2. ВЫДЕЛЕНИЕ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Анализ изображения – это такой вид преобразования изображения, цель которого – посредством оценки тех или иных параметров анализируемых изображений (информативных признаков) выявить характерные особенности изображения, обеспечивающие возможность отнесения изображения к тому или иному классу (например, для медицинских изображений – норма, патология, степень патологии).

Достижение этой цели при анализе медицинских изображений осложняется тем, что, во-первых, существует множество различных способов получения медицинских изображений одного и того же медикобиологического объекта, поэтому результаты анализа изображений, полученных разными способами и, следовательно, отличающихся по своей структуре и свойствам, могут оказаться трудносопоставимыми. Во-вторых, как правило, четкие критерии нормы и патологии отсутствуют (существуют лишь среднестатистические показатели с весьма размытыми границами).

Можно выделить следующие задачи анализа изображений:

1.Выявление характерных параметров изображений, наиболее полно отражающих интересующие исследователя особенности присутствующих на нем объектов – информативных признаков.

2.Оценка или измерение этих признаков.

3.Классификация изображений (объектов на изображениях) в соответствии с выбранными признаками.

При анализе медицинских изображений оценивать выбранные параметры этих изображений можно, «внедрившись» в различные подсистемы БТС медицинской визуализации (см. рис. 1.5). В данном пособии акцент сделан на решении первых двух задач анализа медицинских изображений на выходе системы отображения медицинских изображений.

Выделение информативных признаков медицинских изображений производится в 3 этапа:

1.Разработка математических моделей информативных признаков.

2.Разработка практической функциональной структуры, реализующей эти модели.

3.Разработка аппаратных средств реализации этой функциональной структуры.

26

В символьном виде процесс выделения информативных признаков двумерного статического монохроматического цифрового изображения можно представить следующим образом:

B A(x,y) = fA(B(x,y)), B A(x,y) {A1,A2,...,Ai},

где B A(x,y) – изображение, полученное в результате анализа; fA – преобразование, реализующее анализ изображения; B(x,y) – исходное изображение; {A1,A2,...,Ai} – признаки, полученные в результате анализа

изображения.

Как уже отмечалось, информативными признаками (или просто признаками) изображения называют определяющие (для решения конкретной задачи) отличительные свойства (параметры, характеристики) изображения, по которым может осуществляться его анализ.

Информативность признаков определяется, исходя из поставленных задач анализа изображения, которые, в свою очередь, зависят от конечной цели преобразований. Независимо от конечной цели преобразования изображения главным требованием, предъявляемым к его признакам, является сочетание высокой информативности и сравнительно низкой размерности.

Кроме выделения и оценки (измерения) признаков на изображениях, в задачи их анализа входит отнесение исследуемого изображения (или объекта на нем) к тому или иному классу на основе выделенных признаков. Нетрудно видеть, что процесс анализа изображения аналогичен последовательности процедур в зрительной системе исследователя при диагностике по медицинским изображениям. Так, на этапах обнаружения, распознавания и идентификации объектов на медицинском изображении выделяются и оцениваются диагностические признаки, информативные для исследователя.

Выделяют естественные признаки – те, которые могут оцениваться при восприятии изображения зрительной системой человека (например, яркость, форма контуров объектов на изображении), и искусственные, которые определяются с помощью специальных изменений и (или) измерений изображения (например, гистограмма распределения яркостей, спектр пространственных частот изображения). Существуют признаки-

действительные числа и признаки-функции. Очевидно, что естественные признаки соответствуют экзогенным факторам зрительного восприятия, характеризующим условия наблюдения изображения.

27