9.3Моделирование процесса идентификации точечных изображений на эвм

Во многих случаях работу алгоритмов идентификации апробируют на ЭВМ без использования натуральной информации. Например, при радиологических наблюдениях можно использовать гипотезу о распределении патологических явлений по закону Пуассона. Тогда в памяти ЭВМ с помощью датчика случайных чисел, равномерно распределенных в диапазоне от нуля до единицы, возможно формирование пуассоновских полей нужных размеров с заранее задаваемыми плотностями оценок.

Из этих полей выделяют соответствующие кадры помех, нелинейных искажений и т.п.

9.4Основные принципы цифровых операций над изображениями

Все виды компьютерных операций делятся на четыре группы:

1. Обработка изображения.

2. Анализ.

3. Реставрация.

4. Реконструкция.

Обработка изображения– это тонкая операция над изображением, при котором в результате его изменения, получаются новое, в чем-то лучшее, чем оригинал.

В качестве примера можно привести использование цвета или выделение контуров в рентгеновских снимках. Это позволяет клиницистам рассматривать детали изображения.

Обработка изображений используется для решения многих биомедицинских задач и в процессе анализа изображений.

Анализ изображений – это процесс извлечения из изображения количественной или качественной информации. В большинстве случаев этому процессу предшествует обработка изображения. Она называется предобработкой и используется для выделения деталей изображения, которые будут в дальнейшем анализироваться компьютером.

Анализ изображения применяется тогда, когда необходимо подсчитать большое число элементов (например, количество эритроцитов).

Т.к. при визуальном подсчете часто допускаются ошибки и наблюдается большой разброс данных. В этих случаях компьютерный анализ изображения обеспечивает надежность и воспроизводимость результатов, а также существенно экономит время.

Реставрация изображений – восстановление поврежденного или плохого изображения. Этот метод используется тогда, когда известны причины ухудшения изображения. Примером реставрации изображения служит улучшение рентгеновских снимков в тех случаях, когда они оказались смазанными из-за движения пациента.

Реконструкция изображения – это процесс создания двумерных изображений или их набора по данным, получаемым в каком-либо другом виде.

В качестве примера можно привести получение проекции при компьютерной томографии.

9.5Операции над изображениями. Хранение и представление изображений.

Для того чтобы изображение можно было обработать или проанализировать, его заносят в какой-либо участок памяти компьютера. Для этого каждой точке изображения присваивается определенное число, соответствующее ее уровню яркости, такое преобразование изображения называют оцифровкой. При оцифровке все изображение разбивают на множество мелких элементов (пикселей), а для каждого из них вычисляют уровень яркости.

2	5	6	4
3	4	5	8
7	8	1	7
9	5	8	9
2	4	7	3

В большинстве систем изображение разделяют на множество квадратных или прямоугольных пикселей (см. рисунок).

При этом получается массив чисел, который компьютер преобразовывает, анализирует и выдает в результате какие-либо новые количественные данные или новые изображения. При обработке и анализе изображений пиксели нумеруются сверху вниз и слева направо.

Однако в некоторых компьютерных графических системах нумерация ведется снизу вверх и слева направо. Объем памяти, необходимый для заполнения пикселя, зависит от градации яркости, использованных в каждом конкретном случае. Если на каждый пиксель отводится n бит, то уровни яркости принимают значения от 0(наименьший уровень яркости, принято считать, что это черный)до 2ⁿ-1(максимальный уровень яркости – белый).

Обычно для представления изображений используют шесть или восемь бит на пиксель, т.е. 64 или 256 уровней яркости соответственно. Если при хранении изображения используется один бит на пиксель, то уровень яркости каждой точки обозначается как 0 или 1. При этом использует либо абсолютно черный, либо белый цвета без серых оттенков. Такие изображения называют двоичными. Изображения, в которых имеются промежуточные серые оттенки, называются градуированными по яркости. Число уровней яркости в таких изображениях называют их яркостным разрешением.

Под пространственным разрешением изображения понимают число оцифрованных точек оригинального изображения, т.е. число пикселей, приходящихся на каждую проекцию изображения. В настоящее время используются системы с проекционным разрешением от 256 на 256 и до 4096 на 4096 пикселей и 64 уровня яркости. Данные об изображении обычно занимают большой много места в памяти компьютера, поэтому объем памяти машин, решающих подобные задачи должен быть большим.