|
Воронежский
институт высоких технологий
Эта работа опубликована в сборнике научных трудов «Естествознание и гуманизм» (2006 год, Том 3, выпуск 3), под редакцией проф., д.б.н. Ильинских Н.Н. Посмотреть титульный лист сборника
Многие отрасли техники, имеющие отношение к получению,
обработке, хранению и передаче информации, в значительной степени ориентируются
в настоящее время на развитие систем, в которых информация имеет характер
изображений. Изображение, которое можно рассматривать как двумерный сигнал,
является значительно более емким носителем информации, чем обычный одномерный
(временной) сигнал. Вместе с тем, решение научных и инженерных задач при работе
с визуальными данными требует особых усилий, опирающихся на знание
специфических методов, поскольку традиционная идеология одномерных сигналов и
систем мало пригодна в этих случаях. В особой мере это проявляется при создании
новых типов информационных систем, решающих такие проблемы, которые до сих пор
в науке и технике не решались, и которые решаются сейчас благодаря
использованию информации визуального характера.
Очень редко изображения, получаемые в информационных
системах, имеют цифровую форму. Поэтому их преобразование к этому виду является
обязательной операцией, если предполагается использовать цифровую обработку,
передачу, хранение. Как и при одномерных сигналах, данное преобразование
включает в себя две процедуры. Первая состоит в замене непрерывного кадра
дискретным и обычно называется дискретизацией,
а вторая выполняет замену непрерывного множества значений
яркости множеством квантованных значений и носит название квантования. При
цифровом представлении каждому из квантованных значений яркости ставится в
соответствие двоичное число, чем и достигается возможность ввода изображения в
ЭВМ.
Двумерный характер изображения по
сравнению с обычными сигналами содержит дополнительные возможности оптимизации
цифрового представления с целью сокращения объема получаемых цифровых данных. В
связи с этим изучался вопрос о наилучшем размещении уровней квантования, а
также об использовании различных растров, другие аспекты данной задачи.
Следует, однако, сказать, что в подавляющем большинстве случаев на практике
применяют дискретизацию, основанную на использовании прямоугольного растра, и
равномерное квантование яркости. Это связано с простотой выполнения
соответствующих операций и относительно небольшими преимуществами от
использования оптимальных преобразований.
При использовании прямоугольного растра в окончательном виде
цифровое изображение обычно представляет собой матрицу, строки и столбцы
которой соответствуют строкам и столбцам изображения.
Сущность поэлементной обработки изображений сводится к
следующему.
Пусть x(i, j) = xi,
j , y(i, j) = yi,
j - значения яркости
исходного и получаемого после обработки изображений соответственно в точке
кадра, имеющей декартовы координаты i
(номер строки) и j
(номер столбца).
Поэлементная
обработка означает, что существует функциональная однозначная зависимость между
этими яркостями, позволяющая по значению исходного сигнала определить
значение выходного продукта. В общем случае, как это учтено в данном выражении,
вид или параметры
функции fi, j(⋅) , описывающей обработку, зависят от
текущих координат. При этом обработка является неоднородной.
Однако в большинстве
практически применяемых процедур используется однородная поэлементная обработка. В этом случае
индексы i и j в вышеуказанном выражении могут отсутствовать. При этом
зависимость между яркостями исходного и обработанного изображений описывается
функцией:
y = f (x),
одинаковой для всех точек кадра.
В работе разработана программа, которая на основе итерационного
подхода позволяет улучшить качество изображений. Применяя корреляционный метод,
можно проводить сравнение изображений, что может использовать в системах защиты
информации.
|
