§ 2. Основные понятия теории обработки изображений

Поскольку глазами мы воспринимаем больше информации, чем каким-либо другим органом чувств, и поскольку зрительные зоны коры. по-видимому, доминируют в головном мозгу, изображения играют центральную роль в нашей жизни. Мы воспринимаем пространство как «глубину», так что изображения, формируемые мысленным взором, представляются нам трехмерными. Но в науке и технике очень редко применяется обработка трехмерных изображений, что объясняется очевидными техническими трудностями работы с ними, а также недостаточным пониманием природы процесса восприятия изображений.

Голография поражает воображение людей своей способностью воспроизводить относительное пространственное расположение объектов. Однако нам не известны какие-либо технические применения этого замечательного свойства пока нет признаков того, что олографическое кино станет практической реальностью хотя бы в не очень близком будушем. Даже в голографической интерферометрии, которая, без сомнения, уже нашла применение, информация представляется в двумерной форме, хотя и регистрируется пространственное смешение объектов.

В данной книге рассматриваются только двумерные изображения.

Термин обработка изображений включает обычно распознавание образов, кодирование и непосредственную обработку двумерных изображений. Распознавание образов и кодирование изображений здесь рассматриваться не будут.

Информация, особенно содержащаяся в изображениях, может подвергаться искажениям разного рода. В данной книге термин «искажение» используется в широком смысле. При необходимости будет указываться также его конкретный смысл, как, например, в § 3. В технической литературе этот термин имеет многочисленные общепринятые смысловые значения, а потому это не должно привести к каким-либо недоразумениям. Мы уверены, что читатель, хорошо знакомый с научно-технической литературой, не встретит трудностей в понимании термина «искажение», употребляемого на протяжении всей книги.

Под обработкой изображений понимается выполнение различных операций над данными, которые носят принципиально двумерный характер. Обработка изображений обычно включает возможно более полное устранение искажений из данных, которые должны быть

представлены в виде изображений, для того, чтобы ценная информация, содержащаяся в них, могла быть эффективно закодирована (в целях хранения или передачи) или чтобы можно было облегчить распознавание передаваемых ими образов. Обработку изображений можно подразделит!. на коррекцию геометрических искажений (rectification), улучшение визуального качества (enhancement), восстановление (restoration) и реконструкцию [reconstruction] изображений. При коррекции геометрических искажений в изображении выполняются пространственные преобразования, с помошыо которых устраняются геометрические искажения или обеспечивается возможно более точное совмещение изображений относительно друг друга, как, например, в фотокартографии, когда используются широкоугольные объективы, расположенные на подвижных платформах (на самолетах и искусственных спутниках Земли).

Целью улучшения визуального качества изображений является получение улучшенного (например, в результате подавления шума, компенсации нелинейностей носителя записи изображений, оптимизации контраста, подчеркивания границ изображений) представления изображений, таких, что содержащаяся в них существенная информация искажена, но тем не менее может визуально восприниматься и без обработки. Техника улучшения визуального качества изображений доведена до большого совершенства, в особенности для изображений, получаемых с космических аппаратов (изображений Земли и планет Солнечной системы).

В данной книге в основном рассматриваются вопросы восстановления и реконструкции изображений. Восстановление изображений иногда отождествляют с улучшением визуального качества изображений. Однако, по нашему мнению, необходимо проводить четкое различие между улучшением визуального качества и восстановлением изображений. Видеоинформация часто оказывается нераспознаваемой из-за нежелательных искажений, точный характер которых неизвестен. Восстановление изображений включает оценку параметров искажения и использование ее для коррекции исходных данных. Под реконструкцией же изображений подразумевается извлечение деталей в сильно искаженных изображениях при наличии априорных данных об искажениях.

Далее будут отмечены многие практические приложения методов восстановления и реконструкции изображений. Все рассматриваемые методы извлечения информации из изображений основываются на простой «сперточной модели», вводимой в § 4. Физическая основа этой модели обсуждается в § 3.

Исследуемые в книге методы рассчитаны на цифровые ЭВМ. В

принципе многие из них могли бы быть реализованы на когерентных или мскогерентных оптических системах, сопряженных с соответствующими электронными устройствами формирования изображений. Но при таком подходе очень трудно добиться достаточно высокой точности вычислений. Об этом можно лишь сожалеть, поскольку «оптические вычисления» являются предельными по скорости (так как оптические сигналы передаются со скоростью света) и дают возможность проводить «параллельную обработку». Например, с помошью простой линзы можно «рассчитать» полное двумерное преобразование Фурье за несколько наносекунд. Тем не менее на оптических скамьях пока что удобно выполнять лишь процедуры предварительной обработки изображений, например усреднение больших массивов двумерных данных. Необходимо проводить различие между оптическими и оптоэлектронными компьютерами. Последние состоят из цифровых элементов, управляемых световыми сигналами (они могут составить основу элементной базы компьютеров будущего).

Чтобы методы восстановления и реконструкции можно было использовать практически, необходимо внести соответствующие программы в систему обработки изображений общего назначения. Тогда эти методы станут частью библиотеки совместимых программных средств обработки изображений. Решение задач обработки изображений непременно включает в себя выбор и использование соответствующих средств. Задача восстановления или реконструкции изображений редко основывается только на одном алгоритме или методе. Ее решение обычно разделяется на несколько этапов и достигается совместным использованием методов улучшения визуального качества изображений и коррекции геометрических искажений.

Таким образом, структура и состав системы обработки изображений имеют прямое отношение к основной теме книги — восстановлению и реконструкции изображений. По этой причине в гл. 7 мы обсуждаем вопросы структуры систем обработки изображений, а в гл. 8 рассматриваются различные категории программ и алгоритмов. Наша цель состояла в том, чтобы показать, что сложные задачи обработки изображений могут быть успешно решены с помощью сравнительно простых средств, если их использование правильно организовано. Дальнейшие замечания, касающиеся целей и содержания других глав, можно найти в § 3 и 5.