1933501985

Rozdział 1

Wstęp

Cyfrowe przetwarzanie oraz analiza obrazów posiada szereg zastosowań w różnych gałęziach nauki m.in. elektronice i telekomunikacji (np. rozpoznawanie znaków drogowych), kryminalistyce (np. rozpoznanie zdjęć osób podobnych), automatyce (np. systemy regulacji automatycznej), medycynie (np. analiza obrazów tomografii rentgenowskich), geodezji i kartografii (np. przetwarzanie zdjęć satelitarnych obejmujących ogromne obszary) [9]. Przetwarzanie obrazów odkrywa przed ludźmi wiele nowych możliwości, jest to dziedzina nauki z pogranicza elektroniki, telekomunikacji i informatyki, która wraz z rozwojem technologii komputerowej daje coraz większe możliwości.

W 1964 roku zastosowano komputerowe metody przetwarzania obrazu do poprawy jakości obrazu zdjęć Księżyca, dziś trudno wyobrazić sobie jakikolwiek film, zdjęcie bez cyfrowego przetwarzania obrazu, większość dzisiejszych aparatów cyfrowych posiada opcje detekcji twarzy, usuwania efektu „czerwonych oczu”. Mówiąc o przetwarzaniu i analizie obrazów należy wspomnieć o możliwości śledzenia obiektów w obrazie wideo. Znalazło to zastosowanie w kilku bardzo przydatnych aplikacjach, które już poprawiają standard naszego życia lub uczynią to w niedalekiej przyszłości. Mowa tu o systemach zabezpieczeń, wykrywających zagrożenie lub podejrzane zachowanie. Systemy pomiaru, obserwacji oraz zarządzania ruchem drogowym pomagają w odpowiednim sterowaniu ruchem oraz pozwalają na szybką interwencję w sytuacjach alarmowych. Systemy medyczne ułatwiają analizę wyników różnego rodzaju badań np. tomografii mózgu.

1.1 Cyfrowe przetwarzanie obrazów

Obraz może zostać zdefiniowany jako funkcja dwóch zmiennych f(x,y), gdzie x i y są współrzędnymi przestrzennymi, natomiast wartość funkcji /, dla dowolnej pary współrzędnych x i y jest poziomem szarości w punkcie (x, y). Jeżeli współrzędne x i y są wartościami skończonymi, a wartość funkcji / jest dyskretna i skwantowana, to taki obraz nazywamy obrazem cyfrowym[8]. Ilość poziomów szarości, zwana także ilością kolorów, w komputerowej analizie obrazów można określić jako ilość bitów opisująca najmniejszy

5