Achiziţia şi prelucrarea imaginilor

Generalitati

Digitizarea unei imagini este procedura prin care imaginea se transformă într-un set de numere.

Acest set de numere poate fi adus în memoria calculatorului.

Pentru afişarea pe monitor a imaginii digitizate este necesară prelucrarea setului de numere printr-o procedură inversă digitizării.

In afară de procesarea pentru afişare, imaginii digitizate îi pot fi aplicate şi alte prelucrări matematice în vederea transformării imaginii initiale

Grilă digitizare Imagine Imagine pregătită pentru digitizare

Căsuţele intersectate de imagine se innegresc

Innegrit=1 Neinnegrit=0

Compactare informaţie

Un pixel (prescurtare de la picture element) reprezintă cel mai mic element ce poate fi utilizat pentru a obţine o

imagine pe monitorul unui calculator. Datorită dimensiunilor, ce nu pot fi infinit de mici, reprezentarea grafică (pixel map sau bit map) aproximează subiectul

Bit-Mapped Graphics (BMP) - Harta de biţi, reprezintă o colecţie de biţi din memoria calculatorului, corespunzătoare pixelilor de pe ecran.

Graficul BMP în memoria calculatorului este o matrice de numere, fiecare descriind caracteristicile unui pixel.

In cazul în care graficul BMP este color, sunt necesari mai mulţi biţi pentru un pixel, pentru a putea memora codul şi caracteristicile culorii.

Rezoluţia (Resolution) dispozitivului de afişare (monitor sau imprimantă), este măsura clarităţii cu care pot fi redate detaliile. Pentru un monitor defineşte numărul de pixeli ce pot fi afişaţi pe unitatea de măsură (inch). In general însă, cuvântul rezoluţie este folosit pentru a indica numărul total de pixeli ce pot fi afişaţi (orizontal x vertical). Pentru imprimante rezoluţia se măsoară în dot (punctul cel mai mic ce poate fi tipărit) pe inch (dpi).

Rezoluţie înaltă Rezoluţie scăzută

La trasarea curbelor monocolore poate apare zimnţarea atunci cand rezoluţia nu este satisfăcătoare (aliasing)

Rezolutia de acoperire a suprafetelor (contouring) depinde de numarul de nuante

folosite

Sfera acoperita cu 32 de nivele de gri

Sfera acoperita cu 8 nivele de gri

Simularea tonurilor de gri (dithering) prin aranjarea de puncte albe şi negre de aceeaşi dimensiune in

patternuri diferite

Formate grafice Imaginile pot fi împărţite în două categorii:

imaginile matriciale sau hărţi de biţi (bitmap) din care fac parte formatele BMP, JPEG, GIF etc.

imaginile vectoriale care sunt fişiere de coordonate si de instructiuni (de exemplu coordonatele din pleacă şi se termină o linie, sau codul unei culori care umple o anumită suprafaţă)

Prelucrarea imaginilor

De ce procesam imaginile medicale?

1. Pentru a îmbunătăţi aspectul imaginii.

2. Pentru a releva detaliile dintr-o imagine.

3. Pentru a efectua măsurători cantitative

Informatia continuta de o imagine perceputa de ochiul uman poate fi definita de atribute cum ar fi stralucirea, culoarea sau muchiile unui obiect.

Radiatia vizibila: capacitatea de a produce senzatia de lumina

Capacitatea fluxului energetic luminos de a produce senzatia de lumina: fluxul luminos [lm] (lumenul)

Actiunea luminoasa intr-o anumita directie: intensitatea luminoasa Efectul fluxului luminos incident la o suprafata: iluminarea

Luminanta (stralucirea) intr-un punct al suprafetei unei surse

(candela)][cdddIΩ

=φ

)luxul(]lx[dAd

Eφ

=

θθ cossau]cd/m[

cos

22

ΩΦ

==dAd

dLdA

dIL

θ dA directia considerata N

I

Pentru a reprezenta numeric o imagine aceasta trebuie sa fie discretizata. Discretizarea consta in impartirea imaginii intr-un caroiaj asemanator unei table de sah. Fiecare patratel din caroiaj va fi considerat ca avind o culoare uniforma (o medie a culorilor existente in patratel). Aceste patratele sunt pixelii imaginii digitale. Orice culoare poate fi descompusa in trei culori primare:

1.rosu - R,

2.verde - G,

3.albastru - B).

Orice imagine poate fi obtinuta prin suprapunerea aditiva a trei radiatii luminoase avand aceste trei culori si intensitati diferite.

Pentru a reprezenta numeric o culoare este suficient sa reprezentam intensitatile luminoase ale celor trei culori primare.

Daca alocam cite 8 biti pentru fiecare componenta se pot codifica cate 256 nivele de intensitate.

Absenta culorii (intensitate zero) se codifica prin valoarea 00000000 binar (00h)

Intensitatea maxima fiind cea mai mare valoare reprezentabila pe 8 biti 11111111 binar (FFh).

Aceasta reprezentare, tine mai mult de modalitatile tehnice de captare si reproducere a imaginii si nu de mecanismul fiziologic de percepere a culorii.

Ochiul este mai sensibil la intensitatea luminoasa a culorii decat la nuanta. Mecanismul fiziologic de percepere a culorii fiind apropiat de reprezentarea YUV ce se utilizeaza in televiziunea in culori. In acest caz, in loc de R,G,B se utilizeaza alte trei marimi derivate din acestea si anume:

Y = 0.30R + 0.59G + 0.11B

U = R - Y = 0.70R - 0.59G - 0.11B

V = B - Y = -0.30R - 0.59G + 0.89B

Y se numeste luminanta si corespunde intensitatii luminoase percepute pentru respectiva culoare (coeficientii 0.30, 0.59 si 0.11 sunt stralucirile relative la alb ale celor trei culori primare rosu, verde respectiv albastru). U si V sunt denumite componente de crominanta si definesc nuanta culorii.

Acest sistem de reprezentare a fost ales pentru compatibilitatea cu sistemul de televiziune alb-negru.

Etape prelucrarii imaginii:

1.Achizitia

2.Preprocesarea

3.Segmentarea

4.Procesarea in vederea masurarii

Caracteristici globale pentru pixelii dintr-o imagine

Histograma

Strălucirea

Contrastul

Culorile RGB

Histograma

Strălucirea Contrastul

Culorile

RGB

Detectia de contururi – semnalarea schimbarilor intensitatii. Aplicabila de obicei imaginilor binare (alb/negru)

Procesari ale imaginii

Zoom-ul

Segmentarea

Filtrarea

Operatii matematice

Zgomotul

Procesari ale imaginii

Zoom-ul

Filtrari ale imaginii

Netezirea (Smooth) – estomparea imaginii prin inlocuirea pixelilor cu o medie a vecinilor

Intensificarea (Sharpen) - creşterea contrastului şi accentuarea detaliilor prin inlocuirea pixelilor cu o medie ponderata a vecinilor

Imbunătăţirea contrastului (Enhance Contrast) – poate fi realizata prin stabilirea procentului de pixeli saturati si normalizarea valorii lor sau prin egalizarea histogramei

Utilizari ale medianei, mediei, minimului, maximului - inlocuirea fiecarui pixel cu valoarea medianei, mediei aritmetice, minimului respectiv maximului, calculata pentru un numar stabilit de pixeli vecini.

Filtrari ale imaginii

Imbunătăţirea contrastului (Enhance Contrast)

Imbunătăţirea contrastului (Enhance Contrast)

Instructiuni Matlab

I = imread('pout.tif');

imshow(I)

imhist(I,64)

I2 = histeq(I);

imshow(I)

imshow(I2)

Zgomotul

Adaugarea de zgomot – imaginii este corupta prin adaugarea de pixeli dupa diversi algoritmi (distributie Gaussiana, sare si piper…)

Extragerea de zgomot - prin utilizarea unor algoritmi specifici sunt inlaturati pixelii nedoriti din imagine (cel mai simplu prin mediere)

Filtrare de imagine

Transformari ale imaginii

Diminuarea fundalului (Subtract Background) – utilizand algoritmi matematici se poate schimba fundalul.

Transformari complexe

Gasirea bacteriilor cu granule

Instructiuni Matlab

I = imread(‘nume fisier');

imshow(I)

BW1 = edge(I,'sobel');

BW2 = edge(I,'canny');

imshow(BW1)

imshow(BW2)

Compresia imaginii JPEG ('Joint Photographic Experts Group’) este un format de comprimare a imaginii, recomandat pentru fotografii, opere de artă şi mai puţin pentru imagini mişcătoare sau desene de precizie

Pentru imagini în mişcare se foloseste standardul MPEG (Motion Picture Experts Group), de exemplu în televiziunea digitală)

Imaginea iniţială şi cea decompresată nu sunt identice

Cu cât gradul de compresie este mai mare cu atât se pierd mai multe detalii

Este important să se evite compresiile şi decompresiile succesive, pentru a menţine pierderile de detalii în limite nesesizabile de ochiul obişnuit

BMP alb/negru BMP tonuri de gri

BMP 16 culori BMP 256 culori BMP 24 bit culori

JPEG 24 bit culori

CULORI SAU TONURI DE GRI IN IMAGINILE PRELUCRATE DE

CALCULATOARE

Conversia din format bmp in format jpg, aduce o mare economie de memorie fara pierderea

aparenta a detaliilor

Aplicatii

Ecografia

Principiul de functionare

Un emitator trimite un semnal ultrasonic catre corpul uman. La trecerea de la un tesut la altul, o parte din semnalul emis este reflectat, o parte isi continua patrunderea in organism prin fenomenul de refractie si o parte este obsorbita de tesut. Unda reflectata este captata de un receptor si prelucrata pentru a fi afisata pe un ecran. Intrucat pentru un acelasi semnal emis au loc mai multe reflexii (semnalul strabate mai multe tesuturi), emisia este pulsatorie, intervalul de emisie fiind mai mic decat cel de receptie. Imaginea prezentata pe ecran, reprezinta fidel tesuturile strabatute de semnalul ultrasonic.

Datorita alternarii emisie/receptie si a reversibilitatii se foloseste aceeasi sonda pentru emisia si receptia semnalului ultrasonic.

Frecvenţa semnalului ultrasonic se incadreaza in intervalul 1÷10 MHz, limita de sus ajungand in prezent la 20÷25 MHz.

Viteza semnalului ultrasonic este c = λ/T sau c = ν x λ (λ=lungimea de unda, T = perioada, ν = frecventa), fiind in medie c = 1540 m/s. Viteza de propagare într-un mediu omogen este constantă la o temperatura data si depinde de elasticitatea şi densitatea acestuia.

Viteze de propagare a ultrasunetelor:

1540÷1570 m/sec pentru creier, ficat, rinichi, muschi, sânge,

1430÷1450 m/sec pentru apă, tesut adipos),

331 m/sec în aer

4000÷6000 m/sec în os.

Evoluţia ecografelor (sus) şi a sistemelor de investigare (jos)

Exemple de imagini ecografice alb-negru

Din cele 64 de imagini achiziţionate continuu, este posibilă analiza mărită a unui cadru

Dopplerul color aduce un instrument suplimentar in diagnosticare

Sonda ecografică conţine atât emiţătorul cât şi receptorul ultrasonic.

Frecvenţa semnalului emis este invers proporţională cu dimensiunile organului investigat

Adâncimea la care se face investigarea este direct proporţionala cu puterea şi invers proporţionala cu frecvenţa semnalului emis

Sonda ecografică are dimensiunile si forma adaptate la organul investigat

Tomografia computerizată

Principiul tomografiei X

Un fascicul subţire de raze X, controlat de calculator, străbate după direcţii şi intensitate cunoscută subiectul investigat.

Receptorul sensibil la radiaţia X sesizează gradul de obsorbţie al ţesuturilor străbătute.

Plecând de la coeficienţii de absorbţie ai fiecărei direcţii investigate, în baza unui algoritm matematic, este reconstituită imaginea secţiunii străbătute de raza X.

∫ =d

IIdxx

0 0

ln)(μd - grosimea secţiunii

µ(x)-coeficientul de obsorbţie după direcţia x

I - intensitatea radiaţiei emergente

I0 - intensitatea radiaţiei incidente

Modalitatea calculării coeficienţilor de absorbţie după fiecare direcţie x

Generatii de tografe computerizate

Tomografia axială computerizată (CAT) oferă neinvaziv, secţiuni (scan) transversale, subţiri, prin corpul pacientului, ale căror imagini nu sunt influenţate de secţiunile vecine

Exemple de prelucrări ale imaginilor CT

Tomograf cu rezonanţă Magnetică Nucleară şi exemple imagini obţinute (MRI)

Rezonanţa Magnetică Nucleară (NMR) a fost dezvoltată separat în 1945 de fizicienii americani Felix Bloch şi Edward Mills Purcell pentru analiza spectroscopică a substanţelor.

In NMR, substanţa este plasată într-un câmp magnetic puternic ce afectează spinul nucleilor atomici ai substanţelor comune. Cu o undă radio nucleii sunt reorientaţi, apoi la anularea undei este analizată energia eliberată. Informaţia oferită reflectă structura moleculară şi cu ajutorul tehnicii de calcul ea poate fi transformată în imagine.

Din 1980 devine un intrument de diagnosticare mult mai precis decât ecografia sau tomografia cu raze X

Secţiune transversală obţinută prin MRI, ce prezintă toate ţesuturile ce compun capul uman

Rezonanţa magnetică nucleară (MRI) relevă diferenţe structurale între creierul normal (stânga) şi cel afectat de schizofrenie (dreapta), care are ventricolele mărite

Radiografia digitală

Exemple de imagini prelucrate numeric,

în radiografia digitală