Автоматизация распознавания геометрического образа 1' контура сечения

Исходные данные, представленные в естественных срезах, с математической точки зрения представляют зашумленное изображение со смазанными границами и контурами. Для преобразования первоначального материала в векторный формат, с которым возможно работать в программах трехмерного моделирования, необходимо обработать изображение в несколько этапов:

1.

2. Обход по контуру данных областей, получение границ областей и представление данных границ как совокупность вершин, соединенных различными прямыми и кривыми.

3. Преобразование исходного точечного изображения к векторному пути.

4. Фильтрации исходного изображения.

5. Задача преобразования точечного изображения в векторный путь.

Этап 1. Выделение границ.

На данном этапе необходимо разработать алгоритм для обработки естественного изображения. Предполагаемые пути:

- фильтрация изображения, сглаживание областей;

- использование дифференциальных методов для выделения границ между областями.

Этап 2. Обход по контуру.

В обработанном на первом этапе изображении выделяются области для дальнейшего анализа. Этап делится на три:

- определение массива точек, принадлежащих одной из границ, с помощью алгоритма обхода по контуру;

- решение задачи минимизации массива вершин подбором различных прямых и кривых линий (с определенной погрешностью), описывающих с максимальным приближением границу контура;

-разработка формата хранения полученного векторного изображения. Конечная цель распознавания - получение векторного изображения с минимальным количеством вершин.

Известную сложность представляет моделирование геометрической формы типового объекта-представителя как элемента БИС с разветвляющейся структурой. Ожидаемые в дальнейшем результаты: будет разработан и адаптирован к конкретным условиям онкологического диспансера комплекс компьютерных программ, позволяющий переводить серии послойных рентгеновских КТ- изображений головы в электронную числовую таблицу с последующим математическим анализом данной таблицы - распознающей базы данных (РБД). Кроме того, посредством РБД может быть интегрирована и проанализирована дополнительная информация, касающаяся функциональных особенностей ЦИС, а также полученная с помощью специальных методов обследования (физикальные исследования, электроэнцефалография, РЭГ, ЯМР и пр.).

4.