Documente online.
Username / Parola inexistente
  Zona de administrare documente. Fisierele tale  
Am uitat parola x Creaza cont nou
  Home Exploreaza
Upload





loading...
















































ALTE MODALIATATI DE OBIECTIVARE A IMAGINII RADIOLOGICE

medicina










ALTE DOCUMENTE

11 alimente sanatoase
Tablou clinic pielonefrita cronica
NEUROLEPTICE (ANTIPSIHOTICE)
Regimul vegetarian
INSUFICIENŢA - ADENOHIPOFIZARĂ
VIRUSURILE
virusi sb
DEZECHILIBRE ELECTROLITICE CU PROGNOSTIC VITAL
Ce e normal sa simti la o autoexaminare
Arsurile

Subiectul 5

ALTE MODALIATATI DE OBIECTIVARE A IMAGINII RADIOLOGICE

IMAGINEA DIGITALA

Prof. Dr. Silviu Sfrangeu - UMF "Iuliu Hatieganu", Cluj-Napoca



1. Perceptia umana si procesarea de imagini

          1.1. Introducere

Procesarea de imagini cu ajutorul calculatoarelor încearca ca pornind de la simtul vizual sa realizeze echipamente care sa poata integra facilitati vizuale in cadrul echipamentelor electronice într-un mod cât mai facil. Exista posibilitatea ca pornind si de la celelate simturi (auz, miros, gust si pipait) specifice oamenilor obisnuiti sa se conceapa echipamente inteligente care sa ofere rezultate mult mai bune decât cele existente în acest moment.

Trebuie spus de la început ca exista o diferenta în ceea ce priveste tipul de informatie preluata din imagini de catre vederea umana si modul cum utilizeaza imaginile sistemele de calcul în scopuri tehnice.

Vederea umana este în mod primar calitativa si comparativa mai degraba decât cantitativa.

În schimb, analiza de imagini realizata de catre sistemele de calcul este dominant orientata spre o 16116w2210q apreciere cantitativa a imaginii.

Lumina care provine de la obiecte este colectata prin mediile transparente ale ochiului, dupa care este focalizata si proiectata pe retina. Pe retina sunt excitati peste 125 milioane de senzori sensibili la luminǎ sub forma de conuri si bastonase (125 mil. bastonase, 7 mil. conuri). Bastonasele sunt foarte senzitive la intensitatea luminoasa pe când conurile detecteaza culoarea si detaliile fine din imagine.

Exista trei tipuri de conuri, referite ca rosu (Red), verde (Green) si albastru (Blue). Senzorii excitati trimit impulsuri prin nervul optic catre cortexul vizual în vederea analizei, interpretarii si recunoasterii imaginilor.

Perceptia color a imaginilor este facuta tinând cont de 3 variabile perceptuale:

1. Nuanta de culoare (Hue), care permite distinctia între culori cum ar fi între verde si galben. Senzatia de albastru (B) este între 430-480 nm, pentru verde (G) între 500-550 nm, pentru galben între 570-600 nm iar pentru rosu (R) este peste 610 nm.

2. Saturatia (Saturation), reprezinta gradul în care o culoare este perceputa ca fiind nediluata cu culoarea alba. De cele mai multe ori este cunoscuta ca si puritatea unei culori. Culorile nesaturate apar spalǎcite, fade pe când cele saturate sunt vibrante, puternice. Rosu reprezinta o culoare saturata iar roz o culoare nesaturata.

3. Claritatea culorii (Lightness) este intensitatea perceputa a luminii reflectate a unui obiect. Se refera la gama culorilor de la alb la negru trecând prin gri sau de la rosu închis la rosu deschis trecând prin celelalte nuante. Practic reprezinta nuantele de gri (gray level), ducând la definirea notiunii de intensitate (Intensity), aceasta tratare a imaginilor fiind cunoscuta ca si tratare a imaginilor de intensitate. Pornind de la aceste trei variabile se defineste modelul color, HSI.

Relatia dintre intensitatea luminoasa pe fotoreceptorii bastonase  si perceptia luminozitatii este mai degraba logaritmitica decât liniara. Astfel pentru aceiasi schimbare în intensitatea luminoasa, exista o mult mai mare schimbare perceputa la regiunile de luminozitate închisa din imagine fata de cele stralucitoare. Printr-o simpla înegrire a imaginii, detaliile precedente neiluminate pot fi luminate (Figura 1.)


Figura 1. Perceptia luminozitatii si intensitatea luminoasa, X =X', Y≠Y'

Luminanta (luminance) sau intensitatea spatiala a unui obiect spatial. Luminanta unui obiect (privit ca si o sursa de emisie) este independenta de luminanta obiectelor înconjuratoare.

Stralucirea( brightness) numita de asemenea stralucirea aparenta a unui obiect este perceptia luminantei depinzând de luminanta înconjuratoare. Doua obiecte având medii înconjuratoare diferite pot avea luminanata identica dar sa difere prin stralucire.



Figura 2. Contrast simultan a) si b)

Deci în al doilea mod, ochiul uman vizualizeaza un efect simultan de contrast prin care perceptia luminoziatii unei zone (arii) depinde de intensitatea ariei înconjuratoare (fond). În Figura 2.a, cele doua patrate mici din mijloc au aceeasi valoare a luminantei dar cel din stânga apare mai stralucitor. În Figura 2.b cele doua patrate par a avea aceeasi stralucire dar luminantele lor sunt diferite.

Deci:

a) patrate mici în mijloc cu luminanta egala dar care nu par a avea aceeasi stralucire

b) patrate mici în mijloc, care par a avea stralucirea egala dar luminanta lor e diferita

Realitatea este ca perceptia umana este mai sensibila la contrastul luminantei decât la valorile absolute ale ei.

            O alta definitie a contrastului tine cont de intensitatea maxima si minima a unei regiuni sau a unei imagini.

            Imaginile cu contrast ridicat au regiuni mari întunecoase si luminoase.

De asemenea, este de remarcat faptul ca rezolutia ochiului uman este de circa 25x106 unitati/cm2 fata de 500-4000 unitati/cm2 la senzorii uzuali folositi în prezent.

Perceptia umana permite procesarea a circa 16 imagini pe secunda în timp ce exista unele sisteme de analiza a imaginilor care proceseaza pâna la 300 de imagini pe secunda. Aceste sisteme de analiza a imaginilor sunt însa extrem de dedicate unor aplicatii. Perceptia umana ramâne înca superioara în ceea ce priveste întelegerea si clasificarea imaginilor.

          1.2. Caracteristici specifice procesarii de imagini

Procesarea imaginilor este utilizata în multe domenii ale activitatii industriale, în domeniul educational, sanatate, cercetare, etc.

Prelucrarile efectuate asupra imaginilor se pot grupa în mai multe categorii.

Aceste categorii pot fi:

a)-prelucrari de nivel inferior (datele de intrare si de iesire sunt de tip imagine reprezentate prin matrici de puncte). Ca si principale prelucrari la acest nivel avem:

-achizitie, vizualizare,

-îmbunatatirea imaginii,

-accentuarea unor caracteristici.

b)-prelucrari de nivel intermediar (datele de intrare sunt de tip imagine, iar cele de iesire sunt reprezentate sub forma unor structuri simbolice). Principalele operatii care se refera la acest nivel reprezinta extragerea de trasaturi:

-locale,

-globale.

c)-prelucrari de nivel superior (opereaza pe reprezentari simbolice) unde întâlnim mai ales:

-recunoasterea imaginilor bazate pe forme,

-interpretarea rezultatelor.

Procesarea imaginilor (Image Processing) are mai multe subdomenii, cum ar fi :

-Restaurarea imaginii (Image Restoration) - are ca scop reducerea deformarilor introduse la formarea imaginii digitale

-Îmbunatatirea imaginii (Image Enhancement) - se ocupa cu cresterea contrastului, eliminarea zgomotelor etc.

-Compresia imaginilor (Image Compression) - are ca obiectiv reprezentarea imaginii astfel încât aceasta sa ocupe mai putin spatiu decât imaginea initiala. Deci, aceasta are ca scop reducerea cantitatii de informatie necesara reprezentarii imaginii. Aceste tehnici de compresie a imaginilor pot fi extrem de utile la stocarea si transmiterea imaginilor. Aceste prime trei subdomenii includ în general prelucrari la nivel inferior.

-Analiza imaginilor (Image Analysis) are ca scop determinarea obiectelor care apar într-o imagine si descrierea suprafetelor acestor obiecte. Intrarea este o imagine digitala, iar iesirea este o reprezentare simbolica a imaginii initiale.

          1.3. Etape ale procesarii de imagini si reprezentarea imaginilor digitale

Termenul de imagine monocroma bidimensionala se refera la functia de intensitate bidimensionala f(x,y), unde x si y reprezinta coordonatele spatiale ale unui punct din imagine numit pixel, iar f este functia proportionala în fiecare punct care precizeaza intensitatea pixelului din imagine.

O imagine digitala este o imagine f(x,y) care a fost discretizata atât în coordonate spatiale cât si ca intensitate. Elementele unei asemenea retele digitale sunt deci numiti pixeli. În spatiu elementul spatial de procesarea a imaginilor se numeste voxel, v(x,y,z).

            Prelucrarea digitala este mult facilitata daca se folosesc matrici patratice, iar numarul nivelelor de gri se alege ca putere intreaga a lui 2.

Prelucrarea digitala a imaginilor presupune o succcesiune de etape de procesare hard si soft, precum si de implementare a unor metode teoretice.

Prima etapa a prelucrarii este achizitia de imagine. Dupa obtinerea imaginii digitale urmeaza  preprocesarea care consta în aplicarea unor algoritmi de îmbunatatire, curatare de zgomot si izolare a regiunilor a caror structura a pixelilor indica o asemanare cu informatia alfanumerica avuta în vedere. Etapa urmatoare consta în segmentarea imaginii, repectiv împartirea ei în obiecte distincte (segmentarea este una dintre cele mai dificile etape în prelucrarea digitala de imagini datorita algoritmilor sofisticati).




Ultima etapa este recunoastera si interpretarea datelor.

Recunoasterea datelor reprezinta procesul de clasificare a unui obiect într-o anumita categorie, pe baza informatiei  rezultate (descriptorilor) în urma descrierii imaginii segmentate.

Interpretarea presupune gasirea unei anumite semnificatii pentru un ansamblu de obiecte recunoscute.

          2. Elemente privind procesarea de imagini

          2.1 Achizitia si pastrarea imaginilor

           

Prin digitizare, scena din realitate este convertita într-o imagine compusa din unitati digitizate (pixeli în cadrul spatiului 2D, voxeli în spatiul 3D) carora în general le este asociata o valoare, valoarea de gri, cuprinsa uzual între 0 si 255, reprezentând intensitatea spotului luminos convertit.

Scena reprezinta acea zona "vazuta" de catre captor formata dintr-o multime de obiecte fizice într-o zona a mediului, iar imaginea reprezinta în general o matrice de pixeli stocata într-o memorie de imagini care urmeaza a fi prelucrata de catre un sistem de calcul, reprezentând proiectia scenei pe un plan bidimensional.

Prima diferenta importanta între vederea umana si imaginea analizata de sistemul de calcul este modul în care se achizitioneaza imaginea. Cei mai obisnuiti senzori utilizati pentru a capta imagini sunt camera video si scanerul.

In general imaginile se memoreaza în calculator ca si o matrice bidimensionala de numere. Aceste numere corespund diferitelor informatii cum ar fi:

-intensitatea nivelelor de gri

-luminanta

-crominanta, etc.

Pentru a putea procesa o imagine, ea trebuie trecuta în calculator într-o forma digitala. Pentru a digitiza imaginile analogice ele trebuie esantionate si cuantizate.

Esantionarea presupune procesul de captura de esantioane din semnalul analogic, adica preluarea punctelor de informatie aflate la diferite distante unele de altele.

Cuantizarea reprezinta procesul asignarii unei valori binare pentru fiecarea valoare esantionata.

Aceste valori memorate reprezinta intensitati astfel încât de obicei Negru = 0 si Alb este valoarea maxima posibila (de obicei 255).

          2.2. Stocarea imaginilor digitale

Când se lucreaza cu un sistem de analiza computerizata a imaginilor, imaginile trebuie salvate pe disc sub forma de fisiere care sunt oarecum asemanatoare cu celelalte tipuri de fisiere, (text, programe, etc.), dar din anumite motive, fisierele cu imagini digitale trebuie sa fie considerate distincte din anumite puncte de vedere.

Fisierele de imagini sunt de obicei mari. O singura imagine de 640x480 pixeli monocrom ocupa aproximativ 300 KB în timp ce o imagine color necesita aproximativ 1 MB. Imaginile 3D sunt mult mai mari (de exemplu 500 x 500 x 500 imagine de reconstructie tomografica 3D ocupa aproximativ 125 MB), deci necesita o mare capacitate de stocare.

       2.3. Memorarea imaginilor

Memoria ocupa un loc important în sistemele de prelucrare de imagini.

Pentru aplicatii de prelucrare a imaginilor se poate realiza:

- memorare pe termen scurt, necesara procesarii propiu-zise, ea reprezinta memoria temporara de lucru, într-un calculator fiind memoria de tip RAM

- memorarea on-line, necesara pentru accesare rapida sau memoria de scurta durata, suporturi magneto-optice si chiar stocarea holografica

- memorarea în vederea arhivarii, de lunga durata în care accesul la imagine este mai putin frecvent.

Memoria de arhivare se caracterizeaza prin capacitati foarte mari de memorare necesare dar cu accesare mai putin frecventa. Acestea sunt discurile optice si benzile magnetice. CD-ROM-ul este o modalitate ieftina de stocare si de aceea CD-urile reprezinta modalitatea cea mai frecventa de a avea la dispozitie bilioteci de imagini. Exista CD-uri de inalta densitate (DVD - Digital Video Disk) care ofera stocarea unei cantitati mai mari de informatie pe acelasi format.

Discurile optice (WORM - drives = write once read many) ofera mai multe posibilitati ca CD-ROM-ul, oferindu-ne atat arhivarea si stocarea imaginilor cât si accesul acestora prin citire / scriere. Acestea sunt utile mai ales în medicina dar si în alte domenii în care imaginile trebuie stocate în mod permanent acestea având o capacitate mare.

Discurile de mare capacitate (ZIP-drive), cu o capacitate în medie de peste 100MB, sunt astazi competitive ca pret si performanta cu discurile optice, având o viteza de acces sub cea a hard-discurilor dar sunt mult mai rapide decât CD-urile.

Benzile magnetice sunt extrem de lente, dar au capacitate mare de stocare.

            La alegerea mediului de stocare a imaginilor trebuie avut în vedere volumul de imagini care va fi stocat, scopul utilizarii acestor imagini (viteza de acces ) si pretul de cost al stocarii.

                2.4. Formate de imagine

            Acestea pot fi apreciate dupa mai multe criterii cum ar fi, gradul de compresie pe care îl realizeaza si timpul necesar împachetarii si despachetarii acestora. Cele mai importante formate din aceasta categorie sunt: PCX, BMP, IMG, TARGA, IBM, TIFF, GIF, WPG, JPEG, PIC, CDR, PCD, PNG, PPG, PPM,etc.



O imagine 2D este un tablou bidimensional de pixeli, denumit adesea rastru (raster). Fiecare linie orizontala este numita linie de scanare, sau linie de rastru. În calculator, culoarea fiecarui pixel este reprezentata printr-una din urmatoarele metode:

- daca imaginea este binara, culoarea fiecarui pixel este exprimata printr-o valoare de 1 bit - 1 - 0, iar daca e monocroma fiecare pixel va avea o intensitate într-o plaja de obicei 0,255.

- pentru o imagine True Color, culoarea fiecarui pixel este exprimata în general, în termenii intensitatilor de rosu (R), verde (G) si albastru (B) care creeaza culoarea.

- pentru o imagine bazata pe o paleta de culori, valoarea fiecarui pixel este interpretata ca un index într-un tabel cu valori RGB cunoscut sub numele de paleta de culori, sau harta de culori (Colormap).

Caracteristici comune ale fisierelor de imagine

Pentru a va asigura ca puteti citi, interpreta si afisa o imagine stocata electronic, imaginea trebuie sa contina cel putin urmatoarele informatii:

- dimensiunile imaginii - latimea si înaltimea

- numarul de biti pe pixel

- tipul imaginii - daca valorile pixelilor trebuie interpretate ca fiind culori RGB sau elemente într-o paleta de culori

- paleta de culori - daca imaginea foloseste vreuna

- datele imaginii, care reprezinta tabloul cu valorile pixelilor

Formate uzuale pentru fisiere imagine

Exista mai multe metode de stocare a unei imagini într-un fisier, acesta fiind motivul pentru care veti gasi atât de multe tipuri diferite de formate pentru fisiere imagine. Iata câteva dintre cele mai populare formate de fisiere imagine:

-Formatul PCX, folosit la început de programul Paint Brush al companiei Zsoft, este un format pentru fisiere imagine pe care-l suporta multe programe de desenare si scanere. Fisierele PCX folosesc o schema de codare pe baza lungimii (Run-Length-Encoding - RLE) pentru a stoca imaginea într-o forma comprimata.

- Formatul BMP Windows sau DIB (un format introdus de Microsoft Windows 3.0) stocheaza imaginea ca pe o harta de biti independenta de dispozitiv. Formatul DIB include o paleta de culori si stocheaza datele imaginii într-o maniera standard pentru a face fisierul imagine independent de dispozitiv. Formatul Windows BMP poate stoca imagini folosind 1 (monocrom), 4 (16 culori), 8 (256 culori) sau 24 (16 milioane de culori) de biti pe pixeli. Formatul BMP nu este la fel de eficient ca PCX si alte formate, dar interpretarea fisierelor BMP este relativ usoara.

-Formatul pe 24 de biti Truevision Targa provine de la adaptoarele de ecran de înalta performanta pentru PC-uri Truevision. Exista câteva tipuri diferite de fisiere Targa. Cea mai populara este versiunea cu 24 de biti pe pixel care foloseste 8 biti pentru fiecare dintre componentele R, G si B. Acest format poate stoca fisiere imagine cu pâna la 16 milioane de culori. Totusi, dimensiunea fisierului pentru o imagine pe 24 de biti este foarte mare - o imagine 640 x 480 pe 24 de biti necesita 3 x 640 x 480 = 921600 octeti, adica aproximativ un 1Mb.

-TIFF, sau Tagged Image File Format a fost dezvoltat în colaborare de Microsoft Corporation si Aldus Corporation ca un format flexibil, independent de sistem, pentru stocarea de imagini monocrome pâna la imagini cu culori pe 24 de biti. Multe programe de tehnoredactare computerizata si procesoare de texte pot citi si folosi imagini TIFF. În plus, toate scannerele dispun de programe de control care pot salva imagini în formatul TIFF.

-GIF sau Graphics Interchange Format a fost dezvoltat de CompuServe pentru stocarea într-o forma compacta a imaginilor cu pâna la 256 de culori. Fisierele GIF stocheaza imagini folosind schema de compresie LZW (denumita astfel dupa autorii ei, Lempel-Ziv-Welsh).

-JPEG (Joint Photographers Expert Group) este cel mai utilizat format de imagine în reteaua Internet. Este un format comprimat de imagine ceea ce îi confera avantaje extrem de mari în comparatie cu celelalte formate de imagine.

          2.5. Metode de compresie a imaginilor

Metodele de compresie ale imaginilor faciliteaza comunicarea rapida între diferite sisteme pe baza imaginilor, precum si stocarea lor în vederea unei utilizari ulterioare. În ultimii ani s-a trecut la standardizarea procesului de compresie a imaginilor în vederea utilizarii imaginilor în diverse aplicatii de prelucrari de imagini.

Exista metode de compresie a imaginilor care conduc la degradarea informatiilor în momentul decompresiei lor, functie de gradul de compresie ales (lossy compression). Aceste metode duc la pierderea informatiilor neesentiale si redundante. Ratele de compresie sunt relativ mari necesitând însa algoritmi mai complicati si mai multe calcule. Aceste metode pot fi folosite la imagini care urmeaza doar sa fie vizualizate, omul nesesizând pierderile.

Exista si metode de compresie a imaginilor, metode care nu duc la degradarea informatiilor (lossles compresion) prin refacerea lor prin decomprimare, însa eficienta acestor metode este relativ scazuta fiind tot mai putin folosite.

Alte considerente referitor la compresia imaginilor

Compresia este necesara stocarii si transmisiei imaginilor deoarece reduce marimea lor. Stocarea este esentiala în mai multe domenii, unul important fiind tehnica video digitala, în timp ce transmisia de imagini  se întâlneste la retelele de telecomunicatii , teleconferinte, etc.

Exista mai multe criterii dupa care metodele de compresie pot fi judecate, si anume:

- timpul necesar comprimarii/decomprimarii - acest criteriu este important mai ales în transmisiile în timp real, cum ar fi videoconferintele

- gradul de conservare al imaginii

- costurile impuse de algoritmii alesi si resursele de calcul

- standardul de compresie utilizat, daca este sau nu universal pentru a putea fi utilizat si de catre altii


loading...










Document Info


Accesari: 2307
Apreciat:

Comenteaza documentul:

Nu esti inregistrat
Trebuie sa fii utilizator inregistrat pentru a putea comenta


Creaza cont nou

A fost util?

Daca documentul a fost util si crezi ca merita
sa adaugi un link catre el la tine in site

Copiaza codul
in pagina web a site-ului tau.




Coduri - Postale, caen, cor

Politica de confidentialitate

Copyright © Contact (SCRIGROUP Int. 2018 )