Курсовая работа: Теоретические основы использования компьютерных программ в биологии

Сегментация

Измерение площади и объема фрагмента. Определение нескольких фаз микроструктуры, а также разметка и перенос фаз с гистограммы.

Отчет (Report)

a. Три опции: прямой вывод на печать исходного изображения, обработанного изображения и результатов в виде таблицы.

b. Экспорт в MS Office (напр. Excel) для дальнейшей обработки.

Обработка изображений

Обработка изображений относится к анализу и обработке графической информации – это любые операции, направленные на улучшение, исправление, анализ и любое изменение изображения.

Способы представления цифровых изображений

Цифровое изображение представляет собой упорядоченный набор пикселей. Каждому пикселю ставится в соответствие определенное цветовое значение. В компьютерах обычно пользуются тремя типами изображений:

1. Бинарные изображения – каждый пиксель изображения может принимать только два значения: черный или белый.

2. Изображения в оттенках серого – каждый пиксель изображения принимает значение любого из серых оттенков, изменяясь от черного к белому. Обычно используется разбиение на 256 оттенков серого, начиная с 0 (соответствует черному цвету) и заканчивая 255 (белый цвет). Эти изображения являются 8- битными.

3. Цветные изображения – все изображения представлены в виде композиции RGB значений, соответствующих красной (Red), зеленой (Green) и синей (Blue) составляющим каждого пикселя.

Глубина изображения – количество значений цвета, которые может принимать пиксель изображения. Обычно представляется в виде характеристики Бит/пиксель. Например, 1 бит/пиксель нужен для бинарных изображений, 8 бит/пиксель – для изображений в оттенках серого, и 24 бит/пиксель – для цветных изображений (по 8 бит (по 256 оттенков) на каждую цветовую составляющую / канал).

Цифровое изображение может быть представлено в виде матрицы, у которой пересечению столбца и ряда соответствует точка изображения с соответствующим численным значением цвета.

f ( x, y )

(x, y) – Позиция

f(x, y) – Значения серого или значения цвета

Соседние пиксели

Пиксель p с координатами (x, y) имеет 4 ортогональных и 4 диагональных соседа с координатами (x-1, y), (x+1, y), (x, y-1), (x, y+1) и (x-1, y-1), (x-1, y+1), (x+1, y-1), (x+1, y+1) соответственно.

Х-1 Х Х+1

У-1

У

У+1

Обычно, концепция соседства между пикселями используется во всех операциях фильтрования, установления границ объектов и областей.

Трансформация

Все операции обработки изображений, при которых одно изображение преобразуется в другое, называют трансформациями.

Существует 2 типа трансформаций:

1. Точечные операции или Пространственно-областные методы.