Обработка изображений — любая форма обработки информации , для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например, видео.

История

Ещё в середине XX века обработка изображений была по большей части аналоговой и выполнялась оптическими устройствами. Подобные оптические методы до сих пор важны, в таких областях как, например, голография . Тем не менее, с резким ростом производительности компьютеров, эти методы всё в большей мере вытеснялись методами цифровой обработки изображений. Методы цифровой обработки изображений обычно являются более точными, надёжными, гибкими и простыми в реализации, нежели аналоговые методы. В цифровой обработке изображений широко применяется специализированное оборудование, такое как процессоры с конвейерной обработкой инструкций и многопроцессорные системы. В особенной мере это касается систем обработки видео. Обработка изображений выполняется также с помощью программных средств компьютерной математики, например, MATLAB, Mathcad, Maple, Mathematica и др. Для этого в них используются как базовые средства, так и пакеты расширения Image Processing.

Большинство методов обработки одномерных сигналов (например, медианный фильтр ) применимо и к двухмерным сигналам, которыми являются изображения. Некоторые из этих одномерных методов значительно усложняются с переходом к двухмерному сигналу. Обработка изображений вносит сюда несколько новых понятий, таких как связность и , которые имеют смысл только для двухмерных сигналов. В обработке сигналов широко используются преобразование Фурье , а также вейвлет-преобразование и фильтр Габора . Обработку изображений разделяют на обработку в пространственной области (преобразование яркости, гамма коррекция и т. д.) и частотной (преобразование Фурье, и т. д.). Преобразование Фурье дискретной функции (изображения) пространственных координат является периодическим по пространственным частотам с периодом 2pi.

Обработка изображений для воспроизведения

Типичные задачи

• Геометрические преобразования, такие как вращение и масштабирование .
• Цветовая коррекция : изменение яркости и контраста , квантование цвета, преобразование в другое цветовое пространство .
• Сравнение двух и более изображений. Как частный случай — нахождение корреляции между изображением и образцом, например, в детекторе банкнот.
• Комбинирование изображений различными способами.
• Интерполяция и сглаживание .
• Разделение изображения на области ( сегментация изображений ), например, для упрощения передачи каналами связи .
• Редактирование и ретуширование .
• Расширение динамического диапазона путём комбинирования изображений с разной экспозицией (HDR).
• Компенсация потери резкости, например, путём нерезкого маскирования .

Обработка изображений в прикладных и научных целях

Типичные задачи

• Распознавание текста
• Обработка спутниковых снимков
• Машинное зрение
• Обработка данных для выделения различных характеристик
• Обработка изображений в медицине
• Идентификация личности ( по лицу , радужке, дактилоскопическим данным )
• Автоматическое управление автомобилями
• Определение формы интересующего нас объекта
• Определение перемещения объекта
• Наложение фильтров
• Обработка изображений в целях охраны (камеры видеонаблюдения)

См. также

• Редактирование изображений
• Алгоритм сбалансированного порогового отсечения гистограммы

Примечания

Литература

• Потапов А. А., Пахомов А. А., Никитин С. А., Гуляев Ю. В. , Новейшие методы обработки изображений. — M.: Физматлит, 2008. — 496 с. ISBN 978-5-9221-0841-6
• К. Айсманн, У. Палмер, Ретуширование и обработка изображений в Photoshop, 3-е издание. M: Вильямс, 2008. — 560 с. ISBN 978-5-8459-1078-3
• Степаненко О. С. , Сканеры и сканирование. Краткое руководство. — M.: Диалектика, 2005. — 288 с. ISBN 5-8459-0617-2
• Д. В. Иванов, А. А. Хропов, Е. П. Кузьмин, А. С. Карпов, В. С. Лемпицкий , , 2007. Учебное пособие.
• Дьяконов В. П. , MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/ Работа с изображениями и видеопотоками. — M.: СОЛОН-Пресс, 2010. — 400 с. ISBN 5-98003-205-2
• Гонсалес Р., Вудс Р. , Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005, 2006. — 1072 с. ISBN 5-94836-028-8
• Слюсар В. И. Методы передачи изображений сверхвысокой четкости. //Первая миля. Last mile. — 2019, № 2. — С. 46 — 61.

Ссылки

• (экспертная система предметно-независимого распознавания образов)