Поняття зображення

 

Приблизно за останніх 50 років, роботи які ведуться в рамках штучного інтелекту в основному пов’язані з розпізнаванням зображень. Постійне розширення сфери розпізнавання зображень пов’язане з дією цілого ряду науково-технічних, економічних та соціальних факторів. Тому поняття зображення включає в себе різноманітні сторони і є надзвичайно широким.

Зображення як форма представлення інформації відіграє важливу роль в сучасній науці і техніці. Зображення виступають і як результат, і як об’єкт дослідження в різних галузях людської діяльності.

Техніка формування, реєстрації, і передачі зображень постійно вдосконалюється, вимагаючи нових, високоефективних методів обробки, аналізу і розпізнавання зображень. Потреба в підвищенні якості продукції і необхідність вивільнення людини від виконання некваліфікованої, стомлюючої та монотонної роботи вимагають широкого впровадження методів неруйнівного контролю, технічної діагностики і промислових роботів, у зв’язку з чим зображення стають масовою продукцією, а їх обробка і розпізнавання масовим виробництвом. Мільйони рентгенівських знімків і результатів електронної мікроскопії повинні опрацьовуватись швидко і точно, а впровадження в промисловість роботів вимагає створення систем машинного зору, які працюють в режимі близькому до реального часу. Це значить, що розпізнавання зображень стає економічно вигідним і необхідним всюди де воно практично є можливим.

В рамках розпізнавання зображень виникли і нові наукові задачі, які в першу чергу відносяться до розробки теорії розпізнавання образів, розпізнавання зображень, теорії алгоритмів, формалізації описів зображень та ін. Ці задачі складають основу математичної проблематики дескриптивної теорії розпізнавання зображень, метою якої є створення методів математичних засобів обробки інформації в задачах розпізнавання та аналізу зображень.

До практичних задач, розв’язок яких стає можливим після розробки відповідних автоматизованих систем обробки, аналізу та розпізнавання зображень відносять наступні. Кодування та декодування зображень при зберіганні великих обсягів інформації; моделювання систем передачі зображень; відновлення зображень, спотворених в процесі їх формування, реєстрації, або передачі; покращення візуальної якості зображення та обробка зображень, яка полегшує їх сприйняття і аналіз; виділення на зображеннях об’єктів заданого класу та визначення їх кількісних характеристик; машинна графіка та побудова динамічних об’єктів.

Задачі розпізнавання зображень полягають в отриманні опису заданого зображення або віднесенні пред’явленого зображення до одного з заданих класів.

Вихідна інформація, яка використовується при формалізації описів об’єктів розпізнавання і класифікації, переважно представляється однією з двох форм:

а) як результати спостережень, вимірювань, огляду, експертної оцінки и т. ін;

б) як зображення.

В першому випадку говорять про одномірні сигнали і використання для їх представлення моделі стандартної навчальної інформації в сенсі алгебраїчної теорії розпізнавання, а в другому – про багатомірні сигнали, зокрема 2D- і 3D- зображення і використання для їх представлення цифрових матриць розміром . Ці два основних способи представлення інформації відрізняються в основному відсутністю (в одномірному випадку стандартної інформації) і наявністю (у випадку зображень) відношень (частинного) порядку, які перетворюють невпорядковану мережу характеристик (ознак) об’єкта в цілісний об’єкт.

Зображення володіють інформаційною ємкістю, компактністю та наочністю, зір є найбільш природнім для людини механізмом сприйняття інформації про зовнішній світ та від зовнішнього світу. Вони переважно несуть надзвичайно великі обсяги інформації, яка в багатьох сенсах є надлишковою. Їх статистична надлишковість полягає в тому, що елементи зображення розташовані близько один від одного, переважно мають близькі значення яскравості. Крім того вони мають психовізуальну надлишковість, тобто частина інформації, яку несе дане зображення не використовується людиною при сприйнятті даного зображення. Надлишковість проявляється і втому, що при розпізнанні часто необхідно лише виявити даний об’єкт або впевнитись, що такого об’єкта немає, тобто використовується лише семантична сторона інформаційного змісту даного зображення.

При роботі з зображеннями необхідно вирішити задачі пов’язані з такими основними проблемами:

· отримання формалізованих описів (моделювання) зображень;

· розробка і вибір математичних засобів обробки, аналізу і розпізнавання зображень;

· програмна, архітектурна та апаратна реалізація математичних методів роботи з зображеннями;

· оцінка якості зображень.