Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. - Распознование и цифровая обработка изображений

Б. В. АНИСИМОВ, В. Д. КУРГАНОВ, В. К. ЗЛОБИН РАСПОЗНАВАНИЕ И ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ Допущено Министерством высшего н среднего специального образовании СССР в аачестве учебного пособии длн студентов вузов, обучающихся по специальностнм «Электронные вычислительные машины» н «Автоматизированные системы управлении» МОСКВА «ВЫСШАЯ ШКОЛА» 1983 ББК 32.972 А67 УДК 681.32(076) ПРЕДИСЛОВИЕ Авторы 1502000000 — 145 0911911 — вз зз — вз ББК 32.972 оф7.3 © Издательство «Вмсюая школа .

1МЗ Р е и е н и е н т м — кафедра кибернетики Московсного института электронного машиностроении и д-р техн. наук, проф. П. М. Чеголии Анисимов Б. В., Курганов В. Д., Злобин В. К. А67 п Распознавание и цифровая обработка изображений: Уч б. особие для студентов вузов. — М,; Высш. шк., 1983.— е. 295 с. ил. В перл 90 к. учебном посадя» рассматриваются цифровая обработкз я расиознаваняе взор енй 1 льнов вняманяе уделяется ндеитяфякация точечных изображений, распознаванию прострвнственнмх объектов по як плоским нзобр ж н у р разо аняю аэрокосмических снимков земной поверхности, проекта оввнню устройств ввода — вывода вндеоянформацни ллк ЗВМ.

трочкме емчислителькм Лредииэкичеяо для студентов вузов обучиющился ио скециольиостлм 3 е мищи~и» «дото~шизир~мщ~м~ ешь~~ уирсоле ия», к лекожет мть яолезко оу и к уч мм работником и инженерам, сиециолизи ю имел к о области емчислителькоя техники и телкической кибернетики. ру щи си Проблема распознавания образов и вопросы цифровой обработки нзобраукений в настоящее время привлекают внимание многих исследгувателей, так как являются наиболее значительными областями применения и развития теории самоорганизующихся систем, дают в рас.поряжение физиологов и психологов разнообразные методы и средства для выяснения процессов восприятия формы, обучения и распознавания, происходящих в живых организмах.

Методы и алгоритмы теории распознавания широко используются в медицине и геологии, при изучении природных ресурсов Земли, построении читающих автоматов, в робототехнике, астрономии и т. д. Не случайно успехи в области изучения земных ресурсов аэрокосмическими средствами, проектирования роботов-манипуляторов, автоматизации аэрокосмических наблюдений и других областях, связанных с обработкой больших массивов сложной пиктурной видеоинформации различной природы, вызвали потребность в подготовке соответствующих специалистов.

Однако учебники и учебные пособия, посвященные вопросам распознавания и автоматизации обработки видеоинформации, практически отсутствуют. В данном учебном пособии основное внимание уделяется идентификации точечных изображений, распознаванию пространственных объектов и цифровой обработке аэрокосмических снимков. Оно может быть полезно студентам вузов и инженерам, специализирующимся в области автоматической обработки информации, исследования природных ресурсов Земли, технической кибернетики.

Введение и гл. Ъ'11 написаны д-ром техн. наук, проф. Б. В. Анисимовым; гл. П1 и Ъ' — д-ром техн. наук, проф. В. Д. Кургановым; гл. 1 и хг1 — д-ром техн. наук, проф, В. К. Злобиным, гл. П и 1Ч— ° д-ром техн. наук, проф. В. Д. Кургановым и д-ром техн. наук, проф. В.',К. Злобиным. Авторы считают своим приятным долгом выразить благодарность рецензентам — коллективу кафедры кибернетики Московского института электронного машиностроения и д-ру техн.

наук, проф. П. М. Чеголину, критические замечания и полезные советы которых способствовали улучшению книги, Авторы заранее признательны за все замечания по содержанию книги, которые следует направлять по адресу: Москва, К-б!, Неглинная ул., 29114, издательство кВысшая иисолар. ВВЕДЕНИЕ Цифровая обработка изображений приобретает в настоящее время большое значение во многих областях деятельности человека. Действительно, изображение как форму наиболее полного представления информации ничем нельзя заменить не только, например, в таком исключительном случае, как исследование поверхности той или иной планеты, но и в обыденной жизни. Оно является объектом исследования или его результатом в космонавтике, астрономии, биологии, медицине, физике, геологии, криминалистике и дефектоскопии.

Изображения получают не только в диапазоне частот электромагнитного излучения, отвечающего видимому свету, но и в диапазоне частот акустическом, инфракрасном, ультразвуковом, ультрафиолетовом, рентгеновских и гамма-лучей. Средства их формирования н регистрации отличаются большим разнообразием (фото-н киноаппаратура, оптико-механические и оптико-электронные сканеры, радиолокационные и лазерные устройства). С их помощью можно, например, получить на Венере изображение ее поверхности или представить в видимой форме человеческую речь.

Техника передачи изображений достигла в настоящее время высокого уровня. Для передачи изображений используются оптическая, проводная, радио и другие виды связи. Теоретически и экспериментально доказана возможность высококачественной передачи видеоинформации иа расстояния в несколько десятков и даже сотен миллионов километров. Технически осуществимой представляется в настоящее время и задача создания глобальной системы связи для передачи изображений. Объем видеоинформации, перерабатываемой в различнгях областях деятельности человека, очень вырос и продолжает увеличиваться. Например, в США ежегодно получают около 25 млрд.

снимков и несколько сотен миллиардов единиц бумажной продукции, нуждающихся в той или иной обработке. При обычном эксперименте по изучению элементарных частиц в ядерной физике обрабатывается несколько сотен тысяч фотографий и т.д. Громадные объемы видеоинформации вместе с естественным желанием извлечь из нее как можно больше сведений ведут к необходимости автоматизации процессов ее обработки.

Для этого применяются оптико-механические, оптико-электронные, телевизионные и аналоговые вычислительные системы. Особая роль в технике обработки изображений принадлежит ЭВМ, имеющим в своем составе устройства ввода, вывода и отображения зрительной информации и обладающим достаточным быстродействием и объемом памяти. Применение ЭВМ для обработки изображений позволяет в относительно короткие сроки и с меньшими затратами по сравнению с экспериментальным макетированием моделировать любые методы обра4 аэ' , включая идеальные или такие, которые при современном.

состоя: . тйама техники реализованы быть не могут. При этом обеспечиваются точ«';~ость, надежность, практически абсолютная воспроизводимость ре,;;::зультатов, возможность контроля процесса обработки на любой проме:,'';эйгуточной стадии, гибкость в отношении типа и характера решаемых ,",'двдач и широкий фронт работ. Вот почему моделирование того или ино'.,"''го.метода обработки видеоинформации на ЭВМ, как правило, пред'.",4пествует изготовлению экспериментального макета, П р и м е ч а и и е.

Что же касается аналоговых вычислительных средств (вйектронных, оптических, акустических и т. д.), то их сравнение с цифровыми аведствами по стоимости, быстродействию и точности с учетом не тольхо современного состояния, но н тенденции развития этих средств показывает, что даже н тех специфических областях обработки изображений, где они имеют пока что преимущества перед цифровыми, эти преимущества в блнжайшие годы будут сведены на нет. Поэтому ниже под ЭВМ будут пониматься ЭЦВМ.

ЭВМ успешно применяются в настоящее время для решения многих задач формирования, регистрации, передачи, обработки и распознавания изображений. К ним можно отнести следующие задачи. Эффективное кодир ние изображений необходимо для уменьше, ния необходимой пропускной способности канала связи или объема памяти, требуемой для хранения видеоинформации. Это кодирование с помощью выделения контуров или специальных преобразований изображений, статистическое и психовизуальное кодирование, использую- щее, помимо всего прочего, и внутрикадровую илн межкадровую избы- точность, содержащуюся в изображениях.

П р и м е ч а н и е. Психовнзуальное кодирование — кодирование изображения в процессе его пространственной и яркостной дискретизации, выполняемое с учетом свойств человеческого зрения. Восстановление искаженных изображений, а также улучшение их 'визуального качества заключается в его преобразовании, обратном преобразованию, вызвавшему искажение. Соответствующие алгоритмы , восстановления позволяют скомпенсировать искажения, обусловленные рефракцией и турбулентностью атмосферы, аберрациями и дистор, 'сией оптики, нелинейными искажениями и остаточными изображениями видиконных камер, конечным временем развертки и движением объ- ектов съемки, деформацией фотоматериала и помехами и т. д, При этом, как правило, искажающие факторы заменяются их математическими моделями или используются результаты специальных калибровок.

Улучшение же визуального качества изображений вызывает облегчение их восприятия и анализа человеком. Этим'целям служат нанесение иа изображение специальной графической нагрузки, подчеркивание Высших пространственных частот, использование псевдоцветов, нелинейные преобразования яркостной шкалы и т. п. Моделирование систем передачи изображений проводится с целью исследования различных методов сокращения полосы телевизионного сигнала или передачи видеосигнала по каналу с помехами. При этом ЭВМ выполняет роль кодирующей и декодирующей аппаратуры и канала связи, а наиболее употребительные операции — расфокусирование предварительно дискретизованного исх ние приращений яркости соседних его э ление шума с заданными свойствами, синтез выходного изображения и его визуальное сравнение с исходным, ' Автоматизация процесса подготовки производства в машиностроении, изготовление карт по аэрокосмическим снимкам, синтез учебньгх фильмов и мультипликаций и т, д.