1.1.4. Обоснование состава автоматизируемых задач
Реализация системы ААПСИ позволит интегрировать в едином интерфейсе все этапы обработки изображений:
1) создание, изменение, выбор фильтра для сканирования изображения;
2) фильтрация изображения и выделение осевых линий посредством обработки центроидным фильтром;
3) обработка изображения кольцевым фильтром, вычисление кривизны структурных элементов изображения методом центроидной релаксации;
4) выявление узлов и сегментов структурных элементов изображения;
5) эффективное представление сегментов линий и непрерывных кривых посредством цепного кодирования;
6) визуализация полученных при обработке изображений данных, установление порога отсечения;
Как уже было указано во введении, модели представления изображений в ЭВМ можно разделить на два типа: растровые и векторные. Работа с растровыми и векторными моделями изображений реализована во многих программных продуктах.
Microsoft Paint
Простейший редактор растровых изображений, входящий в состав стандартной поставки ОС Microsoft Windows. Основные возможности:
– проведение прямых и кривых линий различной толщины и цвета;
– использование кистей различной формы, ширины и цвета;
– построение различных фигур: прямоугольников, многоугольников, овалов, эллипсов - закрашенных и не закрашенных;
– помещение текста на рисунок;
– использование преобразований: поворотов, отражений, растяжений и наклона;
– возможность перевода рисунка из цветной в черно-белую палитру посредством простейшего преобразования.
– Недостатки:
– отсутствуют средства по улучшению качества изображения, подавлению шумов;
– нет возможности сохранения объектной структуры изображения. Все изменения становятся частью растра, которую впоследствии сложно корректировать.
Продукт предназначен для простейшей обработки изображений, в которых отсутствуют искажения (например, полученных или создаваемых искусственным путем).
Adobe Photoshop
Профессиональный редактор растровых изображений. Основные возможности:
– контроль цвета и тона компонент изображения: возможность подбора палитры, замены цветов, поддержка 32-битного цвета (прозрачности), возможность построения гистограмм распределения цвета;
– интеллектуальное редактирование изображений: инструменты контекстной коррекции растра, позволяющие достичь фотореалистичности;
– широкий набор фильтров, позволяющих модифицировать и улучшить изображение;
– возможность создания многих независимых слоев в одном изображении.
Продукт предназначен для профессионального редактирования фотографических изображений, имеет мощный набор инструментов для улучшения их качества. В меньшей степени подходит для обработки искусственных изображений. Интерфейс обладает некоторой когнитивностью, которая, однако, ограничена сферой применения растровой модели/11/.
Corel Draw
Программный продукт, предназначенный для создания и обработки изображений в векторной модели. Основные возможности:
– объектность и структурность, свойственные векторной модели, позволяют добиться большого удобства при создании и изменении изображений;
– поддержка импорта и экспорта в большое количество форматов, в том числе и преобразования в растр;
– возможность рисования линий, фигур, текста.
Недостатки:
– невозможность импорта растровых изображений, полученных сканометрически;
– сложность в контроле цвета – практически невозможно добиться, чтобы цвета в экспортированном растровом изображении совпадали со стандартной палитрой.
Программный продукт предназначен главным образом для создания, а не модификации существующих изображений/12/.
Consistance Software Spotlight
Гибридный редактор. Основные возможности:
– изображение состоит из растра, на который наложены структурные элементы, это позволяет редактировать растровые изображения так же легко, как и векторные;
– векторизация сканированных изображений в полуавтоматическом и автоматическом режимах;
– возможность работы с цветными и монохромными входными растрами, наличие инструментов и фильтров, улучшающих изображение;
– инструменты автокоррекции векторных структур.
Среди недостатков программного продукта можно упомянуть:
– недостаточная эффективность фильтров, производящих редукцию цвета (уменьшение количества цветов);
– недостаточная эффективность инструментов по разделению цветов (уменьшение цветовых компонент до одной тоно-цветовой шкалы)/13/.
Spotlight является уникальным продуктом, который отлично справляется с обработкой искусственно созданных изображений. Однако он представляет ограниченные возможности при работе с цветными изображениями.
Список программных продуктов, безусловно, может быть расширен, но все же самые характерные и популярные разработки в него включены.
Среди программных продуктов, посвященных обработке искусственных изображений, можно проследить несколько тенденций:
– растровые изображения легко получать сканометрически, однако сложно редактировать;
– векторные изображения гораздо проще редактировать, при этом сложен процесс их получения из реального мира;
– программные продукты, объединяющие два подхода, недостаточно хорошо и эффективно справляются со структурным анализом изображений. Допускают много ошибок, на исправление которых уходит почти столько же времени, сколько потребуется для анализа изображения вручную.
В связи с указанными особенностями существующих программных средств актуальной является разработка системы, реализующей структурный анализ изображения посредством преобразования из растровой формы в векторный вид с целью осуществления фильтрации изображения, определения геометрических характеристик элементов и передачей потока информации с минимальными затратами. Эту задачу решает система ААПСИ.
1.3. Основные требования к системе
1.3.1. Основные цели создания системы и критерии эффективности ее функционирования
Создание системы автоматизированного анализа пространственной структуры изображений позволит получить новую возможность по подготовке цифровых изображений к распознаванию, разработать инструмент для получения структурных описаний изображений.
Для оценки эффективности работы системы ААПСИ можно использовать структурную целостность исходных и получаемых на выходе изображений.
1.3.2. Функциональное назначение системы
Автоматизация процесса анализа пространственной структуры изображений подразумевает реализацию в системе определенных средств и функций. Следует выделить ряд функциональных особенностей, которыми должна обладать система ААПСИ:
– возможность автоматического и ручного построения, а также изменения уже созданных фильтров для обработки изображений;
– фильтрация изображения от шумов и различных искажений;
– выделение осевых линий структурных элементов изображения;
– автоматизированный анализ кривизны структурных элементов изображения;
– выявление сегментов и узлов структурных элементов изображения;
– кодирование структурных элементов изображения цепным и дифференциальным цепным кодом;
– сжатие изображения для более компактного хранения с последующей возможностью извлечения;
– визуализация полученных результатов работы с возможностью их сохранения.
1.3.3. Особенности системы и условия ее эксплуатации
Система ААПСИ предназначена для работы с цифровыми монохромными изображениями, полученными посредством сканирования или растровых редакторов. Для получения приемлемого качества при сканировании необходимо разрешение сканера минимум 600 dpi (точек на дюйм). Полученные таким образом изображения имеют размер порядка нескольких мегапикселей и должны сохраняться в формате без сжатия, чтобы избежать искажений. Изображение должно быть в формате GreyScale (цвета от белого до черного, промежуточные – оттенки серого). Таким образом, объем графической информации, обрабатываемый системой, достаточно велик и составляет десятки мегабайт. Эти особенности накладывают ограничения на использование непроизводительных и медленных алгоритмов.
1.3.4. Требования к функциональной структуре
Построение системы автоматизированного анализа пространственной структуры изображений предполагает модульную структуру. Общий интерфейс и возможность доступа ко всем модулям в составе системы должна обеспечивать оболочка. Из оболочки системы ААПСИ вызываются следующие модули: подсистема формирования центроидных фильтров, подсистема центроидной фильтрации, подсистема центроидной релаксации, подсистема сегментации, подсистема цепного кодирования, подсистема визуализации данных. Обмен данными между подсистемами происходит посредством файлов.