Анализ изображений проводится с целью извлечения из них значимой информации. Существует два типа анализа: качественный и количественный.
- Качественный – когда необходимо просто определить наличие некоторого объекта на изображении, или дать какую-то общую оценку изображению.
- Количественный – когда необходимо что-то сосчитать, найти долю чего-то на изображении.
Анализ изображений может проводиться двумя методами:
- Простой визуальный анализ — например, врач по рентгеновскому снимку понимает есть перелом, или нет;
- С помощью каких-то измерительных приспособлений — например, с помощью линейки измерить длину некоторого объекта на изображении.
С развитием компьютерных технологий появился цифровой анализ изображений – анализ с помощью компьютерных алгоритмов обработки цифровых изображений. Преимущество цифрового анализа над обычными методами очевидно – нет необходимости проводить измерения вручную. Особенно это актуально в области количественного анализа — например, когда надо посчитать площадь всех объектов и вывести их долю от общей площади. Именно такими исследованиями занимается компания АКСАЛИТ.
Анализ изображений проводится с целью извлечения из них значимой информации. Существует два типа анализа: качественный и количественный.
- Качественный – когда необходимо просто определить наличие некоторого объекта на изображении, или дать какую-то общую оценку изображению.
- Количественный – когда необходимо что-то сосчитать, найти долю чего-то на изображении.
Анализ изображений может проводиться двумя методами:
- Простой визуальный анализ — например, врач по рентгеновскому снимку понимает есть перелом, или нет;
- С помощью каких-то измерительных приспособлений — например, с помощью линейки измерить длину некоторого объекта на изображении.
С развитием компьютерных технологий появился цифровой анализ изображений – анализ с помощью компьютерных алгоритмов обработки цифровых изображений. Преимущество цифрового анализа над обычными методами очевидно – нет необходимости проводить измерения вручную. Особенно это актуально в области количественного анализа — например, когда надо посчитать площадь всех объектов и вывести их долю от общей площади. Именно такими исследованиями занимается компания АКСАЛИТ.
Сегментация — самая распространенная задача анализа изображений, полученных с помощью микроскоп. После разбивки изображения на сегменты, можно выяснить их количество и рассчитать наборы свойств. Такие как:
- Геометрические свойства – площадь, размеры, центр тяжести;
- Свойствa формы – прямоугольные, округлые, вытянутые, зигзагообразные;
- Свойства интенсивности – яркие, темные, средние;
- Свойства текстуры – характерные рисунки, повторяющиеся узоры, статистика областей.
Цифровая обработка изображений предполагает получение итогового изображения в результате выполнения ряда операций над исходным. В качестве операций обработки изображений применяются различные алгоритмы фильтрации, морфологические операции, изменение яркости/контрастности, цветовые преобразования, алгоритмы группировки пикселей, поиска контуров и другие более сложные алгоритмы.
Но самым распространенным вариантом сегментации по-прежнему остается самый простой. Это преобразование изображения к монохромному виду. В большинстве задач компьютерного зрения и трехмерной графики используются полноцветные изображения с несколькими цветовыми каналами. Для начала их необходимо преобразовать в полутоновый вид (градации серого, как на старой плёнке) с одним цветовым каналом. Затем устанавливают определенную границу яркости пикселей. Все пиксели, имеющие яркость выше порога, окрашивают в один цвет, а ниже в другой.
Рис.4. Сегментация горной породы в ПО AXALIT
Однако преобразование изображение в оттенки серого влечёт за собой изрядную потерю информации. Часто без этой информации невозможно провести анализ.
Цвет играет важную роль, так как обработка цветных изображений по сравнению с полутоновыми изображениями обладает более широким спектром подходов, методов и возможностей их решения. В настоящее время имеется большой набор аппаратных и программных возможностей по работе с цветными изображениями. По результатам, полученным при использовании AXALIT, можно получить полную статистику проведенных измерений, включающую в себя характеристики изучаемых объектов с изображения.
Анализ изображений в ИК-диапазоне
Говоря об анализе изображений, будет неправильно рассказать только о фотометрическом анализе. Он основан на видимом свете, но есть электромагнитные волны, не воспринимаемые человеческим глазом.
Существуют гиперспектральные камеры детектирования излучения и за его пределами – ультрафиолетового и инфракрасного, что дает возможность обрабатывать и эту информацию в задачах цифрового анализа изображений.
При освещении объектов источником света возникает отраженный свет, который и воспринимается датчиком камеры.
При этом можно фиксировать три основных фактора:
- Энергетический спектр, который дает распределение световой энергии по длинам волн;
- Отражательная способность поверхности объекта как результат отраженного света по отношению к падающему;
- Спектральная чувствительность датчика, на который падает отраженный свет.
