Domeniul prelucrarilor de imagini

Domeniul prelucrarilor de imagini

Intre toate simturile cu care suntem dotati, sistemul vizual ne furnizeaza cea mai mare cantitate de informatii referitoare la mediul inconjurator. Cu toate ca perceptia vizuala este departe de a fi complet inteleasa, ingineria moderna se preocupa intens de problema realizarii unor sisteme de vedere artificiala, capabile sa emuleze, fie si partial, capabilitatile sistemului vizual uman. In acest demers, s-au acumulat progrese importante in decursul ultimelor decenii, prin contributiile conjugate ale cercetarilor din matematica, fizica, electronica, tehnica de calcul, biologie, fiziologie, psihologie, inteligenta artificiala etc. Aflat intr-un proces de dezvoltare rapida, domeniul prelucrarii imaginilor este unul interdisciplinar si pluridisciplinar.

In sens restrans, obiectivul prelucrarii numerice a imaginilor consta in transformarea imaginii in scopul facilitarii interpretarii vizuale sau al reducerii cerintelor de memorie pentru reprezentare sau stocare, respectiv al debitului de date sau benzii de frecventa necesare transmiterii la distanta. In sensul cel mai larg, prelucrarea poate urmari masurarea unor parametri de pozitie, viteza de miscare sau forma al unor obiecte, recunoasterea obiectelor dintr-un cadru de imagine, interpretarea scenei sau recunoasterea tipului de activitati ce sunt surprinse in videosecvente. O reprezentare generala schematizata a etapelor de prelucrare a unei imagini este redata in Fig. 1.1. Nu intotdeauna toate etapele reprezentate sunt necesare.

Imaginile supuse prelucrarii sunt adesea afectate de ceea ce denumim generic "zgomot". Agitatia termica a electronilor in senzorii de imagine si in dispozitivele si circuitele electronice utilizate in amplificarea si conversia digitala a imaginii este doar una din numeroasele surse ce afecteaza calitatea acesteia. Imperfectiuni ale sistemului optic, turbulenta atmosferica, fenomenele meteo, iluminarea neuniforma, sau umbrele sunt alti factori ce fac necesara dezvoltarea tehnicilor de preprocesare. Tehnicile de preprocesare sunt clasificate in tehnici de ameliorare si de tehnici de restaurare a imaginilor. In restaurare, prelucrarea este ghidata de un model fizic riguros al procesului de degradare ce se doreste a fi inversat. 

Fig. 1.1.  Etape ale procesului de prelucreare si analiza a imaginii.

Un exemplu de operatie de preprocesare este eliminarea zgomotului, cu ajutorul unui filtru de netezire, asa cum se ilustreaza pentru imaginea de angiocardiografie radionuclidica de echilibru din Fig. 1.2.

                   

Fig. 1.2.  Exemplu de filtrare de netezire a unei imagini.

Prin segmentare, se umareste fragmentarea imaginii intr-o serie de regiuni, pe baza unor atribute ale imaginii ce sunt aproximativ constante in fiecare regiune dar difera semnificativ de la regiune la regiune. Ideal, regiunile corespund obiectelor sau unor parti de sine statatoare ale acestora. Un exemplu de segmentare a ventriculului stang in imaginea din exemplul anterior se gaseste in Fig. 1.3.

                   

Fig. 1.3.  Exemplu de segmentare a ventriculului stang (marit la scara 2:1).

In aplicatiile de recunoastere a formei, obiectul segmentat este supus unor operatii de extragere de trasaturi caractetistice, ce descriu forma sau textura segmentului si stau la baza procesului ulterior de clasificare, pe baza vectorului descriptor al caracteristicilor.  In aplicatie de analiza a imaginii scintigrafice, segmentarea are ca obiectiv masurarea volumului de sange din ventriculul stang in imaginile corespunzatoare celor doua faze extreme (sistola si diastola) ale ciclului cardiac. Pe baza lor, se poate determina fractia de ejectie a ventriculului stang,

FE = (V_max-V_min) / V_max , 

reprezentand un indicator important al sinergiei miscarii de contractie si starii de sanatate a inimii