Обработка изображений с использованием программного комплекса AutoScan

Программный комплекс AutoScan предназначен для количественной обработки изображений (рис. 11). Комплекс состоит из программ Areas, Objects, Compares. Изображения, используемые для анализа образцов, являются растровыми.

Рис. 11 Микроскоп МИ-1 с программным комплексом AutoScan

 

Все три программы имеют общие для них характеристики:

1) захват изображений через плату видеозахвата с внешнего источника (видеокамеры) посредством использования TWAIN-драйвера (сканер, цифровой фотоаппарат) или загрузка уже существующих файлов изображений;

2) формирование произвольно настраиваемых отчетов, которые могут содержать изображения, форматированный текст, таблицы, гистограммы и др.;

3) встроенный в отчеты Бейсик ‑ подобный язык AutoScript, предназначенный для произведения несложных расчетов либо для создания работы с различными методиками.

Программа AutoScan Areas (AS Areas) предназначена для измерения площадей некоторых зон на изображении. Она позволяет проводить ручное выделение требуемых зон по их яркостным характеристикам с одновременным автоматическим вычислением их площадей.

Программа AutoScan Objects (AS Objects) служит для морфологического анализа изображений. Она дает возможность производить ручное, полуавтоматическое и автоматическое выделение объектов на полутоновых и цветных изображениях и их автоматическую классификацию по заданным параметрам.

Текущие версии программ AutoScan Areas и AutoScan Objects имеют следующие возможности:

‑ предварительная обработка изображения при помощи последовательности графических фильтров;

‑ визуальное пороговое выделение до 20 различных яркостно-цветовых зон (классов) на изображении;

‑ автоматическое вычисление и использование 27 различных параметров объектов;

‑ автоматическое вычисление площадей и их процента от общей обрабатываемой площади;

‑ полная поддержка и удобная работа с пакетами изображений с возможностью пошаговой или автоматической обработки по заданным настройкам;

‑ автоматическое разбиение объектов на произвольно настраиваемые классы по одному или нескольким параметрам.

Программа AutoScan Compares (AS Compares) предназначена для анализа изображений посредством визуального сравнения их с эталонными изображениями по заданной методике.

Текущая версия программы AutoScan Compares имеет следующие возможности:

‑ создание составных изображений из набора (мозаики) изображений образца для получения более полной информации об образце;

‑ приведение масштаба анализируемого изображения к масштабу эталонных изображений для их точного визуального сравнения на экране компьютера (с помощью предварительной привязки изображений с помощью объекта-микрометра);

‑ ручное измерение длин и площадей на анализируемом изображении;

‑ возможность создания методик пользователем.

Общие принципы анализа изображений. При анализе любого изображения используются единые общие принципы. Обычно процедура анализа разбивается на несколько этапов:

1. Фиксация изображения. Захват и ввод изображения в компьютер с помощью специального кабеля, подсоединяемого от цифровой камеры.

2. Сегментирование. Данная операция обычно выполняется путем установки пороговых значений для каждой фазы регистрируемого образца или более сложным образом.

3. Редактирование. Очистка изображения от ложных объектов и корректировка существующих.

4. Калибровка. Задание калибровочного коэффициента в выбранных единицах, который автоматически применяется для любого измерения в элементах изображения.

5. Обработка данных. Измерение заданных характеристик объектов (получение численных значений).

6. Формирование отчета. В компьютерной графике в общем случае различают векторные и растровые изображения.

Растровые изображения – это изображения, состоящие из отдельных точек (пикселей), каждая из которых имеет свой цвет или в случае полутонового (черно-белого) изображения свою яркость (оттенок серого цвета). Такой параметр как разрешение, применяется для указания того, какое количество точек используется для построения картинки.

Например, при разрешении 768×576 пикселей картинка имеет 768 точек в высоту и 576 в ширину. Чем больше пикселей содержится в изображении, тем лучше его качество и точность передачи мелких деталей.

В случае векторного изображения картинка состоит из математических объектов (векторов) и не зависит от разрешения.

При любом увеличении объекты, входящие в состав картинки, заново пересчитываются и выводятся на экран без искажений формы в новом масштабе. Для растрового изображения увеличение имеет смысл только до определенного предела, определяемого размерами пикселя.

Программа AutoScan использует в своей работе как растровые, так и векторные изображения. В качестве исходной картинки всегда берется растровое изображение (файл изображения на диске или кадр, захваченный с видеокамеры), которое после пороговой обработки на основе информации о яркости пикселей преобразуется в векторное, т. е. на основе растровых объектов (группы примыкающих друг к другу пикселей, имеющих общие границы) создаются векторные, которые и подлежат дальнейшей обработке.

Объектами считаются любые связанные совокупности пикселей, которые существенно отличаются от окружающих пикселей (фона) своими яркостно-цветовыми характеристиками.

Например, серый круг на белом фоне считается объектом. Два серых круга, не касающихся друг друга, являются двумя объектами. Если же они касаются друг друга ‑ возникает неоднозначность – либо это один объект, либо два слипшихся объекта. Поскольку компьютеру обычно данную задачу решить не под силу, он считает их одним объектом. Студент должен сам явно разделить их в процессе редактирования, если это два разных объекта.

Чем больше разрешение картинки, тем больше в последствии точность расчетов геометрических размеров выделенных объектов. Что вполне естественно, так как для одного и того же объекта при разных разрешениях потребуется разное количество пикселей: чем большее количество пикселей используется для визуализации объекта на изображении, тем точнее будет определена его форма.

 

3.3. Методические основы и практические приемы стереологического анализа материалов

 

Свойства любого сплава (технологические, механические, коррозионные) определяются его структурой.

Структура, в свою очередь, зависит от химического состава сплава, технологии его получения и последующей обработки посредством механических, термических, химических, физических и других (в том числе комбинированных) воздействий. Поэтому имеются большие возможности создавать сплавы с нужными сочетаниями свойств благодаря получению структуры, которая эти свойства обеспечивает. Важную роль при этом играют методы наблюдения и оценки структуры.

Существуют три способа оценки микроструктуры:

1) качественно-описательная;

2) полуколичественная (балловая оценка по сравнению со структурами стандартных шкал);

3) количественная оценка геометрическими параметрами микроскопического строения.

Первые два способа оценки имеют субъективный характер. Наиболее рациональной и эффективной является строго количественная, объективная оценка микроструктуры геометрическими параметрами ее строения, позволяющая воспользоваться эффективным математическим аппаратом и вычислительной техникой для получения достоверных зависимостей между свойствами и структурой, между структурой, составом и обработкой сплава.

При количественной оценке определяются следующие структурные характеристики:

– величина зерна;

– линейные размеры элементов структуры;

– величина удельной протяженности границ;

– удельный объем фаз (элементов структуры, пор, неметаллических включений).

Установление достоверного значения любого из параметров двумерной структуры является длительным и трудоемким процессом, так как требует измерения или подсчета сотен, а иногда и тысяч элементов структуры.

Существенно ускоряет анализ автоматический анализатор изображения (программный комплекс AutoScan) к световому микроскопу МИ-1. Кроме этого он освобождает наблюдателя от напряженной зрительной работы и дает более высокую точность результатов.