Авторы: Журба Антон Владимирович, Соколов Александр Олегович

Рубрика: Физика

Опубликовано в Молодой учёный №15 (119) август-1 2016 г.

Дата публикации: 26.07.2016

Статья просмотрена: 21 раз

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.
Основные термины (генерируются автоматически): повышения резкости, резкости цифровых изображений, повышения резкости цифровых, резкости рентгеновских снимков, Цифровое изображение, рентгеновских снимков объектов, снимков объектов технических, Повышение резкости, объектов технических систем, Повышение резкости изображений, вектора градиента, производная должна, методы повышения резкости, увеличения резкости рентгеновских, фильтров повышения резкости, модуль вектора, повышения резкости рентгеновских, цель повышения резкости, второго порядков, производных разных.

Ключевые слова

цифровые изображения, фильтр Собела, фильтр Лапласа

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle
Задать вопрос