Анализ изображений проводится с целью извлечения из них значимой информации. Существует два типа анализа: качественный и количественный.
Анализ изображений может проводиться двумя методами:
Рис.1. Поэтапная схема цифрового анализа
С развитием компьютерных технологий появился цифровой анализ изображений – анализ с помощью компьютерных алгоритмов обработки цифровых изображений. Преимущество цифрового анализа над обычными методами очевидно – нет необходимости проводить измерения вручную. Особенно это актуально в области количественного анализа - например, когда надо посчитать площадь всех объектов и вывести их долю от общей площади. Именно такими исследованиями занимается компания АКСАЛИТ.
Рис.2. Анализ микроструктуры чугуна в ПО AXALIT
В области качественного анализа цифровой анализ играет меньшую роль, однако современные технологии компьютерного зрения на основе глубокого обучения искусственных нейронных сетей постепенно сокращают этот разрыв, а в некоторых областях уже превосходят человеческие возможности.
Основные задачи цифрового анализа
Цифровой анализ изображений решает три основные задачи:
Классификация изображений – определение того, что на них изображено.
Обнаружение объектов – нахождение объектов на изображении без выделения их контуров.
Сегментация изображений – разбивка изображения на сегменты, нахождение объектов с выделением контуров.
Рис.3 Наглядное изображение обнаружения объектов, классификации и сегментации изображений
Сегментация - самая распространенная задача анализа изображений, полученных с помощью микроскоп. После разбивки изображения на сегменты, можно выяснить их количество и рассчитать наборы свойств. Такие как:
Цифровая обработка изображений предполагает получение итогового изображения в результате выполнения ряда операций над исходным. В качестве операций обработки изображений применяются различные алгоритмы фильтрации, морфологические операции, изменение яркости/контрастности, цветовые преобразования, алгоритмы группировки пикселей, поиска контуров и другие более сложные алгоритмы.
50 методик AXALIT разработаны специально для работы с такими задачами. Благодаря большому количеству методик мы можем адаптировать анализ под разные запросы.
Но самым распространенным вариантом сегментации по-прежнему остается самый простой. Это преобразование изображения к монохромному виду. В большинстве задач компьютерного зрения и трехмерной графики используются полноцветные изображения с несколькими цветовыми каналами. Для начала их необходимо преобразовать в полутоновый вид (градации серого, как на старой плёнке) с одним цветовым каналом. Затем устанавливают определенную границу яркости пикселей. Все пиксели, имеющие яркость выше порога, окрашивают в один цвет, а ниже в другой.
Рис.4. Сегментация горной породы в ПО AXALIT
Однако преобразование изображение в оттенки серого влечёт за собой изрядную потерю информации. Часто без этой информации невозможно провести анализ.
Цвет играет важную роль, так как обработка цветных изображений по сравнению с полутоновыми изображениями обладает более широким спектром подходов, методов и возможностей их решения. В настоящее время имеется большой набор аппаратных и программных возможностей по работе с цветными изображениями. По результатам, полученным при использовании AXALIT, можно получить полную статистику проведенных измерений, включающую в себя характеристики изучаемых объектов с изображения.
Анализ изображений в ИК-диапазоне
Говоря об анализе изображений, будет неправильно рассказать только о фотометрическом анализе. Он основан на видимом свете, но есть электромагнитные волны, не воспринимаемые человеческим глазом.
Существуют гиперспектральные камеры детектирования излучения и за его пределами – ультрафиолетового и инфракрасного, что дает возможность обрабатывать и эту информацию в задачах цифрового анализа изображений.
При освещении объектов источником света возникает отраженный свет, который и воспринимается датчиком камеры.
При этом можно фиксировать три основных фактора:
Кроме указанных основных факторов, на восприятие объекта анализа влияют и ряд других, связанных как с самими объектами, так и с датчиками, принимающими свет. Для объектов – это материал, из которого они изготовлены, качество и обработка поверхности, а также взаимное влияние объектов на степень их освещенности.
Факторы, связанные с датчиками, заключаются в технологических особенностях камер. Поэтому важно, чтобы аналитическое оборудование для исследований было качественным. АКСАЛИТ поставляет сертифицированное оборудование, благодаря которому анализ изображений будет максимально точным и эффективным. Такие камеры и микроскопы позволяют фиксировать качественные снимки с высокой цветопередачей.