Тема № 8 Классификация изображений и преобразования

Страница 2

8.2 Ввод изображения

Изображение, представленное в аналоговой форме, необходимо преобразовать в некоторую числовую матрицу, а затем можно приступать к его обработке на ЭВМ. Процесс такого преобразования называется дискретизацией и состоит из 2-х процессов: выборки и квантования. Первый процесс заключается в выборе на поле наблюдения начального множества точек, в любой выбранной точке измеряются характеристики изображения, которые потом используются на всех последующих этапах обработки изображения. Так как ЭВМ располагает ограниченной памятью, то результаты полученных измерений описывается конечным числом символов. Такая процедура называется процессом квантования. Характеризуя плотность размещения выборочных точек, часто говорят о пространственном разрешении, а характеризуя точность представления результатов указанных измерений, говорят о тоновом или цветовом разрешении.

Во многих устройствах дискретизации изображений используется телевизионные камеры, так как они обеспечивают преобразование светового сигнала в электрический. К электрическому сигналу можно уже применять процессы выборки и квантования, используя для этого аналого-цифровой преобразователь (АЦП). Но возникает проблема - это очень большая скорость воспроизведения данных на выходе стандартных телевизионных камер. Системы телевизионного вещания передают 30 кадров в секунду и любой кадр содержит около 500 строк растра. Если вести обработку в реальном масштабе времени необязательно, то можно перестроить телекамеру так, чтобы она работала с меньшей скоростью или воспользоваться каким-либо устройством, осуществляющем сжатие полосы частот. В специализированных устройствах дискретизации изображений, просмотр изображения в соответствующем порядке осуществляется при помощи особой технологии управления световыми пучками. В барабанных сканирующих устройствах изображение закрепляется на вращающемся барабане, а световой пучок перемещается параллельно оси барабана. Устройства дискретизации этого типа обычно работают медленнее по сравнению с телевизионными камерами, но результаты получаются лучше.

8.3 Преобразования изображений

Преобразование изображения класса 1 в изображение класса 2 - это процесс сегментации, обеспечивает выделение областей приблизительно одинакового цвета и (или) яркости. Часто термин "сегментация" используется для обозначения процесса поиска однородностей в смысле некоторого более сложного свойства (типа текстур).

Преобразование изображений класса 2 в класс 3 заключается в построении или отслеживании контура. Это преобразование обеспечивает отображение заданной области в некоторую замкнутую кривую. Второе допустимое преобразование - прореживание, заключается в отображении области в некоторый граф, называемый остовом области.

Преобразование из класса 3 в класс 4, называемое сегментацией кривых, предназначено для отыскания критических точек конура. Если это многоугольники, то такими точками являются углы. Применяется при распознавании образов, для их реализации может потребоваться применение сложных математических методов.

Преобразование из класса 4 в класс 3 включает процессы интерполирования, обеспечивающего проведение гладкой кривой через некоторое множество точек и аппроксимация, обеспечивающая проведение гладкой кривой рядом с некоторым множеством точек.

Преобразование из класса 3 в класс 2. Если в качестве входного изображения задается контур, то часто возникает задача заполнения контура (задача штриховки). Причем если рассматривать штриховку, то яркость или цвет некоторой области не остаются одинаковыми, а изменяется в соответствии с определенными правилами. Если входным изображением служит остов, то для восстановления области необходимо использовать процедуру расширения.

Преобразование из класса 2 в класс 1. Если изображение, воспроизводимое на экране в нескольких цветах, то оно часто оказывается ущербным в эстетическом отношении, т.к. легко обнаруживаются контуры (границы) между объектами. Некоторого сглаживания изображения можно добиться с помощью фильтра нижних частот или подмешиванием низкочастотного шума.

Преобразования из классов с меньшим номером в класс с большим номером относится к сфере интересов распознавания образов. Обратные преобразования - это сфера интересов машинной графики. При обработке изображений используются и те и другие преобразования, а также преобразования, не выводящие изображения за пределы соответствующего класса. Таким образом, улучшение качества изображения является внутриклассовым изображением, а сжатие изображения часто оказывается преобразованием, переводящим его из класса 1 в класс 2.

Еще один важный класс задач - это преобразования, связывающие двухмерное изображение и трехмерные объекты. Термин "проектирование" используется для обозначения операций, при помощи которых трехмерный объект преобразовывается в двухмерное изображение. Часто двухмерное изображение преобразуется в одномерный массив. Для операции восстановления трехмерного объекта по его изображению, используется термин "обратное проектирование". Эти задачи используются в 2-х прикладных областях, например, в оксиальной поперечной томографии, или когда поперечное сечение трехмерного объекта восстанавливается по набору рентгеновских проекций. Для обозначения процедур, обеспечивающих решение этой задачи используется термин "алгоритмы воспроизведения". В машинной графике часто требуется воспроизвести некоторую проекцию трехмерного представления пространственного объекта.