Список литературы

1. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В. А. Сойфера. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003.

2.Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Издание 3-е, исправленное и дополненное. М.: Техносфера, 2012.

3.Виллевальде А. Ю. О системном подходе к медицинской визуализации // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Сер. «Биотехнические системы в медицине и экологии». 2006. Вып. 1. С. 37–43.

4.Физиология человека: В 3 т. Т. 1 / Пер. с англ.; Под ред. Р. Шмидта, Г. Тевса. М.: Мир, 2005.

5.Юлдашев З. М., Болсунов К. Н. Биотехнические методики исследования функций зрения // Тр. междунар. семинара «Инновации в здравоохранении». 1997. С. 81.

6.Ярославский Л. П. Введение в цифровую обработку изображений. М.: Сов. радио, 1979.

7.Опорков М. А., Украинцев Ю. Г., Юрченко Ю. Б. Медицинский дисплей как инструмент рентгеновской диагностики. Критерии выбора // Медицинский алфавит. Радиология. 2007. № 12. С. 21–23.

8.Элинсон М. Б. Анализ преимущества цифровых рентгеновских аппаратов перед пленочными // Медицинская техника. 2005. № 5. С. 35–37.

9.Прет У. Цифровая обработка изображений: В 2 т. / Пер. с англ. М.: Мир, 1982.

10.Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений. М.: Мир,

1972.

11.Журавель И. М. Краткий курс теории обработки изображений [Электронный ресурс] // URL: https://hub.exponenta.ru/post/kratkiy-kurs-teorii- obrabotki-izobrazheniy734 (дата обращения: 24.01.2022)

12.What-when-how. In Depth Tutorials and Information. Introduction to

13.IMAQ Vision User Manual [Электронный ресурс] // National Instruments, 1999. Систем. требования: Acrobat Reader.

14.Boykov Y. Algorithms for Image Analysis, 2016. [Электронный ресурс] Систем. требования: Acrobat Reader.

93

15.Википедия. Билинейная интерполяция [Электронный ресурс] // URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Билинейная_интерполяция (дата обращения:

24.01.2022)

16.Википедия. Оператор Кэнни [Электронный ресурс] // URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ Оператор_Кэнни (дата обращения: 24.01.2022)

17.Petrakis E. Презентация Canny edge detector // URL: http://www.intelligence.tuc.gr/~petrakis/courses/computervision/temp/canny.ppt

(дата обращения: 24.01.2022)

18.Agu E. Презентация Digital Image Processing. Lecture 10: Discrete Fourier Transform (DFT). WPI [Электронный ресурс] Систем. требования: Acrobat Reader.

94

Приложения

1. Некоторые полезные определения

Яркость – это отношение силы света, распространяющегося в какомлибо направлении, к площади проекции светящейся поверхности на плоскость, перпендикулярную этому направлению. В СИ измеряется в канделах на метр квадратный, кд/м2.

Контраст (яркостный) характеризует различие по яркости частей изображения. Контраст объекта на изображении – это отношение разности яркостей объекта и фона на изображении к яркости фона.

Цвет – качественная субъективная характеристика электромагнитного излучения оптического диапазона, определяемая на основании возникающего физиологического зрительного ощущения и зависящая от ряда физических, физиологических и психологических факторов. Восприятие цвета определяется индивидуальными особенностями наблюдателя, а также спектральным составом, цветовым и яркостным контрастом с окружающими источниками света, а также несветящимися объектами.

Яркость цвета – это относительная освещенность, светлота цвета. Обычно ее измеряют в процентах в диапазоне от 0 (черный цвет) до 100 % (белый цвет). Ахроматические цвета – оттенки серого цвета в диапазоне от белого (наиболее яркого) до черного (наиболее темного), характеризуются только яркостью.

Аккомодация – настройка преломляющей силы диоптрического аппарата глаза человека на определенное расстояние до фиксируемого объекта, осуществляется за счет изменения кривизны хрусталика, особенно его передней поверхности. Диапазон (объем, ширина) аккомодации – интервал изменения преломляющей силы хрусталика (в диоптриях, дп) при фиксации объекта, приближающегося из бесконечности на максимально близкое расстояние четкого видения.

Частота слияния мельканий (критическая частота мельканий) –

наименьшая частота поступления световых стимулов, при которой наблюдатель уже не воспринимает их по отдельности (они сливаются).

Пиксель (англ. pixel, сокращение от pix element – элемент изображения) – наименьший логический элемент двумерного цифрового растрового изображения, а также физический элемент светочувствительной матрицы и элемент матрицы мониторов, формирующих изображение. Пиксель

95

представляет собой неделимый объект обычно прямоугольной формы, характеризующийся определенным цветом. Растровое цифровое изображение состоит из пикселей, расположенных по строкам и столбцам. Размеры пикселя определяют пространственное разрешение изображения.

Пространственное разрешение изображения – это размер цифрового растрового изображения в пикселях. Очевидно, чем выше разрешение, тем большее количество пикселей содержит изображение и тем, соответственно, меньше размер отдельного пикселя.

Яркостное разрешение (глубина цвета, битность) изображения –

количество уровней (градаций) яркости (или оттенков одного цвета), которые может принимать отдельный пиксель. Яркостное разрешение обычно измеряется количеством бит, используемых для хранения и представления цвета одного пикселя растрового изображения (в битах на пиксель).

Бинарное изображение (двухуровневое, двоичное) – цифровое растровое изображение, в котором каждый пиксель может представлять только один из двух цветов. Значения каждого пикселя на бинарном изображении условно кодируются (индексируются) как ноль и единица. Значение «0» условно называют задним планом или фоном, а «1» – передним планом или объектом.

Полутоновое изображение – это изображение, имеющее множество значений тона (оттенков цвета), которые изменяются непрерывно и плавно. Множество возможных полутонов называют уровнями серого, независимо от того, полутона какого цвета или его оттенка передаются. Уровни серого не отличаются по спектральному составу (оттенку цвета), но отличаются по яркости. Яркостное разрешение полутонового изображения – это количество возможных полутонов пикселя. Обычно оно составляет 8 бит (1 байт) на пиксель, т. е. каждый пиксель изображения может принимать 256 различных значений яркости (от 0 до 255).

Цветовая модель – это абстрактная модель описания представления цветов в виде набора чисел, обычно из трех или четырех значений, называемых цветовыми компонентами или цветовыми координатами. Вместе с методом реализации множество цветов цветовой модели определяет цветовое пространство.

Цветовая модель RGB (аббревиатура англ. Red, Green, Blue – красный, зеленый, синий) – аддитивная цветовая модель, описывающая способ синтеза цвета для цветовоспроизведения. Аддитивное смешение цветов – метод синтеза цвета, основанный на сложении аддитивных цветов, т. е. цветов

96