Читальный зал

Цифровые микроскопы,
видеокамеры для микроскопии,
программное обеспечение

Тел. +7 (921) 757-8319

  Читальный зал >> Компьютерный анализ изображений - 7
 
Главная
Новости
Оборудование
Программы
Скачать
О компании
Карта сайта
Контакт
Читальный зал
 
Компьютерный анализ изображений - 7

 

Выделение объектов

В начало темы

Выделение объектов
Для того, чтобы получать количественную информацию по объектам изображения с помощью анализатора, необходимым условием является их выделение относительно фона или посторонних элементов. Выделение, распознавание объектов изображения - наиболее критический этап обработки изображения, являющийся залогом выполнения анализатором своей задачи.

Стандартные методы выделения объектов включают:

  • Выделение по яркости,
  • Выделение по цвету,
  • Выделение по текстурным признакам,
  • Ручное выделение.
Наиболее простым и часто использующимся методом выделения объектов является выделение по яркостным характеристикам. При использовании этого метода выделения объектов или фаз производится выбор всех точек изображения, попадающих в определенный интервал яркости. Такой отбор осуществляется по гистограмме яркости для данного изображения. Оцифрованное изображение представляет собой набор точек, яркость которых (для 8ми битных изображений) лежит в интервале от 0 (абсолютно черный цвет) до 255 (абсолютно белый). Гистограмма яркости изображения показывает процентное содержание точек определенной яркости. Выделение объектов по яркости обычно производится методом установки пороговых значений яркости, и все точки изображения, лежащие в пределах данных значений, будут выделены на изображении как маски объектов, которые и будут затем измеряться.

Выделение объектов по цвету производится с использованием цветовых моделей, оно по характерусвоему является более сложным, чем простое выделение по яркости, но позволяет добиться лучших результатов в тех случаях, когда объекты с одинаковыми яркостными характеристиками отличаются по цвету. В современных анализаторах изображений выделение объектов изображения по цвету реализуется с использованием метода обучения, когда пользователь системы указывает участки изображения, которые необходимо выделять. Обученная таким образом система на следующем изображении будет автоматически выделять объекты, соответствующие по цвету указанным участкам.

Выделение по текстурным особенностям наиболее близко по сути тем механизмам дискриминации объектов, которые использует человеческий мозг при их распознавании. Этот принцип состоит в опознании объекта или фазы не по яркости или цветовым характеристикам, а по внешним признакам или текстурным особенностям. Это относится к таким ситуациям, когда необходимо выделить слой (участок) с ориентированной структурой внутри однородной структуры, которая не отличается от слоя ни по яркости, ни по цвету, но отличается исключительно по внешнему виду. Этот способ выделения наиболее сложен для реализации, и далеко не все существующие в настоящее время анализаторы изображений способны решать задачу выделения по текстурным признакам.

И, наконец, ручное выделение объектов или фаз используется в тех случаях, когда их не удается выделить ни одним из описанных способов. При ручном выделении основным действующим лицом становится пользователь системы, который указывает ей, что считать объектом, а что - нет.

 

 
Главная|Новости|Оборудование|Программы|Скачать|О компании|Карта сайта|Контакт|Читальный зал
 
Контакт: АКОНД
Тел.: +7-921-7578319
email: info@akond.ru
Copyright © 2006 - 2017, Akond
Сайт разработан Memento Graphics