Цена доставки диссертации от 500 рублей 

Поиск:

Каталог / ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ / Математика

Использование нелокальной информации в системе обработки полутоновых изображений

Диссертация

Автор: Дзюба, Григорий Ильич

Заглавие: Использование нелокальной информации в системе обработки полутоновых изображений

Справка об оригинале: Дзюба, Григорий Ильич. Использование нелокальной информации в системе обработки полутоновых изображений : диссертация ... кандидата физико-математических наук : 01.01.10 Москва, 1984 170 c. : 61 85-1/1263 1

Физическое описание: 170 стр.

Выходные данные: Москва, 1984






Содержание:

Введение ^5?'
Глава I Задача выделения объектов на полутоновых изображениях
§1-1 Постановка проблемы Обзор существующих методов выделения объектов
§1-2 Обзор методов использования нелокальной информации
§1-3 Многоуровневые, системы обработки изображений
§1-4 Обзор методов использования знаний при обработке; изображений
Глава 2 Новые, методы использования нелокальной информации при обработке, полученных изображений
§2-1 Нелокальный метод КЧП выделения К-точек
§2-2 Получение и хранение нелокальной информации в виде; полей характеристик
§2-3 Использование, полей характеристик при выделении объектов
§2-4 Использование априорной информации при обработке1 полутоновых изображений
Глава 3 Выделение изображений задних частей ребер в системе; автоматизированной, обработки флюорограмм органов грудной клетки
§3-1 Медицинская актуальность задачи Обзор литературы по обработке, флюорограмм
§3-2 Структура системы, предназначенной для выделения ребер на фтоорограмме
§3-3 Нахождение К-точек с помощью алгоритма КЧП
§3-4 Объединение: К-точек в К-линии
§3-5 Аппроксимация К-линий параболами с использованием: априорных данных ПО
§3-6: Анализ К-линий ж формирование системы границ
§3-7 Оценка результатов выделения задних частей ребер на флюорограммах грудной клетки
Глава 4 Подавление, изображений объектов, при обработка рентгеновских" снимков на ЭВМ
§4-1 Постановка задачи Цели и трудности подавления
§4-2 Подавление, изображений ребер на флгоорограмме

Введение:
Современный период развития науки и техники характеризуется быстрым возрастанием значения обработки информации на ЭВМ. Наряду с; обработкой традиционных видов информации большое развитие получили, методы обработки на ЭВМ зрительной информации. Потребности в автоматизированной обработке изображений возникают в различных областях науки и техники: в геологии и геодезии при обработке космических и аэрофото -снимков, в медицине при обработке рентгеновских изображений и изображений микрообъектов /особую роль автоматизированная обработка играет при. создании систем скрининга населения/, при создании промышленных роботов и т.д. Методы обработки изображений /по стоящей перед ними цели/ можно разделить на два широких класса. При использовании методов первого класса результатом обработки изображения является также изображение, преобразованное для облегчения его визуального анализа. Сюда входят различные методы контрастирования изображений, их реставрации, подавления шумов и т.д. Конечной целью матодов, отиносящихся ко второму классу, является получение описания /в той или иной форме/ изображения и его анализ. В литературе эти методы иногда обозначаются как методы, основанные на использовании знаний /knoi/riedcj^s Ьоиш1 Одной из ключевых проблем создания систем автоматического анализа изображений является задача выделения объектов /смотри, например,
Известно большое количество методов выделения объектов на полутоновых изображениях /их обзор дан в §1-1/. В основном эти методы сводятся либо к выделению границ объектов с помощью локальных либо региональных методов с последующим анализом полученных границ, либо к сегментации изображения с использованием глобальной информации об изображении в целом /например, гистограммы щжости изображения/. Типичной является ситуация, когда на первом этапе обработки используются локальные методы, а глобальная информация цривлекается только на верхних" уровнях. Острой проблемой является: совместное использование локальной и глобальной информации при выделении и интерпретации каждого объекта на изображении. Для зрительного восприятия человека эта проблема была впервые сформулирована в гештальт психологии. Кратко ее: можно сформулировать следующим образом: "целое изображение не является совокупностью его частей" или "интерпретация любой части изображения зависит от всего изображения" [iQ .
В настоящей работе представлены методы выделения объектов на полутоновых изображениях, в которых на всех уровнях обработки решения принимаются с учетом как локальной, так и глобальной информации.
Актуальность работы. Проблема использования нелокальной информации при анализе изображений приобрела особую остроту при переходе от обработки относительно простых изображений /таких как печатные символы, сцены из многонгран-ников и др./ к обработке сложных изображений реального мира /космические снимки земной поверхности, рентгенограммы грудной клетки, пейзажи, изображения групп промышленных деталей и многое другое/. На таких изображениях очень часто интерпретация некоторых фрагментов локальными методами дает неправильные результаты. При предъявлении этих фрагментов человеку отдельно от всего изображения он также не может узнать объект, правильно указать его границы. В то же время при предъявлении всего изображения эта задача решается правильно. При создании систем, предназначенных для обработки таких сложных изображений, для обеспечения работоспособности этих систем в реальных практических условиях использование нелокальной информации является необходимым требованием.
Делыо работы является разработка и реализация на программном уровне методов выделения объектов на полутоновых изображениях, основанных на нелокальном подходе, эти методы использованы при создании подсистемы выделения изображений ребер на флгоорограмме грудной клетки.
Они включают методы, подавления изображения отдельных объектов на рентгеновских снимках с определением вклада этих объектов в суммарную оптическую плотность изображения. При этом изображения других объектов, накладывающихся на изображение данного, должны оставаться неискаженными.
Научная новизна. Для обработки изображений на нижнем уровне с целью выделения К-точек - кандидатов в границы объектов - использован нелокальный метод КЧП.Х Основные его достоинства: простота реализации; небольшой объем вычислений; сочетание использования локальных характеристик перепада оптической плотности изображения в данной точке с гло«
Э*от метод был впервые цредложен Ш.А.Еуберманом и М.И.Овчинниковой [9] для анализа геофизических разрезов скважин. бальными характеристиками структуры- изображения при принятии решения о наличии в данной точке границы искомого объекта; автоматическое выявление структуры изображения.
Разработан метод учета глобальной информации на всех уровнях обработки с помощью промежуточного: языка описания изображения - так называемых "полей характеристик".к Поля характеристик используются в качестве управляющей информации в алгоритмах обработки и анализ® изображений и являются эффективным средством учета глобальной информации об изображении /а также априорных сведений об искомых объектах/ цри анализе конкретной точки /или фрагмента, участка границы, целой границы или изображения отдельного объекта/.
На основе цредложенных методов создан многоуровневый комплекс алгоритмов, предназначенный для последовательного выделения К-точек, объединения их в К-линии - кандидаты в границы объектов, анализа границ объектов и построения полной системы границ всех объектов, видимых на изображении.
Разработан метод выделения внутренней структуры изображения объекта в случае рентгеновских изображений, когда оптические плотности отдельных объектов при наложении суммируются. При выделении этой структуры и подавлении изображений найденных объектов /с целью облегчения поиска менее ярких: объектов/ используется адаптивная модель, подстраивающаяся под конкретное изображение.
Метод полей характеристик разработан в соавторстве с Ш.А.Губерманом и JT.В.Кузнецовым [8] . Основной вклад Ш.А.Губерман и Л.В.Кузнецов внесли в решение общих теоретических вопросов и: создание алгоритмов построения полей
Практическая ценность работы. Представленные методы выделения объектов использованы при создании подсистемы выделения изображений задних частей, ребер на флюорограмме органов грудной клетки. Данная подсистема входит составной частью в разрабатываемую систему автоматической обработки флюорограмм /АОФ/ с целью выделения группы флюорограмм, подозрительных на наличие патологии. При этом врачебному анализу будет подвергаться не весь поток флюорограмм, а только существенно меньшая часть, отобранная при анализе системой АОФ. Создание такой системы особенно актуально в рамках реализуемой в СССР программы массовой диспансеризации населения с целью профилактики многих заболеваний.
До завершения разработки всей системы АОФ промежуток ный результат: получение флюорограмм с подавленными изображениями ребер - может использоваться в рентгенологической практике для облегчения визуального анализа и улучшения выделения малозаметных нарушений в сложных случаях. Особенно большое значение такая работа может иметь при обработке флюорограмм больных некоторыми видами рака, при которых велика вероятность метастазирования в легкие. При этом тактика лечения существенно зависит от выявления или невыявления этих метаотазов.
Реализация. Все представленные методы и алгоритмы реализованы в виде.: программ на языках Фортран и Ассемблер ЕС ЭВМ:. Общий объем црограмм - около 80 ООО операторов.
Публикации. По результатам выполненной работы имеется в соавторстве 12 публикаций. характеристик и их коррекции. Дзюба Г. И. внес основной вклад в создание методов и; алгоритмов использования этих полей при выделении объектов на изображениях.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и тома приложений. Работа изложена на 45*2 страницах, содержит 17 рисунков/без тома приложений/ и: библиографию из названий,. ТЬм; приложений содержит 80 рисунков.