Архитектура программного комплекса анализа изображений

УДК 004(06) Информатика и процессы управления
А.А. ФИЛИН
Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
АРХИТЕКТУРА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ МИКРОЧАСТИЦ
В данной работе рассматривается общая архитектура программного комплекса, предназначенного для анализа изображений микрочастиц, полученных с помощью растрового электронного микроскопа.
Анализ изображений микрочастиц, полученных с помощью растрового
электронного микроскопа (РЭМ), выполняется в различных областях
науки, таких как: химия, физика, медицина. В большинстве случаев формирование графических изображений производится стандартным программным обеспечением (ПО), поставляемым вместе с РЭМ.
Однако для анализа сформированных изображений для каждой предметной области необходимо использовать специализированные средства,
применение которых позволяет значительно сократить временные затраты, а также увеличить точностные характеристики проводимого анализа.
Такое ПО автоматизирует большинство процессов, связанных с визуальным анализом изображения, а также вычислением количественных характеристик изображений изучаемых объектов.
Программный комплекс анализа изображений микрочастиц должен
обеспечивать:
- автоматическое выделение частицы на изображении;
- возможность корректировки выделенного объекта;
- настройку выбираемых морфологических характеристик;
- классификацию изображения;
- обмен с базой данных.
Для решения поставленных задач предлагается использовать ПО, архитектура которого приведена на рисунке. На схеме используются следующие обозначения:
1. Модуль визуализации изображения. Данный модуль отвечает за
чтение изображения из графического файла и его отображение.
2. Модуль фильтрации изображения. Во многих случаях изображение,
подлежащее анализу, значительно зашумлено. Это затрудняет как визуальный анализ изображения непосредственно специалистом, так и автоматический анализ изображения. Поэтому до начала анализа необходимо
провести предварительную фильтрацию изображения. Тип фильтрации
ISBN 5-7262-0633-9. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2006. Том 12
16
УДК 004(06) Информатика и процессы управления
зависит от характера изображения и может быть определен непосредственно специалистом.
3
5
1
7
2
4
6
3. Модуль сегментации изображения. Перед тем, как начать вычисление параметров исследуемого объекта, необходимо провести сегментацию
изображения. Для этого проводится автоматическая бинаризация изображения, после чего определяется объект, имеющий наибольшую площадь.
4. Модуль вычисления параметров изображения. Данный модуль позволяет вычислять параметры, характерные для всего изображения
(например, распределение яркости на изображении, количество объектов
и др.).
5. Модуль вычисления параметров объекта на изображении. Во многих
случаях на изображении присутствует ряд объектов, характер которых
представляет особый интерес для специалистов. Поэтому данный модуль
позволяет вычислять в автоматическом режиме характеристики выделенного объекта [1].
6. Модуль классификации объектов. Многие задачи анализа изображения сводятся к разделению отдельных объектов на различные классы. Поэтому программный комплекс должен предусматривать возможность разделения и классификации объектов, присутствующих на изображении [2].
7. Модуль работы с базой данных. Для быстрого поиска необходимых
изображений по различным критериям, используется база данных изображений, содержащая само изображение (в бинарном виде) и его основные характеристики.
Список литературы
1. Рудаков П.И., Филин А.А. Разработка и исследование алгоритма автоматизированного
вычисления морфометрических показателей микрочастиц пыли. //Научная сессия МИФИ2005. Сб. науч. тр.: В 15 т. М: МИФИ, 2005. Т.12.
2. Рудаков П.И., Филин А.А., Муленко Д.В. Соколов А.И., Разработка алгоритма классификации микрочастиц. //Научная сессия МИФИ-2004. Сб. науч. тр.: В 15 т. М: МИФИ, 2004.
Т.12. С. 91-93.
ISBN 5-7262-0633-9. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2006. Том 12
17
УДК 004(06) Информатика и процессы управления
ISBN 5-7262-0633-9. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2006. Том 12
18