6. Распознавание образов

Существуют четыре совершенно различных подхода к когерентным оптическим методам распознавания биомедицинских объектов. Их можно классифицировать двумя способами. Во-первых, распознавание может осуществляться либо с использованием света, непосредственно получаемого от объекта (например, полученного в результате прохождения сквозь объект, отражения, рассеяния и т. д.), либо с использованием света, проходящего через изображение объекта, предварительно зарегистрированное на соответствующем носителе. Очевидно, что первый метод более предпочтителен, если имеется возможность его реализации. Во-вторых, процедура распознавания может быть использована либо для распознавания одного объекта, либо для целого ансамбля объектов. Ниже - мы обсудим эти два шага независимого выбора более детально.

Выбор между объектом и его изображением для решения задачи распознавания не всегда легок. Объект или его изображение должны обладать определенными, хорошо известными свойствами, чтобы они могли быть введены в когерентную оптическую систему распознавания образов. Во-первых, объект или его изображение не должны рассеивать свет (это исключает множество объектов, в том числе и людей, для непосредственного использования). Во-вторых, объект или изображение должны быть доступны для оптической системы (это исключает объекты, находящиеся внутри других непрозрачных или диффузных объектов, а также объекты, которые не могут быть легко доставлены в лабораторию). В-третьих, свет должен хорошо отображать характеристики объекта, полезные для распознавания (для некоторых объектов наиболее полезные характеристики не совпадают с диапазоном длин волн когерентной оптики, поэтому в рентгеновском и акустическом диапазонах нужно использовать изображения, а не сами объекты). С другой стороны, непосредственное использование самих объектов иногда оказывается выгодным. Так, оно делает процедуру распознавания более быстрой (практически мгновенной). Кроме того, реальные объекты могут исследоваться одновременно или последовательно при использовании различных длин волн, состоянии поляризации света и т.д.

Выбор между единичным объектом (или изображением) или множеством объектов (или изображений) также труден и важен. Мы приведем некоторые преимущества каждого из них и поймем это после более общего обсуждения. Единичный объект или изображение имеют единственную ориентацию (три угловые степени свободы фиксированы для него). Таким образом, можно использовать много различных оптических фильтров, а также устройств вращения изображения, чтобы заставить один фильтр быть более или менее согласованным с ориентацией объекта.

Рассмотрим, например, объект в виде непрозрачного цилиндра. При рассматривании цилиндра с любого из двух направлений вдоль его оси он выглядит как круг. При рассматривании его с любого направления, перпендикулярного оси, он оказывается прямоугольником. И наконец, цилиндр принимает другие формы с иных направлений. Используя круглые прямоугольные маски, а также много других масок, мы можем быть достаточно уверенными, что сможем идентифицировать этот объект и определить его ориентацию. Полагая три угла и1, и2 и и3 , определяющих ориентацию, случайными независимыми переменными, мы можем написать функцию распределения Р(и1, и23). К чтобы описать вероятность любой угловой ориентации. Пусть изображение, соответствующее углам и1, и23, описывается функцией I(хч у, и1, и23)- Используя одну маску, мы можем сделать одно — распознать усредненное или ожидаемое изображение

.

Для многих объектов  не имеет каких-либо характерных особенностей. Второй подход заключается в распознавании I (х, у, и1, и23 ) в заданном диапазоне от и1 до и1 +Ди1 от и2 до и2+ +Ди2 и от и3 до и3 +Ди3, где Ди1, Ди2 и Ди3 — наибольшие величины, которые еще обеспечивают «хорошую» корреляцию с I(х, у, и1 +Ди1 , и2+Ди2 , и3 +Ди3,) Тогда, испытав много объектов, мы можем положить, что полное число типов масок, которое мы ищем, равно числу масок, хорошо коррелирующих с I(х, у, и1, и23). деленному на величину Р(и1, и23) Ди1, Ди2 ,Ди3- Мы можем теперь так выбрать набор и1, и23. чтобы он обеспечил наиболее отличительные характеристики. Точность требует, чтобы мы принимали во внимание статистически значительное число хороших корреляций. Конечно, проверяя множество объектов параллельно (используя мощную и самую замечательную способность оптической обработки), мы можем осуществить статистическое усреднение одновременно. В настоящее время используются как последовательные, так и параллельные системы распознавания.

Рис. 6.1. Оптическое преобразование Фурье и обработка изображений

 

Как тогда происходит распознавание образов с помощью когерентной оптики? Ответ, хорошо аргументированный в других работах [1.71], состоит в использовании оптического фурье-преобразования над входным распределением (формируемого в плоскости Р2 в результате прохождения когерентного света через линзу L1 как показано на рис. 6.1). Таким образом, сформированная картина преобразования Фурье имеет ряд специфических свойств, а именно:

1)  амплитудные характеристики Фурье-образа не зависят от поперечных размеров объекта или положения маски;

2)  амплитудные характеристики Фурье-образа не изменяются при преобразовании координат вида (х, у)—>-( —х, —у). Таким образом, например, цифры 6 и 9 имеют преобразования Фурье с идентичным распределением амплитуд;

3)  при когерентной записи (т. е. при использовании интерференции с опорным пучком) фазовая информация сохраняется, и цифры 6 и 9 могут быть отличены друг от друга. Такой комплексный фильтр обычно называют согласованным пространственным фильтром;

4)  фурьс-образ поворачивается в пространстве при повороте объекта;

5)размеры Фурье-образа увеличиваются пропорционально уменьшению размеров объекта или изображения и наоборот;

6)самая яркая часть Фурье-образа находится в его центре;

7)комплексная амплитуда Фурье-образа представляет собой когерентную сумму индивидуальных комплексных амплитуд от дельных составных частей объекта или изображения.

Из свойств 1 и 7 мы видим, что поле, состоящее из многих объектов, может быть обработано параллельно. При этом все объекты вносят самостоятельные и совершенно одинаковые преобразования Фурье, не зависящие от их поперечного положения во входной плоскости.


Информация о работе «Анализ и моделирование методов когерентной оптики в медицине и биологии»
Раздел: Физика
Количество знаков с пробелами: 105404
Количество таблиц: 0
Количество изображений: 19

Похожие работы

Скачать
93910
0
2

... матрице, имеющей частично историческую и социокультурную обус­ловленность. ГЛАВА 3 Логика и математика как связующее звено между философией и наукой   Философский стиль мышления современного естествоиспытателя может быть представлен на основе идей Дж. Смарта и В. Куайна [1] в виде сферы взаимодействия классических и современных философских идей и теоретического естествознания в ...

Скачать
766403
1
0

... философии - особенно с методо­логических позиций материалистического понимания исто­рии и материалистической диалектики с учетом социокультурной обусловленности этого процесса. Однако в западной философии и методологии науки XX в. фактически - особенно в годы «триумфального шествия» ло­гического позитивизма (а у него действительно были немалые успехи) - научное знание исследовалось без учета его ...

Скачать
117222
0
10

... , то необходимость в дополнительной линии передачи вообще отпадает при передаче энергии на сотни километров, поскольку вся излучаемая энергия может быть перехвачена приемным устройством с апертурой приемлемых размеров. В диапазоне субмиллиметровых волн отношение допустимых размеров апертур к длине волны заметно уменьшается, тем не менее в ряде случаев подобные квазиоптические линии передачи могут ...

Скачать
28619
0
0

... школа, 1988. 10.  Артюхов В.Г., Ковалева Т.А., Шмелев В.П. Биофизика. Воронеж: Воронежский гос. ун-т 1994. 11.  Антонов В.Ф. Биофизика. VI.: Арктос-Викапресс, 2000. 12.  Дополнительная 13.  Механика и биомеханика 14.  Никитин E. VI. Теоретическая механика. VI.: Наука. 1968. Александер Р. Биомеханика. VI.: Мир. 1970. 15.  Журавлева А.И., Iраевская И.Д. Спортивная медицина и лечебная ...

0 комментариев


Наверх