При анализе обработки изображений в различных технических системах (например, системах мониторинга Земли, распознавания летательных аппаратов, медицинской диагностики, оценки качества продукции), имеет значение то, какие математических модели применяются для обработки получаемых данных. По мере усложнения математических моделей необходимо стремиться к повышению вычислительной мощности технических средств.
В этой связи важно обеспечивать построение эффективных методов обработки, и передачи больших объемов информации, связанных с изображениями различной природы.
При анализе задач, необходимо определить адекватную модель наблюдения. Практика показывает, что в настоящее время не существует универсального способа решения задач для достаточно широкого диапазона характеристик. Поэтому исследователям приходится находить новые модели или исследовать эффективность применения существующих.
Изображения могут подвергаться воздействию различных помех. Применяются соответствующие методы обработки. Отметим некоторые из них.
-
Необходимо знать достаточно большой объем начальной информации.
-
Выделение отдельных областей на изображении и их обработка. Одним из примеров, по-видимому, может служить подбор контраста изображения.
-
Возможно сглаживание по наиболее неоднородной окрестности центральной точки.
-
Существует возможность аппроксимации характеристик изображения. При этом целое изображение разбивается на отдельные части, в каждой из которых проводится аппроксимация полиномом, например, на основе метода наименьших квадратов.
-
Возможно применение комбинированных методов обработки изображений.
Мы предлагаем определенные критерии, на основе которых могут быть даны рекомендации по использованию того или иного метода обработки изображений, опираясь на такие характеристики, как: контрастность, яркость, число оттенков серого.