Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа

Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа

Глава 3. Автоматический способ анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа

Оптические способы исследования очень важны в развитии современной науки. Фото и позже телевидение, в дополнение к их большущему воздействию в нашей ежедневной жизни Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа позволяют следить, записывать и учить огромное количество увлекательных явлений. На данный момент нам доступны такие массивные средства исследовательских работ, как оптоволокно, оптоэлектрические устройства, дозволяющие оцифровывать оптическое изображение и обрабатывать это изображения на компьютере.


§ 3.1. Предмет Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа анализа


В истинной работе способ автоматической обработки изображения использован к экспериментальному материалу, приобретенному в аэростатном Российско-Японском опыте RUNJOB [23, 24]. При помощи разработанного способа анализа изображений были обработаны пленки экранного типа (SXF Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа) [51], которые находятся в первичном и мишенном блоках установки RUNJOB.

Размещение экранных пленок в камере показано на рис. 2 введения. Как было сказано выше, в задачку сенсора заходит разделение частиц 3-х типов: частиц проходящих сенсор Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа без взаимодействия, провзаимодействовавших частиц и малоэнергичных частиц, остановившихся в мишенном блоке. Измерение и анализ рассредотачивания пятен потемнения в рентгеновских пленках SXF первичного и мишенного блоках установки позволяют найти точки взаимодействия ядер галлактических лучей Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа.




Рис. 3.1. Размещение экранных пленок (SXF) и ядерных пленок (Em) в первичном и мишенном блоках установки.


Как будет показано ниже, плотность пятен в рентгеновских пленках очень высока и составляет ~200 пятен на см2, восстановление Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа пространственных положений следов ядер в объеме камеры и поиск точек взаимодействия ядер в мишенных слоях представляет задачку, которая может быть выполнена только с помощью современных вполне автоматических систем типа ПАВИКОМ [49, 50, 51].

Автоматическая обработка SXF Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа пленок состоит из 2-ух шагов: получения изображения пленки при помощи CCD-камеры (сканирования) и анализ этого изображения программкой определения пятен.


§ 3.2. Сканирование SXF пленок


Для обработки вершинного триггера нужно измерить координаты Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа пятен по всем слоям экранной пленки. Используя приобретенный таким макаром банк данных, дальше особая программка трекинга позволяет вернуть линии движения ядер, пересекающих камеру.

При ручном методе измерений координат оператор зрительно проводит фокусировку объектов и записывает Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа координаты. На стопроцентно автоматических установках, весь процесс измерений, включая анализ оптического изображения пятен, осуществляется в автоматическом режиме, т.е. без роли оператора. Такое автоматическое сканирование стало вероятным на измерительном Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа комплексе ПАВИКОМ, под управлением специальной программкой Scan.

Программка Scan делает две главные функции – запись изображения пленки, получаемого с микроскопа и управление механическим столом MICOS. Кроме работы в среде ПАВИКОМ программка имеет самостоятельное значение, главные Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа способности программки представлены в таблице 3.1. Внешний облик интерфейса программки показан на рис. 3.2. Программка Scan является узко специальной и нацелена для работы только с определенным типом аппаратного обеспечения, а конкретно - механическим столом Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа MICOS и системой ввода изображения VideoScan на базе CCD-камеры Sony ICX205IL либо Soling WAT-902A.

Таблица 3.1. Функции программки сканирования Scan.

управление режимами работы прецизионной механической системы MICOS

подача команд на перемещение Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа стола в заданную точку по 3 осям координат (X,Y,Z), в относительных либо абсолютных координатах стола, дискретность перемещения 0.001 мм

калибровка стола (производится один раз после включения MICOS)

вывод изображения c микроскопа на экран Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа в разных масштабах, - 25%, 50%, 100%, запись изображения в файл в форматах BMP и JPG

управление режимами работы CCD-камеры, установка экспозиции, коэффициента усиления (Sony ICX205IL); насыщенности, яркости, контрастности (Soling WAT-902A)

автоматическое выделение Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа пятен в поле кадра при помощи встроенного метода анализа изображения



Способности программки обхватывают широкий круг задач, связанных с автоматическим съемом изображения следов частиц в эмульсионных материалах. Определенная работа задается обилием характеристик, которые хранятся в конфигурационном Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа файле. Характеристики делятся на секции, описывающие режимы механической и оптической систем. Пример перечня характеристик представлен в таблице 3.2, описание отдельных пт будет приведено ниже.



Рис. 3.2 Интерфейс программки Scan. Вкладка видео характеристик.

Сначала работы Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа с программкой Scan требуется калибровка стола MICOS. При калибровке предметный столик выезжает в правый нижний угол стола и движется вверх до упора, тем система фиксирует свои последние положения по трём осям координат, также Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа задаются характеристики секции [Stage] из конфигурационного файла. Дальше следует настройка режима работы камеры, значения экспозиции и уровня усиления. Не плохое изображение должно отвечать двум требованиям: 1) отсутствие так именуемого блуминга Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа8; 2) высочайшая контрастность.


§ 3.3. Измерение поля зрения


Настроив картину, нужно измерить реальный размер поля зрения, т.е. найти какова ширина и высота рисунки в микронах. Понятно, что полный размер кадра в пикселях 1360×1024 (для камеры Sony при масштабе Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа 100 %). Независимо от масштаба рисунки на мониторе компьютера остается постоянным размер поля зрения, который «захватывает» объектив микроскопа.

Принцип измерения поля зрения последующий. Для 2-ух положений избранного объекта в поле кадра фиксируется его Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа координаты в системе координат стола [мм] и системе координат кадра [пиксели] (см. рис. 3.3).



Рис. 3.3. Измерение центра пятна при 2 положениях камеры над плёнкой.


Пусть в первом случае объект (а поточнее положение камеры) зафиксирован в Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа положении (X1 мм, Y1 мм) в системе стола; (a1,b1) – координаты объекта (пятна) в пикселях на картинке. Представим, мы переместили камеру и сейчас у нее новое положение (X2 мм, Y2 мм), изображение соответственно Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа сместилось и наш объект (пятно) переехал в положение (a2,b2). Эта ситуация проиллюстрирована на рис. 3.3. В данном случае размер 1 пикселя в мм определяется по формуле:

[мм], (3.1)

соответственно ширина W Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа и высота H кадра в мм:

[мм], [мм] (3.2)


Сейчас, зная масштаб выводимого на экран компьютера изображения, можно вычислить абсолютные координаты хоть какого объекта на картинке (в системе координат стола), также его размеры Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа в мм.



Рис. 3.4. Абсолютные координаты пятна в системе координат стола MICOS.


Для перевода координаты точки (в пикселях) на изображении в окне в координаты в системе координат стола воспользуемся формулой:

, (3.3)

где (X,Y) – координаты объекта в Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа системе координат стола, Xcam– координаты микроскопа над столом, (w,h) – поперечные размеры рисунки в пикселях (w=1360, h=1024 для камеры Sony), (W,H) – размеры кадра в мм, (a,b) – положение объекта на Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа картинке в пикселях. Необходимо направить внимание, что начало отсчета системы координат стола находится справа понизу (см. рис. 3.4).



Рис. 3.4. Положение системы координат пленки и системы координат стола MICOS. Показаны отступы при сканировании от Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа начала координат в системе Мicos – Xdeadband, Ydeadband. Edge1, Edge2 – правый нижний и левый нижний углы пленки, через их проходит ось абсцисс системы координат пленки.


§ 3.4. Система координат


Все измерения на MICOS проходят Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа в координатной системе стола, эту координатную систему нужно привязать к пленке. Систему координат пленки можно связать с положением углов, к примеру, положить начало отсчета в правый нижний угол (см. рис. 3.4). На рис. 3.4 показаны две системы Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа координат, система коорд. стола (0XY) и система координат плёнки (0xy), развёрнутая относительно 0XY. Потому что все измерения координат на установке происходят в системе координат стола MICOS, чтоб перевести их в пользовательскую Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа систему координат, произведём вычисления:

(3.4)

- угол поворота плёнки относительно системы координат стола,

, (3.5)

где (x,y) – координаты объекта в системе координат плёнки; (X,Y) – координаты в системе стола MICOS; Edge1 (X1X2) и Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа Edge2 (X2,Y2) –координаты правого и левого краев пленки. Правый нижний угол Edge1 задаёт точку начала координат на плёнке (см. рис. 3.4), угол Edge2 – вспомогательный, он служит для того, чтоб вычислить поворот плёнки Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа относительно системы координат стола.


§ 2.5. Сшивка системы координат


Общая система координат для всех 13 пленок строится по специально отобранным опорным трекам непровзаимодействовавших частиц. Такие треки ищутся в автоматическом режиме до шага массовых измерений. По отысканным Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа опорным трекам делается процедура «сшивки» слоев камеры, которая вычисляет относительные сдвиги и повороты пленок камеры относительно друг дружку, устанавливая их в единой системе координат. Сшивка камеры подобна процедуре изложенной в Главе 1 для пленок ядерной Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа эмульсии. Употребляется та же программка Plotter.


§ 3.6. Автоматическое сканирование


Автоматическое сканирование самый ответственный шаг работы с программкой, его предваряют измерение поля зрения, привязка системы координат по углам. В процессе автоматического сканирования столом управляет Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа программка, так что микроскоп поочередно шаг за шагом фотографирует поверхность плёнки, сканирует (от англ. scan). Фото участков плёнки программка записывает на диск, размер фото при масштабе рисунки 1360×1024 (камера Sony) пикселя порядка 220 Кб Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа. Во время сканирования программка может также создавать анализ изображения при помощи встроенного метода выделения пятен (подробнее об методе в § 3.8).

Опции характеристик сканирования находятся в секции [Scan] конфигурационного файла. Полный список характеристик для Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа сканирования приведен в таблице 3.2.

Таблица 3.2. Настройка режима сканирования.



параметр

1

координаты углов Edge1 и Edge2 (привязка системы координат плёнки)

2

размер поля зрения View [мм]

3

масштаб изображения Zoom 100% (1360x1024) / 50% (680x512)

4

шаг сканирования Step [мм]

5

отступ от Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа начала отсчета Deadband [мм]

6

число кадров по оси X и Y - NX,NY

7

1-ый кадр (начало сканирования) X1,Y1



Сканирование проходит поочередно ряд за рядом с шагом Step (dx, dy). Объектив микроскопа Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа передвигается поочередного от 1-го участка пленки к другому, проходя всю поверхность полностью. Значения NX и NY задают количество кадров по ширине и высоте. К примеру, если NX=1, то микроскоп проедет Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа одну строку справа влево и тормознуть в кадре (NY-1). Если задать NY=1, то микроскоп проедет одну строку по вертикали и тормознуть в кадре (NX-1). Если NX=1, NY=1, то будет изготовлен только один кадр.

Каждый оккупированный Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа кадр обрабатывается в режиме «on-line» либо сохраняется в виде файла изображения на диске компьютера. Под обработкой предполагается поиск пятен при помощи встроенного модуля анализа изображения, метод которого описывается ниже Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа.




Рис. 3.5. Конфигурационный файл с опциями программки Scan.

NX1,NY1 задают номер первого кадра для сканирования. Номер кадра должен быть в границах сканирования 0≤nx
(Xdb,Ydb) – отступы от края плёнки. Край плёнки обычно более всего подвержен царапинам и испорчен, это связано в том числе и с тем, что края употребляются для крепления пленки на предметном Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа столе. Потому сканирование пленки начинается с неким отступом от края - deadband.

Зависимо от размера кадра, он обрабатывается в реальном режиме времени «on-line» во время перемещения микроскопа от кадра к кадру Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа либо в режиме «off-line», когда сохраненные кадры обрабатывается автономно специальной программкой после сканирования. Это время перемещения (~ 2 сек) находится в зависимости от данной скорости и приемущественно от ускорения, т.к. на Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа маленьких расстояниях стол успевает только разогнаться и затормозить.


§ 3.7. Видео оборудование


На первом шаге работы использовалась CCD-камера Soling WAT-902A (см. Главу 2), при помощи которой захватывалось изображение малого размера 384×288 пикселей. Изображение малого размера Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа (~300 тыс. пикселей) обрабатывалось в режиме «on-line», и на диск компьютера записывались уже свойства пятен, выделенных в текущем кадре, – координаты, относительный размер в пикселях, оптическое потемнение в центре и усредненное по пятну. Пример кадра Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа изображения показан на рис. 3.6.

На базе нового оборудования, - проф CCD-камеры Sony ICX205IL (см. главу 2), было проведено повторное сканирование. Большая ПЗС-матрица камеры позволяла фотографировать при том же увеличении еще огромные Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа площади плёнки. Размер захватываемого за один шаг изображения составил 10.130×7.620 мм2, количество шагов сократилось практически в 10(!) раз (с 23652 до 2548). Пример кадра изображения для камеры Sony показан на рис. 3.7. Характеристики сканирования по двум Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа камерам представлены в таблице 3.3.


Таблица 3.3. Характеристики сканирования.




Soling WAT-902A

Sony ICX205IL

Поле зрения, мм2

3.89 × 2.96

10.130 × 7.620

Размер изображения, пикс2.

384 × 288

1360 × 1024

Шаг сканирования, dx×dy, мм2

3.282 × 2.342=7.686

9.683 × 7.173=69.45

Полезное поле кадра, пикс2.

324 × 288

1300 × 964

Количество шагов сканирования

162 × 146 = 23652

49 × 52 = 2548

Время сканирования

~ 8 часов

1 час 45 мин

Анализ Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа изображения

on-line

off-line

Отступ от края пленки, мкм

10000

10000

Скрость, мкм/с

10000

10000

Ускорение, мкм/с2

12800

12800


Как видно из таблицы 3.3, размер изображения для новейшей камеры на порядок превосходит по площади предшествующий вариант. Это существенно прирастило скорость сканирования, количество кадров Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа уменьшилось, а как следует уменьшилось и количество «стыков», на границах которых появляются ненужные эффекты, - утрата пятен, оптические преломления.




Рис. 3.6. Пример кадра изображения пленки SXF, приобретенный в процессе сканирования при помощи Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа камеры Soling WAT-902A. Размер кадра 3.890×2.960 мм2. Пленка SXF '97.




Рис. 3.7. Пример кадра изображения пленки SXF, приобретенный в процессе сканирования при помощи камеры Sony ICX205IL. Размер кадра 3.890×2.960 мм2. Пленка SXF '96.


Вкупе Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа с тем возросло и время анализа кадра изображения. Так с параметрами метода, применяемыми при сканировании, время обработки 1 кадра на машине Pentium II-400 составляет ~20 сек, что неприемлемо для «on-line» режима. Потому все Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа кадры во время сканирования пленки сохранялись на диске компьютера для следующей обработки. Фото сохранялись в черно-белом формате JPEG, с 8-битной глубиной цвета. Размер одной фото ~ 230 Кб, общий объем банка фото для 1 пленки ~600 Мб. Изображение Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа, приобретенное с новейшей камерой, приметно лучше по контрасту и лишено видимых аберраций (см. рис. 3.6 и 3.7). Как говорилось выше, камера Sony ICX205IL позволяет фиксировать время экспозиции и усиления сигнала Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа, что прибыльно отличает ее от предшествующего аналога.


§ 3.8. Неувязка определения образов

Одним из главных шагов в автоматической обработке вершинного триггера является поиск и измерение черт пятен на пленках SXF. Для обработки фотоматериала машинным методом нужен Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа особый метод детектирования пятен на изображении пленки (см. рис. 3.7), измерения их черт. От свойства работы метода зависит набор статистики по пятнам, а как следует эффективность прослеживания событий по рядам камеры Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа, достоверность результатов. Выделение вида пятна над фоном в рентгеновской пленке есть личная задачка в широком классе задач, связанных с определением образов. Разглядим подробнее этот вопрос.

Определение образов [67, 68] – часто встречающаяся задачка, которую человеку Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа приходится решать фактически раз в секунду. В собственной практике люди решают различные задачки по систематизации и распознаванию объектов, явлений и ситуаций (одномоментно выяснят друг дружку, с большой скоростью читают печатные и рукописные тексты и Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа т.д.). В последние годы определение образов находит все большее применение в технике, в ежедневной жизни [69].

Главным предназначением системы определением образов является разбиение огромного количества предъявляемых ей образов на классы Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа (категории) по определенному аспекту, по другому систематизация [70]. Объекты в границах 1-го класса числятся эквивалентными исходя из убеждений аспекта разбиения. Сами классы нередко бывают неопознаны заблаговременно и могут формироваться динамически. Примерами задач систематизации могут служить Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа: определение текста, определение речи, идентификация личности.

Для проведения систематизации при помощи математических способов нужно ввести некое описание объекта при помощи вектор признаков (характеристик). Дальше остается по вектору признаков решить, какому Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа конкретно классу принадлежит объект. В нашем случае существует единственный класс объектов, который мы должны распознать – пятно потемнения на рентгеновской пленке.

Потому что форма объекта не является сложной, в нашей задачке нет необходимости строить сложные математические Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа модели для сравнения образов и классов объектов. Для выделения пятна довольно пользоваться стандартными способами обработки изображения, такими как: пороговая обработка (бинаризация), выделения контуров, морфологические операции [71, 72].

Никакая система регистрации не обеспечивает безупречного Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа свойства изображений исследуемых объектов, потому также нужна фильтрация шумов [73, 74]. Более всераспространенным является случайный аддитивный шум, статистически независящий от сигнала [73]. Также встречается импульсный шум, когда его действие сказывается в случаем расположенных точках, в каких Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа значения функции яркости заменяются случайными величинами [71]. На изображении такие помехи смотрятся изолированными контрастными точками. А именно, импульсный шум присущ устройствам ввода изображений с телевизионной камеры.





Начальная фото участка пленки

5.065 мм × 3.81 мм



Итог работы Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа метода программки Sp, - 42 пятна и их центры.



Порог 100



Порог 100, морфологическая операция closing 3









Порог 120



Порог 120, медианный фильтр 3



Порог 170



Порог 170, медианный фильтр 3


Рис. 3.8. Стандартные способы обработки изображения.

Для удаления шума употребляют сглаживающий и Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа медианный фильтр [73, 74]. Итог деяния пороговой обработки и медианного фильтра можно созидать на рисунке 3.8.

Лицезреем, что, невзирая на чрезвычайную простоту, использованные методы полностью применимы на практике для выделения пятен. Но требуется их настройка.

Кроме Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа этих способов есть методы, специально разработанные для детектирования пятен на пленке [33, 34, 35]. Стандартные способы обработки занимают существенное время. В истинной работе был использован уникальный метод, ассимилирующий стандартные выработки.

§ 3.9. Метод выделения пятен


Итак, цель Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа программки анализа изображения – выделить из фотокадров, снятых CCD-камерой, пятна потемнения.

Изображение пленки попадает на ПЗС-матрицу и разбивается по ячейкам матрицы (число которых добивается нескольких миллионов); потом любая ячейка представляет собой пиксель оцифрованного Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа изображения. Пиксель – простая частичка изображения – точка, которая имеет цвет либо тон в градациях сероватого в случае черно-белого изображения (наш случай). Совокупа этих точек – пикселей и составляет целостное изображение Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа. Изображение хранится в цифровом виде и работа сводиться к обработке двумерного массива пикселей. Наши CCD-камеры передают черно-белое изображение и зависимо от глубины цвета (разрядности АЦП) яркость пикселей изображения варьируется в границах 0÷255 для Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа 8-битного режима и 1÷1023 для 10-битного режима. «0» соответствует полностью темному пикселю, 255 (1023) – полностью светлому.

10-битный режим дает более проработанную в тонах картину с широким спектром яркостей, теоретический предел значений , если за значение Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа фона принять центральную часть гистограммы яркостей пикселей кадра (предполагаем, что вся гистограмма простирается от 0 до 1023). Для 8-битного режима получаем соответственно , что не намного меньше значения для 10-битной рисунки. Получить перепады потемнений более чем Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа на 2 порядка в критериях данной работы нереально; фактически это просит затемнения объекта съемки, защиты от наружного растерянного света и др. мер. Таким макаром, цифровая техника съема изображения обеспечивает очень вероятный в наших критериях спектр Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа измерения потемнения. АЦП с высшей разрядностью тут не требуется.



Рис. 3.9. Разбиение поля кадра на области для камеры Soling WAT-902A.


Весь кадр изображения (384×288 пикселей для Soling WAT-902A и 1360×1024 пикселей для Sony Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа ICX205IL) делится на области рабочего поля Field и вложенную в нее область гарантированного попадания пятна (см. рис. 3.9). Анализ изображения происходит исключительно в рабочей области. Ограничение кадра до рабочего поля нужно для Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа исключения нерезких участков изображения по бокам кадра, координаты поля Field отступают от края кадра на 20 пикселей (для Soling WAT-902A). Отысканные пятна в рабочей области числятся зафиксированными в кадре, если их Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа центры не выходят за границы гарантированной области попадания пятна. Это исключает неверное определение центра пятна, если оно не на сто процентов вошло в текущий кадр. Размеры гарантированной области попадания таковы, что пятно Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа с центром на границе области, вполне вмещается в область рабочего поля Field. Границы гарантированной области задаются отступом gap от края рабочего поля (gap = 10 пикселей). Шаг сканирования равен размеру области гарантированного попадания пятна, т Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа.е. на 30 пикселей меньше ширины/высоты кадра.

Как выделить в большущем массиве пикселей области отвечающие пятнам потемнения? Броско, что, человечий глаз без усилий выделяет на фоне маленьких пятен, царапин, разных Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа помех, двойные пятна потемнений. Естественный путь, - разобраться, как работает метод зрительного анализа и использовать его при составлении компьютерного метода анализа изображения. Аспектом корректности метода будем считать совпадение числа пятен, определенных зрительно и с внедрением Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа автоматического сканирования.




Рис. 3.10. Гисторамма яркости пикселей кадра по программке Adobe Photoshop.


Итак, разобьем задачку на составляющие. Разумеется, пятна, которые мы лицезреем, являются более темными по сопоставлению с фоном и Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа они образуют собой некие связанные области. Выделяем в методе два шага: деление пятен по яркости и нахождение слитных областей «темных» пикселей. Разглядим разработанный метод в деталях.

Для того чтоб выделить пятна потемнения над Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа фоном, необходимо найти уровень яркости G фона. Фон представляет собой незасвеченную пленку SXF в царапинах и маленьких пятнах, пятна потемнений, образованные томными ядрами, занимают небольшую долю от всей площади кадра. За Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа уровень фона примем более нередко встречаемое значение яркости пикселей по полю кадра. Построим гистограмму яркостей пикселей кадра, максимум кривой возьмем за уровень фона Gфона, см рис. 3.10.

Чтоб избежать вероятных вариантов максимума, гистограмма аппроксимируется обычным рассредотачиванием Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа и за максимум принимается центр кривой рассредотачивания. Фоновый порог Gпорог полагается кратным уровню фона, - 11/16, 12/16, 13/16 и т.д.

,, K =1/16, 2/16,… 16/16. (3.6)

Зная значение яркости фона, выберем относительно него порог Gпорог (Gray Level Threshold Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа), по которому поделим все пиксели на темные, ниже порога, и белоснежные – выше порога. Порог бинаризации Gпорог=Gфона×K избираем эмпирически, так, чтоб он отбирал конкретно те пятна, которые мы лицезреем очами. Если Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа значение порога Gпорог высочайшее (большая яркость пикселей), мы захватываем еще самые слабенькие пятна, но начинают выделяться и фоновые действия (грязь, помехи). Если значение порога Gпорог низкое (малая яркость пикселей), то мы отбираем самые Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа черные пятна, уверенно отделяя полезные действия от фона, но теряем огромное количество маленьких «светлых» пятен. (Пример бинаризации рисунки для 2-ух значений порога Gпорог представлен на рис. 3.11, 3.12) Для учета неравномерности освещения фоновый порог Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа определяется в подокнах, на которые делится рабочая область кадра (2×2 либо более подокна). Ниже мы остановимся на аспектах выбора единственно правильного порога.




Рис. 3.11. Итог работы метода выделения пятен, порог K=7/20.

Масштаб изображения 5.065×3.81 мм2 (1/4 изображения Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа камеры Sony).

Количество отысканных пятен – 9 штук.




Рис. 3.12. Итог работы метода выделения пятен, порог K=12/20.

Масштаб изображения 5.065×3.81 мм2 (1/4 изображения камеры Sony).

Количество отысканных пятен – 39 штук.


Сейчас, когда пиксели разбиты на темные и белоснежные Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа, нужно соединить конгломераты примыкающих пикселей в кластеры. Огромное количество смежных точек должны сталь логическим целым, это можно достигнуть, пометив связанное огромное количество точек флагом номера кластера, пиксели, принадлежащие одному Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа кластеру, будут иметь один и тот же номер флага. Как это сделать? Навязывается последующий обычной вариант решения: пройти в цикле по всему двумерному массиву точек и для каждой точки инспектировать 3-х соседей (к примеру, справа Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа, вверху и на искосок справа - вверху); если обнаружены темные пиксели, проверить присвоен ли им флаг кластера, если да, то текущая точка воспринимает тот же флаг, если нет, то примыкающей Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа точке присваивается флаг текущей (если текущая точка не имеет флага кластера, инициализируем новый кластер, номер флага возрастает на единицу). Такое решение просит огромных временных издержек на обработку. В реальном методе использовано другое, на мой взор Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа, эффектное решение. Его иллюстрацию см. на рис. 3.13.

После бинаризации мы проходим построчно (ось Y) двумерный массив пикселей и выделяем в строчках непрерывные последовательности «черных» пикселей. Такие последовательности мы записываем в особый Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа массив Lines, где запоминаем для каждого «черного отрезка» его конец и начало в координатах X. Для каждой строчки кадра имеем свои отрезки «черных» пикселей. Чтоб получить картину в кластерах, сейчас довольно Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа отыскать перекрывающиеся в примыкающих рядах «черные отрезки», т.е. если два отрезка перекрываются, то они принадлежат одному кластеру. Функцию начнем с первого ряда. Все отрезки в первом ряду y=1 рассматриваются как начало нового Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа кластера и им присваиваются личные флаги. Перебегаем к последующему ряду yn, каждый отрезок проверяется на перекрытие в верхнем ряду yn-1, если его перекрывает отрезок с флагом Ci, то текущему отрезку присваивается номер Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа такого же кластера Ci. Если перекрытия сверху нет, инициализируем новый кластер Ck. Если перекрытие есть с 2-ух сторон, переименовываем правый перекрывающий отрезок в текущий номер кластера Ci, для него так же Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа проверяем перекрытие уже в ряду yn-2. Рекурсивно идем далее наверх и помечаем все отысканные прилежащие отрезки флагом Ci. Описанные деяния для ряда y повторяем для всех рядов и помечаем флагами все отрезки массива Lines Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа. Таким макаром, мы обозначили все кластеры. Эта процедура носит заглавие кластеризация.

Заключительный шаг метода – вычисление центров пятен по имеющимся кластерам и значений потемнений D для каждого пятна. Центр пятна рассчитывается как Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа «центр масс», с учетом соответственных весов, определяющих яркость пикселей по формуле:

, (3.7)

где (xn, yn) – координаты n-го пикселя.

За пятна принимаются кластеры больше некой площади S, т.е. состоящие из Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа более, чем S пикселей (S>40). За координаты пятна принимаются координаты центра тяжести кластера. Среднее количество пятен, регистрируемых в одном кадре, при факторе порога K=12/16 около 10 в кадре камеры Soling (384×288) и порядка 100 для камеры Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа Sony (1360×1024). Для каждого пятна рассчитывается значение потемнения по центральным 25 пикселям и среднее по всему пятну.

, (3.8)

где G = 0-255.

Для маленьких кластеров потемнение, определенное в центре, совпадает со средним по всему пятну. Среднее потемнение по Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа пятну всегда меньше потемнения в центре.

Итак, предлагаемая в истинной работе процедура обработки состоит из последующих шагов:

Как показала практика, на шаге кластеризации возникает огромное количество маленьких кластеров, состоящих из 2-10 пикселей. 1 пиксель соответствует ~ 10 мкм, в то время как Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа средний размер пятна 50-150 мкм, как следует, такие мелкие кластеры не являются полезными событиями, а представляют собой шум. От такового шума прибыльно избавиться еще до шага кластеризации. Для этого сходу после бинаризации была Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа применена процедура фильтрации. Процедура состоит в удалении маленьких отрезков - перешейков длиной в 1-2 пикселя по вертикали и горизонтали, которые потом присоединятся к огромным кластерам. При всем этом употребляется та же функция для выделения отрезков Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа по вертикали и горизонтали, которая описывалась выше в процедуре кластеризации. Разбив все поле черно-белых пикселей поначалу на горизонтальные, а позже на вертикальные «черные отрезки», удаляем темные пиксели, принадлежащие отрезкам Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа длиной меньше данной (2 пикселя). В конечном варианте метода обработки изображения фильтрация следует после бинаризации, до кластеризации. На рис. 3.13 приведена иллюстрация метода выделения пятен.


1. Бинаризация – разделение пикселей на темные(1) и белоснежные(1) по порогу Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа.

1

0

0

1

0

0

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

1

0

1

1

1

1

1

0

1

0

1

0

0

0

0

1

1

1

1

1

1

0

1

1

1

1

1

1

0

0

1

0

0

0

0

1

1

1

1

1

0

0

1

1

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

1

1

1

1

1

1

0

1

1

1

1

1

1

1

1

0

0

0

1

1

1

1

1

1

1

1

1

0

1

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

1

1

1

0

0

1

1

1

1

1

0

1

1

0

0

0

0

0

1

1

1

1

0

0

0

1

1

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

1

1

0

0


2. После фильтрации – удалении тонких перешейков, длиной наименее 2 пикселей.

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

1

1

0

0

1

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

1

1

0

0

1

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

1

1

0

0

1

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

1

1

0

0

1

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

1

1

0

0

0

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

1

1

0

0


3. Кластеризация – объединение конгломератов пикселей в кластеры.































































































































2

2

2










4

4

4

4

4

























2

2

2

2

2







4

4

4

4

4

4






















2

2

2

2

2







4

4

4

4

4

4






















2

2

2

2

2







4

4

4

4

4

4






















2

2

2

2

2







4

4

4

4

4

4






















2

2

2

2

2










4

4

4

4

4

























2

2

2

2




























7

7

7














































7

7

7

7

7








4. Организация хранения кластеров в памяти.




























C[2][0]







begin




end










C[2][1]




begin










end







C[2][2]




begin










end







C[2][3]




begin










end







C[2][4]




begin










end







C[2][5]




begin










end







C[2][6]







begin







end


































Информация о кластере хранится как массив отрезков Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа [beginik,endik]

по всем строкам, которые занимает кластер. К примеру, если кластер размещается в 7 строках по вертикали (см. рис.), то массив, описывающий кластер будет содержать 7 частей [begin,end].Такая организация экономично расходует память.


Рис Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа. 3.13. Иллюстрация работы метода выделения пятен.


§ 3.10. Плавающий порог

Предложенная выше процедура выделения пятен при фиксированном пороге сталкивается с 2-мя неуввязками. Во-1-х, разные значения порога Gпорог дают разные результаты по отысканным Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа пятнам. Во-2-х, при не верно избранном пороге может появляться слипание пятен.

На рис. 3.14 приведена иллюстрация возникающей ситуации. Тут мы лицезреем 3 пятна – 3 локальных минимума кривой огибающей профиль яркости пикселей кадра (двухмерная проекция значений яркости Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа на одну из осей X либо Y). Чтоб отыскать пятна делаются срезы, пиксели оставшиеся ниже полосы – уровня порога – принадлежат пятнам потемнения. Для порога G4 мы находим 2 пятна, при всем этом два Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа правых пятна на рисунке соединяются – мы получаем одно пятно заместо 2-ух. Разрешить эти пятна, можно выбрав порог G2, но тогда мы теряем левое пятно. Другими словами нереально избрать единый порог G, при котором Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа можно было бы выделить все пятна. Выходом из данной ситуации может служить применение плавающего порога.




Рис. 3.14. Выбор порога.


В данной работе употребляется набор из нескольких порогов (3-5), любой из которых дает свою Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа картину кластеров. Результаты работы метода с каждым из порогов сопоставляются меж собой для выявления настоящих пятен.

Представим для участка кадра мы вычислили кластеры для порогов Gпорог1, Gпорог2, Gпорог3, … Для данного двухмерного профиля Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа яркостей мы получим три среза, соответственно трем порогам. Любой из срезов определяет собственный набор кластеров, эти срезы подобны изолиниям на топографической карте местности вырисовывающие пятна, как бугры на плоскогорье, см. рис. 3.14. Для каждого Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа из пятен, из всех изолиний выбирается та, которая очень захватывает данный кластер, но еще не содержит в себе примыкающие кластеры (рис. 3.14). Такая мысль сравнения кластеров, приобретенных при различных порогах Gпорог Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа. Как это реализовано в методе?

Итог каждого «прохода» метода с данным Gпорог записывается в отдельный массив кластеров C. В конечном итоге нужно сделать единственный массив кластеров по всем пятнам. Согласно описанной чуть повыше процедуре перебора Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа кластеров, мы сопоставляем любой из кластеров 1-го среза (порога Gпорог), со всеми кластерами каждого из других срезов (порогов Gпорог).

Начинаем с массива C1 большего порога Gпорог1, т.е. срез Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа с наибольшими по размеру кластерами (наибольшее количество шума). Любой из кластеров этого разреза сравниваем со всеми кластерами C2 последующего по величине порога Gпорог2. Если текущий кластер C1i включает на собственной площади Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа только один кластер C2k из набора C2, то кластер C2k удаляем, а C1i оставляем. Если на площади C1i помещается более 1-го кластера из набора C2, то удаляем кластер C1i Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа. Аналогично сравниваем набор кластеров C1 с массивом C3 и дальше. Позже сравниваем уцелевший набор C2 со всеми старшими наборами кластеров, приобретенных при наименьших порогах Gпорог и т.д..

Перебор кластеров занимает существенное Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа время в работе метода выделения пятен. На теоретическом уровне, применяя неограниченный набор порогов бинаризации, т.е. делая огромное количество срезов на «местности» рельефа яркости пикселей кадра, можно выделить все пятна потемнения. На Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа практике довольно использовать 3÷5 разных порогов, применение большего количества порогов очень замедляет работу метода на большой площади кадра (к примеру, площадь кадра, снимаемого камерой Sony ICX205IL 1360×1024≈1.4 млн. пикселей).





Рис. 3.15. Блок схема Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа работы метода распознаваня пятен.


Метод работы программки обработки изображения представлен на блок схеме рис. 3.15. В случае анализа изображения во время сканирования, массив отысканных пятен записывается в выходной файл данных. Запись происходит на каждом шаге Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа сканирования, это исключает утрату инфы в случае аварийной ситуации. Для каждого пятна сохраняется последующая информация: координаты, размер в пикселях, значение потемнения в центре и среднее по всему пятну. Размер выходного файла Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа данных около 30 Мб. В случае обработки кадров «off-line», особая программка, на базе описанного метода, поочередно перебирает все файлы изображений для одной пленки в порядке их сканирования и делает аналогичный файл данных. Работа Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа программки «off-line» анализа над банком фото одной пленки занимает ~8 часов на машине Pentium III-600 МГц.


§ 3.11. Тестирование метода

Для того чтоб проверить точность и надежность метода определения пятен был проведен ряд испытаний Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа. На конечный итог измерений оказывают влияние ряд причин. Это опции оптической системы (условия освещения, фокусировка), блики на пленке, равномерность раскладки пленки на столе, присутствие пыли, низкочастотная наводка на соединительный кабель меж камерой и Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа компом, стабильность изображения камеры, характеристики опции платы оцифровки. Для набора статистики по всем сканируемым пленкам преобладающее значение имеет неизменность критерий измерений для всей процедуры от начала и до конца [76].

Накал Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа лампочки подсветки регулируется напряжением блока питания УБПН-3, который гарантирует размеренное напряжение на весь период измерений. Всепостоянство фокусировки обеспечивается жестким креплением камеры и высочайшей координатной точностью стола MICOS. От попадания пыли на измерительный стол защищает Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа «чистая» комната (clean room), в которую помещена вся измерительная система. Пленка укладывается на стол умеренно, без вздутий, по бокам пленка прикрепляется к стеклу. Положение пленки измеряется до и после сканирования Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа.

Описанное ниже тестирование было проведено для камеры Solling, наименее высококачественной из 2-ух, и поэтому её тестирование в особенности критично.

Камера дает непостоянное во времени изображение («живую» картину), а оккупированные в различные моменты кадры 1-го Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа и такого же участка пленки малость отличаются по интенсивности пикселей. Это явление и размытость рисунки по бокам препятствуют стабильности работы метода. Варианты интенсивности пикселей кадра оказывают влияние на определение фонового Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа порога, что в свою очередь изменяет очертания кластеров. Кластеры с интенсивностью пикселей на уровне фонового порога могут пропадать при его слабенькой варианты, но такие кластеры не фиксируются ввиду малого размера. Кластеры Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа, прошедшие отбор по размеру, фиксируются стабильно и размывание их границ при сохранении центральной части не оказывает влияние на определение центра пятна, потому что роль «периферийных» пикселей кластера малозначительна в расчете его «центра тяжести Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа». Таким макаром, метод очень устойчив в отношении определения центра пятна. В то же время значения Dcenter и Dmean имеют разброс относительно среднего значения при неоднократных измерениях.

Для выяснения разброса значений Dcenter и Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа Dmean, с камерой Soling WAT-902A был проведен ряд измерений. Много раз обрабатывались произвольные кадры пленки и отслеживались свойства отдельных пятен. Работа показала, что определяемый размер пятна и значение потемнения флуктуирует от Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа измерения к измерению. На рис. 3.16, 3.17, 3.18 приведено рассредотачивание измеренных значений размера Dmean, Dcenter и S в итоге обработки 1-го среднего пятна в серии поочередных 40 измерений. Из графиков видно, что флуктуации есть, но они малозначительны Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа. Для D center относительная ошибка составляет 2%, для Dmean – 1%, для S – 5%. Таковой разброс в определении черт пятна не оказывает влияние на итог обработки экранной пленки. Таким макаром, методика измерений потемнений D Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа и координат центров пятен оказалась довольно надежной.




Рис. 3.16. Флуктуция значения среднего потемнения пятна Dmean.



Рис. 3.17. Флуктуация значения потемнения в центре пятна Dcenter.



Рис. 3.18. Флуктуация размера кластера в пикселях Size.




Рис. 3.19. Зависимость значения Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа потемнения Dmean, Dcenter и размера кластера Size от опции контраста (уровень фона определяется по максимуму гистограммы яркости кадра).



Рис. 3.20. Зависимость значения потемнения Dmean, Dcenter и размера кластера Size от опции контраста (уровень фона определяется по Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа максимуму обычного рассредотачивания, которым аппроксимируется гистограмма яркости кадра).




Рис. 3.21 Трехмерный профиль интенсивности пикселей пятна при 2-ух значениях контраста 128 и 180.





Рис. 3.22. Гистограмма рассредотачивания яркости кадра для 2-ух уровней контраста 128 и 180. Камера Soling Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа WAT-902A.


Плата захвата видео для камеры Soling WAT-902A имеет три параметра опции изображения: яркость (-100%  100%), контраст (-100%  100%) и цветовая насыщенность (0  200%), которые задаются значениями в спектре от 0 до 255. Эти характеристики оказывают влияние Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа на аппаратную корректировку изображения платой и не связаны с оптической настройкой изображения, которое настраивается при помощи объектива микроскопа. Аппаратная корректировка дает эффект искусственного выбора экспозиции объектива, но не привносит в изображение принципно новейшей Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа инфы, а делает только косметическую обработку изображения.

Цветовая насыщенность не оказывает влияние на черно-белый видеосигнал. В то же время характеристики опции яркости и контрастности в широком спектре изменяют интенсивность пикселей кадра Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа изображения, их значения очень меняют фоновый порог и конечное потемнение D.

Анализируя зависимость D от яркости и потемнения, были установлены их рациональные рабочие значения. Последние значения опций не подходят для Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа работы метода. Зависимость потемнения и размера кластера от уровня контраста представлена на рис. 3.19, 3.20. Как видно из графиков, потемнение и размер пятна слабо зависят от этой опции и фактически постоянны во всем спектре. На графиках Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа рис. 3.19 отлично приметен скачок в области больше 200, который обоснован описанным выше эффектом насыщения.

Таких скачков нету на рис. 3.20, где зависимость снималась для варианта, когда уровень фона определялся по максимуму аппроксимирующей кривой обычного Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа рассредотачивания. В широком спектре конфигурации контраста, свойства пятна не изменяются сколько-либо существенно, как это видно на рис. 3.19. Иллюстрацией таковой картины служит рис. 3.21, на котором изображен трехмерный профиль пятна для Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа 2-ух значений контрастности. При увеличении контрастности профиль пятна растягивается, сохраняя свою форму, и немного подымается по интенсивности. Такая динамика не достаточно оказывает влияние на отношение Dback/Dcluster и значение потемнения сохраняется постоянным.

Гистограммы рассредотачиваний Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа интенсивности пикселей для 2-ух значений контраста представлены на рис. 3.22. С повышением контрастности, гистограмма становится обширнее, потому что возрастает динамический спектр, это соотносится с рис. 3.21.

Зависимость потемнения пятна от уровня яркости была Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа исследована и представлена на рис. 3.23, 3.24 для различных методов определения уровня фона. Значение среднего потемнения в наименьшей степени подвержено колебаниям, чем потемнение в центре. Подъем кривой потемнения сначала графика обоснован тем, что тут пиксели Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа пятна стремительно добиваются нулевого уровня яркости еще при ненулевом уровне фона. Отношение резко растет. С повышением яркости значение потемнения равномерно спадает, сохраняясь приблизительно на этом же уровне (рис. 3.23, 3.24).

При больших Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа значениях яркости появляется эффект насыщения, - интенсивность большинства пикселей кадра добивается наибольшего значения 255. В районе насыщения уровень фона скачкообразно воспринимает значение 255 и больше не изменяется при увеличении яркости. Момент насыщения отлично приметен на графике Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа зависимости размера кластера S от яркости, рис. 3.23, 3.24. При скачкообразном увеличении уровня фона до значения 255, резко изменяется порог бинаризации (Gпорог) и кластер содержит в себе сходу больше пикселей. Если уровень фона выбирать не по максимуму Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа гистограммы яркости пикселей, а аппроксимировать гистограмму обычным рассредотачиванием и за уровень фона принимать центр кривой этого рассредотачивания, то зависимость D выходит сглаженная без скачков. Разумеется, что работа в области насыщения не Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа позволяет удовлетворительно найти потемнения пятен.



Рис. 3.23. Зависимость значения потемнения и размера кластера от опции яркости.

(уровень фона определяется по максимуму гистограммы рассредотачивания яркости пикселей кадра)




Рис. 3.24. Зависимость значения потемнения и размера кластера от Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа опции яркости.

(уровень фона определяется по максимуму обычного рассредотачивания, которым аппроксимируется гистограмма интенсивностей пикселей)


На рис. 3.19, 3.20 и 3.23, 3.24 можно сопоставить результаты 2-ух подходов в определении уровня фона. В истинной работе был применен 2-ой Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа вариант определения Gпорог.

Рассмотренные зависимости черт пятна от яркости и контраста, позволяют избрать допустимый спектр этих опций для корректной работы метода. Высочайший уровень яркости либо контрастности приводит к эффекту насыщения Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа, поднимая общую интенсивность пикселей кадра до максимума (255) и зарезая профиль сверху. Малая яркость зарезает профиль пятна снизу, доводя интенсивность пикселей пятна до малого уровня (0). Также при уменьшении контраста теряется рельеф пятна, ужаснее выделяются кластеры Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа.

Беря во внимание данный анализ, для работы CCD-камеры Soling WAT-902A были приняты средние уровни для контраста и яркости (128, 128), которые отвечают передаче необычного изображения, без аппаратной корректировки. Данные опции Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа платы оцифровки, имеющиеся относительные ошибки в определение черт пятна (потемнение, размер) и сопутствующие условия работы автоматической системы сканирования пленок демонстрируют высшую устойчивость и надежность метода выделения пятен.

Итог работы метода на Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа отдельном кадре показан на рис. 3.25, 3.26. На фоне в центре отлично видны два огромных двойных пятна и два малеханьких. Кластер, находящийся в левом верхнем углу, не идентифицируется как пятно, потому что его «центр тяжести» не попадает Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа в гарантированную область захвата пятна. Общее количество пятен, зафиксированной программкой в этом примере, – 6.





Рис. 3.25. Начальный кадр.





Рис. 3.26. Итог работы метода.


§ 3.12. Выводы


Метод показал размеренную работу и высшую надежность детектирования пятен, определение черт пятна Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа производится с малой относительной ошибкой (для величины потемнения – 2%).

Сотворено программное обеспечение для автоматического сканирования и анализа микроизображений, которое позволяет обрабатывать огромные площади (0.5 м2) фоточувствительных материалов с высочайшим пространственным разрешением Глава 3. Автоматизированный метод анализа изображения в рентгеновских пленках экранного типа (7 мкм/пиксель и выше) на большой скорости (16 см2/мин).

Процедура автоматического сканирования пленок была удачно использована к обработке экспериментального материала опыта RUNJOB 1996 г.




glava-3-ekonomicheskaya-sistema-kak-organicheskaya-celostnost-kapital-iekonomiks-voprosi-metodologii.html
glava-3-eksperimentalnoe-issledovanie-organizacii-i-soderzhaniya-trenirovochnih-zanyatij-v-sportivno-ozdorovitelnoj-gruppe-ksk-olimp.html
glava-3-eleni-fajgl-ute-erhardt-gute-madchen-kommen-in-den-himmel-bose-uberall-hin-warum-bravsein-uns-nicht.html