Prelucrarea Imaginilor

1.Generalităţi

Prelucrarea (digitală) a imaginilor reprezintă un domeniu foarte larg, de sine stătător. Acest domeniu are la baza o teorie matematică riguroasă, bine pusă la punct, dar în general implementările pe diverse maşini de calcul sunt destul de mari consumatoare de resurse (putere de calcul, memorie), în special dacă ne referim la utilizarea în timp real a informaţiilor extrase din imagini. Totuşi, înainte de a continua trebuie specificat ce este imagine.

Într-un sens cât mai general, o imagine este o descriere a variaţiei unui parametru pe o suprafaţă. De exemplu, imaginile (în sensul clasic) sunt rezultatul variaţiei intensităţii luminii întrun plan bidimensional. Dar acest parametru nu este singurul folosit; de exemplu o imagine poate fi generată de temperatura unui circuit integrat, emisiile de radiaţii (cu diverse lungimi de undă) ale unor galaxii etc. Însă aceste tipuri de imagine sunt,de obicei, convertite în imagini clasice (prin pseudocolorare de exemplu) pentru ca operatorul uman să poate face o evaluare vizuală a variaţiei unor parametrii. Din aceste considerente, pe parcursul lucrării toate referirile se vor face la imagini în sensul clasic.

O imagine este deci un semnal bidimensional; prin urmare prelucrarea imaginilor poate fi considerată şi o ramură a prelucrării digitale de semnal (care mai include prelucrearea audio, telecomunicaţii etc.). După cum s-a menţionat anterior, prelucrarea de imagine şi în genereal preducrarea digitală a semnalelor presupune un consum relativ mare de resurse de calcul şi memorie. Implementarea algoritmilor specifici se poate face pe sisteme clasice (PC-uri, evoluţia microprocesoarelor oferă puterea de calcul necesară), 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 optimizări si paralelisme pentru a oferi puterea de calcul necesară (de obieci la frecvenţe mult mai mici decât microprocesoarele clasice); evident ele presupun si un consum mai mic de energie faţă de microprocesoare.

Prelucrarea imaginilor include sau este legată mai multe discipline:

- preluarea, compresia şi stocarea imaginilor;

- restaurarea şi ameliorarea imaginilor prin corecţii geometrice, radiometrice, ajustări

de contrast, filtrarea zgomotului etc;

- fotogrammetrie, adică măsurători ale unor obiecte, fenomene făcute pe baza unor

imagini;

- recunoaşterea formelor (pattern matching, shape recognition, face recognition);

- vederea artificială (computer vision, robot vision);

- inteligenţa artificială;

- sinteza de imagini, imagini generate de calculator;

Inteligenţa artificială şi prelucrearea imaginilor sunt domenii ce se întrepătrund. Un număr important din algoritmii performanţi folosiţi la prelucrarea imaginilor utilizează metode şi tehnici din domeniul inteligenţei artificiale, cum ar fi: reţele neuronale, logica fuzzy. Pe de altă parte, inteligenţa artificială presupune proiectarea şi construirea de sisteme capabile să realizeze funcţii ale intelectului uman: învăţarea prin experienţă, înţelegerea limbajului natural, utilizarea unui raţionament pentru rezolvarea unor probleme sau luarea unor decizii. Toate aceste presupun însă şi acumularea unei anume cantităţi de informaţie (baza de cunoştinţe, informaţii din mediu etc.). Această informaţie este preluată de sistemele inteligente prin sensori şi crează o imagine a mediului în momentul preluării datelor (snapshot). Din imaginea astfel obţinută trebuie extrase informaţiile utile. Toate acestea ţin de domeniul vederii artificiale (Computer Vision, Robot Vision); este o disciplină comună atât prelucrării de imagine cât şi inteligenţei artificiale şi încearcă să răspundă la următoarele întrebări:

- ce informaţie trebuie extrasă din imaginile preluate?

- cum poate fi extrasă aceasta informaţie?

- cum se reprezintă aceasta?

- cum poate fi utilizază pentru atingerea unui scop anume?

Domeniul prelucrării de imagini este unul dinamic; el a fost foarte bine sintetizat de către Theo Pavlidis într-una din lucrările sale:

O structură genereală a unui sistem de vedere artificială este descrisă în figura de mai jos:

2. Achiziţia imaginilor. Probleme ce pot apare

Imaginile sunt formate prin înregistrarea de câtre un senzor a radiaţiei ce reacţionează cu un obiect fizic. Astfel imaginile sunt de mai multe tipuri, cum ar fi: fotografie (lumina reflectată), distanţe, imagini în infraroşu. Un sistem (digital) de achiziţie a imaginilor se compune din:

- un sistem optic (lentile, diafragmă);

- un senzorul propriu-zis (CCD de obicei);

- un eventual etaj de amplificare şi filtrare a semnalului de la senzor (informaţia

este încă analogică);

- un convertor analog-numeric.

Toate aceste subsisteme influenţează direct imaginea achiziţionaţă în sensul că pot introduce diverse tipuri de distorsiuni. Un element foarte important în sistemul de achiziţie a imaginii este subsistemul optic (parametri: tipul lentilelor, distanţa focală, adâncimea de câmp): un sistem optic greşit proiectat sau utilizat duce la obţinera unor informaţii eronate.

Unele din aceste erori pot fi însă corectate ulterior în blocul de preprocesare (corecţii geometrice, ajustări de contrast). Caracteristica ieşirii senzorului are foma din figura de mai jos: