Anliza și Prelucrarea Imaginilor

Introducere

Prelucrarea de imagini este un domeniu care îsi pastreaza dinamismul în ciuda trecerii anilor. Dezvoltarile tehnologice au facilitat accesul unui numar tot mai mare de oameni la aceasta ramura fascinanta a imagisticii computerizate.

Sursa de provenienta a imaginilor poate fi un dispozitiv de achizitie (camera video, scanner, captor radar), dar poate fi la fel de bine si o ecuatie matematica, un ansamblu de date statistice etc.

Exista doua motive principale pentru care se apeleaza la procesarea imaginilor:

- îmbunatatirea calitatii unei imagini având drept scop o mai buna vizualizare pentru un operator uman. Aceasta poate însemna: reducerea zgomotului si a altor defecte care pot fi prezente în imagine (datorate, de exemplu, dispozitivului de achizitie), evidentierea unor zone de interes prin modificare a luminozitatii, a contrastului, accentuarea muchiilor etc.;

- extragerea de informatii dintr-o imagine, informatii care pot reprezenta intrarea pentru un sistem automat de recunoastere si clasificare. Aceste informatii pot fi: diferite distante si relatii dintre obiectele prezente în imagine, momente statistice, parametri geometrici (arie, perimetru, circularitate), coeficienti Fourier etc.

Exemple clasice de aplicatii pentru procesarea imaginilor (si recunoasterea formelor) includ: recunoasterea caracterelor, recunoasterea amprentelor, prelucrarea imaginilor medicale, a imaginilor satelit etc.

Într-un sens cât mai general, o imagine este o descriere a variatiei unui parametru pe o suprafata. De exemplu, imaginile sunt rezultatul variatiei intensitatii luminii întrun plan bidimensional. Dar acest parametru nu este singurul folosit; de exemplu o imagine poate fi generata de temperatura unui circuit integrat, emisiile de radiatii (cu diverse lungimi de unda) ale unor galaxii etc. Însa aceste tipuri de imagine sunt,de obicei, convertite în imagini clasice (prin pseudocolorare de exemplu) pentru ca operatorul uman sa poate face o evaluare vizuala a variatiei unor parametrii.

O imagine este deci un semnal bidimensional; prin urmare prelucrarea imaginilor poate fi considerata si o ramura a prelucrarii digitale de semnal (care mai include prelucrearea audio, telecomunicatii etc.).

Dupa cum s-a mentionat anterior, prelucrarea de imagine si în genereal preducrarea digitala a semnalelor presupune un consum relativ mare de resurse de calcul si memorie. Implementarea algoritmilor specifici se poate face pe sisteme clasice (PC-uri, evolutia microprocesoarelor ofera puterea de calcul necesara), dar pentru sistemele dedicate, de timp real, se folosesc în general procesoare dedicate numite procesoare digitale de semnal (DSP = Digital Signal Processing). Aceste tipuri de procesoare au implementate hardware diverse optimizari si paralelisme pentru a oferi puterea de calcul necesara (de obieci la frecvente mult mai mici decât microprocesoarele clasice); evident ele presupun si un consum mai mic de energie fata de microprocesoare.

Prelucrarea imaginilor include sau este legata mai multe discipline:

- preluarea, compresia si stocarea imaginilor;

- restaurarea si ameliorarea imaginilor prin corectii ajustari de contrast, filtrarea zgomotului etc;

- fotogrammetrie, adica masuratori ale unor obiecte, fenomene imagini;

- recunoasterea formelor (vederea artificiala)

Inteligenta artificiala si prelucrearea imaginilor sunt domenii ce se întrepatrund. Un numar important din algoritmii performanti folositi la prelucrarea imaginilor utilizeaza metode si tehnici din domeniul inteligentei artificiale, cum ar fi: retele neuronale, logica fuzzy. Pe de alta parte, inteligenta artificiala presupune proiectarea si construirea de sisteme capabile sa realizeze functii ale intelectului uman: