Программный комплекс обработки одноканальных и трехканальных изображений

В основе этой работы лежит описание программного комплекса, который был разработан для работы с одноканальными и трехканальными цифровыми изображениями. Данный программный комплекс предназначен для решения таких задач цифровой обработки графических баз данных, как аналитическая обработка заданных изображений, выделение инвариантных характеристик, нахождение точек для привязки изображений, привязка и совмещение изображений по выбранным точкам.

Введение

Автоматическая обработка графических баз данных является одним из важнейших направлений в области обработки информации, и ей в последнее время уделяется все возрастающее внимание. Повышение интереса к проблемам компьютерной обработки определяется расширением возможностей, как самих компьютерных систем, так и разработкой новых технологий обработки, анализа и идентификации различных видов изображений.

Отличительной особенностью задач обработки, анализа и идентификации изображений является их многомерность. В простейшем случае изображение характеризуется двумя пространственными координатами, к которым добавляется третья – временная. Изображения, полученные в различных диапазонах электромагнитного спектра (видимого, инфракрасного и ультрафиолетового), содержат, как правило, очень большой объем информации, которую необходимо переработать для их идентификации, выявления различий и принятия решений. Это обусловливает жесткость требований к системам визуального контроля и идентификации по разрешающей способности и производительности. Кроме того, большинство изображений характеризуется наличием мешающего фона, а также неопределенностью положения и ориентации отдельных элементов, приводящими к большой избыточности, что диктует необходимость использования методов предварительной обработки изображений: фильтрации, сглаживания, скелетизации, сегментации, методов выделения информативных признаков и построения классификаторов.

В основе этой работы лежит описание программного комплекса, который был разработан для работы с одноканальными и трехканальными изображениями [1,3]. Данный программный комплекс предназначен для решения следующих задач цифровой обработки графических баз данных:

• аналитической обработки заданных изображений,
• выделения инвариантных характеристик,
• нахождения точек для привязки изображений,
• привязки и совмещения изображений по выбранным точкам.

Элементы функциональной структуры программного комплекса

Программный комплекс представляет собой модуль, включающий подсистемы, обеспечивающие решение прикладных задач для всех объектов и субъектов. Согласно обобщенной схеме, представленной на рисунке 1, должны функционировать:

1. Подсистема ввода информации.
2. Подсистема хранения данных.
3. Подсистема анализа и обработки информации.
4. Подсистема вывода.

Рассмотрим представленные подсистемы подробнее.

Подсистема ввода информации представляет собой экранные формы с функциями ввода и редактирования параметров обработки заданных изображений. Данная подсистема включает в себя также загрузку базовых параметров, настроек и данных из файлов-справочников системы.

Подсистема хранения данных – это набор файлов, содержащих необходимую информацию для корректной работы программного комплекса, в том числе: путь к обрабатываемым изображениям, параметры обработки изображений, координаты точек для совмещения и привязки.

Подсистема анализа и обработки информации включает в себя совокупность всех процедур, алгоритмов и методов обработки одноканальных и трехканальных изображений в программном комплексе.

Подсистема вывода предусматривает вывод на экран, возможность печати, сохранения и копирования всех выходных форм.

Рис.1. Обобщенная схема программного комплекса

Этапы обработки изображений в программном комплексе

Описанные выше подсистемы 1,2,4 представляют собой стандартный набор функций ввода, хранения и вывода графической информации. Подсистема анализа и обработки изображений включает в себя полный комплекс процедур, методов и алгоритмов, разработанных автором для обработки одноканальных и трехканальных изображений. Основные этапы анализа и обработки изображений в программном комплексе отображены на рисунке 2.

Работа с программным комплексом начинается с выбора изображений и определения параметров их обработки.

Первый этап обработки изображений составляют процедуры их предварительной обработки и вейвлет-разложения. Важной задачей при обработке изображений и их сравнительном анализе является минимизация вычислительных затрат. Интуитивно понятно, что наиболее простым вариантом сравнения двух изображениях является их покоординатный анализ, но сравниваемые изображения могут быть достаточно велики по размеру, а значит, такой анализ может оказаться достаточно долгой и неэффективной процедурой.

Для сокращения затрат на автоматизированную обработку изображений в данной работе используется методика, основанная на вейвлет-разложении [2]. В этом случае не только происходит огрубление цветовых характеристик изображения, но и выполняется предварительная очистка от случайных выбросов и шума (см. рис.4). Для проведения процедур вейвлет-анализа изображений в описываемом программном комплексе используется вейвлет Хаара [2].

Рис. 2. Основные этапы обработки изображений в подсистеме анализа и обработки программного комплекса

Для корректного вейвлет-анализа изображений желательно, чтобы их размеры, как по горизонтали, так и по вертикали являлись степенью двойки (см. рис. 3). Для приведения изображения к необходимому размеру в программном комплексе проводится процедура предварительной обработки изображений. Эта процедура заключается в следующем: оцениваются размеры сторон изображений и в качестве нового значения размера сторон принимается значение степени двойки K, максимально приближенное к минимальному значению стороны изображения. Таким образом, интерполируя имеющиеся изображения на сетку размером K*K в случае одноканальных изображений и сетку размером K*K*3 для трехканальных изображений, получаем два одинаковых по размеру изображения, готовые для дальнейшего анализа.

Рис. 3. Размеры изображений

Необходимо отметить, что для трехканальных изображений в программном комплексе реализован дополнительный этап предварительной обработки, который заключается в проведении предварительного анализа изображений на предмет совпадения текстуры изображений и выявлению общих областей [3]. Если совпадение текстуры и/или общие области не обнаружены, программа выдает предупреждающее сообщение, не рекомендующее проводить процедуры поиска "особых" точек и привязки изображений. Отметим, что точки на двух изображениях называются "особыми", если они являются образами одной точки.

После выполнения процедур предварительной обработки и вейвлет-разложения изображений происходит переход ко второму этапу их обработки.

Во время второго этапа обработки для каждого пикселя огрубленных изображений вычисляются инварианты [3]. Значения инвариантов сравниваются по всем парам пикселей, и из всего количества пар выбирается ”особая”, т.е. та пара точек на изображениях, инвариантные характеристики которых имеют минимальные разности.

После определения "особых" точек при помощи обратного вейвлет-преобразования [2] происходит переход на предыдущий уровень сжатия. Здесь обработка ведется уже не по всей площади рассматриваемых изображений, а в окрестностях "особых" точек. Для каждого пикселя в окрестности "особой" точки вычисляются инварианты, и их значения сравниваются по всем парам точек окрестностей на изображениях. Точка из заданной окрестности на одном изображении и соответствующая ей точка из рассматриваемой окрестности на втором изображении признаются парой "особых" точек на данном уровне разложения, если разность между значениями их характеристик минимальна.

После нахождения пары "особых" точек на данном уровне разложения программный комплекс возвращает нас на уровень выше, где рассматриваются окрестности уже новой пары "особых" точек. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет найдена пара "особых" точек на первоначальных изображениях (см. рис. 4).

Третий этап обработки изображений включает в себя процедуру выбора пользователем наиболее предпочтительных пар точек для совмещения изображений и процедуру привязки изображений по заданным точкам.

"Особые" точки используются в качестве маркеров для совмещения (привязки) двух изображений. В зависимости от группы преобразований изображения для выполнения процедуры привязки изображений требуется от двух и более пар контрольных точек. Путем изучения координат этих точек делается заключение о том, какая геометрическая и амплитудная коррекция необходима для совмещения изображений. Результат выполнения процедур коррекции и совмещения изображений представлен на рисунке 4.

Рис. 4 Этапы обработки изображений в программном комплексе

Результаты

В результате выполненных работ по разработке программного комплекса были созданы новые оригинальные математические модели, методы и алгоритмы, предназначенные для обработки графических баз данных, в том числе одноканальных и трехканальных изображений.