Тип пикселя

Рассмотрим теперь растровое цифровое изображение как чистую структуру данных, абстрагировавшись от всего, что было изложено выше и касалось физических особенностей и способов их получения. Поскольку с геометрической (и программной) точки зрения структура любого изображения совершенно стандартна и представляет собой регулярный двумерный массив (матрицу) пикселей, различные типы изображений могут порождаться только оригинальным типом данных, представляющим пиксель.

В таблице 1.1.3 сведены основные варианты структур двумерных растровых данных различного типа.

@Таблица 1.1.3. Изображения с различным типом пикселя

По типу данных изображения делятся на битые (булевские, логические), байтовые (со знаком и без знака), целочисленные (со знаком и без знака), действительные (с фиксированной и плавающей точкой), цветные (специальный тип данных) и векторные (пиксель представляет собой массив или список численных значений).

В семантическом плане об этих типах изображений можно вкратце сказать следующее:

• Бинарные изображения(битые, булевские, логические). 0 обозначает пиксель «фона», 1 – пиксель «объекта», «символа» (или наоборот – зависит от знака контраста объект/фон). В качестве исходного бинарное изображение формирует только один тип устройств ввода – оптический сканер в режиме сканирования текстовых документов. В качестве промежуточных и окончательных результатов обработки изображения такого типа широко используются в задачах обнаружения объектов, задачах морфометрических измерений, системах автоматического считывания текста и штриховых кодов;

• Полутоновые изображения стандартного разрешения(байтовые без знака). На сегодня разрешение 8 бит (диапазон значений [0..255] – 256 градаций серого) – фактический стандарт для систем видеоввода, способных работать в реальном времени – фреймграбберов и цифровых видеокамер для технического зрения и систем видеонаблюдения. Это самый распространенный формат входных полутоновых данных. Соответственно в том же формате представляются и результаты фильтрации полутоновых изображений. Системный тип данныхTBitmapподдерживается операционной системойWindowsкак часть графического интерфейса на системном уровне;

• Результаты обработки полутоновых изображений, в которых возможны отрицательные значения пикселей (байтовые со знаком).Короткое целоесо знаком используется для представления промежуточных результатов обработки в целях экономии используемого объема памяти.Длинное целоесо знаком стандартной и двойной длины используется при реализации всех возможных целочисленных операций над изображениями (например, накопления разнообразных сумм и разностей) в случае, если нет необходимости в специальном ограничении потребных объемов памяти.Действительные значенияпикселей используются при реализации различных нецелочисленных операций и преобразований над изображениями. В случае, если требуется ограничить объем задействованной памяти или увеличить быстродействие алгоритмов, вместо представленийс плавающей точкойиспользуются представления действительных чиселс фиксированной точкой;

• Полутоновые изображения повышенного разрешения (целочисленные без знака). Используются в тех случаях, когда диапазон в 256 градаций серого не позволяет отразить все богатство исходной информации, предоставляемое датчиком в силу его физической природы. Таким образом оцифровываются, в частности, медицинские рентгеновские и томографические изображения, а также астрономические и технические изображения, полученные в результате длительных экспозиций. Многие специализированные медицинские и технические устройства формируют на выходе изображения с яркостным разрешением в 10 или 12 бит, однако в компьютерных системах обработки такие данные удобно дополнять до «целого слова» в 16 бит, с которым проще и быстрее оперируют современные 16-, 32- и 64-битные вычислительные архитектуры;

• Меточные изображения(целочисленные без знака стандартной или двойной длины).Используются при автоматическом выделении связных областей и объектов. Каждый пиксель такого изображения помечен номером области, которой он принадлежит. Байтовые изображения здесь не подходят, так как в них можно закодировать только 255 различных областей, а на изображениях высокого разрешения их могут оказаться десятки и даже сотни тысяч;

• Двумерные частотные характеристики– комплексные изображения, состоящие из действительной и мнимой части. Формируются в результате двумерного преобразования Фурье, быстрого преобразования Фурье (БПФ), двумерного косинусного преобразования (ДКП) и т.п. преобразований изображения из пространственной области в частотную. На программном уровне, как правило, реализуются не как двумерный массив комплексных чисел (двухкомпонентных векторов), а как пара двумерных массивов (изображений), один из которых представляет действительную часть образа, а второй – мнимую;

• Цветные изображения– специальный тип данных, запись форматаTcolorRef= {Red,Green,Blue}. Разрешение по каждому из каналов – 8 бит. С целью выравнивания до «целого слова» 32-битной архитектуры часто дополняется еще одним 8-битным компонентом:TColorRef32 = {Red,Green,Blue,Reserved}. Цветное изображение – системный тип данных. Он поддерживается всеми устройствами ввода цветовых изображений. Кроме того, стандартный тип данныхTRGBBitmapподдерживается операционной системойWindowsкак часть графического интерфейса на системном уровне;

• Многозональные и гиперспектральные изображения– векторные, пиксель представляет собой массив целочисленных значений. Формируются специальными устройствами ввода. Используются для попиксельной классификации и сегментации изображений. На программном уровне, как правило, реализуются не как двумерный массив векторов, а как набор двумерных изображений, каждое из которых соответствует одной зональной или спектральной компоненте;

• Признаковые изображения– скалярные или векторные, пиксель представляет собой скаляр, массив или список действительных значений. Представляют собой результат признакового анализа изображений. Используются для попиксельной классификации и сегментации изображений. На программном уровне, как правило, реализуются не как двумерный массив векторов, а как набор двумерных изображений, каждое из которых соответствует одному типу признаков.