Статична фотографія. Статичні зображення

У сімействі Photoshop у нової версії Photoshop СС 2014 з'явився новий фільтр Розмиття Контуру(Path Blur), чудовий інструмент для додавання ефекту руху та покращення синхронізації руху на зображенні. Фотографії з рухом, будь то кинутий м'яч, гоночна машина або кінь, що скаче, найбільш вдалі для створення синхронізації руху і додавання сюжетної картинки або напрямку руху, в іншому випадку, зображення залишаються статичними.

У цьому уроці фотограф Tigz Rice покаже вам, як можна покращити фотографію танцівниці за допомогою створення ефекту синхронізації руху у програмі Photoshop.

Tigz також розкриє секрети роботи з новим фільтром Розмиття Контуру(Path Blur filter) у новій версії програми Photoshop CC 2014.

Підсумковийрезультат

Крок 1

Відкрийте вибране зображення у Photoshop CC 2014, а потім перетворіть це зображення на Смарт-об'єкт(Smart Object), клацнувши правою кнопкою миші по шару з вихідним зображенням і у вікні, виберіть опцію ПеретворитивСмарт-об'єкт(Convert To Smart Object).

Підказка:Робота зі Смарт-об'єктом дає вам свободу дії при внесенні змін у будь-який момент робочого процесу, а не покладатися на панель Історія.

Крок 2

Далі йдемо Фільтр - Галерея Розмиття - Розмиття Контуру(Filter > Blur Gallery > Path Blur), з'явиться вікно параметрів інструмента Розмиття. Програма Photoshop автоматично додасть синій контур до зображення для контролю напряму розмиття.

Примітка перекладача: Галерея Розмиття(Blur Gallery) – це вікно налаштувань інструменту Розмиття(Blur Tools), один із параметрів налаштувань даного інструменту - це Розмиття Контуру(Path Blur), цьому параметру і присвячений цей урок.

Клацніть мишкою + потягніть за кінець контуру, щоб контролювати напрямок розмиття, який ви використовуєте. Також можна додати середню точку до контуру, яку можна рухати, щоб надати контуру кривизни.

Підказка:щоб додатково додати крапок для викривлення контуру, клацніть в будь-якому місці вздовж синьої лінії.

Крок 3

Клацніть мишею по будь-якій частині зображення + потягніть мишу, щоб створити контури розмиття на вашому зображенні. У вихідному зображенні я створив контур руху для кожної ноги та руки, плюс додатково для голови та останній контур для прозорої тканини.

Підказка: Ви можете контролювати інтенсивність кожного контуру розмиття, шляхом наведення курсору миші на кінець контуру та використання маленьких круглих бігунків, які з'являться.

Примітка перекладача:Контролювати інтенсивність кожного контуру означає, що ви можете змінювати інтенсивність розмиття кожного окремого елемента зображення.

Крок 4

У вікні параметрів інструмента Розмиття(Blur Tools), у налаштуваннях параметра Розмиття Контуру(Path Blur) у правій частині документа, клацніть по меню, що випадає, і в списку виберіть опцію “Rear Sync Flash”, дана опція імітує налаштування фотоапарата і створює застиглий світловий імпульс проблиску на кінці кожної точки розмиття.

Виставте параметри Швидкість(Speed) та Плавний перехід(Taper), поки ви не отримаєте бажаного ефекту. Як тільки влаштує контур розмиття, натисніть OK.

Крок 5

Повертаємося в основне вікно Photoshop, тепер ви можете приховати контури розмиття, клацнувши по масці Смарт-фільтра і натиснувши клавіші (Ctrl + I) для інверсії маски в чорний колір, цей колір приховає ефект розмиття на вашому зображенні. Далі, виберіть інструмент Пензлик(Brush tool (B)), встановіть м'яку кисть, колір пензля білий, і за допомогою даного пензля, акуратно профарбуйте ділянки зображення, де ви хотіли б додати більше руху.

Літерно-цифрові символи (БЦС) та тексти

БЦСє найважливішою складовою зображень презентації, тому на їх виконання має бути спрямована особлива увага. Науковими дослідженнями доведено, що точність та швидкість зчитування з екрану цих символів залежить від їхнього накреслення та зорових умов спостереження.

Перший фактор, який потрібно враховувати – розміщення поля зображення на екрані. Розміри самого екрану можуть визначатися налаштуванням оптики, що забезпечує рівномірну допустиму роздільну здатність по всій площі екрана без спотворень по краях. Написи, тексти та інші важливу інформаціюслід розміщувати в межах «безпечною»площі зображення, межі якої відстояти від країв екрана на 5-10% відповідного лінійного розміру. Тому найважливіший текст необхідно розміщувати у центрі екрана.

По-друге, при виготовленні шрифтових заголовків, вступних та пояснювальних титрів слід прагнути до впорядкованого та збалансованого розташування тексту заставок, враховуючи досвід мовного телебачення. При цьому в титрах украй не бажані перенесення слів. Можливе використання прямого та зворотного розмаїття, а саме - темні БЦС на світлому фоні, а у другому навпаки. При добрій освітленості приміщення краще використовувати прямий контраст, а при недостатній освітленості – зворотний. Зміна контрастів у ході демонстрації має бути частою, що стомлює зір, але розумне використання цього прийому може сприяти розвитку певної динаміки уявлення, порушити її монотонність.

При використанні кольорових символів необхідно враховувати їх поєднання. Однак у будь-якому разі фон напису не повинен мати насичено яскравого кольору.

Психологи експериментально встановили наявність "крайових ефектів", які полягають у тому, що символи на кінцях рядка (або взагалі одиночні) пізнаються швидше і точніше, ніж символи всередині рядка, а рядок зчитується швидше, якщо він ізольований. Це говорить про те, що текст, що складається з кількох рядків, слід збільшувати по висоті літер, а короткі поодинокі написи оформляти типовим шрифтом, що застосовується до стилю презентації.

Статичні зображення

Ефективність конкретного виду графічного побудови залежить від вибору елементів форми та його організації. Неправильний вибір елементів, бідність чи надмірна різноманітність алфавіту образотворчих засобів знижують інформативність ілюстрацій.

У графічному повідомленні, як і будь-якому іншому, можна виділити семантичну та естетичну частини. При демонстрації на екрані, безумовно, повинна забезпечуватися семантична точність, визначальна безпомилковість зчитування інформації.

Найпильнішої уваги заслуговує і естетика виконання ілюстрацій, оскільки вона впливає швидкість зчитування і створює позитивний емоційний фон, що сприяє успішному сприйняттю та засвоєнню інформації. Це особливо важливо там, де якість саморобних ілюстрацій ще не надто висока.

Технологи медичної радіології (TМР) зазвичай виконують численні маніпуляції з комп'ютером для вдосконалення діагностичних зображень, щоб допомогти правильної інтерпретації. Хоча досвідчені технологи, як правило, обізнані з візуальними наслідками своїх маніпуляцій, вони не можуть повною мірою зрозуміти математичні та наукові принципи, покладені в дію одного натискання миші. Принципи можуть бути складними всім, крім найбільш технологічно підкованих ТМР. Мабуть, математична обробка зображень у підручниках і статтях залякує, перешкоджає або, можливо, є нецікавою ТМР. Тим не менш, долаючи опір і розуміючи основні принципи, що лежать в обробці зображень, ТМР можуть розширити їх можливості для отримання високої якості діагностичних зображень.

Не можна виключати математику з обговорення обробки зображень та фільтрації. У цій статті будуть описані принципи, що лежать у низці загальних процедур. Цей опис має бути прийнятним для технологів різних рівнів математичного знання. Перші процедури, які обговорюватимуться, прості процедури, пов'язані зі статичними зображеннями. Більш складні процедури, пов'язані з динамічними зображеннями. Значна частина обробки зображень та фільтрації відбувається з фізіологічно закритими зображеннями та ОФЕКТ (однофотонної емісійної комп'ютерної томографії) зображень. На жаль, складність цих питань не дає докладний опистут.

Обробка статичних зображень

Статичні зображення, які були перенесені безпосередньо на плівку в реальному часі, представлені в аналоговому форматі. Ці дані можуть мати нескінченний діапазон значень і можуть створювати зображення, які точно відображають розподіл радіонуклідів в органах та тканинах. Хоча ці зображення можуть бути дуже високої якості, якщо вони отримані правильно, в режимі реального часу збирання інформації забезпечує лише одну можливість придбання даних. Через людський фактор або інші помилки, може знадобитися повтор отримання зображення і, в деяких випадках, повтор цілих досліджень.

Статичні зображення, передані до комп'ютера для зберігання або покращення, представлені у цифровому форматі. Це здійснюється в електронному виглядіз аналого-цифровим перетворювачем. У старих камерах, це перетворення відбувалося через ряд резисторних мереж, які містять сили сигналу, що надходить від кількох фотопомножувачів, та виробляли цифровий сигнал, пропорційний енергії випромінювання подій.

Незалежно від методу, який використовується для оцифрування зображень, цифровий вихід призначає дискретне значення оброблених аналогових даних. В результаті виходять зображення, які можуть зберігатися та оброблятися. Проте ці образи є лише наближенням оригінальних аналогових даних. Як можна побачити малюнку 1, цифрове уявлення має приблизний вигляд, але з дублює аналогові сигнали.

Рисунок 1 – Аналогова крива та її цифрове подання

Цифрові зображення радіологічної медицини складаються із матриці, обраної технологом. Деякі загальні матриці, що використовуються в радіологічній медицині: 64х64, 128х128 та 256х256. У разі матриці 64х64 екран комп'ютера ділиться на 64 осередки по горизонталі і 64 по вертикалі. Кожен квадрат у результаті такого поділу називається пікселем. Кожен піксель може містити обмежену кількість даних. У 64х64 матриці буде загалом 4096 пікселів на екрані комп'ютера, матриця 128х128 дає 16384 пікселя, а 256х256 - 65536 пікселів.

Зображення з великою кількістю пікселів більше нагадують оригінальні аналогові дані. Тим не менш, це означає, що комп'ютер повинен зберігати і обробляти більше даних, для чого необхідно більше місця на жорсткому диску і висуваються більш високі вимоги до оперативної пам'яті. Більшість статичних зображень отримані для візуального огляду лікарем радіологічної медицини, тому зазвичай не вимагають значного статистичного чи чисельного аналізу. Ряд загальних статичних методів обробки зображень зазвичай використовують для клінічних цілей. Ці методи не обов'язково є унікальними для статичної обробки зображень, і можуть застосовуватися в деяких додатках динамічних, фізіологічно закритих або ОФЕКТ-зображень. Це такі методи:

Шкалювання зображень;

Віднімання фону;

Згладжування/фільтрація;

Цифрове віднімання;

Нормалізація;

Зображення профілю.

Шкалювання зображень

Під час перегляду цифрових зображень для візуального контролю або запису зображень технологу необхідно вибрати правильне шкалювання зображення. Шкалювання зображення може відбуватися або у чорно-білому форматі з проміжними відтінками сірого або кольоровому форматі. Найпростішою сірою шкалою буде шкала з двома відтінками сірого, а саме білим та чорним. У разі, якщо значення пікселя перевищує задане користувачем значення, на екрані з'являтиметься чорна точка, якщо значення виявиться менше, то біла (чи прозора у разі рентгенівськими зображеннями). Ця шкала може бути інвертована на розсуд користувача.

Найчастіше використовується шкала з 16, 32 чи 64 відтінків сірого. У цих випадках пікселі, що містять найбільш повну інформацію, виглядають як темні тіні (чорні). Пікселі, що містять мінімум інформації, виглядають як найсвітліші відтінки (прозорі). Всі інші пікселі будуть виглядати як відтінки сірого, що базуються на кількості інформації, яку вони містять. Взаємозв'язок між кількістю точок та відтінків сірого може бути визначений лінійно, логарифмічно або експоненційно. Важливо вибрати правильний відтінок сірого. Якщо вибрано занадто багато відтінків сірого кольору, зображення може виглядати розмитим. Якщо замало – зображення може виглядати занадто темними (мал. 2).

Малюнок 2 – (A) зображення з великою кількістю відтінків сірого кольору, (В) зображення з малою кількістю відтінків сірого, (C) зображення з правильними градаціями сірого

Колірний формат може бути використаний для шкалювання зображення, і в цьому випадку процес збігається із сірою шкалою маніпуляцій. Однак, замість відображення даних у відтінках сірого, дані відображаються в різні кольори в залежності від кількості інформації, що міститься в пікселі. Хоча кольорові зображення є привабливими для початківців і наочнішими для цілей суспільного відношення, кольорові зображення мало що додають до інтерпретованості фільму. Таким чином, багато лікарів, як і раніше, воліють переглядати зображення в градаціях сірого.

Віднімання фону

Існують численні небажані фактори у зображеннях радіологічної медицини: фон, комптонівський розкид і шум. Ці фактори є незвичайними для радіологічної медицини щодо локалізації радіофармпрепаратів у межах одного органу чи тканини.

Такі аномальні значення (відліки) роблять істотний внесок у погіршення зображення. Відліки, зібрані з джерел, що лежать і перекриваються, є фоном. Комптонівський розкид обумовлений фотоном, що відхилився від свого шляху. Якщо фотон був відхилений від гамма-камери, або втратив достатньо енергії, щоб бути відмінним камерою електроніки, це не так важливо. Тим не менш, бувають випадки, коли фотон відхиляється у бік камери і його втрата енергії може бути досить великою для камери, щоб визначити його як розкид. У цих умовах Комптонівський розкид може реєструватися камерою, що походить від інших джерел, крім областей, що становлять інтерес. Шум є випадковими флуктуаціями в електронній системі. За нормальних обставин шум не сприяє небажаним викидам в тій же мірі як фон і комптонівське розсіювання. Однак, як фон та комптонівське розсіювання, шум може сприяти погіршенню якості зображення. Це може бути особливо проблематичним для досліджень, де кількісний аналіз відіграє важливу роль в остаточній інтерпретації дослідження. Проблеми фону, Комптонівський розкид, і шум можуть бути зведені до мінімуму за допомогою процесу, відомого як віднімання фону. Як правило, технолог залучає область інтересу (ROI), придатну для віднімання фону, але в деяких випадках область інтересу генерується комп'ютером (рис. 3).

Малюнок 3 – Зображення серця. Демонстрація правильного розміщення віднімання фону ROI (стрілка)

Незалежно від способу за правильне розміщення фону ROI відповідальність несе технолог. Фон регіонів з більш високою кількістю областей може знімати занадто багато параметрів з органу або тканини в інтересах. З іншого боку, фон регіонів із винятково низькою кількістю областей зніме надто мало параметрів із зображення. Обидві помилки можуть спричинити неправильну інтерпретацію дослідження.

Віднімання фону визначається шляхом складання числа відліків у фоновому режимі ROI та поділу на кількість пікселів, що містяться у фоні ROI. Після цього отримане число віднімається від кожного пікселя в органі або тканині. Наприклад, припустимо, що фон ROI становив 45 пікселів і містить 630 відліків. Середня кількість фону:

630 відліків/45 пікселів = 14 відліків/піксель

Згладжування/фільтрація

Метою згладжування є зниження шуму та покращення візуальної якості зображення. Часто згладжування називається фільтрацією. Є два типи фільтрів, які можуть бути корисними в галузі радіаційної медицини: просторові та тимчасові. Просторові фільтри застосовуються як для статичних, так і для динамічних зображень, тоді як тимчасові використовуються тільки для динамічних зображень.

У найпростішому методі згладжування використовується квадрат 3-х-3 пікселів (загалом дев'ять), а також визначається значення в кожному пікселі. Значення пікселів у квадраті усереднюються, і це значення надається центральному пікселю (рис. 4). На думку технолога, ця ж операція може бути повторена для всього екрана комп'ютера або обмеженої зони. Подібні операції можуть бути виконані з 5-5 або 7-7-7 квадратів.

Малюнок 4 – 9-ти піксельна проста схемазгладжування

Аналогічна, але складніша операція передбачає створення ядра фільтра шляхом зважування значень пікселів, що оточують центральний піксель. Кожен піксель множиться на відповідні виважені значення. Далі значення ядра фільтра підсумовуються. Нарешті, сума значень ядра фільтра поділяється на суму зважених значень і значення надається центральному пікселю (рис. 5).

Малюнок 5 – 9-типіксельна схема згладжування зі зваженим ядром фільтра

Недоліком є ​​те, що при згладжуванні, хоча образ може бути більш привабливим візуально, зображення може бути розмитим, і є втрата роздільної здатності зображення. Кінцеве використання ядра фільтра включає зважування з негативними значеннями вздовж периферичних пікселів з позитивним значенням в центрі пікселя. Цей метод зважування має тенденцію до активізації кількості розбіжностей між сусідніми пікселями та може бути використаний для підвищення ймовірності виявлення меж органів чи тканин.

Цифрове віднімання та нормалізація

Звичайна проблема в радіологічній медицині запобігати активності від приховування або маскування аномальних ділянок накопичення індикатора. Багато з цих труднощів були подолані за рахунок застосування технології ОФЕКТ. Тим не менш, необхідні розумніші методи, щоб отримати відповідну інформацію з плоского зображення. Одним із таких методів є цифрове віднімання. Цифрове віднімання включає віднімання одного зображення з іншого. Воно ґрунтується на передумові, що деякі радіофармпрепарати локалізовані у нормальних та патологічних тканинах, що робить правильність інтерпретації важкою для лікаря. Щоб допомогти у диференціації між нормальною та патологічною тканинами, другий радіофармпрепарат вводиться лише в межах здорових тканин. Зображення розподілу другого радіофармпрепарату віднімається з першого образу, залишивши тільки зображення аномальної тканини. Вкрай важливо, щоб пацієнт залишався нерухомим між першим та другим введенням.

Коли технолог віднімає висококількісне друге зображення з низькокількісного першого зображення, можна видалити достатні значення з аномальної тканини, що зробить вигляд «нормальної» (рис. 6).

Рисунок 6 – Цифрове віднімання без нормалізації

Щоб уникнути помилково-негативних результатів дослідження, зображення мають бути нормалізовані. Нормалізація є математичним процесом, у якому розрізнені відліки між двома зображеннями узгоджуються. Для нормалізації зображення, технологу необхідно виділити невелику область інтересу біля тканини, яка вважається нормальною. Число відліків у регіоні у першому зображенні (з низьким кол-вом) розділена на графи у такій області другого (з високим кол-вом). Це дасть коефіцієнт множення, підрахунку всіх пікселів, що становлять перше зображення. На малюнку 7, "нормальна зона", у розрахунку це буде верхній лівий піксель. Це число в «нормальній ділянці» (2), розділене на відповідний піксель другого зображення (40), дає коефіцієнт множення 20. Всі пікселі в першому зображенні, потім множиться на коефіцієнт 20. Нарешті, друге зображення відніматиметься з кількості на першому зображенні.

Рисунок 7 – Віднімання фону з нормалізацією

Зображення профілювання

Зображення профілю проста процедура, яка використовується для кількісної оцінки різних параметрів на статичному зображенні. Для профілювання зображення, технолог відкриває відповідну програму на комп'ютері, і позиціонує лінію на екрані комп'ютера. Комп'ютер розглядатиме пікселі, зазначені лінією, і побудує графік залежності кількості відліків, що містяться в пікселях. Зображення профілю має декілька застосувань. Для статичного дослідження перфузії міокарда профіль береться через міокард для надання допомоги у визначенні ступеня перфузії міокарда (рис. 8). У разі дослідження крижово-клубової області, профіль використовується з метою оцінки однорідності кісткового поглинання агента крижово-клубових суглобів на зображенні. Нарешті, зображення профілів можуть бути використані як контроль для аналізу контрасту камери.

Малюнок 8 – Зображення профілю міокарда

Обробка динамічних зображень

Динамічне зображення - це набір статичних зображень, отриманих послідовно. Таким чином, попереднє обговорення про склад аналогових і цифрових статичних зображень стосується динамічних зображень. Динамічні зображення, отримані в цифровому форматі, складаються з матриць, вибраних технологом, але, як правило, це матриці розміру 64-64 або 128-128. Хоча ці матриці можуть поставити під загрозу роздільну здатність зображення, вони вимагають значно менше пам'яті для зберігання та оперативної пам'яті, ніж матриці 256-256.

Динамічні зображення, що використовуються для оцінки швидкості накопичення та/або швидкості виведення РФП з органів та тканин. Деякі процедури, наприклад трифазне сканування кістки і шлунково-кишкових кровотеч, вимагають тільки візуального огляду лікаря, щоб зробити діагностичне висновку. Інші дослідження, такі як нефрограма (рис. 9), шлункові дослідження випорожнення та гепатобіліарної фракції викиду, потребують кількісної оцінки, як частини діагнозу лікаря.

У цьому розділі обговорюється ряд загальних методів динамічної обробки зображень, що застосовуються в клінічній практиці. Ці методи не обов'язково є унікальними для динамічної обробки зображень, а деякі будуть мати застосування для фізіологічно закритих або ОФЕКТ зображень. Це методи:

Підсумовування/доповнення зображень;

Тимчасовий фільтр;

Криві часу активності;

Підсумовування зображень/доповнення

Підсумовування зображень та доповнення є взаємозамінними термінами, що належать до одного процесу. У цій статті буде використовуватися термін підсумовування зображень. Підсумовування зображень – процес підсумовування значень кількох зображень. Хоча можуть виникнути обставини, за яких сумовані зображення будуть кількісними, але це виняток більше, ніж правило. Тому що причина підсумовування зображення рідко використовується для кількісної мети, не варто виконувати нормалізацію підсумовуванням зображень.

Зображення дослідження можуть бути сумовані або частково, або повністю, щоб отримати одне зображення. Альтернативний методвключає стиснення динамічного зображення в меншу кількість кадрів. Незалежно від методу, головною перевагою підсумовування зображення є косметичний характер. Наприклад, послідовні зображення з низькою кількістю досліджень сумуватимуться, щоб візуалізувати орган або тканину, що вивчається. Очевидно, подальшій обробці зображень візуалізації органів та тканин сприятиме технолог, що допоможе лікареві у візуальній інтерпретації результатів дослідження (рис. 9).

Рисунок 9 – (A) нефрограма до та (B) після підсумовування

Тимчасова фільтрація

Мета фільтрації – зниження шуму та покращення візуальної якості зображення. Просторова фільтрація, часто відома як згладжування, застосовується до статичних зображень. Однак, оскільки динамічні зображення – послідовно розташовані статичні зображення, доцільно застосовувати просторові фільтри, і динамічних.

Різні типи фільтрів, тимчасовий фільтр, застосовується для динамічних досліджень. Пікселі у послідовних кадрах динамічного аналізу навряд чи зазнають величезних коливань накопичених відліків. Тим не менш, невеликі зміни в одному кадрі від попереднього можуть призводити до «миготіння». Тимчасові фільтри успішно скорочують мерехтіння, одночасно мінімізуючи значні статистичні флуктуації даних. Ці фільтри використовують техніку середнього зваженого, коли він пікселю присвоюється середньозважене значення ідентичних пікселів попереднього і наступного кадрів.

Криві часу активності

Кількісне використання динамічних зображень для оцінки швидкості накопичення та/або швидкості виведення РФП з органів або тканин, в кінцевому рахунку пов'язані з кривою часу активності. Криві часу активності використовуються для демонстрації того, як відліки в області, що цікавить нас, будуть змінюватися з часом. Лікарі можуть бути зацікавлені у швидкості накопичення та виведення відліків (наприклад, нефрограма), швидкість виділення (наприклад, гепатобіліарної фракції викиду, випорожнення шлунка), або просто зміна, що розраховується протягом тривалого часу (наприклад, радіоізотопна вентрикулографія).

Незалежно від процедури, криві часу активності починаються з визначення ROI навколо органу чи тканини. Технолог може використовувати світлове перо чи мишу для малювання ROI. Тим не менш, є деякі комп'ютерні програми, що автоматично роблять виділення шляхом контурного аналізу. Низька кількість досліджень можуть стати проблемою для технологів, оскільки органи та тканини можуть бути важкими для розуміння. Належне виділення ROI може вимагати від технолога, підсумовування або стискання доти, доки межі органу або тканини не будуть легко помітні. Для деяких досліджень, ROI залишиться тією ж протягом всіх досліджень (наприклад, нефрограма), тоді як в інших дослідженнях ROI може мати різний розмір, форму та розташування (наприклад, випорожнення шлунка) У кількісних дослідженнях дуже важливо, щоб було відкориговано фон.

Після підрахунку в ROI визначається для кожного кадру і фон віднімається з кожного зображення, зазвичай для побудови даних у часі вздовж осі X і розраховує по осі Y (рис. 10).

Рисунок 10 – Імітація кривої часу активності

В результаті крива часу буде візуально і чисельно порівнянна з нормою для кожного конкретного дослідження. Майже у всіх випадках швидкість накопичення або виділення, а також загальної форми кривої від нормального дослідження, використовуються для порівняння, щоб визначити остаточні інтерпретації результатів дослідження.

Висновок

Кількість процедур, які застосовуються для статичного зображення також можуть бути застосовані до динамічної візуалізації. Подібність обумовлена ​​тим, що динамічні зображення – послідовний ряд статичних зображень. Проте кількість динамічних процедур не має статичних еквівалентів. Деякі маніпуляції статичних та динамічних зображень не мають кількісних результатів. Багато процедур спрямовані на покращення зображення зображення. Проте відсутність кількісних результатів не робить процедуру менш важливою. Це говорить про те, що картинка коштує тисячі слів. Крім того, висока якість, комп'ютерне покращення діагностичних зображень, завдяки правильній інтерпретації, може мати значення у підвищенні якості життя людини.

Список використаної літератури

1. Bernier D, Christian P, Langan J. Nuclear Medicine: Technology and Techniques. 4th ed. St. Louis, Missouri: Mosby; 1997: 69.
2. Early P, Sodee D. Principles and Practices of Nuclear Medicine. St. Louis, Missouri: Mosby; 1995: 231.
3. Mettler F, Guiberteau M. Essentials of Nuclear Medicine Imaging, 3rd ed. Philadelphia, Penn: W.B. Saunders; 1991: 49.
4. Powsner R, Powsner E. Essentials of Nuclear Medicine Physics. Malden, Mass.: Blackwell Science; 1998: 118-120.
5. Faber T, Folks R. Computer processing methods for nuclear medicine images. J Nucl Med Technol. 1994; 22: 145-62.

Ймовірно, сьогодні практично кожен користувач уявляє собі основний принцип зберігання та відображення графічної інформаціїна комп'ютері. Тим не менш, скажімо про це кілька слів, щоб наступні відомості про цифровому виглядіпро (яке є динамічно змінюючу один одного послідовність зображень) були для нас зрозумілішими.

На перший погляд, якісний малюнок, відображений на екрані гарного моніторамало чим відрізняється від звичайної фотографії. Однак на рівні представлення зображення ця відмінність просто величезна. У той час, як фотографічний знімок створюється на молекулярному рівні (тобто його елементи принципово не помітні людським зором, незалежно від збільшення), малюнки на екрані монітора (і, підкреслимо, в пам'яті комп'ютера) формуються завдяки пікселям (або пікселям) - елементарним складовим зображення (найчастіше) прямокутної форми. Кожен піксел має свій певний колір, проте через їх малий розмір окремі пікселі (майже чи зовсім) невиразні оком, і в людини, що розглядає картинку на екрані монітора, їхнє велике скупчення створює ілюзію безперервного зображення (рис. 1.2).

Примітка
Зображення на екранах комп'ютерів формуються за допомогою пікселів квадратної форми. На відміну від комп'ютерів, у багатьох стандартах телебачення використовуються квадратні, а прямокутні пікселі. Параметром, що характеризує відношення розмірів пікселів, виступає відношення їх горизонтального та вертикального розмірів, або пропорції пікселя ( pixel aspect ratio). Докладніше з цією характеристикою ви можете познайомитись на уроці 4.

Мал. 1.2. Зображення на комп'ютері формуються завдяки пікселям

Кожен піксел (до речі, слово pixelутворено від перших двох букв англійських слів picture element) представляє інформацію про деяку "середню" інтенсивність і колір відповідної області зображення. Загальна кількість пікселів, що становлять малюнок, визначають його дозвіл. Чим більше пікселів створюють зображення, тим природніше воно сприймається людським оком, тим, як кажуть, вищий його дозвіл (рис. 1.3). Таким чином, межею "якості" комп'ютерного малюнка є розмір пікселів, що його формують. Дрібніші, ніж пікселі, деталі комп'ютерного малюнка зовсім губляться і в принципі невідновні. Якщо розглядати такий малюнок у збільшувальне скло, то, по мірі збільшення, ми побачимо тільки скупчення пікселів, що розпливається (див. рис. 1.2), а не дрібні деталі, як це було б у разі якісного фотознімка.

Мал. 1.3. Загальна кількість пікселів (дозвіл) визначає якість зображення

Тут варто зазначити, що, по-перше, ми маємо на увазі традиційну (аналогову, а не цифрову) фотографію (т.к. принцип цифрової фотографії якраз той самий, що й обговорюваний принцип формування зображення з пікселів), а по-друге , навіть для неї, говорячи про якість зображення, завжди слід пам'ятати про саму технологію фотографії. Адже зображення на фотоплівці з'являється завдяки проходженню світла через об'єктив фотокамери, і його якість (зокрема чіткість та розрізнення дрібних деталей) безпосередньо залежить від якості оптики. Тому, строго кажучи, "нескінченна" чіткість традиційного знімка, про яку ми говорили, є деяким перебільшенням.

Примітка
Насправді, сучасні цифрові фотокамери дозволяють зафіксувати зображення, дозвіл якого практично не поступається аналоговому (у тому сенсі, що зараз можливо оцифрувати таку кількість пікселів, яка "перекриватиме" межі роздільної здатності самої оптики). Однак для предмета нашої книги цей факт не відіграє важливої ​​ролі, тому що в даний час цифрове відео в переважній більшості випадків передається саме з невисокою роздільною здатністю (щодо малої загальної кількості пікселів) і брати до уваги такий параметр, як дозвіл, просто необхідно.

Отже, трохи спрощуючи, щоб уявити малюнок у цифровому вигляді, необхідно покрити його прямокутною сіткою розміру MxN (Mточок по горизонталі та Nпо вертикалі). Це поєднання чисел MxN(наприклад, 320x240, 800x600 і т. д.) і називають роздільною здатністю ( resolution) зображення, або розміром кадру ( frame size). Потім слід усереднити дані про структуру зображення в межах кожного пікселя і записати відповідну інформацію про кожен з пікселів MxN зображення в графічний файл. Для кольорового зображення це буде інформація про конкретний колір кожного пікселя (про комп'ютерне представлення кольору написано трохи нижче в цьому розділі), а для чорно-білих зображень - це інформація про інтенсивність чорного кольору. Щоб пояснити ще кілька важливих параметрівкомп'ютерного представлення зображень, зупинимося далі трохи докладніше на їхньому останньому типі - малюнках, виконаних у відтінках сірого кольору ( grayscale), тобто у градації від білого до чорного.