Обработка изображений, предназначенных для автоматического анализа

Исследуемые изображения отражают закономерности взаимодействия светового и другого электромагнитного излучения с отдельными участками изучаемой сцены. Модуляция лучистого потока происходит как по величине энергии, так и по спектральному распределению и осуществляется в результате взаимодействия излучения с исследуемым веществом вследствие явлений поглощения, отражения, рассеяния, преломления, поляризации или интерференции. Именно на этих свойствах, как правило, основано использование обработки изображений в системах автоматического анализа с целью извлечения количественной информации об исследуемых объектах – промышленных, экологических, биологических, медицинских и др.

Преобразование изображений, предназначенных для автоматического анализа, как правило, включает процедуры записи его в память, обработку с задержкой по времени и определение значимых параметров (признаков объекта).

Параметры, определяемые с помощью анализа изображений, чрезвычайно разнообразны, и, в конечном итоге, определяются в зависимости от конкретных прикладных задач.

Выделим наиболее часто используемые процедуры обработки:

- операция свертки в пространственной области,

- фильтрация в пространственно-частотной области,

- шейдинг-коррекция (выравнивание яркости по полю изображения),

- нелинейное амплитудное преобразование сигнала изображения,

- операция сопоставления с пороговым значением,

- бинаризация изображения,

- ранговая фильтрация,

- локальные процедуры усреднения,

- градиентные преобразования,

- интерполяция изображений в пространственной области,

- инверсия,

- суммирование и вычитание изображений,

- поиск экстремумов,

- пространственный сдвиг,

- масштабные преобразования (увеличение, уменьшение),

- вращение,

- Фурье-преобразование,

- косинусное преобразование,

- cинусное преобразование,

- преобразование Адамара.