Цифровые фото- и видеокамеры

Рассмотренный метод эффективно устраняет  аддитивный и импульсный шум в  каждом элементе изображения

Подчеркивание границ. Методы сглаживания изображений могут устранять шум очень эффективно. Существенным недостатком алгоритмов сглаживания является смаз изображения (т.е. снижение четкости контурных элементов), при этом величина смаза пропорциональна размеру маски, используемой для сглаживания. Для однозначного анализа изображений, особенно при вычислении геометрических характеристик структурных элементов, очень важно убрать смаз с контуров объектов в изображении, то есть усилить разницу между градациями яркости контурных элементов объекта и соседних элементов фона. В этом случае при обработке изображений используются методы подчеркивания контуров.

Обычно подчеркивание границ осуществляется методом высокочастотной пространственной фильтрации. Характеристики фильтров задаются в виде маски, в которой среднее значение должно быть равно нулю.

Еще одним методом подчеркивания  границ является так называемое статическое дифференцирование. В этом методе значение яркости каждого элемента делится на статистическую оценку среднеквадратического отклонения s_F, то есть g_ij = f_ij/s_F (среднеквадратическое отклонение вычисляется в некоторой окрестности элемента f_ij).

Медианная фильтрация. Медианная фильтрация относится к нелинейным методам обработки изображений и имеет следующие преимущества перед линейной фильтрацией (классической процедуры сглаживания): сохраняет резкие перепады (границы); эффективно сглаживает импульсный шум; не изменяет яркость фона.

Медианная фильтрация осуществляется путем движения некоторой апертуры (маски) вдоль дискретного изображения и замены значения центрального элемента маски медианным значением (среднее значение упорядоченной последовательности) исходных элементов внутри апертуры. В общем случае, апертура может иметь самую разнообразную форму, но на практике чаще всего применяется квадратная апертура размером (2k+1)*(2k+1), где k=1,2,...

Сегментация изображений. Под сегментацией изображения понимается процесс его разбиения на составные части, имеющие содержательный смысл: объекты, их границы или другие информативные фрагменты, характерные геометрические особенности и др. В случае автоматизации методов получения изображений сегментацию необходимо рассматривать как основной начальный этап анализа, заключающийся в построении формального описания изображения, качество выполнения которого во многом определяет успех решения задачи распознавания и интерпретации объектов.

В общем случае сегментация представляет собой  операцию разбиения конечного множества  плоскости, на которой определена функция  исходного изображения f(x,y) на k непустых связанных подмножеств s_i (i=[1,k]) в соответствии с некоторым предикатом P, определяемом на множестве S={s₁,s₂,…,s_k} и принимающий истинные значения, когда любая пара точек из каждого подмножества s_i удовлетворяет некоторому критерию однородности (например, критерий однородности, основанный на оценке максимальной разности яркости отдельного пикселя и среднего значения яркости, вычисленного по соответствующей области).

Выделение контуров. Не редко приходится сталкиваться с задачей нахождения периметров, кривизны, факторов формы, удельной поверхности объектов и т.д. Все перечисленные задачи так или иначе связаны с анализом контурных элементов объектов.

Методы выделения  контуров (границ) на изображении можно  разделить на следующие основные классы:

• методы высокочастотной фильтрации;
• методы пространственного дифференцирования;
• методы функциональной аппроксимации;

Общим для всех этих методов является стремление рассматривать  границы как область резкого  перепада функции яркости изображения f(i,j); отличает же их вводимая математическая модель понятия границы и алгоритм поиска граничных точек.

В соответствии с поставленными  задачами к алгоритмам выделения  контуров предъявляются следующие  требования: выделенные контура должны быть утоньщенными, без разрывов и  замкнутыми. Таким образом, процесс  выделения контуров несколько усложняется  в связи необходимостью применять алгоритмы утоньшения и устранения разрывов. Однако и это не всегда дает желаемого результата – в большинстве случаев контуры получаются незамкнутыми и, как следствие, непригодными для ряда процедур анализа.

Разрешить возникшую задачу можно, производя оконтуривание алгоритмом прослеживания границ методом “жука”, который позволяет выделить замкнутые контура объектов [9]. Суть алгоритма состоит в следующем: на объекте выбирается некоторая стартовая граничная точка и долее происходит последовательное прослеживание контура до тех пор, пока не будет достигнута стартовая точка. В случае прослеживания контура по часовой стрелке для достижения стартовой точки осуществляется по пиксельное движение вправо, если пиксель находится вне объекта, и влево, если – на объекте.

Выделенный таким образом  контур представляет собой замкнутый  цепной код, т.е. последовательность координат  граничных точек объекта, что  очень удобно для решения поставленных задач.

4. Принципы действия цифровых фотокамер.

В цифровой, в отличие от оптической, фототехнике роль светочувствительного элемента выполняют CCD-матрицы или CCD-линейки, преобразующие изображение в последовательность электрических импульсов цифрового кода. 
Механической основой для цифровых камер с CCD-матрицей служат полупрофессиональные и профессиональные фотоаппараты ведущих мировых производителей, в которых CCD-матрица ставится на место светочувствительной пленки. Такие фотоаппараты имеют сменную оптику, съемное запоминающее устройство, встроенную вспышку. Затвор таких камер отрабатывает выдержки от 1/40000 до нескольких секунд. Они применяются в основном для оперативной фотосъемки. 
Принцип действия цифровой фотокамеры с CCD-линейкой аналогичен планшетному сканеру. Принимающий элемент (CCD-линейка) движется вдоль чувствительной зоны камеры, постоянно сканируя заданное пространство. Таким образом, принцип действия цифровой фотокамеры состоит в следующем: пучок лучей света от объекта съемки, проходя через линзу (или систему линз) объектива и диафрагму, попадает на матрицу CCD (Charged Coupled Device). Матрица CCD или, как ее еще называют, ПЗС (преобразователь свет-сигнал) представляет собой прямоугольную матрицу из светочувствительных элементов. Луч света, попадая на чувствительный элемент, преобразуется в аналоговый электрический сигнал. Аналоговые сигналы от CCD преобразуются в цифровые, обрабатываются и записывается в память. Преобразование сигналов в цифровую форму производится с помощью аналого-цифрового преобразователя ADC.

Кроме CCD, ADC и памяти в электрическую схему цифровой фотокамеры входят процессор DSP, который формирует изображение из цифровых потоков, и конвертор JPEG, сжимающий изображения для увеличения количества хранимых кадров.

Несколько слов об общих чертах современного цифрового фотоаппарата. 
Широкий выбор уровней разрешения регистрируемых кадров от максимального в 1712 x 1368 до стандартного 1280 x 1024 и низкого 320 x 240, в основном ориентированного на задачи Internet. Использование для хранения изображений сменных карт флэш-памяти значительной емкости (не менее 8 MB). Здесь основными стандартами являются Smart Media, Compact-Flash, Memory Stick. В настоящее время предлагаются Smart Media карты емкостью от 2 до 32 MB. Однако в последнее время наметилась тенденция усиления позиций стандарта Compact-Flash. IBM удивила мир микродиском емкостью 340 MB. Столь высокая емкость позволяет записывать сотни кадров с максимальным разрешением (размер не компрессированного кадра 1600 x 1200 составляет около 4 MB). 
Сменные карты не исключают наличия встроенной памяти. Она используется как буфер для ускорения процессов внутренней обработки кадров и записи последовательных кадров.

Стандартный набор функций  автоматической установки параметров съемки: фокуса, выдержки, экспозиции, диафрагмы, расстояния фокусировки, ручной коррекции экспозиции. Почти обязательной чертой оптического видоискателя является возможность диоптрийной коррекции. Встроенная вспышка (до 5-6 различных режимов) дальностью действия не менее 3 м. Все чаще цифровые камеры оснащаются дополнительным цифровым USB выходом. Скорость передачи данных при этом возрастает в десятки раз, процесс перекачки больших кадров занимает всего несколько секунд. 
В большинстве камер имеется дополнительный выход для просмотра изображения на TV. 
Возможность съемки последовательных кадров через заранее заданные интервалы времени от 10-30 секунд до 3 часов. Автоматический выбор лучшего кадра из последовательно снятой серии одного объекта. Реализация панорамных съемок, когда несколько кадров объединяются в одно широкоугольное изображение. 

Заключение

Раньше цифровую камеру могли купить только состоятельные  люди и профессиональные фотографы-экспериментаторы, однако с ростом популярности Всемирной  сети и электронной коммерции  росла необходимость в создании дешевых устройств для цифровой съемки.

Благодаря снижению стоимости основных компонентов (жидкокристаллических дисплеев, ПЗС-матриц и т.д.) появились  недорогие цифровые камеры для корпоративного и потребительского рынка. По мере совершенствования  технологии возможности росли. Если разрешение первых потребительских устройств не превышало 300 тыс. пикселей, то сейчас стали появляться аппараты, обеспечивающие разрешение 2 мегапикселя и выше. Совершенствовались также функции индивидуальной настройки параметров съемки: сейчас цифровые камеры не уступают в этом отношении пленочным фотоаппаратам, в то время как их ранние модели не позволяли менять практически ни одной установки.

Список  литературы:

1. web-site: www.21vek..ru
2. web-site: www.fotovideo.ru
3. Журнал «ТКТ».
4. Олифер В.Г., Олифер Н.А. «Компьютерные сети».
5. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений: Пер с англ. – М.: Радио и связь, 1986 – 400 с., ил.
6. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. – М: Мир, 1982. – Кн.2 – 480с., – ил.
7. Садыков С.С. Цифровая обработка и анализ изображений – Ташкент: НПО “Кибернетика” АН РУз – 1994 – 193 с.
8. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. – М: Сов. радио, 1979 – 312 с., ил.