Введение
Многие отрасли техники, имеющие отношение к получению, об
работке, хранению и передаче информации, в значительной степени
ориентируются в настоящее время на развитие систем, в которых
информация имеет характер изображений. Изображение, которое
можно рассматривать как двумерный сигнал, является значительно
более емким носителем информации, чем обычный одномерный, чаще
всего временной, сигнал. Вместе с тем, решение научных и инженер
ных задач при работе с визуальными данными требует особых уси
лий, опирающихся на знание специфических методов, поскольку
традиционная идеология обработки и анализа одномерных сигналов
мало пригодна в этих случаях.
Одной из основных проблем, возникающих при обработке изобра
жений, является улучшение качества изображения, в частности,
повышение различимости отдельных фрагментов. К причинам, по
нижающим качество изображений, можно отнести:
технические яркостные помехи шумового характера;
недостаточная или излишняя освещенность объектов съемки;
отсутствие резкости при получении изображения;
слишком мелкие размеры деталей, которые необходимо разли
чить.
Основной целью компьютерной обработки изображений является
нахождение таких методов, результат работы которых оказался бы
более подходящим с точки зрения конкретного применения. Когда
изображение обрабатывается для визуальной интерпретации, наблю
датель является окончательным судьей того, насколько хорошо дей
ствует конкретный метод. Визуальное оценивание качества изобра
жения является крайне субъективным процессом, делающим поня
тие «хорошего изображения» некоторым абстрактным эталоном,
с помощью которого необходимо сравнивать эффективность алгорит
мов. Если целью является обработка изображения для восприятия
другими компьютерными программами, то проблема оценивания не
сколько упрощается. Например, в задаче распознавания символов
наилучшим будет тот метод обработки изображений, который дает
более точные результаты компьютерного распознавания. Тем не ме
нее, даже в ситуации, когда проблема позволяет установить четкие
критерии качества, обычно требуется некоторое количество попы
ток тестирования, пока не будет выбран конкретный метод.
Множество методов улучшения качества изображений распадает
ся на две большие категории: методы обработки в пространственной
области и методы обработки в частотной области. Термин «простран
ственная область» относится к плоскости растрового изображения,
состоящего из отдельных пикселей, и объединяет методы, основан
ные на прямом манипулировании пикселями изображения. Методы
обработки в частотной области основываются на модификации сиг
нала, формируемого путем применения к изображению преобразова
ния Фурье