Библиографическое описание:

Журба А. В., Соколов А. О. Исследование способов увеличения резкости рентгеновских снимков объектов технических систем // Молодой ученый. — 2016. — №15. — С. 21-25.



В представленной работе исследуются различные методы повышения резкости цифровых изображений.

Ключевые слова: цифровые изображения, фильтр Собела, фильтр Лапласа

В современном мире визуальное восприятие является одним из основных источников получения информации человеком. Таким образом, многие отрасли, имеющие непосредственное отношение к получению, обработке, хранению и передаче информации ориентируются на то, чтобы она представлялась в виде изображений. Особое значения улучшение и коррекция изображения принимает при неразрушающем контроле и медицинской диагностике, а также научных исследованиях, проводимых различными рентгеновскими методами. По этой причине возникает инженерная задача по улучшению качества изображений для визуального восприятия и для оценки изображений техническими средствами. В настоящее время с этой задачей можно справиться только с использованием цифровых методов обработки.

1. Цифровое изображение в современном мире.

Цифровое изображение — это представление информации в виде функции двух переменных f(x, y), где x и y — пространственные координаты на плоскости, а сама функция определяет интенсивность или градацию серого в этой точке. Они состоят из конечного числа элементов, которые называются пикселями. Цифровое изображение удобно для хранения, передачи, преобразования по сравнению с аналоговыми изображениями и несет за собой большой информационный поток [1].

Для получения цифровых изображений используются фоточувствительные элементы. Самым простейшим устройством для регистрации уровня освещенности является фотодиод, сигнал на выходе которого, пропорционален уровню освещенности чувствительной области в данный момент. На аналогичном принципе строятся все приборы с зарядовой связью (ПЗС), так как каждый элемент ПЗС-матрицы представляет собой фоточувствительный элемент. Обычно для этого используются МДП конденсаторы, которые накапливают заряд и после с помощью управляющего потенциала заряд постепенно перетекает в соседние элементы ПЗС-матрицы.

2. Основы фильтров повышения резкости цифровых изображений.

Главная цель повышения резкости заключается в подчеркивании мелких деталей изображения или улучшении тех деталей, которые оказались расфокусированы вследствие неудовлетворительного качества съемки. Повышение резкости изображений используется в различных отраслях человеческой деятельности.

Повышение резкости достигается за счет пространственного дифференцирования. Дифференцирование усиливает перепады и другие разрывы и не выделяет области с медленными изменениями уровней яркости.

Производные дискретной функции определяются в терминах разностей. Первая производная должна быть: равной нулю на участках с неизменной яркостью; в остальных случаях она имеет ненулевое значение. Аналогично вторая производная должна быть: неравной нулю в начале и в конце ступеньки или склонах яркости; в остальных случаях принимает нулевое значение.

Производная первого порядка одномерной функции f(x) определяется как разность яркостей соседних пикселей:

(1)

Аналогично, вторая производная определяется как разность соседних значений первой производной:

(2)

Для выделения сходства или различия между производными первого и второго порядков, рассмотрим пример на рисунке 1.

Рис. 1. Нахождение производных разных первого и второго порядков

На рисунке показана упрощенная дискретная схема профиля, содержащая минимальное количество точек, требуемое для анализа поведения первой и второй производных вблизи отдельной точки, линии, склона и контура объекта.

Рассмотрим поведение производных разных порядков при движении по горизонтальной оси изображения слева направо. Видно, что первая производная дает в результате «толстые» контуры, а вторая — значительно более тонкие. На отдельной точке отклик второй производной получается большим, поэтому она является более действенной для этой задачи.

Рассмотрим изотропные фильтры — эти фильтры инвариантные к повороту, т. е. при повороте изображения и последующее применение фильтра дает тот же результат, что и применение фильтра с последующим поворотом.

Простейшим изотропным оператором, который основан на производных, является лапласиан (оператор Лапласа), определяющийся как:

(3)

Для его записи в дискретном виде используют частные производные:

(4)

(5)

тогда лапласиан равен:

(6)

Это уравнение может быть реализовано с помощью маски, которая представлена на рисунке 2 (a), дающая результат, который изотропен для поворотов на углы, кратные 90°.

Рис. 2. Маски оператора Лапласа

Если используемая маска имела отрицательные центральные коэффициенты, тогда для повышения резкости, изображение-лапласиан следует вычитать, а не прибавлять.

В обработке изображений первые производные реализуются через модуль градиента, который определяется как вектор-столбец:

(7)

Модуль этого вектора равен:

(8)

Компоненты вектора градиента являются линейными операторами, но модуль вектора, очевидно, нет, поскольку он выражается через операции возведения в квадрат и извлечения квадратного корня. С другой стороны, частные производные в уравнении (7) не являются инвариантными к повороту (изотропными), но модуль вектора градиента таковым является.

Рис. 3. Маски фильтров, основанных на первой производной

Уравнение 8 реализуется при помощи масок, представленных на рисунке 3 и называется оператором Собела. Маска 3(а) предназначена для нахождения горизонтальных контуров, а маска 3(б) для нахождения вертикальных контуров.

Заключение.

Представленные в работе методы дали возможность повышения резкости рентгеновских снимков объектов технических систем, что позволило повысить информативность данного типа изображений.

Литература:

  1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1071 с.
  2. Миронов Д. А. Большая энциклопедия цифровой фотографии. М.: Эксмо, 2012. 328 с.
  3. Фисенко В. Т., Фисенко Т. Ю., Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. 192 с.
  4. JETCOM [электронный ресурс]. URL: http://www.jetcom.ru/produc-tion/file-formats (дата обращения: 19.04.2016).
  5. Торстен Б., Меллер, Эмиль Райф, Атлас рентгенологических укладок. М.: Медицинская литература, 2009. 512 с.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle