ПРЕДИСЛОВИЕ

В последнее десятилетие в области обработки изображении произошла техническая революция, связанная с бурным развитием вычислительной техники. Усовершенствование оптической и электронной элементной базы, снижение стоимости, широкое внедрение микро- и мини-ЭВМ и нстствуюгцего периферийного оборудования позволили анализировать и обрабатывать изображения на ЭВМ и в оптико-цифровых системах.

Широта практического применения методов обработки изображении вызвана, главным образом, следующими двумя обстоятельствами. Во-первых, интенсификация научных исследовании и возросшая сложность решаемых задач в настоящее время требуют анализа не полько одномерных сигналов, сколько различного рода скалярных и векторных полей, представленных в виде изображений. Во-вторых, подавляющая часть информации об окружающем мире поступает в мозг по зрительному каналу человек всегда старается использовать выработанный толюцней аппарат анализа изображений и распознавания образов, что делает представление информации в виде и юбражений наиболее естественным и эффективным.

Обработкой изображений занимаются исследователи, изучающие сигналы практически во всех диапазонах электромагнитных волн: радио (радиолокация и радиометрия), оптическом (классическая оптика и астрономия, инфракрасное тепловидеппе), рентгеновском (рентгеновская астрономия, рентгенография). Многие исследователи занимаются анализом изображений акустических сигналов (гидролокация, ультразвуковое зондирование, акустическая голография), а также изображений неволновых процессов — статических электрических и магнитных полей, механических напряжении. Если перечислять специалистов, которые вплотную связаны с обработкой изображений, то список окажется еще длиннее — от физиков, астрономов, радиоинженеров и инженеров по неразрушающему контролю до геологов, картографов, специалистов по сельскому хозяйству и даже криминалистов и археологов.

Можно утверждать, что значительная часть задач, возникающих при обработке изображений, связана с повышением

их качества, апостериорным устранением дефектов аппаратуры, увеличением разрешения, словом, всем тем, что в совокупности называется восстановлением изображений. В целом восстановление изображений — это научное направление по разработке методов и средств компенсации искажений, вносимых в изображения в процессе их формирования различными системами. Так, аберрации оптических систем приводят к дефокусировке и геометрическим искажениям, турбулентность в оптической астрономии и гидролокации более чем на порядок ухудшает разрешение получаемых изображений, при аэрофотосъемке движение камеры относительно объекта приводит к характерному «сма-зу» изображения. Многие акустические системы работают на пределе разрешающей способности и в них определяющую роль начинают играть дифракционные эффекты. В физическом эксперименте неидеальиость регистрирующих устройств искажает результаты измерений, а в медицинской диагностике для получения изображений внутренних органов приходится решать сложную математическую задачу восстановления изображений по проекциям. Список этот можно легко продолжить.

Первые работы по восстановлению изображений были начаты в 60-годах в связи с подготовкой полета на Луну. В середине 60-годов появляются работы, посвященные обработке аэрофотоснимков, а к началу 70-х годов восстановление изображений становится самостоятельной областью исследований. В настоящее время ежегодно в различных журналах и сборниках публикуются сотни статей, посвященных этой теме. Первая монография по восстановлению изображений была издана в 1977 г. [75]. В 1979 г. вышла в свет монография одного из авторов этой книги, посвященная общим методам восстановления сигналов [8]. В ряде обзорных статей и тематических выпусков [43, 44, 50,60, 65] было освещено состояние методов и средств восстановления изображений за период до начала 80-х годов. В последнее время получен ряд новых важных результатов. Если раньше о восстановлении изображений думали, как о поиске некоторого оптимального фильтра, то сейчас ясно, что наилучшие результаты могут быть достигнуты нелинейными методами. Чрезвычайно бурное развитие претерпели нелинейные и итерационные алгоритмы восстановления изображений; достигнуты важные результаты в решении задачи сверхразрешения и экстраполяции спектра, фазовой задачи, восстановления изображений в спекл-интерферометрии. Существенные сдвиги произошли и в технике — разработаны эффективные оптические и оптико-цифровые системы,

позволяющие вести операции восстановления изображений в реальном времени. Широкое распространение получили специализированные параллельные цифровые устройства, входящие в состав ЭВМ. что резко расширило спектр применения методов восстановления изображений.

В предлагаемой книге обобщены и проанализированы последние сведения, касающиеся алгоритмов восстановления изображений. Учитывая широкое применение методов восстановления изображений, изложение сделано, с одной стороны, достаточно общим, чтобы читатель, работающий в конкретной области исследований, мог легко воспринять основные результаты теории, а с другой стороны, достаточно конкретным, с тем, чтобы основные результаты и схемы применения алгоритмов не были перегружены изложением смежных общих вопросов. Значительная часть материала публикуется впервые. Это более всего относится к нелинейным алгоритмам восстановления изображений, регуляризации итерационных алгоритмов и построению управляемых восстанавливающих фильтров. Многие излагаемые в книге алгоритмы и методы восстановления изображений используются в различных практических задачах и реализованы в специализированных системах обработки. Эти практические применения освещаются в различных главах книги по мере изложения материала. Теоретические результаты сопровождаются моделированием на ЭВМ. В книге содержатся также практические рекомендации по реализации приведенных методов и построению специализированных систем восстановления изображений.