Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений (3-е изд., 2012), страница 10

Обратим,например, внимание, насколько хорошо выделяется река на фоне берегов в изображениях, соответствующих 4-й и 5-й зонам.Наблюдение за погодой и составление прогнозов также является важным применением многозональных спутниковых изображений. Например,на рис. 1.11 приводится изображение урагана Катрина — одного из самых разрушительных ураганов в западном полушарии за последнее время. Оно было получено спутником Национальной океанографической и атмосферной службыСША (NOAA) с помощью датчиков, работающих в видимом и инфракрасном1.3. Примеры областей применения цифровой обработки изображенийРис.

1.11.39Спутниковое изображение урагана Катрина, полученное 29 августа2005 г. (Изображение предоставлено службой NOAA)диапазонах. На этом снимке хорошо виден так называемый «глаз» урагана (соответствует центру циклона).Рис. 1.12 и 1.13 демонстрируют применение инфракрасных изображений. Эти снимки были получены инфракрасной системой регистрации изображений, установленной на спутнике DMSP, запущенном по обороннометеорологической программе службы NOAA, и представляют собой фрагментыобширного набора данных «Ночные огни Земли» — глобального реестра населенных пунктов.

Устройство регистрации инфракрасных изображений у этогоспутника работает в диапазоне длин волн 10,0—13,4 мкм и обладает уникальной способностью фиксировать находящиеся на земной поверхности слабыеисточники ближнего инфракрасного излучения, в том числе города, поселки,деревни, газовые факелы и пожары. Даже не будучи специалистом в обработкеизображений, легко представить себе компьютерную программу, которая использовала бы такие изображения для оценки относительной доли электроэнергии, потребляемой в различных районах Земли.Важной областью применения изображений, регистрируемых в видимомдиапазоне, является автоматический контроль выпускаемой продукции.На рис. 1.14 даны несколько примеров такого применения. Рис. 1.14(а) демонстрирует плату контроллера дисковода CD-ROM.

Для подобных изделий типичной задачей обработки изображений может быть контроль наличия всехкомпонентов (на данном примере черный квадрат в правой верхней частиизображения демонстрирует отсутствие микросхемы). На рис. 1.14(б) показана упаковка таблеток. Здесь задача состоит в компьютерном визуальном контроле отсутствия пустых мест в упаковке.

Рис. 1.14(в) иллюстрирует примеробработки изображений для выявления недостаточно заполненных бутылокна производственной линии. На рис. 1.14(г) показана прозрачная пластмассовая деталь с недопустимым содержанием пузырьков воздуха. Обнаружениеподобных аномалий составляет важную область промышленного контроля40Глава 1. ВведениеРис. 1.12.Инфракрасные спутниковые изображения американского континента.

Для наглядности рядом приведена небольшая карта. (Изображение предоставлено службой NOOA)различных материалов, например тканей и дерева. На рис. 1.14(д) изображенпакет кукурузных хлопьев, проходящий контроль по цвету и наличию бракав виде отдельных подгоревших хлопьев. Наконец, на рис. 1.14(е) показано изображение внутриглазного имплантата (вживляемого в глаз искусственногохрусталика) при специальном структурированном освещении. Эта техноло-1.3. Примеры областей применения цифровой обработки изображенийРис.

1.13.41Инфракрасные спутниковые изображения населенных регионовна других континентах. Для наглядности рядом приведена небольшаякарта. (Изображение предоставлено службой NOOA)гия применяется для простоты визуального обнаружения плоских деформаций имплантата. Следы в положениях «1 час» и «5 часов» (по аналогии с часовым циферблатом) — повреждения, оставленные пинцетом, а большинстводругих мелких пятнышек на изображении созданы пылинками и остаткамиматериала.

Цель данного вида контроля состоит в автоматическом обнаружении бракованных или поврежденных имплантатов перед упаковкой готовойпродукции.В качестве заключительной иллюстрации обработки изображений видимого спектра рассмотрим рис. 1.15. На рис. 1.15(а) изображен отпечаток большогопальца. Изображения отпечатков пальцев в массовом порядке подвергаютсякомпьютерной обработке как с целью их улучшения, так и для поиска признаков, помогающих автоматически выбирать из базы данных похожие отпечатки.На рис.

1.15(б) приведено изображение бумажной купюры. Цифровая обработкатаких изображений находит применение при автоматическом подсчете наличности и в правоохранительной деятельности для чтения номеров купюр с целью42Глава 1. Введениеа бв гд еРис. 1.14.Некоторые примеры промышленной продукции, часто контролируемой с помощью цифровой обработки оптических изображений.(а) Печатная плата контроллера. (б) Упаковка таблеток. (в) Бутылки.(г) Пузырьки воздуха в изделии из прозрачной пластмассы. (д) Кукурузные хлопья.

(е) Изображение искусственного хрусталика. (Изображение (е) предоставил Пит Сайтс, Perceptics Corporation)их прослеживания и идентификации. Два изображения транспортных средств,показанные на рис. 1.15(в, г), являются примерами автоматического чтения регистрационных номеров. Светлые прямоугольники указывают области, в кото-1.3. Примеры областей применения цифровой обработки изображений43а бвгРис. 1.15.Некоторые дополнительные примеры обработки изображений видимого спектра.

(а) Отпечаток пальца. (б) Бумажная купюра. (в, г) Автоматическое чтение номерных знаков. (Изображения предоставили: (а) Национальный институт стандартов и технологии США;(в, г) д-р Хуан Херрера, Perceptics Corporation)рых система обработки изображений опознала номер транспортного средства,а в черных прямоугольниках выводятся результаты автоматического распознавания этой системой содержимого номера. Чтение автомобильных номеров и другие применения автоматического распознавания символов широко используются для контроля дорожного движения и надзора правоохранительных органов.1.3.5.

Изображения в микроволновом диапазонеИзображения микроволнового диапазона применяются главным образом в радиолокации. Уникальным качеством радиолокации является возможность получения изображения любого района независимо от условий освещения и погоды. Микроволновое излучение некоторых диапазонов способно проникать44Глава 1. ВведениеРис. 1.16.Космическое радиолокационное изображение горного массивана юго-востоке Тибета. (Изображение предоставлено агентствомNASA)даже сквозь облака, растительность, лед и сухой песок. Во многих случаях радиолокация остается единственным способом исследования труднодоступныхрайонов Земли.

Применяемый для получения изображения радиолокатор работает аналогично фотоаппарату со вспышкой, в том смысле, что он использует собственный источник освещения (микроволновые импульсы), которое направляется на снимаемый участок поверхности. Роль объектива фотоаппаратав радиолокаторе играет антенна, сигнал от которой проходит через компьютерную систему, осуществляющую регистрацию и обработку изображения.Радиолокационное изображение отображает распределение интенсивностейотраженной энергии микроволнового диапазона, которую уловила антенналокатора.На рис. 1.16 показано полученное из космоса радиолокационное изображение труднодоступного горного массива в юго-восточном Тибете, приблизительно в 90 км к востоку от г. Лхаса.

В правом верхнем углу видна широкаядолина реки Лхаса, населенная тибетскими фермерами, разводящими яков;в этой долине расположена деревня Менба. Высота гор в этом районе достигает5800 м над уровнем моря, а дно долины располагается на высоте около 4300 м.Обратим внимание на четкость изображения и качество воспроизведения деталей, независимо от облаков и других атмосферных неоднородностей, которые обычно мешают получить изображение сходного качества в оптическомдиапазоне.1.3.6. Изображения в диапазоне радиоволнКак и в случае изображений, получаемых на противоположной стороне электромагнитного спектра (гамма-лучи), основными областями применения изображений в диапазоне радиоволн выступают медицина и астрономия.

В меди-1.3. Примеры областей применения цифровой обработки изображений45а бРис. 1.17.ЯМР-изображения человеческого (а) колена и (б) позвоночника.(Изображения предоставили: (а) д-р Томас Р. Гест, отделение анатомии медицинской школы университета шт. Мичиган; (б) д-р ДэвидР. Пикенс, департамент радиологии медицинского центра университета Вандербилта)цине радиоволны используются для получения изображений методом ядерногомагнитного резонанса (ЯМР).

По этой технологии пациента помещают в сильное магнитное поле, и через его тело пропускают радиоволны в форме короткихимпульсов. В ответ на каждый такой импульс ткани тела пациента реагируют,излучая свои радиоволновые сигналы. Место возникновения и сила этих сигналов регистрируются компьютерной системой обработки, генерирующей двумерное изображение среза тела пациента. С помощью ЯМР можно получитьсрез вдоль любой плоскости.

На рис. 1.17 показаны ЯМР-изображения человеческого коленного сустава и позвоночника.В гамма-лучахРентгеновскоеИнфракрасноеРис. 1.18.ОптическоеРадиоволновоеИзображения пульсара Крабовидной туманности (находится в центре снимков) в различных диапазонах электромагнитного спектра.(Изображения предоставлены агентством NASA)46Глава 1. ВведениеКрайний справа снимок на рис. 1.18 демонстрирует изображение пульсара Крабовидной туманности в диапазоне радиоволн.

Интересно сравнить егос приведенными на этом рисунке изображениями того же района, полученными в других обсуждавшихся ранее диапазонах электромагнитного спектра.Заметим, что каждое изображение дает свой, совершенно отличающийся видэтого пульсара.1.3.7. Примеры, иллюстрирующие другие способыформирования изображенийХотя чаще всего используются изображения, полученные в электромагнитномспектре, существует ряд других важных способов формирования изображений.В частности, в этом разделе мы обсудим акустические изображения, электронную микроскопию и искусственные изображения, синтезированные с помощью компьютеров.Построение изображений с помощью звуковых волн находит применениев геологических изысканиях, промышленности и медицине. В геологии используются звуковые колебания с частотами у нижней границы звукового спектра(до сотен герц), а в других областях для получения изображений применяются ультразвуковые колебания с частотами порядка мегагерц (миллионов герц).Наиболее важные коммерческие применения обработки изображений в геологии касаются поисков нефти и других полезных ископаемых.