Procesarea digitală a imaginii

Versiunea actuală a paginii nu a fost încă examinată de colaboratori experimentați și poate diferi semnificativ de versiunea revizuită pe 16 martie 2021; verificările necesită 9 modificări .

Procesarea digitală a imaginilor - utilizarea algoritmilor de calculator pentru prelucrarea imaginilor digitale [1] . Ca domeniu al procesării digitale a semnalului , procesarea digitală a imaginii are multe avantaje față de procesarea analogică . Vă permite să aplicați o gamă mult mai largă de algoritmi datelor de intrare și să evitați probleme precum zgomotul adăugat și distorsiunile în timpul procesării. Deoarece imaginile sunt definite ca matrice bidimensionale (sau mai mari), procesarea digitală a imaginilor poate fi modelată folosind sisteme multidimensionale .

Istorie

Primele tehnici de imagistică digitală au fost dezvoltate în anii 1960 la Jet Propulsion Laboratory , MIT , Bell Laboratories , Universitatea din Maryland și alte centre de cercetare ca aplicații pentru fotografia prin satelit , conversia la standarde de telegrafie fotografică , imagistica medicală , videotelefonie , recunoașterea caracterelor și fotografie. îmbunătățiri [2] . Prețul prelucrării pe echipamentele de atunci era, însă, foarte mare. Acest lucru sa schimbat în anii 1970, când au devenit disponibile computere ieftine și alte echipamente. Apoi a devenit posibilă procesarea imaginilor în timp real pentru unele sarcini, cum ar fi conversia standardelor de televiziune . Odată cu creșterea puterii computerelor de uz general, aproape toate operațiunile specializate care necesită cheltuieli mari de resurse informatice au început să fie efectuate asupra lor. Odată cu apariția computerelor rapide și a algoritmilor avansați de procesare a semnalului, disponibili în anii 2000, procesarea digitală a devenit cea mai comună formă de procesare a imaginilor și este utilizată în general nu numai datorită flexibilității metodelor utilizate, ci și datorită costului scăzut. .

Tehnologia imagistică digitală pentru aplicații medicale a fost introdusă în US Space Foundation Hall of Fame în 1994 [3] .

Sarcini

Procesarea digitală a imaginilor permite utilizarea unor algoritmi mult mai complecși și, prin urmare, poate oferi atât performanțe mai mari la sarcini simple, cât și să implementeze metode care ar fi imposibile cu o implementare analogică.

În special, imagistica digitală este singura tehnologie practică pentru:

Unele dintre tehnicile care sunt utilizate în imagistica digitală sunt:

Conversie imagine digitală

Filtrare

Filtrele digitale sunt folosite pentru a estompa și a clarifica imaginile digitale. Filtrarea se poate face în domeniul spațial prin convoluție cu nuclee special concepute (matrice de filtre) sau în domeniul frecvenței (transformata Fourier) prin separarea anumitor regiuni de frecvență. Următoarele exemple arată ambele metode [4] :

Tip filtru	Kernel sau mască	Exemplu
imaginea originală	${\begin{bmatrix}0&0&0\\0&1&0\\0&0&0\end{bmatrix}}$
Filtru spațial trece-jos	${\frac {1}{9}}\times {\begin{bmatrix}1&1&1\\1&1&1\\1&1&1\end{bmatrix}}$
Filtru spațial de trecere înaltă	${\begin{bmatrix}0&-1&0\\-1&4&-1\\0&-1&0\end{bmatrix))$
Reprezentare Fourier	Pseudo cod: imagine = tablă_șah F = transformata Fourier a imaginii Afișează imaginea: log(1+Valoare absolută (F))
Filtru Fourier trece jos
Filtru Fourier de trecere înaltă

Umplerea marginilor unei imagini la filtrarea în spațiul Fourier

Imaginile sunt de obicei captusite înainte de a fi convertite în spațiu Fourier. Imaginile cu filtrare ridicată de mai jos ilustrează rezultatul diferitelor tehnici de indentare:

Adăugarea de zerouri	Indentare prin repetarea marginilor

Filtrul arată margini suplimentare atunci când sunt adăugate zerouri.

Exemple de coduri de filtrare

Exemplu MATLAB pentru filtrarea spațială în spațiul Fourier pe frecvențe înalte.

img = tablă de șah ( 20 ); % generează tablă de șah % **************** DOMENIUL SPATIAL ****************** klaplace =[ 0 - 1 0 ; - 1 5 - 1 ; 0 - 10 ] ; % miez de filtru laplacian X = conv2 ( img , klaplace ); % convolve test img cu %3x3 miez laplacian figura () imshow ( X ,[]) % arată Laplacian filtrat titlu ( "Detecția marginilor laplaciane" )

Transformări afine

Transformările afine vă permit să efectuați transformări de bază ale imaginii, cum ar fi raportul de aspect, rotația, translația, oglindirea și deformarea, așa cum se arată în exemplele de mai jos [4] :

Numele transformării	Matrice afină	Exemplu
Transformarea identității	${\begin{bmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{bmatrix}}$
Reflecţie	${\begin{bmatrix}-1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{bmatrix}}$
Schimbarea proporțiilor	${\begin{bmatrix}c_{x}=2&0&0\\0&c_{y}=1&0\\0&0&1\end{bmatrix}}$
Rotație	${\begin{bmatrix}\cos(\theta)&\sin(\theta)&0\\-\sin(\theta)&\cos(\theta)&0\\0&0&1\end{bmatrix))$	Unde $\theta ={\tfrac {\pi }{6}}=30^{\circ }$
Deplasare oblică	${\begin{bmatrix}1&c_{x}=0,5&0\\c_{y}=0&1&0\\0&0&1\end{bmatrix}}$

Aplicații

Imagini camere digitale

Camerele digitale includ în mod obișnuit hardware specializat de imagistică digitală – fie cipuri separate, fie prin adăugarea de circuite la alte cipuri – pentru a converti datele brute de la senzorul de imagine într -o imagine corectată în culori într-un format standard .

Filme cu procesare digitală

Western World (1973) a fost primul lungmetraj care a folosit pixelarea imaginilor digitale pentru a simula vederea Android [5] .

Vezi și

Grafică pe computer
viziune computerizată
CVIPtools
Digitalizare
GPGPU
Filtrare omomorfă
Analiza imaginii
IEEE Association for Intelligent Information Systems
Sisteme multidimensionale
Software de sondaj la distanță
Imagine de testare standard
Rezoluție ultra înaltă

Literatură

Pragnan Chakravorty. Ce este un semnal? [Note de curs ] // Revista de procesare a semnalului IEEE. - 2018. - Septembrie ( vol. 35 , nr. 5 ).
Azriel Rosenfeld. Procesarea imaginii de către computer. - New York: Academic Press, 1969.
Hall of Fame al tehnologiei spațiale: Tehnologii introduse/1994. - Space Foundation, 1994. Arhivat din original pe 4 iulie 2011.
Rafael Gonzalez. Procesarea digitală a imaginii, a 3-a. - Pearson Hall, 2008. - ISBN 9780131687288 .
Larry Yaeger. O scurtă istorie timpurie a graficii computerizate în film . - 2002. - August. Arhivat din original pe 17 iulie 2012.

Lectură pentru lecturi suplimentare

Solomon CJ, Breckon TP Fundamentele procesării imaginilor digitale: O abordare practică cu exemple în Matlab. - Wiley-Blackwell, 2010. - ISBN 978-0470844731 . doi : 10.1002/ 9780470689776 .
Wilhelm Burger, Mark J. Burge. Procesarea digitală a imaginilor: o abordare algoritmică folosind Java . - Springer , 2007. - ISBN 978-1-84628-379-6 .
Fisher R., Dawson-Howe K., Fitzgibbon A., Robertson C., Trucco E. Dictionary of Computer Vision and Image Processing. - John Wiley, 2005. - ISBN 978-0-470-01526-1 .
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins. Procesarea digitală a imaginilor folosind MATLAB. - Pearson Education, 2004. - ISBN 978-81-7758-898-9 .
Tim Morris. Viziune computerizată și procesare a imaginilor. - Palgrave Macmillan, 2004. - ISBN 978-0-333-99451-1 .
Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle. Procesarea imaginii, analiza și viziunea artificială . - Editura PWS, 1999. - ISBN 978-0-534-95393-5 .
Basim Alhadidi, Mohammad H. Zu'bi, Hussam N. Suleiman. Mamografie Detectarea imaginii cancerului de sân folosind funcțiile de procesare a imaginilor // Jurnalul de tehnologie a informației. - 2007. - T. 6 , nr. 2 . — S. 217–221 . - doi : 10.3923/itj.2007.217.221 .

Link -uri

Prelegeri despre procesarea imaginilor , de Alan Peters. Universitatea Vanderbilt. Actualizat la 7 ianuarie 2016.
IPRG Arhivat 18 noiembrie 2018 la grupul Wayback Machine Open legat de resursele de cercetare în procesarea imaginilor
Prelucrarea imaginilor digitale cu algoritmi de calculator
IPOL Jurnal deschis de cercetare privind procesarea imaginilor cu software și demonstrații web.

Procesare digitală a semnalului
Teorie	Semnal semnal discret teorema lui Kotelnikov Teoria estimărilor statistice Teoria detectării semnalului
Subsecțiuni	Procesare digitală a semnalului audio Teoria controlului automat Procesarea digitală a imaginii Procesarea vorbirii Procesarea statistică a semnalului
Tehnici	Transformată Fourier discretă (DFT) Transformată Fourier discretă în timp (DTFT) impuls Transformare biliniară consistent Transformarea Z Transformarea Z modificată
Prelevarea de probe	Supereșantionare subeșantionare Reducerea rezoluției Creșterea rezoluției Alianta Filtru Frecvența de eșantionare frecvența Nyquist