История развития теории цифровой обработки изображений

2.3 Цифровая обработка изображений в период активного  распространения ЭВМ

Начиная с 80-х годов развитие вычислительной техники стало ещё более быстрым. Здесь можно отметить выпуск первого персонального компьютера фирмы IBM в 1981 году и дальнейшее повсеместное внедрение ЭВМ в общественной жизни. Получив в своё распоряжение значительно более мощные и доступные вычислительные машины, исследователи в цифровой обработке изображений стали открывать для себя всё новые области применения существующих методов и разрабатывать новые.

В 80-е годы состояние  теории распознавания уже существенным образом определяется результатами советской школы распознавания, созданной чл.-корр. АН СССР Ю. И. Журавлёвым и развиваемой им и его учениками [4].

Импульсом к выделению  необходимой для распознавания  информации не только из статичных  изображений, но и видеосигнала, послужили работы профессора Г. Х. Нагеля из Гамбургского университета (1979 год). Он заложил основы теории анализа динамических сцен, позволяющей распознавать движущиеся объекты в видеопотоке. На её базе в конце 80-х годов были созданы роботы, способные более-менее удовлетворительно оценивать окружающий мир и самостоятельно выполнять действия в естественной среде [1].

Всё возрастающий прогресс средств вычислительной техники, измерительной  аппаратуры, датчиков сигналов различной  физической природы (матрицы ПЗС и КМОП, датчики ночного видения, тепловизоры (датчики, воспринимающие инфракрасное излучение), лазерные локаторы и другие) в 80-е и 90-е годы и их значительное удешевление приводит к широкому распространению ресурсоёмких технологий обработки изображений, реализуемых ранее только в рамках немногих специализированных проектов со значительным финансированием. Теперь для решения многих задач достаточно мощности персонального компьютера. Многие системы уже становятся способными выполнять сложные алгоритмы обработки изображений в режиме реального времени, то есть их быстродействия достаточно, чтобы процессы вычислений не были заметны для пользователя и не вызывали существенных задержек. Для быстрой обработки данных в специальных приложениях разрабатываются новые цифровые сигнальные процессоры (DSP).

В современной России исследования в области цифровой обработки изображений во многом связаны с деятельностью Института  прикладной математики (ИПМ) имени М. В. Келдыша РАН. Здесь, начиная с 60-х годов, велись работы под руководством Д. Е. Охоцимского и А. К. Платонова. В продолжение более 30 лет в МГУ функционировал семинар Д. Е. Охоцимского по робототехнике и искусственному интеллекту, на котором существенная часть всех докладов была посвящена зрительной тематике. Работы в этом направлении проведены также С. С. Камыниным и его школой. Независимым источником задач были работы по усовершенствованию интерфейса ЭВМ, попытки автоматизировать ввод печатного текста. Еще одним источником зрительных задач были исследования по распознаванию образов и медицинской диагностике под руководством И. М. Гельфанда, здесь были получены интересные результаты по распознаванию рукописных текстов. По заказу Министерства здравоохранения была выполнена работа по автоматическому анализу рентгенограмм грудной клетки человека. Позже стала более очевидной связь между проблемой зрительного восприятия и обратной к ней проблемой компьютерной графики, одним из пионеров которой в СССР был Ю. М. Баяковский. По его инициативе с 1990 года ежегодно проводится международная конференция ГРАФИКОН, где представлены оба этих направления. С начала 90-х годов работы по использованию видеоввода в современных системах компьютерной графики велись под руководством В. А. Галактионова и Ю. М. Баяковского в ИПМ и на факультете ВМК МГУ [3].

К настоящему моменту теория машинного  зрения полностью сложилась как  самостоятельный раздел кибернетики, опирающийся на солидную научную  и практическую базу знаний. Ежегодно по данной тематике издаются сотни  книг и монографий, проводятся десятки  конференций и симпозиумов, выпускается различное программное и аппаратно-программное обеспечение. Существует ряд научно-общественных организаций, поддерживающих и освещающих исследования в области современных технологий, в том числе технологии компьютерного зрения. К ним, в частности, относятся SPIE (Международное сообщество по оптической инженерии), IEEE Computer Society (Institute of Electrical and Electronics Engineers), РОФДЗ (Общество содействия развитию фотограмметрии и дистанционного зондирования) и ряд других организаций [5].

3 Применение цифровой обработки изображений

Сфера применения методов цифровой обработки изображений чрезвычайно  велика. Они используются или могут  быть использованы практически во всех областях деятельности человека, где  зрительная информация имеет значение, и чем менее желательно использование в этой сфере труда человека, тем большую целесообразность имеет внедрение систем машинного зрения, автоматической обработки изображений. В ряде своих приложений цифровая обработка изображений не заменяет человека, а открывает новые направления применения, решает задачи, которые не могли быть разрешены до этого момента, в том числе и существовавшими техническими средствами. Почти во всех сферах повседневной жизни люди непосредственно или косвенно сталкиваются с методами или результатами цифровой обработки изображений.

Применение цифровой обработки изображений также  можно рассмотреть в историческом аспекте, используя уже представленную (раздел 2) периодизацию.

На первом этапе своего развития до появления ЭВМ обработка изображений получила основное применение лишь в передаче изображений на большие расстояния посредством электрических сигналов, и только с развитием электроники и появлением различных электрорадиоэлементов стали возможны простейшие аналоговые преобразования изображений, пришедшие из теории обработки сигналов.

С появлением ЭВМ цифровая обработка изображений значительно  расширила сферу своего применения, хотя она всё ещё ограничивалась крупными проектами с государственным  финансированием. Основные приложения обработки изображений в этот период связаны с космическими исследованиями и медициной. Теоретические исследования в области машинного зрения и искусственного интеллекта ведутся при поддержке военных ведомств. Коммерческое использование систем машинного зрения в производстве встречалось редко и только в крупнейших компаниях.

На третьем этапе, начиная  с 80-х годов, можно видеть усиленный  рост сферы применения цифровой обработки  изображений. Теперь эта область  всё меньше испытывает ограничения  со стороны аппаратной базы и поэтому исследования требуют меньших расходов, чем до этого. По этой причине эффект от внедрения систем обработки изображений в производстве быстро окупает потраченные средства, а многие исследовательские центры начинают активно сотрудничать с частными компаниями. Рост рынка систем машинного зрения подталкивает производителей к поиску новых областей их применения, расширяя, таким образом, круг практических задач и способствуя более широкому осмыслению теоретических проблем.

Далее приведены некоторые современные приложения цифровой обработки изображений:

- применение в медицине:

а) формирование изображений компьютерной томографии; является  наиболее важным использованием обработки изображений в диагностической медицине;

б) обработка рентгеновских снимков с возможным автоматическим выделением интересующих объектов;

в) формирование и обработка ультразвуковых изображений;

г) проверка анализов крови;

- обработка аэрофотоснимков и космических снимков для составления географических карт, геологической разведки, составления метеорологических прогнозов, слежения за экологической ситуацией;

- восстановление первоначального вида предметов искусства;

- обработка экспериментальных данных в физике и смежных областях, например, в физике высокотемпературной плазмы, физике элементарных частиц;

- обработка изображений в астрономии с привлечением информации из всего спектра электромагнитных волн;

- обработка изображений, полученных с помощью микроскопа в биологии, металлографии, фармацевтике;

- выявление внутренних дефектов изделий в промышленности;

- обработка изображений и машинное зрение в системах безопасности и охраны правопорядка:

а) анализ и хранение изображений отпечатков пальцев;

б) распознавание людей по лицу, радужной оболочке, геометрии кисти руки; автоматическое выделение определённых людей из толпы;

в) создание высокоинтеллектуальных охранных систем, регистрирующих движения в зоне наблюдения и классифицирующих их по степени опасности;

г) распознавание номеров машин, следующих в автомобильном потоке;

- слежение за различными недочётами продукции в промышленности:

а) проверка заполненности какой-либо тары;

б) контроль качества покрытий; цвет лакокрасочных покрытий может определяться с точностью, недоступной для человеческого зрения;

в) контроль качества монтажа электрорадиоэлементов;

- обработка радиолокационных изображений;

- применение в системах автоматического распознавания символов, в том числе и рукописных;

- решение задач машинного зрения в робототехнике;

- применение в программах обработки изображений общего назначения, графических редакторах;

- распознавание штрих-кодовой информации в учётной деятельности, торговле;

- построение дружественных для человека интерфейсов ЭВМ — управление компьютером с помощью жестов, мимики;

- обработка изображений в бытовой телевизионной аппаратуре;

- использование машинного зрения в рамках концепции «умный дом» с возрастающей степенью интеллектуализации устройств и возможностью их объединения посредством вычислительной сети;

- применение систем машинного зрения для контроля за состоянием человека во время выполнения им ответственной работы: управление автомобилем, работа авиадиспетчера, управление опасными производственными операциями.

Это лишь самый общий список возможных  применений методов цифровой обработки изображений, не претендующий на полноту. Сюда же можно отнести возрастающую роль систем стереозрения, моделирования трёхмерных объектов. Большую роль компьютерное зрение будет играть в робототехнике и при разработке систем «умного дома», где особенно эффективно могут быть использованы интеллектуальные свойства новых методов анализа изображений. Стремительное развитие средств вычислительной техники всё больше расширяет данную область применения. Вместе с тем прослеживается тенденция усложнения систем машинного зрения и повышения требований к вычислительным ресурсам.

Как видно, большинство исследований в этой области определяется прикладными  задачами, источником которых является производство в условиях рыночной экономики. Спецификой этой сферы является то, что разработки часто ведутся в промышленных компаниях и результаты исследований могут долгое время оставаться коммерческой тайной. Решение же более общих научных проблем, связанных с построением теории зрительного восприятия, распознавания образов, продвигается гораздо медленнее. И хотя перспективы развития и внедрения систем машинного зрения выглядят довольно светлыми ввиду бурного роста рынка этих предложений, решение фундаментальных теоретических задач сталкивается с всё теми же сложностями, что и на заре формирования данной дисциплины.

Заключение

Цифровая обработка изображений  имеет хотя и не долгую (около 50 лет), но богатую на события историю  своего развития. За это время был  пройден путь от простейших преобразований видимого света в цифровой код до построения достаточно интеллектуальных роботов, способных ориентироваться с помощью машинного зрения в естественной среде. Быстрый рост этой области, как и многих других, в основном связан с ускоренным научно-техническим прогрессом во второй половине XX века. Совершенствование электронных вычислительных машин позволило реализовать многие идеи, которые без этого могли представлять только теоретический интерес. Наконец, значительное расширение сферы применения обработки изображений и появление в этой области интересов промышленных производителей привело к созданию многих исследовательских групп внутри коммерческих предприятий.

Сейчас уже можно точно сказать, что цифровая обработка изображений  и машинное зрение как её развитие, являются неотъемлемой частью технической сферы жизни общества, и надежды, связанные с этой областью, состоят во всё более широком применении таких систем для облегчения труда человека и улучшения условий его жизни.

Список использованных источников

1 Бобровский, С. Когда машины прозреют [Электронный ресурс] : С. Бобровский / PCWeek/RE, №5, 2004 — Электрон. дан. (1 файл) — Режим доступа: http://www.pcweek.ru/themes/detail.php?ID=66663&THEME_ID=15503

2 Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений [Текст] / Р. Гонсалес, Р. Вудс. — М.: Техносфера, 2005. — 1072 с.

3 Зуева, Е. Ю. Компьютерное зрение в ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, история развития [Электронный ресурс] : Е. Ю. Зуева — Электрон. дан. (1 файл) — Режим доступа: http://kits.pntu.edu.ua/CMSEE/doc/zueva.doc

4 Марр, Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов [Текст] / Д. Марр ; перевод с англ. Н. Г. Гуревича ; под редакцией И. Б. Гуревича — М.: Радио и связь, 1987. — 404 с.

5 Морзеев, Ю. Зачем компьютеру зрение [Электронный ресурс] : Ю. Морзеев / КомпьютерПресс, №5, 2002 — Электрон. дан. (1 файл) — Режим доступа: http://www.compress.ru/Article.aspx?id=10656

6 Павлидис, Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений [Текст] : [пер. с англ.] / Т. Павлидис. — М.: Радио и связь, 1986. — 400 с.

7 Советский энциклопедический словарь [Текст] / научно-редакционный совет : А. М. Прохоров [и др.]. — М.: Советская энциклопедия, 1980. — 1600 с.

8 Steinbrecher, R. Bildverarbeitung in der Praxis [Электронный ресурс] : R. Steinbrecher — Электрон. дан. (3 файла) — Режим доступа: http://www.rst-software.de/dbv/download.html