Инженер по проектированию механизированных разработок (обработка изображений). В. С. Шнейдеров

Всем известно выражение: "Одна картина стоит тысячи слов". Это мудрое изречение подтверждается и научными исследованиями - 90 процентов всей информации об окружающем мире человек получает посредством зрения.

Что же относится к изображениям? Это черно-белые и цветные фотографии, рисунки и картины, рукописный и печатный текст, это телевидение и кино, мультфильмы и картины, синтезированные на дисплее ЭВМ. Обработка изображений является новой быстроразвивающейся отраслью кибернетики. Мощным стимулом для ее развития послужило фотографирование поверхности Земли с помощью самолетов и спутников Земли, а базой обработки явились электронно-вычислительные машины с большой оперативной памятью и развитым периферийным оборудованием.

Развитие систем цифровой обработки изображений идет по двум магистральным направлениям. Первое направление исходит из того, что обработка изображений является трудно формализуемой интеллектуальной деятельностью, остающейся прерогативой человека. К этому направлению относится создание автоматизированных систем, обеспечивающих улучшение качества изображения для его последующей визуальной обработки человеком. Улучшение достигается за счет повышения четкости, снижения уровня помех, выравнивания контраста, исправления цветопередачи и т. п. Образно говоря, здесь обработка изображений осуществляется на уровне подсобного рабочего, который помогает высококвалифицированному специалисту.

Второе направление заключается в создании автоматических систем цифровой обработки, которые подменяют человека-оператора, выполняя его функции по обработке изображений.

Специалист по обработке изображений имеет дело с изображениями, получаемыми в разных областях народнохозяйственной деятельности: в геофизике и радиоастрономии, в медицинской рентгенографии и радиографии, в молекулярной биологии и электронной микроскопии, при передаче изображений и в системах зрения роботов.

Так, космические станции передают цветные изображения поверхности Земли. Исследователь на основе этих фотографий распознает природные объекты: леса, поля, горы, реки и т. п. Он может выделить участки лиственного и хвойного леса, определить степень зрелости урожая на полях, обнаружить пожар в далеких таежных массивах, зарождающиеся тайфуны, оценить площади, занятые различными видами природных образований и т. д. Обработка фотографий вручную занимает много времени. Чтобы фотоснимки обрабатывать в том же темпе, в котором они поступают с искусственных спутников Земли, понадобилось бы посадить за их дешифровку миллионы людей. Здесь обработка изображений заключается в автоматизации процессов дешифровки. Результат автоматизированной обработки фотоснимков земной поверхности получается за 2 - 3 минуты вместо 3 - 4 часов при ручной работе.

Другой пример. При телевизионной передаче из космоса необходимо сократить ширину полосы пропускания канала связи при сохранении качества исходного изображения, поскольку передача изображений на большие расстояния сопровождается таким ослаблением мощности радиосигнала, что в нем появляются разного рода помехи, маскирующие исходное изображение. Здесь целью обработки полученных изображений является их фильтрация от помех, повышение четкости мелких деталей. Все мы помним фотографии кометы Галлея, полученные советскими автоматическими станциями Вега. Применение цифровой обработки изображений позволило убрать помехи, повысить четкость и контраст снимков, выявить много новых интересных деталей.

Специалисту по обработке изображений приходится решать подобные задачи и в медицине, например, при обработке рентгенограмм. Известно, что рентгенограмма отличается низким контрастом и требует больших навыков для интерпретации. Чтобы легче было ее анализировать, надо повысить контрастность мелких деталей, выровнять фон изображения, уменьшить искажения, вызванные неточным экспонированием в процессе рентгенографии. Интересным способом улучшения качества рентгенограммы, основанным на учете характеристик человеческого зрения, является переход от шкалы серого к цветной. При этом глаз человека легко выявляет области одного цвета, то есть имеющие приблизительно одинаковую плотность (поглощающую способность рентгеновских лучей). Все это способствует более тонкой диагностике и облегчает работу рентгенолога.

Инженер-программист за обработкой изображений

Много времени отнимают у медицинских работников операции счета в лабораторных исследованиях: счет микроорганизмов, колоний бактерий, пылевых частиц, что необходимо для контроля степени зараженности различных сред, эффективности очистительных устройств; счет числа кровяных телец - необходимая процедура для суждения о состоянии здоровья человека. Визуальный счет частиц в поле зрения микроскопа -весьма сложный и трудоемкий процесс, результаты которого сильно подвержены субъективным ошибкам. Скорость счета лаборантом обычно не превышает величины 100 тысяч клеток в месяц, при этом количество ошибок составляет в среднем 15 - 20 процентов. Применение автоматических устройств для подсчета частиц, измерения их параметров - площади, периметра, ориентации - резко повышает производительность труда лаборанта.

Большое поле деятельности открывается перед специалистами по обработке изображений в томографии. Применение специальных математических методов позволяет из круговой последовательности рентгенограмм реконструировать трехмерное изображение человеческого тела. Устройство, позволяющее получить послойные "сечения" человеческого тела, названо томографом. Оно включает рентгеновский аппарат и ЭВМ с графическим дисплеем, на котором синтезируется цветное изображение сечения тела. Причем "сечения" тела человека могут быть выполнены в любых плоскостях. Врач получает возможность наблюдать в реальном времени за работой сердца, коронарных сосудов, легких и т. п. Здесь разработчикам автоматизированных систем необходимо добиться, чтобы синтезируемое изображение было наглядным и похожим на реальную картину.

Еще одна сфера деятельности специалистов по обработке изображений - машинное зрение. Ученые решают очень сложную проблему: как научить видеть робота? Эта проблема является проблемой "искусственного интеллекта", поскольку "чтобы видеть, надо понимать". Отсюда родилось выражение "разумный глаз". От распознавания двумерных изображений типа печатных плат и микросхем специалисты подошли к решению проблем анализа сцен, то есть к распознаванию трехмерных предметов, определению их границ и пространственной ориентации.

Современные технические и программные средства обработки изображений открывают широкие возможности в области синтеза изображений. При этом может быть создана иллюзия того, что на дисплее высвечивается реальное трехмерное тело, которое к тому же может перемещаться, вращаться или изменять свою конфигурацию. Для создания впечатления объемности синтезированного тела можно строить тени с помощью специального программного обеспечения. Предполагаемый источник света может быть мысленно помещен в любую точку пространства.

Одной из наиболее острых проблем цифровой обработки изображений является создание высокоэффективных программ обработки и специализированных процессоров.

Инженер-программист, специалист по обработке изображений, должен обладать широкими знаниями: он должен в совершенстве владеть математическим аппаратом, знать особенности человеческого восприятия изображений, владеть языками программирования, знать законы распространения света и многое другое.

Профессия инженера-программиста, специалиста по обработке изображений, очень молода, и пока не существует единой специальности, охватывающей все аспекты проблемы. Подготовка по ней частично ведется в специальностях "Электронно-медицинская аппаратура", "Прикладная математика", "Электронно-вычислительные машины", по специализации "Проектирование и эксплуатация средств отображения информации".