ВІКІСТОРІНКА
Навигация:
Інформатика
Історія
Автоматизація
Адміністрування
Антропологія
Архітектура
Біологія
Будівництво
Бухгалтерія
Військова наука
Виробництво
Географія
Геологія
Господарство
Демографія
Екологія
Економіка
Електроніка
Енергетика
Журналістика
Кінематографія
Комп'ютеризація
Креслення
Кулінарія
Культура
Культура
Лінгвістика
Література
Лексикологія
Логіка
Маркетинг
Математика
Медицина
Менеджмент
Металургія
Метрологія
Мистецтво
Музика
Наукознавство
Освіта
Охорона Праці
Підприємництво
Педагогіка
Поліграфія
Право
Приладобудування
Програмування
Психологія
Радіозв'язок
Релігія
Риторика
Соціологія
Спорт
Стандартизація
Статистика
Технології
Торгівля
Транспорт
Фізіологія
Фізика
Філософія
Фінанси
Фармакологія


Властивості зорового сприйняття

Завідувач кафедри

._____________

«___»_____________ 20 р.

 

Методичні рекомендації

для самостійної роботи студентів

при підготовці до практичного заняття

 

Навчальна дисципліна Медична інформатика
Модуль №1 Основи інформаційних технологій в системі охорони здоров’я. Обробка та аналіз медико-біологічних даних
Змістовий модуль №1 Основні поняття медичної інформатики. Комп’ютер у діяльності майбутнього лікаря
Тема заняття 5: Візуалізація медико-біологічних даних Аналіз біосигналів. Методи обробки біосигналів
Курс: ІІ
Факультет: Медичний

 

 

Львів - 2011

 


Актуальність теми. На сучасному етапі розвиток медичної діагностики нерозривно пов'язаний з візуалізацією внутрішніх структур біомедичних об'єктів. Існує багато різних видів візуалізації. Виникають нові методи, але вони не замінюють ті, що вже існують, а лише доповнюють їх. Різні методи візуалізації ґрунтуються на різноманітних фізичних взаємодіях електромагнітного випромінювання з матеріалами, середовищами, біотканинами і, як наслідок, забезпечують вимірювання різних фізичних властивостей цих об'єктів. До сучасних методів діагностики відносяться рентгенівське дослідження, рентгенівська комп'ютерна томографія, ультразвукове дослідження, магнітно-резонансна томографія та ін. Сучасна діагностика надає лікарям різноманітні способи виявлення не тільки морфологічних, а й функціональних змін, що відбуваються в органах людини, уражених хворобою.

За даними фізіологів, понад 90% поточної інформації про навколишній світ людина отримує через орган зору. Ще 30 років тому фантастичною була можливість отримувати майже реальне зображення внутрішніх органів. Сьогодні лікарі мають змогу бачити (візуалізувати) стан будь-якого внутрішнього органа людини на плівці або екрані монітора з роздільною здатністю до 1 мм не тільки у двовимірному (2D), але й у тривимірному (3D) вигляді (спіральна комп'ютерна томографія). З'явилася можливість віртуально повернути і роздивитися орган у різних ракурсах навіть під час функціонування (наприклад, скорочення серця) в реальному вимірі часу (кіно-МРТ (магнітно-резонансна томографія)). Удосконалені можливості тривимірних зображень дали змогу ефективніше супроводжувати хірургічні та інтервенційні процедури і революціонізували шляхи дослідження патологічних процесів

Зображення служить для подання інформації у візуальному вигляді. Воно є однією з найбільш зручних форм представлення інформації при діагностуванні органів людини в медицині. Ефективність сприйняття цієї інформації людиною залежить від багатьох чинників. Урахування впливу цих чинників можливе за умови вивчення цілого ряду питань, пов'язаних із способами отримання, властивостями зорового сприйняття та обробкою зображень.

Всі види життя, від клітин до організмів, подають сигнали біологічного походження. Такі сигнали можуть бути електричними (наприклад, деполяризація нервової клітини або біопотенціали серця), механічними (наприклад, звук, що генерується клапаном серця), або хімічними (наприклад, PCO2 в крові). Такі біологічні сигнали можуть представляти інтерес для встановлення діагнозу, для моніторингу пацієнта, і біомедичного дослідження.

Живі організми генерують великий потік сигналів, часто прихованих у фоні інших сигналів і компонентів шуму. Головна мета обробки біосигналів - відфільтрувати сигнали що нас цікавлять від фону і зменшити надмірний потік даних до декількох, але доречних параметрів

Мета заняття: ознайомитися з основними типами зображень, методами отримання та опрацювання медичних зображень, розрізняти типи біосигналів, інтерпретувати принципи аналізу біосигналів, ознайомитися з основними етапами аналізу біосигналів.

 

 

Базовий рівень підготовки

Назви попередніх дисциплін Отримані навики
Елективний курс «Європейський стандарт комп’ютерної грамотності» Володіти навичками роботи з програмним забезпеченням комп¢ютера: вміти завантажувати графічний редактор, працювати з графічними файлами, змінювати параметри графічних об′єктів у середовищі графічного редактора, вміти завантажувати табличний процесор, вводити дані та формули до таблиць, виконувати елементарні операції над табличними даними

Перелік основних термінів:

Аналогове зображення - несе у собі інформацію неперервного характеру

Цифровезображення подається у вигляді цифрової матриці, що зберігається в пам’яті комп’ютера

Векторне зображення складається з набору відрізків, багатокутників, кривих, що задані в деякій системі координат і описані математично.

Растрові зображення є двовимірним масивом, елементи якого (пікселі) містять інформацію про колір

Пі́ксель(pixel, скорочено від англ. PICture's ELement — елемент зображення) — найдрібніша одиниця цифрового зображення в растровій графіці.

Роздільна здатність- відстань міжсусідніми пікселями, вимірюється в dpi (dot per inch - точках на дюйм) або ppi (pixel per inch - пікселах на дюйм)

Розмір растру- кількість пікселів по горизонталі та вертикалі

Кількість кольорів або глибина кольору– кількість біт на піксель.

Променеві (радіологічні) методи - метод отримання зображення органів або частин органів, що не сприймається безпосередньо зором, за допомогою різноманітних фізичних випромінювань та полів.

Нерадіологічнимиметодами отримують зображення, що відзняті відеокамерою або сфотографовані.

Рентгенологія використовує іонізуюче випромінювання від джерела рентгенівських променів.

Комп'ютерна томографія (КТ)– методика пошарового рентгенологічного дослідження органів і тканин із застосуванням комп'ютерної обробки множинних рентгенівських зображень, виконаних під різними кутами, з подальшою реконструкцію зображення і визначенням щільності будь-якої ділянки цих тканин.

Ультразвукове дослідження (УЗД)метод візуалізації, що використовує ультразвукові хвилі і їхню здатність відбиватися від границь середовищ, що відрізняються за щільністю.

Магнітно-резонансна томографія - променевий метод дослідження, заснований на одержанні пошарових зображень, в основі якого лежить ядерно-магнітний резонанс - фізичне явище взаємодії зовнішніх магнітних полів з протонами ядер досліджуваної речовини.

Метод радiонуклiдного дослідження (РНД) ґрунтується на вимірюванні гамма-випромінювання радіофармацевтичного препарату (РФП), який вводять в організм з діагностичною метою.

Фільтри вирівнювання - забезпечують вирівнювання зображень з погляду яскравості і кольору.

Фільтри згладжування - забезпечують очищення зображень від шумів

Фільтри деталізації - забезпечують перетворення при межі (фазі), що може виражатися (залежно від застосованого фільтру) в посиленні різкості, виділенні меж об'єктів (фаз), деталізації об'єктів і т.д.

PACS (Picture Archiving and Communication System) система, що використовується для ефективної архівації та передачі зображень через комп’ютерні мережі

Біопотенціал – електрична напруга, що виникає в клітинах, органах і тканинах живих організмів у процесі їхньої життєдіяльності.

Детермінований сигнал – сигнал, визначений в будь-який момент часу.

Стохастичним сигналом називають функцію часу, значення якої наперед невідомі і можуть бути передбачені лише з деякою ймовірністю

Пасивні дослідження - дослідження, при яких відсутня зовнішня дія на біологічний об'єкт і його сигнал має природний (нативний) характер.

Активні дослідження - дослідження, при яких сигнал Q(t) є наведеним (викликаним) зовнішньою дією (стимулом).

Електрокардіографія - графічна реєстрація та дослідження біопотенціалів, які виникають у серцевому м'язі під час серцевого циклу.

Реографія - дослідження кровопостачання органів на основі принципу реєстрації зміни електричного опору тканин внаслідок зміни кровонаповнення судин.

Електроенцефалографія - графічна реєстрація та дослідження сумарної електричної активності (біопотенціалів) мозку.

Електроміографія - графічна реєстрація та дослідження біоелектричних потенціалів, що виникають у м’язах людини при збудженні м’язових волокон.

Електроретинографія - дослідження функціонального стану сітківки ока на основі реєстрації біопотенціалів, які виникають у ній при світловому подразненні.

Електроокулографія - дослідження функції м’язів руху ока або функціонального стану зовнішніх шарів сітківки на основі графічної реєстрації зміни біопотенціалів ока при його рухах.

Електрогастрографія - графічна реєстрація та дослідження біопотенціалів шлунка, що характеризують його електричну активність , яка змінюється синхронно з ритмом перистальтики( скорочення м’язів ) стінки шлунка

 

ТЕОРЕТИЧНИЙ МАТЕРІАЛ

Типи зображень

Зображення можна поділити на аналогові та цифрові.

До аналогових зображень відносяться ті, які несуть у собі інформацію неперервного характеру. Це зображення на звичайних рентгенограмах, сцінтиграмах, термограмах.

Цифровезображення подається у вигляді цифрової матриці, тобто у вигляді числових рядків і колонок, що зберігається в пам’яті комп’ютера. На відміну від аналогового зображення, в якому є несистематизоване поєднання графічних крапок, цифрове зображення аналізується, відтворюється і зберігається після проведення його математичного кодування. Це кодування засноване на бінарній (двійковій) системі, в якій інформація виражається у зміні послідовності двох цифр, — 1 і 0. Цифрові зображення на відміну від аналогових мають дискретний характер. Матричне зображення формується шляхом сканування електронним променем по рядках. Тим самим створюється можливість для сприйняття зображення в реальному часі.

Усі цифрові технології і методики на початковому етапі є аналоговими. Інтенсивність світла на флюоресцентному екрані, електричний струм, що індукується рентгенівськими променями в КТ-детекторі або ехосигнали в ультразвуковому давачі, або магнетизм в приймальній магнітно-резонансній котушці – все це аналогова, неперервна реакція. Три останні методики – комп'ютерна томографія (КТ), ультрасонографія і магнітно-резонансна томографія (МРТ) вважаються цифровими технологіями, оскільки в них аналогова відповідь - реакція (електричний струм) перетворюється в цифрову форму.

Оцифровування первинного зображення полягає в його розбитті на мінімальні (елементарні) квадратики – пікселі. За допомогою системи бінарного аналізу проводиться цифрова оцінка забарвлення і насиченості кожного пікселя. Збережені в пам'яті пристроїв (комп'ютер, сканер, цифрові фотоапарати і відеокамери, принтери) зображення можуть бути відтворені на екрані або виведені на друк.

Цифрові зображення мають ряд переваг порівняно з аналоговими:

- Основним недоліком аналогових зображень є втрата їх якості з часом. Цифрове ж зображення може зберігатися на дискетах, компакт-дисках або оптичних дисках протягом багатьох років.

- Цифрові зображення, що зберігаються, можуть бути легко відшукані, відтворені і передані за призначенням. Вони легко можуть вноситися до історії хвороби, амбулаторної карти, виписки з історії хвороби і так далі.

- Зображення, збережене в цифровій формі, можна обробити математично за допомогою різних програм, його зручно архівувати і передавати без втрат на будь-які відстані.

 

В залежності від способу формування зображень цифрові зображення поділяються на векторні і растрові.

Перший спосіб асоціюється з векторними дисплеями, плотерами. Другий - з такими графічними пристроями, як дисплей, телевізор, принтер.

Векторне зображення складається з набору відрізків, багатокутників, кривих, що задані в деякій системі координат і описані математично. З векторними даними пов‘язана інформація про їхні атрибути (наприклад, колір, товщина, тощо). Тому, наприклад, при масштабуванні малюнок у векторному редакторові не втрачає якості: комп’ютер обчислює необхідні параметри, проводячи певні математичні операції.

Для того щоб намалювати векторний об’єкт, художник за допомогою миші визначає його опорні точки і напрямок керувальних ліній. Опорні точки автоматично з’єднуються кривими, форму яких визначають керувальні лінії. Ці криві називаються кривими Без’є (рис.1). Точки, в яких з’єднуються криві Без’є і керувальні лінії не роздруковуються. Це робочі елементи, які використовують для створення й редагування зображення.

Рис. 1. Криві Без’є

Комбінуючи векторні об’єкти і зафарбовуючи їх у різні кольори, можна отримати дуже цікаві зображення з чітко окресленими контурами (рис. 2).

Рис. 2. Векторне зображення

 

Растрові зображення є двовимірним масивом, елементи якого (пікселі) містять інформацію про колір.

Пі́ксель (pixel, скорочено від англ. PICture's ELement — елемент зображення) — найдрібніша одиниця цифрового зображення в растровій графіці. Він є неподільним об'єктом прямокутної (зазвичай квадратної) форми, що має певний колір. Кожен піксель має певні колірні характеристики. Колір пікселя кодується числами. У чорно-білому зображенні він задається за допомогою числа 1 (чорний колір) або 0 (білий колір). Сукупність пікселів різного кольору утворює зображення. Зазвичай пікселі такі малі, що зливаються на екрані, через що зображення видається цілісним, хоча в разі його збільшення добре видно зернисту структуру (рис. 3).

Рис. 3. Растрове зображення

 

Растрові зображення характеризуються такими характеристиками:

- Роздільна здатність - характеризує відстань міжсусідніми пікселями - крок дискретної сітки растру. Вимірюють роздільну здатність в dpi (dot per inch - точках на дюйм) або ppi (pixel per inch - пікселах на дюйм) Не слід ототожнювати крок сітки з розмірами пікселів - розмір пікселів може дорівнювати кроку, а може бути як меншим, так і більшим. Крім того, растр характеризується формою пікселів. Чим більше пікселів на 1 дюйм, тим більша роздільна здатність. Як правило, зображення з вищою роздільною здатністю забезпечує кращу якість друку (рис. 4).

 

Рис.4. Те саме зображення з 72 ppi та 300 ppi

- Розмір растру - кількість пікселів по горизонталі та вертикалі (128 ´ 128, 256 ´ 256, 512 ´ 512, 1024 ´1024, 1024´1280).

- Кількість кольорів або глибина кольору – кількість біт на піксель.

Растрові зображення за глибиною кольору можна поділити на бінарні, півтонові, палітрові, повнокольорові.

Елементи бінарного(двоколірного)зображення можуть приймати тільки два значення - 0 або 1. При цьому використовується 1 біт на піксель. Природа походження таких зображень може бути найрізноманітнішою. Але в більшості випадків, вони отримуються в результаті обробки півтонових, палітрових або повноколірних зображень. Найчастіше зустрічаються чорно-білі зображення (0- чорний колір, 1- білий) (рис. 5.а). Бінарні зображення мають ту перевагу, що вони дуже зручні при передачі даних.

Півтоновезображення складається з елементів, які можуть приймати одне із значень інтенсивності якого-небудь одного кольору, наприклад, градації сірого(рис. 5.б). Це один з найбільш поширених типів зображень, який застосовується у дослідженнях різного роду. У більшості випадків використовується 1 байт на піксель. Піксель може приймати 256 різних значень - від білого (255) до чорного (0 яскравості).

а) б)

Рис. 5. Бінарне (а) та півтонове (б) зображення

У палітрових зображеннях значення пікселів є посиланням на комірку карти кольорів (палітру). Палітра є двовимірним масивом, в стовпчиках якого розміщені інтенсивності кольорових складових одного кольору.

Повноколірні зображення на відміну від вище розглянутих є багатоканальними і залежать від колірної моделі (RGB, CMY, CMYK, Lab, HBS), які відрізняються за глибиною кольорів і способом математичного опису кольорів. Колірні складові організовуються у вигляді каналів, спільне зображення каналів визначає колір зображення. Використовується 2 біт на піксель і більше. Глибина кольору 16 біт на піксель (65536 кольорів) отримала назву Ніgh Color, 24 біт на піксель (16,7 млн. кольорів) -Тrue Соlоr.

Одиниця виміру вздовж кожної осі визначається колірною моделлю. Колірною моделлюназивають систему кодування кольорів, яка використовується для зберігання, відображення на екрані і друку зображення.

Модель RGB (Red-Green-Blue – червоний-зелений-синій) базується на використанні трьох основних кольорів. Інші кольори та відтінки отримуються змішуванням визначеної кількості кожного з основних кольорів (рис.6.а). Вона є основою для електронного відтворення зображень на екрані монітору.

Повноколірні зображення в моделі RGB здебільшого кодуються або трьома байтовими масивами R[m,n], G[m,n], B[m,n], кожен з яких містить значення відповідної колірної складової, або одним масивом, елементи якого трибайтові колірні коди кожного пікселя. При цьому колір описується трьома цифровими значеннями з діапазону від 0 до 255. Відтак кожен базовий колір може мати 256 відтінків. Цифрові значення записуються у порядку згадування базових кольорів у назві моделі: червоний, зелений і синій. Наприклад, чистий червоний колір у моделі RGB подається як [255, 0, 0] (червона складова є максимальною, зелена і синя — відсутні), чистий зелений — як [0, 255, 0], а синій — як [0, 0, 255].

Модель RGB є адитивною, тобто такою, що описує випромінювані кольори. Чистий чорний колір подається як [0, 0, 0] (жоден із кольорів не випромінюється, частка всіх складових дорівнює нулю). Білий колір відповідає максимуму випромінювання — рівень кожної складової максимальний; у цифровому вигляді записується так: [255, 255, 255]. Модель RGB дає змогу закодувати понад 16 млн (2563) кольорів. Інші кольори можна отримати, змінюючи частку кожної складової з кроком в одиницю. Так, задавши максимальні рівні червоної та зеленої складових, отримаємо жовтий колір (255, 255, 0).

У тривимірній системі координат колірна модель має вигляд куба (рис. 6.б)

 

а) б)

Рис.6. Подання колірної моделі RGB

Точка початку координат відповідає чорному кольору (Black) У найближчій до нас вершині куба знаходиться точка максимального випромінювання, яка є точкою білого кольору (White). Діагональ, яка з’єднує ці дві точки, утворює шкалу відтінків сірого (Grayscale) кольору (256 значень). Вершини куба, що розташовані на осях координат, відповідають червоному, зеленому і синьому кольорам. Нарешті, три інші вершини відповідають кольорам, які утворені внаслідок змішування пар основних кольорів: червоного із зеленим, червоного із синім, зеленого із синім. Це жовтий (Yellow), пурпуровий (Margenta) і блакитний (Cyan). Колірна модель RGB описує колірний діапазон таких пристроїв, як монітор і сканер.

Модель CMY(Cyan-Magenta-Yellow – голубий-пурпуровий-жовтий) є субтрактивною і описує кольори, отримані в результаті відбивання світла об'єктами. Блакитний, пурпуровий і жовтий кольори називають доповнювальними, тому що вони доповнюють основні кольори до білого. Головною проблемою моделі CMY є те, що накладання один на одного доповнювальних кольорів на практиці не дає чистого чорного кольору. Тому в модель включають четвертий компонент чистого чорного кольору (blacK – чорний). Такий різновид моделі має абревіатуру CMYK(рис.7.а).

У колірній моделі CMY рівень складових кольору задається значеннями із діапазону від 0 до 100 % (величина 100 % у цій моделі відповідає 255 одиницям моделі RGB). Колірна модель CMY є оберненою до моделі RGB. У випадку змішування двох субтрактивних кольорів результуючий колір буде темніший, ніж вихідні. Білий колір — це повна відсутність кольору (значення всіх колірних складових дорівнюють 0). Колірну модель CMY у тривимірній системі координат також можна подати у вигляді куба (рис. 7.б).

У точці початку координат рівні всіх складових дорівнюють 0, що відповідає білому кольору (White). Найближча до вас вершина куба — точка чорного кольору (Black). У ній всі три складові мають максимальні значення. Діагональ, що з'єднує білу і чорну точки, — шкала сірого. У будь-якій її точці головні кольори змішані в рівній пропорції. Те саме можна було сказати й про RGB модель. Вершини куба, розташовані на осях, відповідають блакитному (Cyan), пурпуровому (Magenta) та жовтому (Yellow) кольорам. На інших трьох вершинах подано кольори, які утворюються в результаті змішування пар базових кольорів: блакитного і пурпурового, блакитного і жовтого, пурпурового і жовтого. Це синій (Blue), зелений (Green) і червоний (Red).

а) б)

Рис.7. Подання колірної моделі CMYK

Основна сфера застосування колірної моделі CMYK — повноколірний друк, оскільки ми бачимо колір, відбитий від поверхні.

Відповідно до моделі HSB колір визначається трьома компонентами: відтінком (Hue), насиченістю (Saturation) і яскравістю (Brightness). При моделюванні кольорів тут не змішують основні кольори, а змінюють їх властивості.

Відтінок (колірний тон) – це є власне колір в загальноприйнятому розумінні. Значення колірного тону залежить від позиції кольору в колірному крузі (рис. 8) і може змінюватися від 0 до 360°. Кут 0° відповідає червоному кольору, 60° - жовтому, 120° - зеленому, 240 - синьому, 300° - пурпуровому.

Насиченість визначається кількістю білого в відтінку і може змінюватися в діапазоні від 0 до 100%. У повністю насиченому відтінку не міститься білого – він вважається чистим; частково насичений відтінок світліший.

Яскравість визначає інтенсивність світіння кольору – відтінки з високою інтенсивністю дуже яскраві, а з низькою – темні. Цей параметр може змінюватися в діапазоні від 0 до 100%.

Точки на обмежуючому колі відповідають чистим (максимально насиченим) кольорам. Точка в центрі відповідає нейтральному кольору мінімальної насиченості (білий, сірий, чорний – це залежить від яскравості). Тому можна говорити, що кут нахилу визначає відтінок, довжина вектора – насиченість кольору. Яскравість кольору задається на окремій осі, нижня точка якої має мінімальну яскравість, а верхня – максимальну.

 

 

Рис.8. Подання колірної моделі HSB

 

У моделі CIE Lab будь-який колір визначається інтенсивністю тону (освітленістю) (L Lightness) і хроматичними компонентами: параметром а, що змінюється в діапазоні від зеленого до червоного, і параметром b, що змінюється в діапазоні від синього до жовтого. Освітленість змінюється від 0 до 100%. Діапазон кольору змінюється від -128 до 127 (рис.9). Колірна модель Lab має найбільший порівняно з рештою моделей колірний діапазон.

Рис. 9. Подання колірної моделі Lab

 

Колірна модель Lab розроблялася Міжнародною комісією з освітлення (СІЕ) з урахуванням недоліків описаних вище моделей. Зокрема, вона створювалась як апаратно незалежна. Це означає, що кольори в моделі Lab визначаються незалежно від того, який пристрій виведення (монітор, принтер і т.д.) використовується, оскільки модель базується на сприйнятті кольору людським оком. Ця модель часто використовується для перенесення даних між різними пристроями. Сьогодні вона є прийнятим за замовчуванням стандартом для програми Adobe Photoshop.

Найважливіша перевага векторної графіки полягає в тому, що створювані на її основі зображення не залежать від власної роздільної здатності. Вони будуються автоматично, з урахуванням роздільної здатності пристрою, на який виводяться (екрана або принтера). Розміри, форма та інші властивості векторних об'єктів визначаються математичними формулами. Тому векторне зображення легко масштабувати, повертати, нахиляти. Воно не залежить від пристрою відображення – чи це монітор з роздільною здатністю 72 dpi, чи принтер з роздільною здатністю 600 dpi. Принтер отримує формули з комп'ютера у вигляді команд і самостійно формує друковані об'єкти, точніше, їх растрові подання (надруковане зображення складається з точок, тобто є растровим). Завдяки цьому зображення розміром з поштову марку можна збільшити, зберігши його якість, і надрукувати на плакаті.

Розмір файлу векторного зображення залежить не від його фізичних розмірів, а від складності; векторні зображення, переважно, займають на диску набагато менше місця, ніж растрові такого ж розміру.

Основний недолік векторної графіки полягає в тому, що вона не дає можливості отримувати зображення фотографічної якості. Оскільки фотографія — це мозаїка з дуже складним розподілом кольорів та яскравостей пікселів, реалізувати її у вигляді векторних об'єктів дуже складно. Файли векторного формату корисні для збереження лінійних елементів (наприклад, ліній та прямокутників), а також елементів, які можна розкласти на прості геометричні об‘єкти (наприклад, текст).

Використання растрової графіки дає змогу забезпечити високу якість зображень, однак якість растрового зображення, зокрема надрукованого, залежить від загальної кількості його пікселів або роздільної здатності. Файли растрових зображень зазвичай досить великі порівняно з файлами документів інших типів, тому що в них зберігається інформація про кожен піксель зображення. Якість растрових зображень після їх масштабування, обертання чи інших перетворень погіршується.

 

Обробка цифрових зображень

Основні етапи обробки зображення:

  1. отримання (введення) зображення;
  2. його перетворення і редагування;
  3. виділення об'єктів або фаз на зображенні;
  4. проведення вимірювань;
  5. збереження і друк зображень і результатів аналізу;
  6. передача зображень.

 

1. Введення зображень в комп'ютер проводиться за допомогою системи введення. Розрізняють такі системи:

- Аналогові 1CCD (одноматричні) і 3CCD (трьохматричні) телевізійні кольорові або чорно-білі камери в комплекті з платами оцифрування сигналу (фреймграбберами).Вони забезпечують отримання зображень достатньо високої якості насамперед за рахунок широких можливостей настроювання за кольором і ін. Аналогові системи використовують для запису динамічних процесів з високою частотою, наприклад, руху живих мікроорганізмів, і подальшого їх аналізу. 3CCD (трьохматричні) кольорові камери забезпечують чудові результати при зніманні мікроскопічних об'єктів при великому збільшенні. Передача колірних характеристик максимально відповідає відтінкам, спостережуваним в мікроскоп, а висока роздільна здатність системи введення дозволяє бачити всі тонкі структури об'єктів на захоплених зображеннях при роботі з великими збільшеннями, що важливе при дослідницькій роботі. Проте, аналогові камери такої якості досить дорогі, та і в цілому аналогові системи введення поступово витісняються цифровими телевізійними системами.

- Цифрові телевізійні кольорові або чорно-білі системи введення зображень.Розвиток таких систем почався в 90-х роках ХХ століття. Постійно підвищується їх якість, надійність, покращується роздільна здатність, удосконалюються технології виробництва, знижується ціна. Такі системи відрізняються за роздільною здатністю і, відповідно, за ціною, всі ці системи введення забезпечують можливості настроювання за кольором, передачу зображення на монітор комп'ютера в режимі безпосереднього відео, більшість з них може працювати в режимі накопичення сигналу, що є необхідним в умовах слабкого освітлення об'єктів. Виробники програм для роботи із зображеннями прагнуть забезпечити підтримку найбільш популярних систем введення, щоб керування ними і захоплення зображень проводилося безпосередньо з програми.

- Цифрові фотоапарати. Використання цифрових фотоапаратів дозволяє макрознімання з наступною передачею отриманих зображень в комп'ютер і забезпечує отримання зображень достатньо високої якості за роздільною здатністю і кольором.

Вибір системи введення здійснюється з урахуванням завдань, що стоять перед користувачем. Якщо необхідно вести запис динамічних процесів, наприклад, кровотоку в судинах, руху мікроорганізмів, то оптимальним є вибір аналогової камери в комплекті з платою оцифрування, що забезпечує можливість запису відео-роликів. За необхідності отримувати і аналізувати статичні зображення об'єктів (наприклад, клітинних структур, мікроорганізмів), краще вибрати цифрові телевізійні системи введення, що забезпечують максимальну якість, можливість проведення аналізу і його об'єктивність.

 

Перетворення зображень.

Візуальну якість отриманого зображення змінюють для поліпшення зовнішнього вигляду зображень (щоб вони краще сприймалися людським оком, а також, щоб при кількісному аналізі зображень виділення об'єктів або фаз надалі могло б бути проведене найкращим чином. Проте, при будь-якому перетворенні зображення частина первинної інформації втрачається. Тому необхідно, щоб зображення максимально високої якості захоплювалися на етапі введення.

Для перетворення зображень використовуються різні методи фільтрації, які можна умовно розділити на такі групи:

1. Зміна яскравості і контрастності зображень. При використанні цих методів перетворення міняються характеристики яскравості зображення, що відбивається на гістограмі яскравості по зображенню.

2. Фільтри вирівнювання, що забезпечують вирівнювання зображень з погляду яскравості і кольору, що необхідне в тих випадках, коли є дефекти, наприклад, освітлювальної системи, що виражаються в тому, що фон зображень стає нерівномірним.

3. Фільтри згладжування, що забезпечують очищення зображень від шумів.

4. Фільтри деталізації, що забезпечують перетворення при межі (фазі), що може виражатися (залежно від застосованого фільтру) в посиленні різкості, виділенні меж об'єктів (фаз), деталізації об'єктів і т.д.

Проведення вимірювань.

Тільки після того, як об'єкти, що нас цікавлять, виділені, тобто тільки тоді, коли аналізатор зображень "знає", що треба вважати об'єктами, стають можливими їх вимірювання.

Вимірювання, здійснювані за допомогою аналізатора, умовно можна розділити на ручні (лінійних і кутових параметрів, підрахунок об'єктів) і автоматичні.

Для проведення ручних вимірювань не потрібно виділяти об'єкти зображення. Наприклад, вимірюючи лінійні розміри об'єкту або структури, користувач системи вказує на зображенні початкову і кінцеву точку відрізання прямої або кривої лінії, отримуючи в таблиці або безпосередньо на зображенні інформацію про довжину відрізання.

Найбільш цікавими для фахівця, що використовує аналізатор зображень, є автоматичні вимірювання об'єктів або фаз, виділених за яскравістю, кольором або особливостям текстур. Сучасний аналізатор дозволяє отримати точну кількісну інформацію про десятки і сотні об'єктів зображення за частки секунди. Вимірювані параметри можуть бути згруповані таким чином:

1. площі (площа і периметр)

2. розміру (діаметр, хорда, габарит, довжина, ширина і ін.)

3. форми (чинник форми, округлість, подовжена і ін.)

4. положення і орієнтації об'єктів (координати X і Y, напрям і ін.)

5. денситометричні або оптичні (яскравість, оптична щільність і ін.)

 

Збереження

Досягнення комп'ютерної техніки зробили можливим зберігання великої кількості цифрових зображень, навіть якщо для цього необхідні великі об'єми пам'яті. Цифрове зображення можна записувати на магнітному та оптичному диску, або магнітній стрічці. Для зменшення необхідних розмірів сховищ цифрові зображення зазвичай стискають.

В растрових файлах стискаються тільки дані зображення, а заголовок і решта даних (таблиця кольорів, кінцівка і т.п.) завжди залишаються нестисненими (вони, як правило, займають незначну частину растрового файлу). Стискання інформації здійснює програма-компресор, а відновлення – програма-декомпресор.

Більшість алгоритмів стискання забезпечують кодування без втрат, коли дані при розпаковуванні повністю відновлюються. Методи кодування з втратами передбачають відкидання деяких даних зображення для досягнення кращої міри стискання, ніж за методами без втрат. При цьому важливо, щоб втрата деякої частини даних була прийнятною або навіть доцільною. Найбільш поширеними алгоритмами стискання даних є групове кодування (RLE), алгоритм Лемпела-Зіва-Велча (LZW), кодування CCITT (Хафмена), технологія JPEG, алгоритм ART, алгоритми фрактального стискання зображень.

Для зберігання зображень в комп’ютерній графіці використовують декілька десятків форматів файлів.

Формат GIF (розширення імені файлу .GIF). GIF (Graphics Interchange Format – формат взаємообміну графікою) є растровим форматом і розроблявся для мереж з низькими швидкостями передачі даних. Він став першим графічним форматом, що підтримується Web. GIF здатен ефективно стискати графічні дані, використовуючи алгоритм LZW, який належить до алгоритмів стискання без втрат. При застосуванні цього алгоритму динамічно створюється таблиця перетворення стрічок: повторюваним послідовностям символів ставляться у відповідність кодові фрази, які мають менший розмір, ніж самі дані. Надалі у всьому зображенні використовуються вже створені ключові фрази. Так як кодові фрази мають менший розмір, ніж зразки даних, відбувається стискання. Анімаційні файли GIF дозволяють в одному файлі зберігати декілька зображень, які відтворюються послідовно.

Наприклад, якщо частина зображення представлена числами 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, то послідовності 1, 2, 3, 4, 5 ставиться у відповідність код 1. Після цього описаний вище фрагмент представляється послідовністю 1, 1, 1, що дозволяє зекономити пам’ять. Правила кодування містяться в хеш-таблиці, яка приєднується до зображення. З допомогою хеш-таблиці програма декодування може коректно відновити зображення

Формат JPEG (розширення імені файлу .JPG). JPEG (Joint Photographic Experts Group - об'єднана група експертів по фотографії) призначений для зменшення розмірів файлів растрових зображень, що мають плавні переходи кольорових тонів і відтінків. Дозволяє регулювати співвідношення між мірою стискання файлу і якістю зображення. JPEG стискує зображення, зберігаючи його повну чорно-білу версію і більшу частину колірної інформації. Так як зберігається не вся колірна інформація, JPEG є форматом із втратами, що проявляється, особливо в сильно стиснених файлах, в вигляді розмитого або випадкового розподілення пікселів. На відміну від алгоритму стискання GIF, який аналізує файли по рядках, JPEG розбиває зображення на області близьких кольорів. Схема JPEG заснована на відкиданні інформації, яку важко помітити візуально. Невеликі зміни кольору погано розпізнаються оком людини, а от незначні зміни інтенсивності (світліше чи темніше) - краще. Виходячи з цього, кодування з втратами JPEG прагне до дбайливого поводження з напівтоновою частиною зображення, але більш вільно поводиться з кольором. При цьому анімація, чорно-білі ілюстрації і документи, а також

© 2013 wikipage.com.ua - Дякуємо за посилання на wikipage.com.ua | Контакти