Декабрь 8, 2015 / Комментарии 0 |
В настоящее время принято выделять три функциональные группы задач, возникающих в процессе работы с изображениями: задачи обработки изображений, задачи анализа изображений и задачи распознавания изображений. Отнесение той или иной задачи к той или иной группе является в некотором смысле субъективным, поскольку в силу специфики предметной области некоторые задачи, входящие в одну из указанных групп, могут относиться к другим группам. Иногда разграничение делается по тому принципу, что к задачам обработки изображений относятся задачи, в которых как входной, так и выходной информацией служат изображения, в то время как задачей анализа изображений является построение двухмерной модели изображения и вычисление специфических характеристик или признаков, необходимых для ее построения.
Для разбиения задач на группы внутри каждой из трех выделенных категорий может быть использована тематическая и техническая классификации. К тематическим задачам относятся задачи, определяющие цель преобразований изображения, а также задачи, которые соответствуют основным видам решений, которые принимаются по информации, представленной в виде изображений. Технические задачи — это элементарные задачи, необходимые для решения тематических задач.
Целью цифровой обработки изображений, как правило, является повышение качества изображений для улучшения его визуального восприятия человеком, обработка изображений для их хранения, представления и передачи в системах машинного зрения или преобразование изображений таким образом, чтобы повысить эффективность их дальнейшего анализа и распознавания.
Ниже перечислены тематические задачи обработки изображений.
1) сжатие изображений — сокращение объема данных, требуемого для представления изображений;
2) улучшение качества изображений — задача, целью которой является либо улучшение визуального восприятия изображения (выявление плохо различимых деталей или подчеркивание интересующих характеристик на изображении, например повышение контраста изображения), либо преобразование его в форму, более удобную для визуального или машинного анализа; при этом не делается попытки приблизить воспроизводимое изображение к некоторому идеализированному оригиналу (это цель задачи восстановления изображений); в некоторых случаях искаженное изображение субъективно воспринимается лучше, чем неискаженный вариант;
3) восстановление изображений — коррекция изображений (устранение геометрических и других искажений, полученных, например, в процессе получения изображений).
К техническим задачам обработки изображений относятся следующие:
1) преобразования, заключающиеся в применении к изображениям арифметических операций (например, сложение, вычитание и т.д.);
2) геометрические преобразования изображений (евклидовы, аффинные, проективные, полиномиальные преобразования и т.д.);
3) яркостная и цветовая коррекция изображений;
4) преобразование контраста изображений;
5) преобразование гистограммы изображений (например, выравнивание или «растягивание» гистограммы);
6) усиление яркостных переходов на изображении;
7) удаление (подавление) шума на изображении;
8) фильтрация изображений;
9) сглаживание изображений;
10) повышение резкости изображений;
11) бинаризация тоновых изображений;
12) кодирование изображений;
13) дискретизация и квантование изображений.
Классификация задач обработки изображений представлена на рис. 1.
Под анализом изображения понимается применение к нему системы преобразований, обеспечивающей извлечение из изображения полезной информации о свойствах изображаемого объекта или процесса. Результатом анализа изображений является приведение изображения к виду, удобному для распознавания, т.е. построение формального описания — модели изображения.
Ниже перечислены тематические задачи анализа изображений:
1) выделение непроизводных элементов, групп пикселов — обнаружение углов, яркостных переходов, границ областей, локальных окрестностей, областей, кривых и т.д.;
2) сегментация изображений — разбиение изображения на однородные области или выделение областей с заданными свойствами;
3) построение описаний выделенных непроизводных элементов, групп пикселов;
4) выбор, выделение и вычисление значений признаков изображений, признаков фрагментов изображений или признаков групп пикселов, используемых при построении моделей изображений;
5) построение и описание моделей изображений;
6) описание двухмерных объектов на изображении;
7) реконструкция изображений — восстановление изображений в целом по их фрагментам; восстановление фрагментов изображения (и объектов) на основе непроизводных элементов и признаков, восстановление пропущенных кадров в последовательности изображений.
К техническим задачам анализа изображений относятся следующие:
1) связывание и классификация яркостных переходов;
2) прослеживание, группировка и представление границ областей;
3) построение остова области;
4) выделение, заполнение и анализ контуров;
5) сегментация кривых;
6) разбиение, заполнение, классификация и представление областей.
Классификация задач анализа изображений представлена на рис. 2.
Задачей распознавания изображений является отнесение изображения, его фрагментов или представленных на нем объектов к некоторому классу, либо разбиение множества изображений, его фрагментов или представленных на нем объектов на несколько классов. Иногда в состав задачи распознавания включают приведение изображения к виду, удобному для распознавания, причем на этапе собственно распознавания в качестве исходной информации выступают модели и представления изображения, его фрагментов или воспроизведенных на нем объектов.
В качестве тематических задач распознавания, возникающих при работе с исходной информацией, представленной в виде изображении, выделяют следующие:
1) преобразование и оценивание моделей и представлений изображений;
2) сопоставление двух изображений в целом для установления их принадлежности к одному классу;
3) сопоставление изображения в целом с набором или серией последовательных (по времени) изображений, представляющих некоторый класс изображений (цель — та же, что и в задаче 2);
4) задачи (2) и (3) для случая нескольких классов;
5) поиск на предъявленном на распознавание изображении некоторой регулярности/нерегулярности (объекта, ситуации), на которую следует обратить внимание, хотя она и не задавалась в априорном перечне эталонов;
6) поиск на предъявленном на распознавание изображении регулярности/нерегулярности/фрагмента заданного вида;
7) разбиение множества изображений на непересекающиеся подмножества (задача автоматической классификации);
8) выбор и формирование траектории задачи распознавания изображений (в постановке задачи распознавания со стандартной обучающей информацией);
9) решение задач (2)-(8) в случаях наличия на изображениях динамических объектов, сложной фоновой обстановки (в т.ч. динамических и статических помех) и с учетом способа получения, формирования и представления изображений.
К техническим задачам распознавания изображений относятся:
1) приведение изображения к виду, удобному для распознавания:
а) оценка информативности и адекватности признаков, использованных при построении модели изображения, фрагментов изображения или представленных на нем объектов;
б) определение и оценивание статистических характеристик признаков изображения, фрагментов изображения или представленных на нем объектов;
в) оценка адекватности модели изображения, фрагментов изображения или представленных на нем объектов;
2) выбор модели алгоритмов распознавания для использования при решении предъявленной задачи распознавания;
3) выбор алгоритма в выбранной модели алгоритмов;
4) адаптация, обучение и модификация выбранного алгоритма применительно к предъявленной задаче распознавания;
5) комбинирование алгоритмов с целью решения предъявленной задачи распознавания и построение алгоритмической схемы, обеспечивающей решение задачи.
Классификация задач распознавания изображений представлена на рис. 3.
В рамках проблемы обработки, анализа и распознавания изображений существуют многочисленные классификации разработанных и используемых методов работы с изображениями, исходя из некоторых общих свойств, так, например, методы сжатия изображений обычно делят на методы сжатия без потерь и методы сжатия с потерями; методы восстановления изображений — на стохастические и детерминированные; пространственные и частотные; адаптивные и неадаптивные; одношаговые, итерационные и рекурсивные; методы фильтрации изображений -на линейные и нелинейные и т.д.
Наиболее естественным является разбиение методов на группы в соответствии с тем, для решения какой задачи или задач тот или иной метод может быть использован. Приведенная выше классификация задач обработки, анализа и распознавания изображений является надежной основой для построения базовой непротиворечивой классификации методов, т.е. каждой выделенной задаче ставится в соответствие группа методов, используемых для ее решения, например, методы фильтрации изображений, методы обнаружения яркостных переходов и т.д.
Одним из наиболее существенных необходимых условий «обоснованного» решения задач анализа и распознавания изображений является построение формального описания исходных данных, в основе которого лежат дескриптивные элементы описания (в классической задаче распознавания — признаковое пространство): их выбор, формирование, вычисление значений, установление логических, функциональных и статистических зависимостей и отношений между дескриптивными элементами, оценивание их информативности. На рис. 4 приведена классификация признаков, обычно используемых в качестве дескриптивных элементов в задачах распознавания.
Читайте также
5 правил выбора вечернего платья
Представительницы прекрасного пола всегда стараются найти баланс между двумя жизненными
Mini Micro: удобные, надёжные и безопасные самокаты для самых маленьких
За всю историю человечества было придумано много различных средств передвижения,
Вишневые пятна очень трудно удаляются с любой ткани. Красные и
Как не заболеть гриппом на работе? Больничный, лечение, справка
Как только на улице холодает, у многих людей начинают появляться
Дизайн помещений детского сада
Принципы оформления интерьера Каждое детское учреждение имеет свое название, при
Как воспитать в ребенке скромность
Воспитание скромности начинается еще в детстве. В хорошей семье не
Что делать, когда борьба с метеоризмом становится рутинным занятием?
Газообразование внутри кишечника считается нормальным физиологическим процессом. Но иногда бывают
Ландшафтный дизайн: как выбрать растения для участка
Все сетования на холодную погоду, а также дождливые и неподходящие
Кризис «трех лет»: как пережить?
Редко какой родитель не познакомился со всеми «радостями» так называемого
Чтобы лицо сияло: как и зачем использовать миндальный пилинг
Когда проходить курс пилингов, как не осенью и зимой. В
Как креативно оформить свадебные фотографии: от печати до…
Разнообразие свадебных традиций будоражит воображение. В мире вряд ли удастся
Слово «аниме» происходит от сокращенного английского «анимация» и означает анимационный
Детская одежда пачкается значительно быстрее, чем одежда взрослых. Поэтому ее
Что стоит знать при выборе одежды больших размеров?
Выбор одежды больших размеров несколько отличается от выбора стандартной продукции.
Конфеты в подарок от Мармеладницы — обрадуй своих друзей
Конфеты в подарок Нет такого праздника, на который было бы