Обзор методов распознавании изображений

Первая настоящая компьютерная система анализа изображений (или анализатор изображений) была создана в 1968 году компанией Baush & Lomb. Из-за несовершенства компьютерной техники того времени система позволяла захватывать только черно-белые изображения. Вскоре после этого цифровой анализатор Quantimet 720 был произведен компанией Imanco (Великобритания). Он обеспечивал оцифровку изображений в 64 градациях серого. Однако, оцифрованные изображения не могли быть сохранены или как-либо обработаны. В 1980-81 годах западногерманская фирма Kontron и английская Cambridge Instruments (купившая компанию Imanco), каждая отдельно, создали анализаторы изображений с программным обеспечением. Эти системы обеспечивали хранение полноформатных изображений в памяти компьютера. Стала возможной разработка алгоритмов фильтрации изображений и некоторых других операций. С этого времени развитие анализаторов изображений пошло стремительными темпами. Постоянно совершенствовались аппаратная часть анализаторов (системы ввода изображений, компьютеры) и программное обеспечение, являющееся своего рода мозгом анализатора, поскольку в его функции входит как управление системой в целом (выбор участка для анализа, захват изображения и т.п.), так и собственно обработка и анализ изображений с получением количественной информации. Анализатор изображений сегодня - это автоматизированное компьютерное рабочее место, позволяющее специалисту выполнять задачи, которые казались нерешаемыми вчера или требовали огромных затрат сил и времени.

Этапы идентификации

Распознавание является чаще всего конечным этапом процедуры идентификации. Распознаванию обычно предшествуют целый комплекс процедур восприятия информации и предобработки.

Регистрация

Ввод изображений в компьютер производится с помощью системы ввода, выбор которой осуществляется с учетом задач, стоящих перед пользователем. Так, если пользователь системы - сотрудник криминалистической службы, который по роду своей деятельности должен производить фиксацию и документирование предметов, взятых на месте преступления, следов, отпечатков и т.п., то логичным является выбор цифрового фотоаппарата в качестве устройства захвата изображений.

Если же необходимо, к примеру, вести запись кровотока в сосудах, движения микроорганизмов, роста спор и других динамических процессов, то оптимальным будет выбор аналоговой камеры в комплекте с платой оцифровки, обеспечивающей возможность записи видео-роликов.

В тех же случаях, когда необходимо получать и анализировать статические изображения микроскопических объектов (минеральных зерен, пор, микродефектов, включений, клеточных структур, микроорганизмов), выбор лучше сделать в пользу цифровых телевизионных систем ввода, как обеспечивающих максимальное качество, являющееся залогом объективности анализа, а зачастую и просто возможности его проведения.

Предобработка

Для чего вообще необходимо изменять визуальное качество полученного изображения? Существуют две основные причины для этого: первая - улучшение внешнего вида изображений для того, чтобы они лучше воспринимались человеческим глазом. Эта причина важна с точки зрения документирования информации, но не имеет особого смысла с точки зрения количественного анализа. Вторая же причина необходимости преобразования изображений - это изменение их характеристик таким образом, чтобы при количественном анализе изображений выделение интересующих объектов или фаз в дальнейшем могло бы быть произведено наилучшим образом. Однако, всегда важно помнить о том, что при любом преобразовании изображения какая-то первичная информация утрачивается. И в любом случае необходимо стремиться к тому, чтобы изображения максимально высокого качества захватывались на этапе ввода.

Для преобразования изображений используются различные методы, которые можно условно разделить на 4 группы:

1) Изменение яркости и контрастности изображений. При использовании этих методов преобразования меняются яркостные характеристики изображения, что отражается на гистограмме яркости по изображению.

2) Фильтры выравнивания, обеспечивающие выравнивание изображений с точки зрения яркости и цвета, что необходимо в тех случаях, когда имеются дефекты осветительной системы или оптики микроскопа, выражающиеся в том, что фон изображений становится неравномерным.

3) Фильтры сглаживания, обеспечивающие очистку изображений от шумов.

4) Фильтры детализации, обеспечивающие пограничные преобразования, что может выражаться (в зависимости от примененного фильтра) в усилении резкости, выделении границ объектов (фаз), детализации объектов и т.п.