7.4. Линейные методы препарирования

Линейные методы препарирования изображений по существу являются продолжением методов коррекции линейных искажений изображающих систем, и их можно трактовать как оптимальную линейную фильтрацию сигнала в шуме, если под шумом понимать детали, не существенные для данной задачи анализа изображения.

Наиболее часто используется подавление низких и усиление высоких пространственных частот ДПФ сигнала. Эта операция дает хорошие результаты в тех случаях, когда медленные изменения сигнала на изображении занимают весь отведенный для сигнала динамический

диапазон значений, а мелкие детали имеют низкий контраст. Подавление низких пространственных частот позволяет ослабить медленные изменения сигнала и за счет этого значительно усилить контраст, а значит, и заметность мелких деталей. Наиболее удобный способ реализации такой обработки — однократная или многократная (параллельно-каскадная или последовательно-каскадная (см. § 3.3)) фильтрация сигнала двумерным разделимым рекурсивным фильтром, представляющим собой модификацию фильтра (3.29):

где — исходный видеосигнал; — константа, определяющая степень ослабления низкочастотных (медленно меняющихся) составляющих сигнала; константа, определяющая степень усиления высокочастотных составляющих, ответственных за передачу мелких деталей. Параметры определяющие размер прямоугольной окрестности, по которой производится усреднение сигнала, выбираются так, чтобы этот прямоугольник был примерно равен средним размерам деталей, которые необходимо усилить. Параметр а, определяющий среднее (фоновое) значение сигнала после обработки, выбирается так, чтобы значения обработанного сигнала не выходили за пределы отведенного ему диапазона значений.

Форма импульсной реакции фильтра -прямоугольная, и он, таким образом, подходит для выделения квазиизотропных, вертикально или горизонтально ориентированных деталей. Многократной параллельно-каскадной фильтрацией можно сформировать произвольно ориентированную импульсную реакцию, соответствующую ориентации деталей изображения. Последовательно-каскадная обработка позволяет сформировать более плавную, в частности, более изотропную импульсную реакцию.

На рис. 7.10, 7.11 показаны примеры такой обработки флюорограммы грудной клетки и рентгенограммы сосудов головного мозга (а — исходное изображение,

б - результат подчеркивания верхних пространственных частот). Параметры обработки (при общем размере изображений элементов) составили для рис. 7.10:

Интересный эффект псевдорельефа получается, если область суммирования в (7.7) несимметрична относительно Он иллюстрируется рис. 7.12 для .

Рис. 7.10.

Для полного подавления отдельных спектральных компонент сигнала или узких участков спектра сигнала удобнее производить фильтрацию в частотной области. Этим методом получен показанный на рис. 7.13 результат ослабления периодического рисунка ребер на флюорограмме грудной клетки (см. рис. 7.10). Ослабление контраста ребер позволило усилить контраст деталей в межреберном пространстве.

В спектральной области возможны и более сложные, нелинейные виды обработки, направленной на изменение соотношений между различными спектральными компонентами сигнала. Так, хорошие результаты дает применение в спектральной области нелинейного преобразования типа логарифмического, подавляющего большие величины и усиливающего малые. Это преобразование может применяться к спектральным компонентам как преобразования Фурье, так и преобразования Уолша [76, 112]. Его визуальный эффект состоит в том, что повышается

(кликните для просмотра скана)

(кликните для просмотра скана)

резкость изображения: изображение кажется как бы ретушированным.

Еще одним примером преобразования спектров может служить процедура, описанная в [76]. Ее схема показана на рис. 7.14. Как видно из этой схемы, исходное изображение в результате обработки превращается в три изображения, несущие информацию о трех отдельных участках пространственного спектра. Чтобы сохранить целостность образов и в то же время сделать различимой эту информацию, используется визуализация в псевдоцветах.

Рис. 7.14.

Эта процедура интересна также как пример комплексного использования нескольких методов препарирования: линейной обработки, нелинейного преобразования сигнала, представления в псевдоцветах. Она может оказаться полезной при анализе текстур.

Интенсивность спектральных компонент изображения вообще можно рассматривать как признак, лучше отражающий пространственную структуру изображения, чем исходный видеосигнал. Так, изолированные выбросы в спектре соответствуют периодическим структурам на изображении. Поэтому такие манипуляции со спектром, как выделение, подавление или усиление отдельных его участков, являются очень эффективным средством препарирования изображений.

К линейным методам препарирования можно отнести также методы сложения и вычитания нескольких изображений. Они обычно используются для того, чтобы нанести на один снимок сигнал, выделенный из другого или из результата обработки этого снимка, а также для визуализации изменений в объекте (например, для выделения движущихся объектов из последовательных кадров

киносъемки, для выделения болезненных изменений органов с течением времени из медицинских рентгенограмм [97] и т. п.).