Автоматизированные системы обработки изображений

Исследовательские АСОИз создаются обычно как «универсальные», не привязанные жестко ни к какому классу видеоданных. В то же время данные конкретных предметных областей имеют свою специфику и особенности, что необходимо требует проблемной ориентации АСОИз, разрабатываемых для прикладных применений. Первые такие системы были специализированными, предназначенными для решения конкретных узких задач с помощью ограниченного набора алгоритмов. С развитием методов обработки изображений, удешевлением аппаратуры, появлением новых технологий и технических средств (микропроцессоров, интеллектуальных видеотерминалов, памяти большой емкости и т. п.) проявилась устойчивая тенденция к переходу от систем специализированных к системам проблемно-ориентированным, призванным решать некоторый класс задач в рамках данной предметной области.

Проблемно-ориентированные прикладные АСОИз используют, как правило, достаточно богатый арсенал различных методов и средств обработки данных, анализируют различную входную информацию, активно используют возможности человека. Поэтому в таких системах должны быть различные функциональные блоки и подсистемы, обеспечивающие не только решение собственно задач обработки изображений, но и ввод в обработку других типов данных и знаний, накопление, хранение и отображение результатов, организацию взаимодействия с пользователем и другими системами. Наличие разнородных компонентов, работающих совместно для достижения общей цели, есть признак превращения современных АСОИз в интегрированные системы. Интеграция является одной из главных тенденций развития современных АСОИз, поэтому рассмотрим ее направления и особенности более подробно.

Прежде всего, АСОИз уже нельзя рассматривать обособленно от ее окружения — средств сбора и передачи видеоданных, систем обработки и анализа данных других типов. АСОИз как элемент некой метасистемы перестает быть элементом изолированным, приобретает богатые информационные связи с другими элементами. Это интеграция внешняя. Показательным примером служит здесь японский проект создания ЭВМ пятого поколения. Согласно этому проекту система распознавания образов и изображений (наряду с системами машинного перевода, ответов на запросы, понимания специализированного языка и решения прикладных задач) является базовой в обеспечении интеллектуального интерфейса человек — ЭВМ, при этом все упомянутые системы должны работать параллельно и одновременно над единым потоком данных, дополняя друг друга. Интеграция приводит к появлению в составе АСОИз развитых средств коммуникации, подсистем накопления и хранения как исходных данных, так и промежуточных и окончательных результатов (рисунок 2).

Интеграция средств обработки означает объединение в системе различных универсальных или специализированных устройств, имеющих возможность параллельной работы над данными.

Например, в системе PUMPS интегрированы процессоры обработки изображений, коммуникации и машина базы видеоданных. В других системах обработка и анализ изображений ведутся параллельно с помощью независимых специализированных процессоров, каждый из которых выполняет определенные операции: фильтрацию, вычисление площади объектов, вычисление периметра, сегментацию и т. д. Часто имеется отдельный процессор для численных расчетов, процессор внутренних обменов и процессор интерфейса. Практически все новые АСОИз снабжены развитыми средствами визуальных данных, включая полутоновые, графические и стереоскопические (трехмерные) устройства отображения.

Интеграция методов обработки означает наличие в системе функциональных подсистем и обрабатывающих алгоритмов для решения широкого круга задач и достижения результатов различными путями (возможно, параллельными). При этом к результату и приходят различными доступными путями, применяя различные методы к одним и тем же данным и интегрируя (на основе опыта и интуиции исследователя или заложенных в систему знаний) получаемую выходную информацию.

Работа по анализу изображения становится своего рода многократным экспериментированием с исходными данными. Характерной чертой такого эксперимента является совместное применение методов обработки изображений, математической статистики, искусственного интеллекта, анализа данных и других, причем в обработку по возможности вводятся все доступные данные, включая промежуточные результаты. Появляется необходимость организации эффективного обмена данными в системе, создания развитых средств хранения и обеспечения доступа к данным (включая базы видеоданных). В настоящее время это уже характерно для многих АСОИз, применяемых в дистанционных исследованиях.

Ключевым звеном АСОИз обычно считается процессор (ы), производящий обработку изображений. В первых системах в качестве обрабатывающего процессора часто применялись крупные универсальные ЭВМ, работающие в режиме разделения времени. Это решение оказалось малоэффективным, поскольку и системы команд, и операционные системы таких ЭВМ не ориентированы на задачи обработки изображений. В архитектуре АСОИз (рисунок 3) 70-х годов наряду с появлением специализированных процессоров обработки изображений получило широкое распространение монопольное использование средних и малых ЭВМ, ориентация которых на решение задач видеоданных достигалась разработкой соответствующего программного обеспечения. В настоящее время широкое распространение получили так называемые рабочие графические станции обработки изображений и системы, построенные на базе персональных ЭВМ.

Однако наличие одного процессора редко удовлетворяет требованиям по производительности системы, особенно при больших потоках обрабатываемых данных. Крупные АСОИз строятся, как правило, на основе специальных многопроцессорных конфигураций для параллельной обработки элементов одного или нескольких изображений, при этом упомянутые средние и малые ЭВМ обычно переходят в разряд управляющих.

Другими архитектурными компонентами АСОИз являются прежде всего устройства ввода видеоданных в систему (цифровые ТВ-камеры, дальномеры, малокадровые сканеры, фототелеграфные аппараты и т. д.), устройства отображения (ТВ-мониторы, растровые и векторные дисплеи, устройства вывода на твердые носители (плоттеры) — бумагу, кальку и фотопленку), запоминающие устройства (на магнитных носителях, оптических дисках; устройства расширения оперативной памяти для хранения изображений).

В настоящее время в интегрированных системах аппаратно реализуются не только параллельные процессоры обработки изображений, но и другие подсистемы, ранее традиционно реализуемые программным путем. Прежде всего здесь следует упомянуть средства доступа к различным видам памяти и средства, поддерживающие принятие решений. Особенно большую пользу приносят такие реализации при решении задач распознавания образов, интерпретации видеоданных, анализа сцен. Фактически аппаратные средства здесь поддерживают функционирование базы данных и базы знаний, но на качественно ином уровне. Основные решаемые задачи для базы видеоданных — это поиск эталонных объектов или их отдельных частей (видеопризнаков), поиск необходимых изображений по их идентификаторам. Чтобы решить эти задачи, разрабатываются специализированные процессоры баз видеоданных и массивы ассоциативной памяти с возможностью контекстного доступа к информации (адресация по содержимому).

К сети.

Рисунок 3. Архитектура типичной АСОИз, основанной на персональной ЭВМ Наиболее распространенными операционными системами (ОС) для АСОИз 80-х годов являются VMS (VAX) и UNIX RSX-11. Под управлением этих ОС в АСОИз используются различные языки высокого уровня, среди них Фортран, Паскаль, Си. С широким распространением персональных ЭВМ и «интеллектуализацией» АСОИз все большее значение приобретают ЛИСП и Пролог как средства поддержки и разработки баз знаний и интеллектуального интерфейса. Для этих ЭВМ характерно применение таких операционных систем, как WINDOWS (высоких версий), UNIX, OS/2.

Использование языков и техники параллельного программирования АСОИз, по-видимому, будет расширяться, однако это расширение коснется скорее синхронных многопроцессорных систем, где распараллеливание вычислительного процесса исходит от программиста, а не потоковых систем.

Стандартные наборы операций универсальных языков программирования высокого уровня не могут обеспечить специфические потребности пользователей АСОИз, поэтому одно из основных направлений в создании программного обеспечения обработки видеоданных — это разработка специализированных программных систем. Разработчики здесь идут двумя путями. Во-первых, расширяя существующие универсальные языки, создают специализированные языки программирования. Во-вторых, для рабочих станций обработки изображений формируют библиотеки программ или целостные программные системы, предназначенные для решения определенных задач конечных пользователей и написанные на одном из стандартных языков. Этим обеспечивается переносимость программных продуктов, что во многих случаях становится решающим фактором для пользователей.

Важное направление развития программного обеспечения АСОИз — создание эффективных систем хранения и поиска видеоданных (баз и банков видеоданных). Потребность в базах видеоданных ощущается прежде всего в области дистанционных исследований, поэтому именно здесь можно проследить тенденции развития программного обеспечения этих систем. От языков со встроенными функциями доступа довольно быстро произошел переход к интерактивным средствам манипулирования базой, а программы обработки запросов влились в системы поддержки и управления базой. Почти все существующие базы видеоданных — смешанные в смысле хранения как видео-, так и текстовой информации; характерной их особенностью является привязка содержания текста к элементам (объектам) изображения.

Все чаще в состав программного обеспечения АСОИз включаются и средства ведения баз знаний. Пока это преимущественно специализированные подсистемы для использования базы знаний о конкретной предметной области (например, о поиске месторождений определенного типа на аэрофотоснимке), но в скором времени можно ожидать появления инструментальных средств для разработки и наполнения знаниями экспертных систем анализа визуальной информации. С превращением АСОИз в системы для решения реальных задач повышается внимание к проблеме эффективного взаимодействия системы с конечным пользователем. Результат этого — быстрое развитие интерактивных средств общения с системой, создание «дружественных» пользователю прикладных программ, разработка языков взаимодействия командного типа и языков, основанных на выборе одной из предлагаемых системой альтернатив (меню, таблицы решений, spred sheet — крупномасштабная электронная таблица), а также развитие средств обучения, описания состояния и возможностей системы.