1. Введение

Т. Куанг

1.1. Что такое обработка изображений?

Обработка изображений в широком смысле слова означает выполнение различных операций над многомерными сигналами (т.е. сигналами, которые являются функциями многих переменных). К многомерным сигналам относятся, например, телевизионные изображения, фотографии разведывательного характера, медицинские рентгенограммы, электронно-микроскопические фотографии молекул, радио- и звуколокационные карты, диаграммы сейсмических данных.

Цели, преследуемые при обработке таких многомерных сигналов, весьма различны. Однако в большинстве случаев они могут быть отнесены к одной из следующих четырех категорий: улучшение изображений, эффективное кодирование изображений, распознавание образов и машинная графика.

Во многих случаях целью обработки изображений является улучшение их качества. Ярким примером в этой области могут служить работы по улучшению изображений Марса и Луны, проведенные Лабораторией реактивного движения Калифорнийского технологического института. Публикации в газетах позволили широкой публике увидеть изображения до и после обработки. Было достигнуто просто поразительное улучшение обработанных изображений по сравнению с необработанными. Если считать, что обработка производится для устранения внесенных ранее искажений, то такую обработку называют реставрацией изображений.

Когда для передачи или запоминания сигнала требуется канал с чрезмерной пропускной способностью или память слишком большой емкости, желательно использовать более эффективное кодирование и тем самым снизить требования к каналу и памяти. В качестве примера можно привести видеотелефон. При обычных методах передачи канал, требуемый для видеотелефона, по пропускной способности в несколько сотен раз превышает телефонный канал. Без эффективного кодирования видеотелефон вряд ли окажется жизнеспособным с экономической точки зрения. Другим примером может служить проблема хранения рентгенограмм в больницах. При огромном количестве рентгенограмм хранение их требует много места, а проблема поиска

необходимой рентгенограммы оказывается почти неразрешимой. Выход из этого положения возможен лишь с помощью эффективного кодирования.

Понятие «распознавание образов» мы толкуем довольно свободно, имея в виду обнаружение образов (или другой информации) и их выделение из сигналов. При таком подходе это понятие охватывает широкий спектр методов — от простого подсчета среднего значения сигнала до распознавания Ньютоном природного «образа», который мы называем законом тяготения. В области распознавания зрительных образов наибольшее внимание привлекло направление, задачей которого является распознавание знаков. Выпускается много моделей машин для распознавания печатных знаков, и особенно для распознавания знаков определенного шрифта. Однако распознавание рукописных знаков все еще остается трудно решаемой задачей. В последнее время стало довольно активно развиваться еще одно направление — применение автоматического распознавания образов в качестве средства медицинской диагностики. Уже начинают появляться работоспособные системы такого назначения. Следует упомянуть еще одно развивающееся направление — автоматическое составление карт земных ресурсов на основе фотографий, полученных с помощью спутников.

Машинная графика — это область обработки изображений, которая охватывает ввод изображений в ЭВМ и их вывод из ЭВМ, соответствующее программирование и проблемы, связанные с организацией данных. Интересным направлением машинной графики является воспроизведение трехмерных объектов. Возможно, что путем использования голографических методов со временем удастся обеспечить действительно трехмерное воспроизведение.