно расширилась. Помимо медицинских и космических приложений, методы цифровой обработки изображений сегодня используются в широком круге областей. Компьютеризированные процедуры применяются для облегчения восприятия рентгеновских и иных изображений в промышленности, медицине и биологии путем повышения контраста или цветового кодирования различных уровней интенсивности (представления изображений в псевдоцветах). Аналогичные методы применяются в географии для изучения картины загрязнений окружающей среды по данным аэрофотосъемки и космическим снимкам. Методы улучшения и восстановления изображений применяются при обработке некачествен ных изображений утраченных объектов или трудно- воспроизводимых экспериментальных результатов. Например, в археологии с помощью методов iцифровой обработки изображений удалось по имеющимся нечетким фотографиям успешно восстановить первоначальный вид раритетов, которые со времени съемки были утрачены или повреждены. В физике и смежных областях компьютерная обработка является обычным способом улучшения качества изображений, получаемых в ходе экспериментов, как, например, в электронной микроскопии или физике высокотемпературной плазмы. Аналогичные примеры успешного применения технологий обработки изображений можно найти в астрономии, биологии, медицинской радиологии, промышленности, в оборонной и правоохранительной сфере.

Приведет ше примеры  относились к случаям, когда результаты обработки предназначены для восприятия человеком. Другая крупная область применения методов обработки изображений, упоминавшаяся в начале этой главы, — это решение задач, связанных с машинным восприятием изображений. В этом случае в центре внимания находятся процедуры, извлекающие из изображения некоторую информацию и представляющие ее в форме, подходящей для компьютерной обработки. Часто эта информация весьма мало похожа на визуальные признаки, используемые людьми при интерпретации содержимого изображения. Примерами информации такого рода, часто применяемой при машинном восприятии изображений, могут быть статистические моменты, коэффициенты преобразования Фурье, значения многомерного расстояния и т.д. Типичными задачами машинного восприятия, в которых интенсивно используются методы обработки изображений, являются автоматическое распознавание символов, системы машинного зрения для автоматизации сборки и контроля продукции, задачи опознавания «свой—¹чужой» д ля военных объектов, автоматическая обработка отпечатков пальцев, проверка анализов крови и результатов рентгеновских исследований, компьютерная обработка аэрофотоснимков и спутниковых изображений с целью прогнозирования погоды и экологического мониторинга. Продолжающееся уменьшение соотношения цена/производительность современных компьютеров, рост пропускной способности сетей телекоммуникаций и развитие Интернета создали беспрецедентные возможности для дальнейшего расширения сферы цифровой обработки изображений. Некоторые из прикладных областей рассматриваются в следующем разделе.