Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде Matlab (2006), страница 4

Ему также приходилось выполнять исследования в области сжатия изображений. Д-р Элдинс имеет степень бакалавра (1986) и доктора философии (1990) по электротехнике, которые он получил в технологическом институте п1тата Джорджия. Он является членом 1ЕЕЕ. ГЛАВА ! ВВЕДЕНИЕ Цифровая обработка изображений отличается необходимостью интенсивного экспериментирования для выяснения состоятельности предлагаемых решений данной задачи. В этой главе показывается, как теоретические основы и современное программное обеспечение можно интегрировать в некоторое единое макетное окружение с целью разработки набора инструментов для решения широкого круга проблем цифровой обработки изображений. 1.1.

Некоторые основания Разработка систем обработки изображений всегда тесно связана с болыпим объемом тестирования и экспериментальной работы, который необходимо выполнить для достижения приемлемого решения поставленной задачи. Эта особенность означает, что умение строить прототипные модели возможных решений играет важную роль для уменьшения денежных и временных затрат и для получения конкурентоспособной реализации требуемой системы. Отметим, что к настоящему времени опубликовано весьма мало книг и руководств, которые помогают перекинуть мост через пропасть, разделяющую теорию и конкретные компьютерные приложения на основе развитого программного окружения.

Главной целью этой книги является желание обьединить под одной обложкой широкий базис теоретических концепций и знаний, необходимых для внедрения этих концепций в реальные программные продукты, написанные в среде современного пакета обработки изображений. Материалы теоретических основ следующих глав взяты из книги «4ифровал обработка иэображенийь, написанной Р. Гонсалесом и Р. Вудсом и опубликованной издательством Ргеп11се На11. Тексты компьютерных программ и базовых функциональных инструментов написаны на основе популярного пакета 1пеаде Ртосезебпд Тоо16ох, который работает в среде МАТЬАВг, разработанной компанией МаьЬ'1гу'ог1сэ 1пс, (сьь з 1.3). Все материалы данной книги представлены в том же виде и с теми же обозначениями, что и в книге Гонсалеса- Вудса.

Это позволяет легко делать перекрестные ссылки на родственные материалы. Книга является совершенно самодостаточной. Для овладения ее содержанием читателям достаточно иметь начальные сведения по цифровой обработке изображений, полученные или на первых курсах университетов и вузов, или с помощью самостоятельного изучения предмета. Предполагается также, что читатели знакомы с системой МАТЮКАВ и имеют начальные навыки компьютерного 1В дальнейшем изложении мы для краткости будем ссылаться на книгу Р. Гонсалеса и Р.

Вудса Цифровая обработка нзобравкенибм как на книгу Гонсалеса Вудса, а 1тоде Ртосемаид Тоойот будем сокращенно обозначать !РТ. Э . Э б б 6 Ру ~\7 программирования, которые обычно приобретаются на первых стадиях обучения на курсах по языкам программирования с технической ориентацией. Поскольку МАТЬАВ является матрично ориентированной системой, читателям будут полезны некоторые базовые знания из матричного анализа. Книга основана на правилах. Она организована в виде учебника, а не в виде руководства по программированию.

Таким образом, основные идеи по теории и программированию объясняются до разработки новых концепций программирования. Материал книги иллюстрируется и объясняется с помощью множества примеров, взятых из разных областей, от медицины и промышленности до удаленного автоматического восприятия и астрономии. Такой подход позволяет методично продвигаться от простых концепций до изощренных реализаций сложных алгоритмов обработки изображений. Вместе с этим, читатели, уже знакомые с МАТЬАВ, 1РТ и с основами обработки изображений, могут прямо начать чтение с интересующих их специфических приложений, в этом случае эту книгу можно рассматривать как расширение пакета 1РТ.

Все новые функции, приведенные в этой книге, полностью документированы. Программные коды новых функций приведены или в соответствующей главе, или в приложении В. В книге представлено более 60 новых функций. Эти функции расширяют примерно на 35% набор из 175 функций исходного пакета 1РТ. Помимо конкретной специализации, новые функции являются хорошим примером комбинирования кода существующих функций МАТЬАВ и 1РТ с новым программным кодом для разработки прототипов решений для широкого спектра проблем цифровой обработки изображений.

Функции пакета 1РТ, равно как и функции, разработанные в этой книге, работают под управлением почти любой операционной системы. Читатели могут найти полный список поддерживаемых компьютерных платформ на сайте нашей книги (сьь й 1.5). 1.2. Что такое цифровая обработка изображений? Изображение представляет собой двумерную функцию Дх. у), где х и у - это првстранственныс коордиггатьг, а амплитуда 1 в любой точке с парой координат (х, у) называется интенсивностью или уровнем серого цвета' изображения в этой точке.

Если переменные х, у и 7 принигзают значения их конечного (дискретного) множества, то говорят о ци4рвввм изобрагзсении, Под ци4роввй обработкой изображений подразугиевается обработка цифровых изображений с помощью цифровых вычислительных машин (компьютеров). Отметим, что цифровое изображение состоит из конечного числа элементов, каждый из которых расположен в конкретном месте и имеет определенное значение. Эти элементы принято называть элементами изображения или пихселамиг.

Чаще всего элементы цифрового изображения называют пикселами. Более строгое определение этого термина будет дано в гл. 2. 'В отечегтвенной литературе этот герл1ин принято называть яркостью, который мы будем часта использовать, если это не приводит к разночтению. — Прп.м. нерее. Слово ргзе! образовано из английского словосочетания ргсгпге е~етпепг (элемент изображения) В англоязычной литературе также принято сокращение ре! для этого гермина — - Прим. иерее.

~~~18 Глава 1. Введение Зрение является самым совершенным из наших органов чувств, поэтому зрительные образы играют такую важную роль в человеческом восприятии. Однако в отличие от людей, которые способны воспринимать лишь электромагнитное световое излучение видимого диапазона, машинная обработка изображений покрывает практически весь спектр электромагнитных волн от гамма-излучения до радиоволн. Причем обрабатываемые изображения могут происходить от таких источников, которые людям даже трудно ассоциировать с привычными наблюдаемыми изображениями. Например, это ультразвуковые изображения, изображения, полученные в электронной микроскопии или искусственно сгенерированные компьютером.

Таким образом, цифровая обработка изображений имеет весьма широкие сферы применения. Не существует общепризнанной границы, которая разделяла бы область обработки изображений и другие смежные дисциплины, такие как анализ изображений или машинное зрение. Иногда такое разграничение делается по принципу, что обработка изображений характеризуется присутствием изображений на входе и выходе данной системы. Однако такое определение представляется нам неоправданно ограничительным и искусственным. В самом деле, при таком подходе даже такая простая задача, как определение средней интенсивности по всему полю изображения (требуется найти одно единственное число), не будет считаться операцией по обработке изображения. С другой стороны, имеются такие области, как машинное зрение, в которых конечной целью является компьютерная имитация зрения человека, включающая способность к обучению, логическим выводам и совершению определенных действий на основе обозреваемой информации.

Такие задачи относятся уже к области искусственного интеллекта, целью которого является копирование и имитация интеллектуальной деятельности человека. Отметим, что эта отрасль искусственного интеллекта находится лишь на начальной стадии развития, и приходится признать, что прогресс в этом направлении идет значительно медленнее, чем это предполагалось ранее. Анализ изображения (который иногда называют «интерпретацией» или «пониманием» изображений) занимает некоторое промежуточное положение межлу обработкой изображений и машинным зрением. Во всем многообразии задач от обработки изображений до машинного зрения нет четких границ, однако здесь можно выделить компьютеризованные процессы низкого, среднего и высокого уровня. Процессы низкого уровня включают лишь примитивные операции над изображениями типа уменыпение шума, повышение контрастности или улучшение резкости. Низкоуровневые процессы характеризуются тем, что на вход и выход поступают изображения.

Процессы среднего уровня связаны с такими задачами, как сегментация (разделение изображений на области и выделение в них объектов), описание объектов и их сжатие для придания им удобной формы для дальнейшей компьютерной обработки, а также классификация (распознавание) выделенных объектов.

В среднеуровневых процессах на входе имеются изображения, а на выход поступают атрибуты и признаки, извлеченные из этих изображений (например, границы, контуры и другие отличительные признаки объектов). Наконец, процессы высокого уровня занимаются «осмыслением» множества распознанных объектов, как это делается в анализе изображений, а еще далее стоят действия, связанные с когнитивными функциями, обычно ассоциируемые с человеческим зрением. Имея в виду перечисленные выше замечания, видно, что естественным полем пересечения и перехода от обработки изображений к их анализу является область распознавания отдельных фигур или объектов на изображениях.