Главная > Документ


ВЕСТНИК

НАЦИОНАЛЬНОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ";ХПИ";

С

17'2011

борник научных трудов

Тематический выпуск

";Информатика и моделирование";, № 16

Издание основано Национальным техническим университетом ";Харьковский политехнический институт"; в 2001 году

Государственное издание

Свидетельство Госкомитета по

информационной политике Украины

КВ № 5256 от 2 июля 2001 года

КООРДИНАЦИОННЫЙ СОВЕТ:

Председатель

Л.Л. Товажнянский, д-р техн. наук, проф.

Секретарь координационного совета

К.А. Горбунов, канд. техн. наук, доц.

А.П. Марченко, д-р техн. наук, проф.

Е.И. Сокол, д-р техн. наук, проф.

Е.Е. Александров, д-р техн. наук, проф.;

Л.М. Бесов, д-р ист. наук, проф.;

А.В. Бойко, д-р техн. наук, проф.;

Ф.Ф. Гладкий, д-р техн. наук, проф.;

М.Д. Годлевский, д-р техн. наук, проф.;

А.И. Грабченко, д-р техн. наук, проф.;

В.Г. Данько, д-р техн. наук, проф.;

В.Д. Дмитриенко, д-р техн. наук, проф.;

И.Ф. Домнин, д-р техн. наук, проф.;

В.В. Епифанов, канд. техн. наук, проф.;

Ю.И. Зайцев, канд. техн. наук, проф.;

П.А. Качанов, д-р техн. наук, проф.;

В.Б. Клепиков, д-р техн. наук, проф.;

С.И. Кондрашов, д-р техн. наук, проф.;

В.М. Кошельник, д-р техн. наук, проф.;

В.И. Кравченко, д-р техн. наук, проф.;

Г.В. Лисачук, д-р техн. наук, проф.;

В.С. Лупиков, д-р техн. наук, проф.;

О.К. Морачковский, д-р техн. наук, проф.;

П.Г. Перерва, д-р экон. наук, проф.;

Е.В. Рогожкин, д-р техн. наук, проф.;

М.И. Рыщенко, д-р техн. наук, проф.;

В.Б. Самородов, д-р техн. наук, проф.;

Г.М. Сучков, д-р техн. наук, проф.;

Ю.В. Тимофеев, д-р техн. наук, проф.;

М.А. Ткачук, д-р техн. наук, проф.

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ:

Ответственный редактор:

В.Д. Дмитриенко, д-р техн. наук, проф.

Ответственный секретарь:

С.Ю. Леонов, канд. техн. наук, доц.

А.Г. Гурин, д-р техн. наук, проф.;

Л.В. Дербунович, д-р техн. наук, проф.;

Е.Г. Жиляков, д-р техн. наук, проф.;

П.А. Качанов, д-р техн. наук, проф.;

Н.И. Корсунов, д-р техн. наук, проф.;

Г.М. Сучков, д-р техн. наук, проф.;

И.И. Обод, д-р техн. наук, проф.;

А.И. Овчаренко, д-р техн. наук, проф.;

А.А. Серков, д-р техн. наук, проф.


Адрес редколлегии: 61002, Харьков,

ул. Фрунзе, 21, НТУ ";ХПИ";.

Каф. ВТП, тел. (057)-707-61-65

Харьков 2011

Вісник Національного технічного університету ";Харківський політехнічний інститут";. Збірник наукових праць. Тематичний випуск: Інформатика i моделювання. – Харків: НТУ ";ХПІ";, 2011. – № 17. – 197 с.

В збірнику представлені теоретичні та практичні результати наукових досліджень та розробок, що виконані викладачами вищої школи, аспірантами, науковими співробітниками різних організацій та установ.

Для викладачів, наукових співробітників, спеціалістів.

В сборнике представлены теоретические и практические результаты исследований и разработок, выполненных преподавателями высшей школы, аспирантами, научными сотрудниками различных организаций и предприятий.

Для преподавателей, научных сотрудников, специалистов.

Вісник Національного технічного університету ";ХПІ"; внесено до ";Переліку № 9 наукових фахових видань України, в яких можуть публікуватися результати дисертаційних робіт на здобуття наукових ступенів доктора і кандидата наук";, затвердженого постановою президії ВАК України від 14 листопада 2001 року, № 2 – 05/9. (Бюлетень ВАК України № 6, 2001 р., технічні науки, збірники наукових праць, № 2) та ";Переліку наукових фахових видань України, в яких можуть публікуватися результати дисертаційних робіт на здобуття наукових ступенів доктора і кандидата наук";, затвердженого постановою президії ВАК України від 26 травня 2010 р. № 1 – 05/4. (Бюлетень ВАК України № 6, 2010 р., стор. 3, № 20).

Рекомендовано до друку Вченою радою НТУ ";ХПІ";

Протокол № 5 від 27 травня 2011 р.

 Національний технічний університет ";ХПІ";

ISSN 2079-0031

50-летию

КАФЕДРЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

И ПРОГРАММИРОВАНИЯ

НАЦИОНАЛЬНОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

";ХАРЬКОВСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ";

ПОСВЯЩАЕТСЯ

УДК 004.93

А.М. АХМЕТШИН, д.ф.-м.н., проф. ДНУ, Днепропетровск,

А.А. СТЕПАНЕНКО, к.т.н., ст. преп. ЗНТУ, Запорожье

ИНТЕРФЕРЕНЦИОННЫЙ МЕТОД АНАЛИЗА РАДИОЛОГИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ПРОСТРАНСТВЕ ПРИЗНАКОВ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ РАДОНА

Рассмотрены информационные возможности нового метода качественного анализа слабоконтрастных радиологических медицинских изображений в комплексном пространстве изображений. Метод позволяет сегментировать визуально неопределенные потенциально информативные участки путем использования фазо-пространственных характеристик. Ил.: 3. Библиогр.: 8 назв.

Ключевые слова: слабоконтрастное изображение, комплексное пространство изображений, сегментировать, информативные участки, фазо-пространственные характеристики.

Постановка проблемы. Одна из актуальных проблем вычислительного интеллекта связана с задачами анализа слабоконтрастных изображений (медицина, дистанционное зондирование, геофизика, неразрушающий контроль). Суть проблемы заключается в том, чтобы сделать визуально неразличимые участки (детали) видимыми. Традиционные методы цифровой обработки изображений (эквализация гистограмм, градиентное отображение и т.д.) зачастую не приводят к успеху, если априори неизвестный объект интереса расположен на существенно неоднородном яркостном фоне. Одно из современных направлений, связанных с анализом слабоконтрастных изображений, базируется на проведении аналогий с наиболее чувствительными физическими методами оптических и радиофизических измерений (интерферометрия, голография, эллипсометрия) [1 – 3].

Основная проблема подобного направления – разработка адекватных физико–математических моделей анализируемых изображений, допускающих использование математического формализма методов физических когерентно–оптических измерений.

Анализ литературы. В литературе, посвященной анализу современных методов цифровой обработки изображений [4, 5], основное внимание уделяется методам повышения качества изображений с точки зрения их психофизиологического восприятия. В частности, в указанных книгах нет ни малейшего намека, например, на оптические голографические методы неразрушающего контроля [6], обеспечивающие обнаружение участков конструкций потенциально подверженных критическим деформациям. Такая ситуация, по нашему мнению, обусловлена тем обстоятельством, что в голографической интерферометрии анализируется не само изображение тестируемой конструкции, а его интерферограмма, что, естественно, выдвигает особые требования к ее расшифровке (интерпретации).

В работах [7, 8] были рассмотрены информационные возможности виртуального цифрового интерференционного метода повышения визуального качества слабоконтрастных изображений. Идея метода базируется на возможности проведении формальной аналогии с методом фазоконтрастной оптической микроскопии при переходе в пространство комплексных яркостей. Подобный подход действительно повышает контрастность изображений, но не подходит для решения задач сегментации участков слабоконтрастных изображений с ";размытыми"; границами (потенциально патологические участки на медицинских радиологических изображениях).

Цель статьи – демонстрация информационных возможностей нового метода сегментации визуально неразличимых участков слабоконтрастных медицинских радиологических изображений на основе сочетания двух этапов: преобразование Радона исходного изображения и виртуального синтеза соответствующей ему интерферограммы с интерпретацией результатов по ее фазо–пространственной характеристике.

Основная часть. На рис. 1 представлено изображение томограммы головного мозга до и после введения рентгеноконтрастного вещества и соответствующие им результаты повышения их контраста на основе применения стандартного метода эквализации их гистограмм.

1 2 3 4

Рис.1. Томограмма головного мозга до (1) и после (3) введения рентгеноконтрастного вещества и соответствующие им изображения

(2, 4) результатов применения метода эквализации их гистограмм

На рис.1 видна гематома (указана стрелкой), но совершенно невидима область ее ";скрытого"; влияния. Введение рентгеноконтрастного вещества (рис.1.3) не улучшает ситуации. Повышение контраста методом эквализации гистограммы несколько улучшает ситуацию (рис.1.4), однако с точки зрения компьютерного зрения, результат является неубедительным.

Текущая тенденция анализа, например, медицинских радиологических изображений базируется на использовании нескольких различных методов цифровой обработки в целях повышения достоверности обнаружения потенциальных патологических участков. Однако такой подход, с точки зрения синергетического принципа, не всегда дает ожидаемые результаты (т.е. 1+1 может быть и меньше двух). В этой связи зачастую может быть целесообразен подход, базирующийся на следующем принципе: переход в новый информационный базис с последующим анализом нового синтезированного изображения на основе методов вычислительного интеллекта уже в этом базисе. В качестве варианта перехода к новому информационному базису в данной работе предлагается использовать преобразование Радона исходного анализируемого изображения , базирующееся на вычислении проекций изображения вдоль определенных направлений (углов). Проекция функции на ось представляет собой линейный интеграл

, (1)

где оси и задаются поворотом на угол против часовой стрелки

. (2)

Исходное полутоновое изображение рассматривается как двумерная функция. Таким образом, использование преобразования Радона обеспечивает переход к новому информационному базису, где ось ";х"; соответствует числу углов проецирования исходного изображения, а ось ";у"; – соответствует яркостным значениям проекций . С физической точки зрения, использование преобразования Радона позволяет ";накопить"; значения визуально неразличимых участков, в целях облегчения (упрощения) процедуры их последующей идентификации. В каком-то смысле, эта операция близка к процедуре ";усреднения";, используемой в области цифровой обработки сигналов для выделения сигналов неизвестной формы на фоне аддитивных измерительных шумов в условиях, когда отношение сигнал/шум намного меньше единицы.

Структура алгоритма базируется на использовании следующих этапов.

1. Преобразование Радона исходного изображения   .

2. Модуляционное преобразование синтезированного изображения на основе использования выражения (3)

, (3)

где – оператор предварительной трансформации исходного изображения, – стабилизирующий параметр. Такое преобразование позволяет провести формальную аналогию с интерференционным методом фазоконтрастной микроскопии, при введении виртуального когерентного опорного поля (волны), что открывает возможность визуализации фазовых ";неоднородностей"; анализируемого изображения. К ";фазовым неоднородностям"; относятся участки изображения, где перепад яркостей находится в пределах 2%, что не позволяет осуществить процедуру из непосредственной визуальной идентификации.

3. Введение виртуального когерентного опорного поля .

4. Вычисление модуля и аргумента векторной суммы , рассматриваемых в качестве новых информативных синтезированных изображений (рис. 2).

Рис. 2. Результат применения нового метода для томограммы на рис. 1.1

Из рассмотрения рис. 2 видно, что на исходной характеристике участок скрытого влияния визуально не идентифицируется, тогда как на фазо–пространственной интерференционной характеристике преобразования Радона она выделяется однозначно.

Из рассмотрения рис. 2 можно заключить, что не было необходимости введения рентгеноконтрастного вещества и использования повторной томографии (двойная доза облучения), поскольку информативный участок томограммы однозначно идентифицируется на характеристике (рис. 2).

Конечно, восприятие результатов сегментации томограммы в пространстве признаков преобразования Радона требует определенной психологической ";настройки"; в силу необычности самого подхода. В этой связи возникает естественный вопрос: возможно ли вернуться из пространства преобразования Радона в обычное евклидово пространство , где – оператор обратного преобразования Радона, – трансформированное изображение в евклидовом пространстве обычных яркостей, т.е.

. (4)

К сожалению, обратное преобразование Радона относится к области некорректных задач математической физики, поэтому любые математические преобразования над результатами прямого преобразования Радона (например, синтез и ) приводят к тому, что обратное преобразование (т.е. ) будет иметь искаженную форму (рис. 3).

1 2 3

Рис. 3. Результаты обратного преобразования Радона от данных на

рис. 2: 1 – ; 2 – ; 3 –

Выводы. В результате проделанной работы можно заключить:

1. Предложен новый виртуальный физический метод качественного анализа слабоконтрастных медицинских радиологических изображений.

2. Метод позволяет выделять визуально неразличимые потенциально информативные участки радиологических изображений по фазо–пространственным характеристикам цифровой интерферен-ционной характеристики преобразования Радона.

3. Обратное преобразование Радона от его трансформированных характеристик является неустойчивой операцией.

Список литературы: 1. Афанасьєв В.А. Оптические измерения / В.А. Афанасьєв – М.: Высшая школа, 1981. – 228 с. 2. Стюард И.Г. Введение в Фурье-оптику / И.Г. Стюард. – М.: Мир, 1985. – 182 с. 3. Аззам Р. Эллипсометрия и поляризованный свет / Р. Аззам, Н. Башара. – М.: Мир, 1981. – 583 с. 4. Pratt W.K. Digital Image Processing / W.K. Pratt. – New York: John Wiley and Sons Inc., 2001. – 723 р. 5. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М.: Техносфера, 2006. – 1070 с. 6. Голографические неразрушающие исследования / Под ред. Р.К. Эрф. – М.: Машиностроение, 1979. – 446 с. 7. Ахметшина Л.Г. Информационные возможности модуляционного преобразования при сегментации мультиспектральных изображений / Л.Г. Ахметшина // Системні технологіі. – 2004. – № 6. – C. 122-127. 8. Ахметшин А.М. Интерференционные методы повышения качества и чувствительности анализа низкоконтрастных изображений на основе комплексной фазовой модуляции яркостей / А.М. Ахметшин, Л.Г. Ахметшина, И.М. Мацюк // Искусственный интеллект. – 2007. – № 3 . – С. 194− 204.

УДК 004.93

Інтерференційний метод аналізу радіологічних зображень у просторі ознак перетворення Радону / Ахметшин О.М., Степаненко О.О. // Вісник НТУ ";ХПІ";. Тематичний випуск: Інформатика і моделювання. – Харків: НТУ ";ХПІ";. – 2011. – № 17. – С. 4 – 9.

Розглянуті інформаційні можливості нового методу якісного аналізу низько контрастних радіологічних медичних зображень у комплексному просторі яскравостей. Метод дозволяє сегментувати візуально невизначені потенційно інформативні ділянки шляхом використання фазо-просторових характеристик. Іл.: 3. Бібліогр.: 8 назв.

Ключові слова: низько контрастне зображення, комплексний простір яскравостей, сегментування, інформативні ділянки, фазо-просторові характеристики.

UDC 004.93

Interferometric method of radiological image analysis in a feature space Radon’s transformation / Akhmetshin A.M., Stepanenko A.A. // Herald of the National Technical University ";KhPI";. Subject issue: Information Science and Modelling. – Kharkov: NTU ";KhPI";. – 2011. – №. 17. – P. 4 – 9.

Information possibilities a new method quality analysis of low contrast radiological medical images in a complex brightness space are considered. The method is possible to make segmentation hidden areas on base using phase–space characteristics. Figs.: 3. Refs.: 8 titles.

Key words: low contrast image, complex brightness space, segmentation, information hidden areas, phase-space characteristic.

Поступила в редакцию 28.01.2011

УДК 519.1: 681.3

Я.Г. ВЕЛИКАЯ, Национальный исследовательский университет ";БелГУ";, Белгород



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Государственное бюджетное города москвы «центральная универсальная

    Документ
    ... Р. С. Тенденции роста и развития электронных периодических изданий / Р. С. Гиляревский, И. А. Черный // Современное ... новых информационных технологий в деятельности Нижегородской государственной областной детской библиотеки. Свергунова Н. М. ...
  2. Государственное образовательное профессионального образования

    Документ
    ... деятельности ЗабКИПКРО………………………………………………………… 17 V. Периодические издания:…………………………………………… Научно-методический журнал «Педагогическое ... и методическим работникам.  Статистика результатов государственной (итоговой) аттестации выпускников (9-х классов в ...
  3. Государственное и муниципальное управление (3)

    Ученые записки
    ... государственных экономических, социальных, и других программ, издание и продвижение нормативно-правовых актов, реклама государственных учреждений и государственных ... ра­бот свидетельствует 5-е издание учебного пособия «Государственная и муниципаль­ная ...
  4. Государственная центральная ХАНТЫ-МАНСИЙСК

    Библиографический указатель
    ... с 1941 г. - «Ханты-Мансийск». Справочный аппарат издания включает «Указатель предприятий, учреждений и организаций ... Институт природопользования Севера (Филиал Тюменской Государственной сельскохозяйственной академии) Факультет экономики и ...
  5. Государственная центральная ХАНТЫ-МАНСИЙСК

    Библиографический указатель
    ... с 1941 г. - «Ханты-Мансийск». Справочный аппарат издания включает «Указатель предприятий, учреждений и организаций ... Институт природопользования Севера (Филиал Тюменской Государственной сельскохозяйственной академии) Факультет экономики и ...

Другие похожие документы..