Введение и обзор содержания

С позиций предмета данной книги изображение — это двумерный сигнал, предназначенный для зрительного восприятия человеком. Зрение является одним из наиболее важных органов чувств человека. Посредством зрения человек получает большую часть информации о внешнем мире, поэтому столь велика роль изображений в научно-технической практике и повседневной жизни людей

Рис. В.1

Изображения создаются изображающими системами. Назначение этих систем — сделать доступной для визуального восприятия информацию, которая непосредственно не может быть воспринята зрением. Изображающие системы, каковы бы они ни были — оптические, фотографические, телевизионные, рентгеновские и т. д., состоят из устройств трех типов: датчиков видеосигнала, устройств преобразования и передачи видеосигнала и синтезаторов изображения (см. рис. В. 1).

Датчик видеосигнала взаимодействует непосредственно с наблюдаемым объектом. Синтезатор изображения

формирует изображение, доступное для непосредственного зрительного восприятия. Устройство преобразования и передачи видеосигнала согласует и связывает между собой датчик видеосигнала и синтезатор изображения. Преобразования сигналов, выполняемые в этих устройствах, могут производиться либо с целью изменения их физической природы, как, например, преобразования светового излучения в электрический сигнал, электрического сигнала в электромагнитное излучение антенны радиопередатчика и т. п., либо (или кроме того) с целью изменения их структуры, т. е. математической природы. Это деление несколько условно, но удобно, так как позволяет отделить преобразования, описываемые математически, от тех, которые описываются с помощью физических терминов (вещества, энергии, длины волны излучения и т. п.).

Под обработкой изображений мы будет понимать именно математическую обработку видеосигнала.

Можно выделить следующие категории задач обработки изображений:

— коррекция изображающих систем,

— препарирование изображений,

— визуализация информации,

— измерения на изображениях,

— кодирование изображений,

— моделирование изображающих систем.

Коррекция изображающих систем — это обработка видеосигнала в реальной изображающей системе, направленная на получение изображения, соответствующего идеальной изображающей системе. Под идеальной можно понимать систему, наличие которой между наблюдаемым объектом и собой наблюдатель согласен не замечать, т. е. это система, создающая изображение, эквивалентное для наблюдателя объекту. При создании изображающих систем требования к идеальной системе обычно формулируются как требования к определенным техническим характеристика системы, таким как разрешающая способность, фотометрическая точность, уровень посторонних шумов и т. д. Таким образом, коррекция изображающих систем — это коррекция характеристик систем, приведение их к требуемым. Примером коррекции может служить повышение четкости расфокусированных изображений, устранение смаза, подавление шумов,

Идеальная изображающая система необязательно Дает изображение, наилучшим образом соответствующее конкретным задачам визуального анализа изображений и извлечения из них информации, поскольку требования к идеальным характеристикам практически являются компромиссом между требованиями широкого класса задач. Для отдельных задач могут требоваться дополнительные преобразования сигнала, облегчающие визуальный анализ путем подчеркивания одних особенностей и деталей изображений и устранения других, изменения пространственных соотношений, измерения и визуализации количественных характеристик и т. п. Такие преобразования, являющиеся инструментом визуального анализа, называются препарированием изображений. Примерами препарирования могут служить приемы в художественной и научной фотографии: соляризация, построение изофот, оконтуривание, передача изображений в псевдоцветах и т. п.

Под визуализацией информации мы понимаем обработку сигналов для представления их в виде изображений с целью последующей визуальной интерпретации. Например, визуализацией является представление одной величины как функции другой в виде графика.

В принципе любой сигнал может быть так или иначе представлен человеку в виде изображения. Но многие задачи извлечения информации из сигналов могут и должны решаться автоматическими устройствами. Автоматическую обработку сигналов, которые, будучи представлены в виде изображений, могли бы анализироваться визуально, мы называем измерениями на изображениях. Это, например, автоматическое измерение размеров и пространственного расположения объектов, их обнаружение, классификация.

Кодирование изображений — это преобразования видеосигнала, необходимые для его запоминания в запоминающих устройствах или передачи по каналам связи в цифровой форме.

Наконец, к моделированию изображающих систем относится категория задач обработки изображений, которые решаются при создании и исследовании новых типов систем.

Разумеется, все эти задачи тесно связаны между собой и по методам их решения и по используемым для этого техническим средствам.

Данная книга посвящена методам обработки изображений средствами цифровой вычислительной техники — универсальными цифровыми вычислительными машинами и специализированными цифровыми процессорами. Использование цифровой техники является альтернативой традиционным аналоговым техническим средствам обработки изображений — оптическим, фотографическим, телевизионным и т. п. Она имеет большие преимущества перед аналоговой техникой там, где требуются гибкость и программируемость, оперативный контроль и вмешательство в процесс обработки, точная воспроизводимость результатов. Цифровая техника в настоящее время превосходит аналоговую и по надежности, и по унификации узлов, т. е. по экономической эффективности.

Исторически использование цифровой обработки изображений началось в конце 50-х начале 60-х годов с применения универсальных ЦВМ для моделирования изображающих систем и методов кодирования изображений [32, 33, 68, 84, 93]. Но с развитием вычислительной техники к концу 60-х годов стало ясно, что ЦВМ можно использовать и для решения других задач обработки изображений, в особенности для коррекции изображающих систем, препарирования изображений, классификации в космических и физических исследованиях, медицинской диагностике, промышленной дефектоскопии. Визуализация информации с помощью цифровой вычислительной техники стала предметом отдельного направления в вычислительной технике — машинной графики (см. [40]). Наконец, к середине 70-х годов благодаря развитию микроэлектронной базы стали создаваться специализированные цифровые устройства и системы обработки изображений на базе мини-ЭВМ и микропроцессоров и началось широкое практическое применение этих систем главным образом в изучении ресурсов Земли и медицине. Сегодня цифровая обработка изображений для многих становится профессией.

В этой книге делается попытка объединить сведения, необходимые для овладения этой профессией. Поэтому она состоит из двух частей: основ теории (гл. 1— 5) и конкретных примеров решения задач цифровой обработки изображений (гл. 6—8).

Глава 1 посвящена элементам теории сигналов, используемым при последующем изложении. Главы 2-4

составляют основное содержание ч. 1, где соответственно по главам рассматриваются дискретизация и квантование изображений; дискретное представление преобразований сигналов; алгоритмические способы выполнения цифровых преобразований с минимальными затратами вычислительных средств. Таким образом, эти главы посвящены центральной проблеме цифровой обработки сигналов: как должно строиться цифровое представление сигналов и их преобразований при цифровой обработке.

Несмотря на принципиальное значение этой проблемы, многие ее аспекты, в особенности касающиеся обработки двумерных сигналов, какими являются изображения, недостаточно освещены в литературе. Поэтому в гл. 2—4 наряду с известными результатами приводятся новые, полезные как с методической, так и с практической точек зрения. Среди них можно назвать анализ особенностей дискретизации изображений (§ 2.4); сдвинутые дискретные преобразования Фурье (§ 3.7); представление ортогональных преобразований в виде сумм кронекеровских произведений элементарных матриц (§ 3.10-3.12), позволившее выработать единый подход к выводу быстрых алгоритмов этих преобразований с помощью операций матричной алгебры (§ 4.1-4.5); новый алгоритм совмещенного дискретного преобразования Фурье для четных последовательностей (§ 4.6); двумерный рекуррентный алгоритм вычисления локальных дискретных спектров Фурье (§ 4.7)

Поскольку кодирование изображений в книге подробно не рассматривается, в § 2.11 дан краткий обзор используемых или исследуемых в настоящее время методов кодирования изображений, базирующийся на понятиях, изложенных в гл. 2.

Глава 5 посвящена цифровым статистическим методам — измерению статистических характеристик изображений по их цифровому представлению и генерированию псевдослучайных последовательностей и изображений. Знание статистических характеристик изображений обычно требуется при кодировании изображений и коррекции изображающих систем. Псевдослучайные последовательности используются также при моделировании изображающих систем.

Как уже упоминалось, ч. II книги содержит описание конкретных примеров обработки изображений. Глава 6 посвящена задаче коррекции изображающих систем.

В ней иллюстрируются методы коррекции линейных и нелинейных искажений изображений и борьбы с помехами. Подробно описываются методы, показавшие свою эффективность на реальных изображениях. В материале этой главы используются в основном результаты, полученные при обработке изображений с автоматических межпланетных станций «Марс-4» и «Марс-5».

В гл. 7 рассматриваются некоторые методы препарирования изображений. Главное внимание уделяется основанным на измерении гистограмм распределений методам нелинейного преобразования шкалы значений видеосигнала (§ 7.2-7.3), так как они известны меньше, чем линейные методы, которым посвящен § 7.4, и методы построения графических препаратов, описанные в § 7.5. В § 7.6 кратко рассматривается задача геометрических преобразований изображений и связь с вопросом интерполяции для перехода от дискретного изображения к непрерывному.

Глава 8 посвящена одной из задач измерений на изображениях — определению координат объектов на изображениях. Поскольку эта важная практическая задача теоретически освещена в литературе недостаточно, в § 8.2-8.4 дается ее теоретический анализ, выводы которого иллюстрируются результатами моделирования на ЦВМ. в § 8.5 описан пример практического использования этих выводов.

В отличие от ч. I книги ч. II носит в основном описательный характер (исключение составляет только гл. 8). Ее можно читать независимо от ч. I, но понять точный смысл описываемых в ней методов обработки и, главное, увидеть единство методов, используемых в разных задачах, и обосновать их выбор без чтения ч. I нельзя