Санкт-Петербургский Государственный Электротехнический Университет «ЛЭТИ» Кафедра Биотехнических Систем
Автоматизированный анализ изображений
Анна Юрьевна Виллевальде
к.т.н., доц.
5. Обработка изображений
Цели обработки изображения
•повышение качества изображения в каком-либо смысле за счет восстановления (реставрации) или изменения изображения,
•компрессия (сжатие) изображений,
•шифрование/дешифрование изображений,
•улучшение эстетического восприятия изображений
•и др.
Необходимость обработки медицинских изображений обусловлена тем, что при получении и воспроизведении этих изображений в них возникают искажения, которые могут стать причиной ошибок при постановке диагноза.
Цель обработки медицинских изображений – улучшение качества изображения в смысле повышения эффективности его зрительного восприятия врачом (исследователем).
Автоматизированный анализ изображений |
2 |
5. Обработка изображений
Два вида обработки для повышения качества изображений:
•Реставрация (коррекция) –
процедура восстановления или оценивания элементов изображения, целью которой является коррекция искажений и наилучшая аппроксимация идеального неискаженного изображения.
•Улучшение изображений –
комплекс операций с целью либо улучшения визуального восприятия изображения, либо преобразования его в форму, более удобную для визуального или машинного анализа. При улучшении изображений не делается попытки приблизить воспроизводимое изображение к некоторому идеализированному оригиналу.
Автоматизированный анализ изображений |
3 |
5. Обработка изображений
С позиций использования средств вычислительной техники все существующие методы обработки можно разделить на:
•структурированные методы, которые построены на крупных вычислительных блоках, оперирующих множествами элементов изображений;
•неструктурированные методы, которые нельзя представить более крупными стандартными блоками, чем арифметикологические операции над отдельными элементами изображений.
Для преобразования изображения к нему может применяться не один метод обработки, а некоторая последовательность методов, и при этом анализируется несколько признаков.
Выделены две группы методов обработки изображений:
•методы обработки в пространственной области;
•методы обработки в частотной области.
Автоматизированный анализ изображений |
4 |
5.1. Методы обработки изображений в пространственной области
•Геометрические преобразования, содержание изображения, как
правило, не изменяется, но изменяется форма его представления:
масштабирование изображения, сдвиг изображения в плоскости, вырезание фрагмента, поворот вокруг заданной точки, линейная и нелинейная коррекция геометрических искажений, совмещение изображений, перенос центра координат, нахождение проекций изображения, увеличение и уменьшение размерности пространства изображения и т. п.
•Амплитудные (яркостные) преобразования, изменяется яркость
некоторых или всех элементов изображения: сегментация,
пространственная фильтрация, методы гистограммных преобразований, методы усиления контраста, в том числе разностные методы и методы преобразования локальных контрастов, раскрашивание и др.
Автоматизированный анализ изображений |
5 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.1.Геометрические преобразования. Масштабирование
Масштабирование изображения позволяет сжать или растянуть плоскость изображения по горизонтали и (или) вертикали; при этом изменяется ширина и (или) высота изображения.
Для масштабирования задаются коэффициенты масштабирования
(масштабные коэффициенты), которые определяют насколько нужно сжать или растянуть изображение по горизонтали или вертикали.
Коэффициенты масштабирования могут быть представлены:
•в нормализованной форме, размеры исходного изображения принимаются за единицу; значения меньше единицы указывают на сжатие пространства изображения, значения больше единицы – на растяжение;
•в процентной форме, нормализованные значения умножаются на 100 %;
•в непосредственной форме, новые размеры изображения по горизонтали и вертикали задаются в виде количества пикселей по тому или другому измерению.
Автоматизированный анализ изображений |
6 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.1.Геометрические преобразования. Масштабирование
Яркость пикселя на масштабированном изображении обычно принимается равной яркости ближайшего к нему пикселя исходного изображения:
BM(xi, yj) = B(MWxi, MHyj); xi = [0, W-1], yj = [0, H-1];
MW=W/WM, MH=H/HM
BM(xi, yj) – яркость пикселя масштабированного изображения;
MW и MH – коэффициенты масштабирования изображения по горизонтали и по вертикали;
W и WM – размер изображения по горизонтали до и после масштабирования (в пикселях);
H и HM – размер изображения по вертикали до и после масштабирования (в пикселях).
Координаты xi и yj определяют соответственно строку и столбец пикселя на изображении и изменяются в пределах высоты и ширины изображения.
Для определения яркости пикселя на масштабированном изображении могут применяться методы интерполяции: яркость пикселя масштабированного изображения вычисляется как значение некоторой интерполирующей функции от яркостей соседних пикселей исходного изображения.
При использовании билинейной интерполяции яркость пикселя масштабированного изображения вычисляется как взвешенная сумма яркостей ближайших четырех пикселей исходного изображения.
Автоматизированный анализ изображений |
7 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.1.Геометрические преобразования. Масштабирование
Интерполяция
•Хорошие алгоритмы интерполяции направлены на уменьшение влияния нежелательных искажений изображения (поиск баланса
между тремя видами искажений): ореолы вдоль краев, размытие,
лестничный эффект.
Масштабирование x4
Ближайший сосед Билинейная |
Бикубическая |
Автоматизированный анализ изображений |
8 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.1.Геометрические преобразования. Масштабирование
|
Линейная интерполяция |
|
ve |
v |
|
vw |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
xw |
x − xw |
x |
v −vw |
xe |
|
|
||
|
|
= |
|
|
|
|||
|
xe − xw |
|
|
ve −vw |
|
|
|
|
v =αve +(1−α)vw |
α = |
x − xw |
||||||
xe − xw |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|||
Автоматизированный анализ изображений |
9 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.1.Геометрические преобразования. Масштабирование
NW |
V |
N |
|
NE |
|||
|
|||||||
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
SW |
|
S |
SE |
t |
|
||||
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
s |
|
|
S = SW (1−s)+ SE s ; N = NW (1−s)+ NE s |
||||
V= S (1−t)+ N t
•Билинейная интерполяция соответствует получению полинома:
1
v(s, t) = ∑aij sit j
i, j=0
Автоматизированный анализ изображений |
10 |