Z´ısk´av´an´ı a anal´yza obrazov´e informace Pokroˇcil´e operace s obrazem
Biofyzik´ aln´ı u ´stav L´ ekaˇrsk´ e fakulty Masarykovy univerzity Brno ˇˇ prezentace je souˇ c´ ast´ı projektu FRVS c.2487/2011
´ LF MU) (BFU
Z´ısk´ av´ an´ı a anal´ yza obrazov´ e informace
1/1
Rozpozn´av´an´ı objekt˚ u Anal´yza tvaru
Tvar je vlastnost obrazov´eho objektu. Z hlediska biomedic´ınsk´ych aplikac´ı m˚ uˇze m´ıt anal´yza tvaru sv˚ uj v´yznam napˇr. pˇri hodnocen´ı l´ez´ı a n´ador˚ u, v mikroskopii pˇri posuzov´an´ı tvaru bunˇek a bunˇeˇcn´ych organel, apod. Znaˇcn´y v´yznam m˚ uˇze m´ıt tak´e anal´yza tvaru c´evn´ıho ˇreˇciˇstˇe napˇr. v s´ıtnici oka. Metody rozpozn´av´an´ı objekt˚ u v obraze mohou b´yt zaloˇzeny na detekci hran nebo na segmentaci.
´ LF MU) (BFU
Z´ısk´ av´ an´ı a anal´ yza obrazov´ e informace
2/1
Rozpozn´av´an´ı objekt˚ u Houghova transformace
Je metoda hled´an´ı objekt˚ u v obraze, pro jejichˇz tvar zn´ame analytick´y popis. Jsou to objekty jednoduch´ych tvar˚ u jako pˇr´ımky, kruˇznice, elipsy, troj´ uheln´ıky, mnoho´ uheln´ıky, aj. Pro hled´an´ı objekt˚ u obecn´eho tvaru, u kter´ych je analytick´y popis tvaru sloˇzit´y, m˚ uˇzeme pouˇz´ıt zobecnˇenou Houghovu transformaci. Jej´ı souˇc´ast´ı je datab´aze, obsahuj´ıc´ı seznam vzorov´ych objekt˚ u jednotliv´ych tvar˚ u, se kter´ymi se zkouman´y objekt porovn´av´a. Houghova transformace je zaloˇzena na detekci a sledov´an´ı hran objekt˚ u.
´ LF MU) (BFU
Z´ısk´ av´ an´ı a anal´ yza obrazov´ e informace
3/1
Rozpozn´av´an´ı objekt˚ u Texturn´ı anal´yza
Textura je vlastnost plochy, kter´a ud´av´a strukturu jej´ı v´yplnˇe. Lze ji ch´apat jako oblast obrazu, v n´ıˇz maj´ı zmˇeny intenzity (barvy) charakteristick´e vlastnosti vn´ıman´e pozorovatelem jako uniformn´ı. Textura je obvykle sloˇzena z jednoho nebo v´ıce z´akladn´ıch strukturn´ıch prvk˚ u (primitiv, texon˚ u), kter´e jsou v´ıce, ˇci m´enˇe pravidelnˇe uspoˇr´adan´e. Siln´e textury – zhruba pravideln´e a v´ıcem´enˇe periodick´e Slab´e textury – n´ahodn´e, nepravideln´e, ovˇsem s jistou charakteristikou Hrub´e textury – obsahuj´ıc´ı velk´a primitiva/texony Jemn´e textury – obsahuj´ı drobn´a primitiva/texony
C´ılem texturn´ı anal´yzy je: Vymezit oblasti obrazu jako z´aklad segmentace Klasifikovat jednotliv´e oblasti obrazu do tˇr´ıd ´ LF MU) (BFU
Z´ısk´ av´ an´ı a anal´ yza obrazov´ e informace
4/1
Rozpozn´av´an´ı objekt˚ u
´ LF MU) (BFU
Z´ısk´ av´ an´ı a anal´ yza obrazov´ e informace
5/1
Rozpozn´av´an´ı objekt˚ u Pˇr´ıstupy k texturn´ı anal´yze
Pˇr´ıznakov´y pˇr´ıstup texturn´ı anal´yzy Textura je kvantitativnˇe pops´ana pˇr´ıznakem, resp. vektorem pˇr´ıznak˚ u. Podle tˇechto pˇr´ıznak˚ u (parametr˚ u, hodnot) lze texturu identifikovat. Pˇr´ıznakem m˚ uˇze b´yt jak´ykoliv parametr: jas, barva, rozptyl, stˇredn´ı hodnota, v´ykonov´e spektrum, aj.
Syntaktick´y pˇr´ıstup texturn´ı anal´yzy Textura je pops´ana v´yˇctem typ˚ u primitiv a jejich geometrick´ym uspoˇr´ad´an´ım – strukturou. R˚ uzn´e textury mohou b´yt tvoˇreny stejn´ymi primitivy, ale s rozd´ılnou strukturou. Anal´yza spoˇc´ıv´a v detekci primitiv, urˇcen´ı typu primitiv a jejich uspoˇr´ad´an´ı. Pot´e je provedena klasifikace textur do jednotliv´ych tˇr´ıd podle typu primitiv a jejich struktury.
Spektr´aln´ı pˇr´ıstup texturn´ı anal´yzy Texturu lze posuzovat na z´akladˇe spektr´aln´ıch vlastnost´ı. Vyuˇz´ıv´a se 2D Fourierovy transformace nebo matematick´e morfologie. ´ LF MU) (BFU
Z´ısk´ av´ an´ı a anal´ yza obrazov´ e informace
6/1
Poˇc´ıtaˇcov´a podpora diagnostiky Umˇel´ a inteligence
Je obor, kter´y se zab´yv´a modelov´an´ım skuteˇcn´eho lidsk´eho myˇslen´ı a chov´an´ı pomoc´ı poˇc´ıtaˇc˚ u/stroj˚ u. Inteligenci syst´emu nebo stroje m˚ uˇzeme posuzovat na z´akladˇe tzv. Turingova testu: Nedok´aˇzeme-li odliˇsit odpovˇed’ syst´emu/stroje na konkr´etn´ı ot´azku od odpovˇedi skuteˇcn´eho ˇclovˇeka, pak je dan´y syst´em/stroj povaˇzov´an za inteligentn´ı. C´ılem umˇel´e inteligence je usnadnit ˇcinnost ˇclovˇeka, pomoci mu se spr´avnˇe rozhodovat, zjednoduˇsit komunikaci mezi experty v jednotliv´ych vˇedn´ıch oborech, apod. Umˇel´a inteligence zahrnuje tˇri hlavn´ı oblasti: expertn´ı syst´emy, umˇel´e neuronov´e s´ıtˇe a genetick´e algoritmy.
´ LF MU) (BFU
Z´ısk´ av´ an´ı a anal´ yza obrazov´ e informace
7/1
Poˇc´ıtaˇcov´a podpora diagnostiky Expertn´ı syst´emy
Syst´emy jsou urˇceny jako n´ahrada myˇslen´ı lidsk´eho experta v dan´e vˇedn´ı oblasti (napˇr. l´ekaˇre, inˇzen´yra, technika, apod.). Takov´y expert je schopen efektivnˇe vyˇreˇsit probl´emy, kter´e jsou pro vˇetˇsinu ostatn´ıch lid´ı neˇreˇsiteln´e nebo jsou ˇreˇsiteln´e jen velmi obt´ıˇznˇe. Uplatˇ nuj´ı se k ˇreˇsen´ı ˇsirok´eho spektra probl´em˚ u, zejm´ena v oblastech rozhodov´an´ı a diagnostiky, klasifikace, pl´anov´an´ı, konfigurace, pˇredpov´ıd´an´ı, instrukt´aˇze, monitorov´an´ı, apod. Syst´emu pˇredkl´ad´ame fakta (vstupn´ı data) k dan´emu probl´emu a na v´ystupu dost´av´ame expertn´ı radu (ˇreˇsen´ı probl´emu). Expertn´ı rada je vyb´ır´ana z b´aze znalost´ı na z´akladˇe ˇr´ıd´ıc´ıho mechanismu. Obvykle se aplikuj´ı vhodn´a rozhodovac´ı pravidla typu: kdyˇz—potom—jinak, jestliˇze—pak—nebo; apod. ´ LF MU) (BFU
Z´ısk´ av´ an´ı a anal´ yza obrazov´ e informace
8/1
Poˇc´ıtaˇcov´a podpora diagnostiky Neuronov´e s´ıtˇe
Vych´azej´ı z chov´an´ı skuteˇcn´e neuronov´e s´ıtˇe v mozku. Umˇel´a neuronov´a s´ıt’ je tvoˇrena mnoha prvky (neurony), kter´e jsou spolu vz´ajemnˇe propojeny, pˇred´avaj´ı si navz´ajem sign´aly a transformuj´ı je podle pˇredepsan´ych pravidel (pˇrenosov´ych funkc´ı). Jeden neuron m˚ uˇze m´ıt libovoln´y poˇcet vstup˚ u, ale jedin´y v´ystup. V´ystupem neuronov´e s´ıtˇe je ˇreˇsen´ı dan´eho probl´emu. Umˇel´e neuronov´e s´ıtˇe se uplatˇ nuj´ı zejm´ena tam, kde nelze pouˇz´ıt expertn´ı syst´emy. Tj. tam, kde nelze pouˇz´ıt rozhodovac´ı pravidla typu kdyˇz—potom—jinak, nebo kde tato pravidla nejsou zn´am´a. Neuronov´e s´ıtˇe se mohou samovolnˇe uˇcit na z´akladˇe pˇredkl´adan´ych vstupn´ıch dat a mohou tak ovlivˇ novat v´ysledn´e ˇreˇsen´ı dan´eho probl´emu. ´ LF MU) (BFU
Z´ısk´ av´ an´ı a anal´ yza obrazov´ e informace
9/1
Poˇc´ıtaˇcov´a podpora diagnostiky Neuronov´e s´ıtˇe
´ LF MU) (BFU
Z´ısk´ av´ an´ı a anal´ yza obrazov´ e informace
10 / 1
Poˇc´ıtaˇcov´a podpora diagnostiky Genetick´e algoritmy
Jsou zaloˇzeny na Darwinovˇe evoluˇcn´ı teorii. Aplikuj´ı procesy dˇediˇcnosti, pˇrirozen´eho v´ybˇeru, mutac´ı a kˇr´ıˇzen´ı k ˇreˇsen´ı probl´em˚ u, kter´e nelze ˇreˇsit jin´ymi algoritmy. Genetick´e algoritmy jsou vhodn´e napˇr. pro ˇreˇsen´ı probl´em˚ u vyˇzaduj´ıc´ıch optimalizaci vzhledem k urˇcit´emu krit´eriu. Principem genetick´ych algoritm˚ u je postupn´a tvorba nov´ych generac´ı jedinc˚ u, kteˇr´ı reprezentuj´ı moˇzn´a ˇreˇsen´ı dan´eho probl´emu. Nejprve je vytvoˇrena n´ahodn´a populace jedinc˚ u. Tito jedinci jsou n´aslednˇe p´arov´ani k produkci potomk˚ u a vytvoˇren´ı nov´ych des´ıtek aˇz stovek generac´ı. Protoˇze je pravdˇepodobnost reprodukce potomk˚ u vhodnˇe nastavena, kvalita ˇreˇsen´ı probl´emu se s kaˇzdou novou generac´ı potomk˚ u zvyˇsuje. Nev´yhodou genetick´ych algoritm˚ u je jejich vysok´a v´ypoˇcetn´ı n´aroˇcnost. ´ LF MU) (BFU
Z´ısk´ av´ an´ı a anal´ yza obrazov´ e informace
11 / 1
Dˇekuji v´am za pozornost
´ LF MU) (BFU
Z´ısk´ av´ an´ı a anal´ yza obrazov´ e informace
12 / 1
