Компьютерная графика фото: Attention Required! | Cloudflare

Трехмерный рендеринг

Хотя растровые изображения используются для отображения, они не подходят для большинства вычислительных задач, которые требуют трехмерного представления объектов, составляющих изображение. Одним из стандартных эталонов для рендеринга компьютерных моделей в графические изображения является Utah Teapot, созданный в Университете штата Юта в 1975 году.Скелетно представленный в виде каркасного изображения Чайник Юты состоит из множества небольших многоугольников. Однако даже с сотнями полигонов изображение не получается гладким. Более плавное представление может быть получено с помощью кривых Безье, которые имеют дополнительное преимущество, заключающееся в том, что для этого требуется меньше компьютерной памяти. Кривые Безье описываются кубическими уравнениями; кубическая кривая определяется четырьмя точками или, что то же самое, двумя точками и наклонами кривой в этих точках. Две кубические кривые можно плавно соединить, придав им одинаковый наклон на стыке.Кривые Безье и связанные с ними кривые, известные как B-сплайны, были введены в программы автоматизированного проектирования для моделирования автомобильных кузовов.

Рендеринг предлагает ряд других вычислительных задач в поисках реализма. Объекты должны трансформироваться по мере их вращения или движения относительно точки обзора наблюдателя. При изменении точки обзора твердые объекты должны закрывать те, что находятся позади них, а их передние поверхности должны закрывать задние. Этот метод «устранения скрытой поверхности» может быть выполнен путем расширения атрибутов пикселя, чтобы включить «глубину» каждого пикселя в сцене, как определено объектом, частью которого он является.Затем алгоритмы могут вычислить, какие поверхности в сцене видны, а какие скрыты другими. В компьютерах, оснащенных специализированными видеокартами для электронных игр, компьютерного моделирования и других интерактивных компьютерных приложений, эти алгоритмы выполняются так быстро, что не возникает заметных задержек, то есть рендеринг достигается в «реальном времени».

CG против фото

Физическая фотография и компьютерная графика Классификация

Решаем вопрос классификации фотоизображений (PIM) и фотореалистичных. изображения компьютерной графики (PRCG).Мотивация заключается в том, что PRCG можно использовать как подделка изображений. Проблема решается путем анализа физических различий. в процессе формирования изображений для фотографических изображений и PRCG. Различия фиксируются набором геометрических признаков (от дифференциальной геометрии, фрактальной геометрия и локальные пятна) в линейном гауссовском масштабном пространстве.

---

Публикации [bibtex]

 " Физически мотивированные функции для различения фотографических изображений и компьютерной графики "
Тиан-Цун Нг, Ши-Фу Чанг, Джесси Сю, Лексинг Се, Мао-Пей Цуй
ACM Multimedia
Ноябрь 2005 г.[Аннотация] [pdf] [слайды]

  «Классификация фото- и фотореалистичных компьютерных графических изображений с использованием статистики естественного изображения» 
Тиан-Цонг Нг, Ши-Фу Чанг
Технический отчет ADVENT № 220-2006-6 Колумбийского университета
Октябрь 2004 г.
[Аннотация] [pdf]

 

---

Dataset [сайт]

  "Columbia Photographic Images и фотореалистичный набор данных компьютерной графики" 
Тиан-Цонг Нг, Ши-Фу Чанг, Джесси Хсу, Мартин Пепелюгоски
Технический отчет ADVENT № 203-2004-3 Колумбийского университета
Февраль 2005 г.
[Аннотация] [pdf]

 

---

Онлайн-демонстрация [сайт]

  «Онлайн-система для классификации изображений компьютерной графики по естественным фотографиям» 
Тиан-Цонг Нг, Ши-Фу Чанг
Электронная визуализация SPIE
Январь 2006 г.
[Аннотация] [pdf] [слайды]
 

---

Техническая иллюстрация

	Разница между компьютерной графикой и фотографией Мы определяем три типа различий между компьютерной графикой и фотографией, изучая соответствующий процесс создания изображения.Они отличия в устройстве получения изображения, геометрической модели объекта и поверхности модель собственности.
	Градиент изображения и функция отклика камеры Типичная функция отклика камеры имеет свойство сжатия сигнал в области высокой освещенности и сигнал расширения в области низкой область освещенности.Это свойство может быть зафиксировано градиентом изображения.
	Принцип кривизны для получения локальных структур резкости изображения Модель с грубой геометрией может создавать резкие структуры в компьютерной графике. Эти грубая структура может быть захвачена с помощью полученных принципиальных изгибов от второй основной формы.
	векторов средней кривизны для фиксации корреляции между Цветовые каналы Цвет RGB в компьютерной графике часто отображается независимо из-за цвета независимое предположение в модели свойств поверхности.Средняя кривизна вектор трехмерного (RGB) подмногообразия в 5-мерном евклидовом пространстве предлагает способ чтобы зафиксировать корреляцию между цветами RGB.
	Columbia Фотографические изображения и фотореалистичная компьютерная графика Набор данных На рисунке слева показаны примеры изображений из Columbia Photographic. Наборы изображений и фотореалистичной компьютерной графики с четырьмя наборами изображений по 800 изображений в каждом.
	Классификационные характеристики Функция, основанная на физике, превосходит функцию вейвлета и мультипликационная характеристика с точки зрения точности классификации. Фигура слева показана ROC-кривая классификации.

Применение методов обработки изображений, анализа изображений и компьютерной графики для КТ-сканирований черепа

Abstract

Системы обработки и представления компьютерных томограмм черепа стали значительным дополнением к использованию компьютеров в медицине, особенно в радиологии.В этом документе делается попытка обрисовать общий взгляд на некоторые важные технические возможности, которые такие системы могут предоставить с использованием методов обработки изображений, анализа изображений и компьютерной графики. Где возможно, представлены экспериментальные результаты проекта КОМПАКТ. Также рассматривается структура, в которой может происходить обработка КТ. Для обеспечения клинической эффективности обсуждается концепция медицинского рабочего места как части распределенной вычислительной сети. Затем врачам уделяется некоторое внимание возможные режимы работы в такой системе.

ВВЕДЕНИЕ

В процессе медицинской диагностики и терапии информация обычно представляется в виде письменного слова, изображений, графики и устной речи. Для конкретного пациента совокупность этой информации может быть помечена как медицинская карта (MR). В интересах системы здравоохранения, ориентированной на пациента, существует ряд важных, если не жизненно важных требований относительно того, как информация в MR должна быть организована и использована, например там должен быть

1. доступ к информации в MR в нужном месте и в нужное время нужными людьми,

2. максимальное использование информации для диагностических и терапевтических целей,

3. надежное объединение всей специфической информации пациента в один MR.

Кроме того, существуют некоторые желательные особенности представления и обработки данных для медицинского практикующего врача, например там должен быть

1. единообразные, структурированные и простые для понимания представления данных MR,

2. легко расширяемые MR,

3. безопасные, защищенные и легкодоступные MR,

4. средства быстрого сбора статистических данных на MR,

и самое главное

1. гибкие возможности конференц-связи и режима консультаций с использованием MR и всех режимов связи (т.е.е. слово, изображение и голосовая связь).

В этом документе предлагается, чтобы каждое из вышеперечисленных требований к управлению и оценке информации могло быть максимально удовлетворено путем использования медицинских рабочих станций (MWS) в распределенной вычислительной сети.

Разработка такой системы в настоящее время ведется в Институте технической информатики при Техническом университете Берлина. Основное применение MWS — это управление неврологическими расстройствами и включает в себя систему компьютеризированного управления, обработки и анализа компьютерных томограмм (COMPACT).

Обработка и анализ компьютерных томограмм (КТ) в основном соответствуют требованию b). Они рассматриваются в рамках обработки изображений и анализа изображений и обсуждаются соответственно в главах 2 и 3 [Разделы, посвященные методам обработки изображений и методам анализа изображений].

Компьютеризированное управление компьютерными томографами охватывает широкий спектр действий в поддержку всех вышеупомянутых требований и функций для обработки МРТ. Компьютерная графика особенно подходит для функции d) и будет обсуждаться в главе 4 [Раздел о компьютерной графике].

Наш подход к предоставлению функции h) будет описан в главе 5, которая представляет собой передачу CT в сети для связи и регистрации.

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Методы обработки цифровых изображений, обычно направленные на преобразование одного изображения в модифицированное и улучшенное изображение, должны удовлетворять при применении к компьютерной томографии следующим требованиям: ¹

1. улучшать изображение относительно на человеческое восприятие и / или

2. уменьшить шум и артефакты сканирования и движения и / или

3. получить более подходящее представление изображения для процесса сегментации.

Чтобы добиться наиболее подходящего представления компьютерных томограмм для врача, главное требование — улучшить визуализацию содержания анатомических и патологических изображений. Это может потребовать сглаживания шума, улучшения границ и контраста, а также преобразования псевдоцвета. Если предполагается автоматический анализ с помощью автономной или сетевой компьютерной системы, требование c) может быть дополнительно разделено на категории i) улучшение характеристик изображения, например края и контрасты, и ii) сокращение данных для ограничения размера матрицы изображения.

Расчетные характеристики томограммы

В общем, двумерное представление изображения содержит ухудшение, которое зависит от процесса формирования изображения. Ухудшение может быть смоделировано функцией свертки изображения и аддитивным компонентом, шумом. Для рентгеновской визуализации в компьютерной томографии может быть несколько источников ухудшения, например как часть передаточной функции модуляции сканера, вызванной рассеянием фотонов во время обхода объекта и нелинейностью источника энергии и детекторов, а также влияние на качество изображения алгоритмов восстановления по проекциям.Кроме того, качество изображения зависит от нескольких параметров, в частности, энергии сканирования, количества проекций и пространственного разрешения.

Очевидно, что все параметры сильно зависят от сканера. Текущая работа, включенная в проект COMPACT, сосредоточена на черепных компьютерных томограммах, полученных с помощью сканера EMI CT1010 на факультете компьютерной томографии Свободного университета Берлина. Компьютерные томограммы определяются как цифровой двумерный массив с общим количеством элементов изображения (пикселей) 160 × 160, каждый из которых связан с числовым целым значением в диапазоне -1000… 1000 (значение HU), которое соответствует средняя плотность структур мозга в элементе объема (вокселе) размером 1,5 × 1, 5 × 10 мм ³ .Несмотря на двумерное представление компьютерной томограммы, реальная информация на пиксель имеет трехмерный характер.

Сокращение данных

Задача сокращения данных может быть определена как подавление нерелевантной информации во всей области изображения. На компьютерных томограммах черепа значимым структурным содержанием для диагностических и терапевтических целей является распределение значений HU, описывающих коэффициенты ослабления в ткани головного мозга. Для целей компьютерной обработки полезно уменьшить большое количество бит на томограмму, чтобы обеспечить сохранение только тех сегментов матрицы, которые относятся к мозгу.

Модуль предварительной обработки компьютерных томограмм черепа включает сглаживание, обнаружение черепа, обнаружение линейных сегментов мозга и вычисление нескольких статистических данных о пикселях мозга. Компьютерные томограммы черепа сохраняются на магнитных лентах процессором сканера EMI CT1010 и считываются ITEL AS-5 факультета компьютерных наук Берлинского технического университета. Полный набор матриц изображения переносится на диски графической системы Adage AGT 130 по линии передачи данных 4800 бод.Алгоритмы предварительной обработки были разработаны для обработки в режиме сканирования через программный буфер, содержащий одновременно 5 строк томограммы. Последующая обработка была адаптирована к структуре хранения линейно-ориентированной томограммы на ленте и ограниченному размеру основного ядра в 32К слов системы ADAGE, что не позволяет резидентно хранить всю матрицу томограммы во время обработки.

Обнаружение черепа выполняется просто путем фиксированного порогового значения сглаженных пикселей в строчном буфере. Фиксированное пороговое значение обеспечивается тем фактом, что кость отображается в постоянном диапазоне значений HU на томограммах.После обнаружения черепа каждая строка, лежащая внутри черепа, проверяется на наличие кандидатов в мозг путем принятия решения по статистике HU-значения пикселей на строку. Этим простым и быстрым методом проводится различие между мозгом и фоном. После обнаружения сегмента линии мозга в буфере строки производятся несколько статистических вычислений:

1. среднее значение HU и стандартное отклонение значений HU мозга,

2. гистограмма первого порядка пикселей мозга,

3. область мозга,

4. центр всего мозга область на томограмме по моментному анализу, и

5. линия симметрии, которая может поворачиваться в зависимости от положения пациента в гентри методом главной оси (подробности приведены в ² ).

После предварительной обработки данные сокращенной томограммы сохраняются в резидентном списке ядра, и на них может ссылаться блок дескриптора строки, содержащий индексы строк и столбцов, за которыми следуют значения HU пикселей.

Предварительная обработка была протестирована на всей базе данных компьютерной томографии, включая 120 компьютерных томограмм черепа. Результаты обнаружения черепа и подавления фона были очень точными. Предварительная обработка выполняется примерно за 60 секунд, включая доступ к диску и передачу данных с диска в основное ядро.

Улучшение изображения

Ухудшение шума, присущее томограмме, сглаживается обычным оператором среднего значения, определенным для окрестности 3 × 3. Поскольку оператор усреднения ни в коем случае не адаптирован к конкретному источнику шума, края в пикселях мозга размываются, а качество изображения в целом ухудшается. ³ Разработка операторов сглаживания, адаптированных к шуму, требует тщательного анализа теоретических предпосылок происхождения и свойств шума в компьютерных томографах. ⁴

Однако не только методы сглаживания важны для улучшения изображений CT, но также методы улучшения изображений CT. ⁵ Они могут повысить резкость краев или сделать видимыми для врача различия с низкой контрастностью. Такая процедура может оказать существенную помощь врачу в диагностике низкоконтрастных новообразований, при которых граница с окружающими тканями может быть нечетко видна. Кроме того, внутренняя часть низкоконтрастных поражений может быть более четко проанализирована после усиления контраста или краев.

Кроме того, псевдоцветные преобразования могут улучшить видимость нейроанатомических и патологических структур.При выборе схемы сопоставления от серого до псевдоцвета необходимо учитывать, что диапазон цветов не перегружает восприятие врача.

Решения некоторых из описанных проблем являются частью непрерывного развития системы COMPACT.

МЕТОДЫ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ

В целом, были разработаны два различных подхода к компьютерному анализу структурного содержания компьютерных томограмм:

1. интерактивный и

2. автоматизированный подход к анализу КТ-изображений.

Для достижения оптимального взаимодействия в интерактивной среде между врачом и компьютерной системой важно тщательно спроектировать модуль связи человек-машина. За последние несколько лет опубликовано множество работ по интерактивному анализу компьютерных томограмм. Введение в вышеупомянутые проблемы дается в ⁶ , обзор можно найти в. ⁷

Общим для интерактивного и автоматического анализа изображений КТ был акцент, сделанный на диагностической оценке желудочков головного мозга.Измерения линейного расстояния, полученные с помощью пневмоэнцефалографии, были адаптированы к компьютерной томографии для описательного анализа атрофических заболеваний и гидроцефалии у младенцев. Чтобы преодолеть их двумерную природу, а также столкнуться с трехмерной природой КТ-информации, были предприняты попытки оценить объем желудочков на компьютерных томограммах.

Разработка методов автоматического анализа КТ-изображений желудочков головного мозга основывается на трех требованиях:

1. для преодоления утомительной работы по обрисовке желудочков в диапазоне до 12 срезов томограммы,

2. для получения точного параметризованного описания трехмерной морфологии желудочков и

3. для облегчения реалистичная визуализация сложной структуры желудочков.

Нетрудно заметить, что

1. подразумевает автоматическую сегментацию изображения и распознавание объектов,

2. означает автоматическое определение объема желудочка, а

3. требует трехмерного дисплея с затенением, скрытыми поверхностями и различными преобразованиями изображения, хорошо известными в компьютерах. Графика.

Сегментация

На выбор подходящей схемы сегментации для КТ черепа повлияли следующие конструктивные требования:

1. минимум вычислительных затрат и требований к хранению во время обработки,

2. быстрый и, следовательно, довольно «простой» подход,

и

1. оптимальная адаптация к линейно-ориентированной структуре хранения компьютерных томограмм.

Подход с динамическим пороговым значением был выбран (в отличие от подхода с фиксированным порогом в ⁸ ) и реализован в FORTRAN IV в графической системе ADAGE AGT 130.

Полости, заполненные спинномозговой жидкостью, такие как желудочки, цистерны и субарахноидальное пространство, определяются на черепной компьютерной томограмме характерным диапазоном значений HU и хорошо контрастируют с окружающими значениями HU в ткани головного мозга. Последняя функция позволяет установить порог матрицы изображения томограммы с автоматически выбранным динамическим пороговым диапазоном (было обнаружено, что из-за изменений диапазона CSF, зависящих от среза, пациента и энергии сканирования, фиксированная пороговая обработка дает неудовлетворительные результаты).

Некоторые соображения следует также уделить процессу генерации трансформаторов тока. Значения HU пикселей в матрице двумерной томограммы являются результатом усреднения коэффициентов ослабления трехмерного распределения плотности иногда более чем одного материала в одном вокселе размером 1,5 × 1,5 × 10 мм ³ . Таким образом, воксели, определяющие край мозга / желудочка, могут содержать ткань мозга, а также спинномозговую жидкость, и поэтому им присваивается более высокое значение HU, чем чисто CSF, содержащее вокселы (обычно называемые «феноменом частичного объема», например, количество CSF в одном вокселе называется «парциальным объемным соотношением» pvr).Таким образом, верхняя граница диапазона CSF определяется максимальным значением HU пикселей, представляющих желудочковую систему.

Для анализа границ желудочка / мозга вычисляется градиент типа суммы по всему мозгу на томограмме, и его величина коррелируется со значением HU в соответствующих пиксельных индексах с помощью модифицированной двумерной (совместной) гистограммы, следующей за понятие в. ⁹ Проекция по всем максимальным градиентам дает одномерную гистограмму значений HU возможных краевых пикселей. ⁷

Однако одну проблему следует обсудить более подробно. В идеальном случае результирующая одномерная гистограмма является унимодальной, и ее максимум дает HU-значение наиболее часто встречающихся пикселей на краю желудочка / мозга, связанное с максимальными градиентами. Однако край желудочка / мозга имеет, как правило, непостоянный профиль края из-за различного соотношения частичного объема по краю (анализ анатомии мозга показывает, что вокселы на периферии лобных рогов должны содержать меньше ЦСЖ, чем на периферии третьего желудочка).В общем, гистограмма является бимодальной, относящейся к краевой части, связанной с минимумом, и одной, связанной с максимальной долей частичного объема. В случаях, когда присутствуют два сильных пика, в качестве порогового значения выбирается впадина гистограммы. Ясно, что такой чистый глобальный анализ для определения порога приводит только к оценке верхней границы порога, поэтому влияние локального контраста игнорируется. Это означает, что в отношении распределения соотношений парциальных объемов внутри среза только желудочковая система или внешние ликворные пространства хорошо сегментированы.Если внешние области, содержащие спинномозговую жидкость, точно сегментированы, желудочки в целом могут быть слишком большими и наоборот. Усовершенствованная версия схемы сегментации объединяет как глобальную статистику по краям, присутствующим в томограмме, так и свойства локального контраста в определенной окрестности пикселя.

Нижняя граница диапазона CSF выбирается из первой ненулевой записи общей гистограммы мозга с минимальным значением HU. Результаты применения схемы сегментации к компьютерным томограммам в, представлены в.

Компьютерные томограммы одного из 10 черепов (специально подготовленных для этого эксперимента из вскрытий).

Результаты сегментации компьютерных томограмм в формате.

После автоматического выбора порога операция последовательного определения порогового значения линий выполняется на резидентных в ядре линейных сегментах мозга, дающих линейные сегменты области CSF. Сегменты линии группируются вместе в области посредством проверки перекрытия между двумя примыкающими сегментами линии в двух последовательных линиях (метод, аналогичный ¹⁰ ).Подход с наращиванием области был разработан для сохранения подобластей, которые возникают в результате слияния и разделения вхождений в строке, и для создания иерархического изображения, ориентированного на список.

Описание изображения выполнено

1. во время роста области для вычисления площади, среднего и т. Д.

и

1. после роста области на сгенерированной структуре данных.

Основой для описания изображения является предполагаемая геометрия компьютерной томограммы, определяемая центром мозга и (возможно, повернутой) линией симметрии.Мозг разделен на четыре квадранта, что позволяет определять позиционную и относительную ориентацию областей спинномозговой жидкости в пределах всего мозга на компьютерной томограмме. Каждая область помечена и описана набором дескрипторов: площадь, ограничивающий прямоугольник, среднее значение HU, координаты центра области, расстояние до центра мозга, угол с линией симметрии, индекс квадранта и индикатор кандидата в желудочки со значением 1 или 0. Последний дескриптор исключает все области с минимальным размером и периферийным положением из последующего анализа, как описано в следующем разделе (показаны результаты из описания изображения сегментированной компьютерной томограммы).

Результаты из описания изображения сегментированного среза компьютерной томограммы 2B ().

Сегментация полостей головного мозга, заполненных спинномозговой жидкостью, на КТ черепа была протестирована на базе данных КТ изображений 120 компьютерных томограмм с пациентами в возрасте 20-75 лет. Подмножество 61 компьютерной томограммы (томограммы только с третьим или четвертым желудочком не учитывались) с нормальными и уменьшенными, а также расширенными желудочками была обработана и представлена ​​трем врачам с клиническим опытом анализа компьютерной томографии.Их попросили оценить сходство между желудочками на томографических снимках Polaroid и на бумажных копиях компьютерных томограмм. Учитывая диапазон от 1 до 6 (1: хорошее сходство, 6: плохое сходство), общая оценка для сегментации желудочков была: 1 (6%), 2 (35%), 3 (31%), 4 (21%). ), 5 (7%) и 6 (0%).

Интересно отметить, что оценки для диапазона от 4 до 6 обусловлены двоичным представлением результатов сегментации на бумажных копиях.Поэтому врачи посчитали, что желудочки в целом слишком большие. Сравнение на глаз между бумажными и томографическими фотографиями Polaroid требует субъективного извлечения края желудочка / мозга из фотографии. Этот край показывает сильно сокращенный диапазон значений серого, в то время как край желудочка / мозга на бумажной копии определяется путем анализа исходного диапазона значений HU. Если сегментированная область слишком велика в пределах допустимого диапазона ошибок, влияние периферийных пикселей (принадлежащих ткани мозга, но «классифицируемых» как CSF) на определение объема довольно мало (отношение частичных объемов менее 6%) и может поэтому игнорировать.Кроме того, суждения врачей существенно различаются, например, врач C: 4 (5%), 5 (1%), врач A: 4 (35%), 5 (15%). Также четко прослеживался один факт: чем лучше качество изображения, тем лучше результаты сегментации.

Для сегментации томограммы требуется менее 15 секунд процессорного времени, включая автоматический выбор порогового диапазона, пороговое значение, рост области, создание структуры данных и описание изображения

Распознавание желудочков

Задача автоматического распознавания частей желудочков головного мозга на смежных Компьютерные томограммы были реализованы с помощью стратегии распознавания на основе модели с использованием контекстной информации.Доступны два типа контекста:

1. контекст между областями для каждого среза, заданный описанием изображения, и

2. контекст между срезами, заданный предположениями о вероятном появлении определенных частей желудочковой системы на следующей обработанной компьютерной томограмме, в зависимости от на уже распознанных частях желудочка.

Межрегиональный контекст раскрывается из геометрии изображения и определяет позиционное отношение между частями желудочка в пределах одного среза.Оценки позиционного диапазона, в котором можно ожидать часть желудочка на компьютерной томограмме, получают с помощью анатомических априорных знаний. Априорные знания для каждой части желудочка представлены производственной системой с несколькими производственными правилами, сильно зависящими от проблем и объектов.

Определение контекста между срезами — гораздо более сложная проблема, и оно должно помочь в распознавании стратегии «искать-где-для-чего». Каждая томограмма считается кадром в полной последовательности томограмм.Последовательность обрабатывается сверху вниз, начиная с томограммы с первой встречающейся частью желудочка. Структурная нисходящая иерархия желудочковой системы человека, а именно от «верхней» целлы «вниз» до четвертого желудочка, делает возможным прогноз вероятного появления частей желудочка на следующей томограмме в последовательности и может быть описывается деревом (каждая вершина в следующем упрощенном дереве может присутствовать n раз на n смежных томограммах).

После того, как начальные области мультимедиа ячейки распознаны, контекстная маска определяется ограничивающим прямоугольником, чтобы минимизировать диапазон поиска для структурного продолжения на томограмме, которая будет обрабатываться следующей.Все области (объекты) в диапазоне контекстной маски рассматриваются как возможные кандидаты в желудочки, и необходимо принять решение о выборе соприкасающихся частей желудочка на смежных томограммах.

Функция принятия решения может выполняться по различным критериям, таким как форма, размер, расположение в контекстной маске, максимальное перекрытие между контекстной маской и областью области, ближайшая окрестность центров области или в более общем плане, при наилучшем совпадении с параметрами модели желудочка. . Основная проблема в обеспечении достаточного межсрезового контекста — высокая изменчивость структуры желудочковых частей.Некоторые части могут быть соединены или изолированы, сдвинуты, расширены, уменьшены или даже отсутствовать из-за наличия определенного патологического расстройства, специфических анатомических изменений пациента, положения головы в гентри сканера (вызывая нестандартные срезы в отношении к глазнично-мясной линии в качестве основы для КТ-сканирования головы), несовершенное разрешение сканера и наличие специфических шумов и артефактов. Стратегия распознавания должна быть инвариантной по отношению к этим изменениям.

Для достижения максимальной гибкости стратегия распознавания должна демонстрировать независимость от количества обработанных томографических срезов. Если функция принятия решения не срабатывает, стратегия распознавания инициирует поиск следующей части желудочка на текущей томограмме путем обхода дерева сверху вниз. Если часть желудочковой системы, которая, как ожидается, будет следующей в структурной иерархии, отсутствует, обнаруживается необычное изменение структурного содержания.

Модуль общего распознавания контролируется и управляется структурой управления.

Распознавание желудочков на основе модели приводит либо к описанию структурного содержания полной последовательности томограммы (см.), Что позволяет проводить дальнейшие диагностические оценки, либо к прерыванию обработки, если на текущей томограмме присутствуют некоторые заметные различия ( Подробности предлагаемых методов будут приведены в ⁷ ).

Структурное содержание последовательности CCT, полученное из модели распознавания желудочков.

Распознавание желудочков проверено на всей базе данных КТ, проанализировано 16 последовательностей томограмм.Для 10 последовательностей обнаружение частей желудочка (за исключением затылочных рогов, для которых в настоящее время выполняются алгоритмы) было правильным. Из остальных последовательностей 3 были проанализированы неправильно из-за недостаточного определения контекста между срезами для базальных томограмм, а для 3 последовательностей распознавание было прервано из-за значительных структурных изменений. На распознавание желудочка уходит менее 3 секунд процессорного времени.

Анализ желудочков

Целью текущей версии программы является получение точной оценки объема желудочков головного мозга человека.Феномен частичного объема не позволяет просто умножить общую площадь желудочка на размер пикселя и толщину среза, но требует дополнительного этапа обработки для извлечения информации о трехмерном распределении ткани мозга / спинномозговой жидкости в срезе из двух частей. размерная матрица изображения компьютерной томограммы. Первая попытка автоматического определения объема полостей головного мозга с поправкой на частичный объем была предпринята в документе ¹¹ , где была дана формула для вычисления отношения парциальных объемов спинномозговой жидкости в одном вокселе (однако объем всей спинномозговой жидкости — вычислялись заполненные полости головного мозга, а не объем желудочков).Суммирование всех соотношений парциальных объемов частей желудочка, умноженных на фактический размер пикселя и толщину среза, дает наиболее правильную оценку объема желудочковой системы.

Основная проблема в этой процедуре — правильная оценка типичных значений HU для головного мозга, Z ^{, головного мозга} и спинномозговой жидкости, Z ^csf . Результат определения объема для распознанных желудочков приведен в

Определение объема распознанной желудочковой системы.

Распознавание частей желудочка для каждого среза и для каждой последовательности позволяет проводить дальнейший анализ желудочковой системы. Характерные дескрипторы желудочковой системы, например наличие / не встречаемость, симметрия, форма и положение являются важными индикаторами наличия некоторых патологических нарушений на срезе и могут дать врачу полезную информацию для диагностики и лечения. Результаты распознавания желудочков, такие как утверждения об отсутствии, размере, позиционном смещении и структурной асимметрии частей желудочка, могут служить в качестве априорных знаний для ввода в процедуру анализа изображений для обнаружения патологических процессов.Такая процедура будет включена в будущую версию программного обеспечения COMPACT и будет взаимодействовать с базой данных, подробно описывающей патологические процессы. Кроме того, можно вычислить глобальные и локальные параметры распределения значений HU в полушарии (например, текстурные особенности) для определения асимметрии полушария, чтобы помочь в поиске вероятных патологических процессов.

Проверка определения объема желудочков требует больших усилий, и работа в этом направлении продолжается.Были отсканированы головы 10 тел (доктором медицинских наук Ланге, бывший отдел компьютерной томографии, клиника Шарлоттенбург, Свободный университет Берлина), затем из черепа были извлечены мозги и разрезаны на слои толщиной 2 мм. Планаметрическая оценка желудочков на каждый слой дает довольно точную оценку объема, который необходимо скорректировать из-за некоторых изменений в мозговой ткани (плотности, объема) из-за смерти, замораживания всего тела и фиксации перед разрезанием. Впоследствии может быть определена корреляция между объемом, вычисленным с помощью автоматического анализа томограмм, и объемом, оцененным с помощью ручной планометрии (подробности см. В ⁷ ).

Время, необходимое для определения объема желудочковой системы, зависит от количества и размера частей желудочка на срез и рассчитано для одной последовательности с 6 томограммами менее 12 ударов центрального процессора.

КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА

Компьютерная графика (CG) зарекомендовала себя как мощный инструмент для трехмерной реконструкции и отображения изображений компьютерной томографии. Хотя трехмерная реконструкция не является традиционной техникой компьютерной графики, она может широко использовать графические структуры данных и поэтому удобно обсуждается как часть компьютерной графики.Однако методы трехмерного отображения имеют давнюю традицию в компьютерной графике, и поэтому многие из этих методов могут применяться к задачам компьютерной томографии.

Возможно, первая система с возможностями компьютерной графики была продемонстрирована Мазиоттой и Хуангом в 1976 году. ¹² Контурные линии в CT-срезе определяются вручную с помощью светового пятна, управляемого джойстиком. Невидимые части этой контурной линии (при наблюдении с заданной точки обзора) затем маскируются, и за ними следует определение многоугольников между соседними горизонтальными линиями.Этот тип маскирования делает ненужным дорогостоящий алгоритм скрытой поверхности. Однако ручной ввод контурных линий и невозможность системы отображать вогнутые объекты (из-за ограничения одной контурной линии на CT-срез) являются, однако, определенным недостатком.

Полуавтоматическое выделение контурных линий в КТ с использованием ручной коррекции ошибок было реализовано Сунгеноффом и Гринбергом в 1978 году. ¹³ Методы B-сплайна и Cardinal-spline используются для реконструкции гладкой поверхности.Качество изображения отличное, и оно стало еще более привлекательным за счет прозрачного отображения черепа. Не столь выгодна сильная зависимость от интерполяции между соседними горизонтальными линиями. Таким образом, контурные линии 5 КТ-срезов, используемых, например, для реконструкции желудочковой системы, могут хорошо скрывать важные анатомические детали.

Система, не основанная на «наложении», была введена Германом и Лю в 1977 году. ^{14 , 15} Поверхности трехмерных объектов непосредственно представлены в трехмерной матрице внешними гранями границы. воксели.Поскольку грани вокселей имеют одинаковый размер и перпендикулярны осям трехмерной евклидовой системы координат, алгоритмы скрытой поверхности и наложения могут быть простыми и быстрыми. ¹⁶

Однако все методы, рассмотренные до сих пор, не учитывают форму объектов в пределах 8-13 мм толщины CT-среза.

3-D реконструкция

В системе COMPACT трехмерная реконструкция объектов также выполняется внутри CT-среза. ¹⁷ Вход для процесса восстановления состоит из значений pvr и подходящей иерархической структуры данных.Оба поставляются модулем распознавания желудочков. В таком случае реконструкция состоит из трех следующих этапов:

1. Поиск областей объекта, которые показывают смежность между соседними CT-срезами.

2. Определение вероятной пространственной ориентации ПВР-детали внутри среза.

3. Определение контуров объекта в n подсрезах для каждого CT-среза.

Первый процесс основан на предположении, что если два вокселя одного и того же объекта, но из соседних срезов имеют общее лицо, их содержимое формирует непрерывный столбец ткани или CSF.

На втором этапе происходит выравнивание, зависящее от значения PVR, то есть смещение соответствующей ткани или спинномозговой жидкости к верхней или нижней границе среза или ее центрирование в середине среза. Хотя при использовании этого метода выравнивания получены удовлетворительные результаты, в настоящее время рассматривается возможность использования априорной информации из анатомических моделей мозга.

Наконец, каждый CT-срез разделяется на n подслайсов, что позволяет определить соответствующие контурные линии объекта (аналогично традиционному подходу «наложения»).В зависимости от размера и ориентации pvr-значений некоторые субвоксели вокселя располагаются внутри, а другие — вне объекта, который нужно реконструировать. Центральные точки граней субвокселей, принадлежащих поверхности объекта, служат точками для контурной линии объекта ().

(а) Макс. Контурная линия среза 2B (b-h) Контурные линии семи реконструированных частей.

Трехмерное отображение

В основном существует два типа экранных представлений для трехмерных объектов:

1. чертежей в проволочной рамке,

2. закрашенных изображений.

Чтобы помочь зрительной системе человека в восприятии глубины, эти экранные представления могут быть объединены с одной или несколькими репликами глубины, например

1. видимость (скрытая линия / удаление поверхности)

2. метки интенсивности

3. перспектива

4. стереоскопические изображения

5. кинетический эффект глубины (вращение, движение)

прозрачность

Однако не все методы восприятия глубины годятся для трехмерного отображения объектов, восстановленных с помощью компьютерной томографии.Например, методы перспективы и теней мало помогают в изображении анатомических структур. Другие методы, например кинетические эффекты глубины или стереоскопические виды требуют специальной технической поддержки и поэтому не всегда могут быть легко реализованы.

Алгоритмы для трехмерного отображения, реализованные в проекте COMPACT, включают каркасный каркас плюс удаление скрытых линий и каркасный каркас плюс кинетический эффект глубины за счет вращения в реальном времени. Оба средства отображения реализованы на векторном дисплее ().Дальнейшие алгоритмы генерации закрашенных изображений на растровом дисплее (GENISCO) находятся в процессе реализации. Один алгоритм основан на методе определения многоугольника между соседними горизонтальными линиями с последующим удалением скрытой поверхности и штриховкой. Однако между соседними горизонтальными линиями могут возникнуть проблемы с отображением и ветвлением, которые не могут быть решены автоматическими методами. Перспективным подходом к этой проблеме, хотя и ограниченным определенным классом контурных линий, является алгоритм, предложенный Кристиансеном и Седербергом. ¹⁸ Этот алгоритм и метод, описанный Германом и Лю, исследуются в проекте COMPACT.

Трехмерная реконструкция распознанной желудочковой системы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ЦЕЛИ

Хотя технические возможности, обсуждавшиеся до сих пор, можно использовать для эффективной демонстрации потенциала системы MWS, ее реальное влияние на медицинское сообщество будет зависеть от ее клинической эффективности.

Клиническая эффективность относится к вопросу оценки влияния техники на диагностические и терапевтические процедуры.Что касается обработки сигналов и изображений для компьютерной томографии и в соответствии с определением диагностического воздействия, данным Институтом медицины ²² , можно с уверенностью заявить, что степень, в которой информация компьютерной томографии пришла на замену другим диагностическим процедурам, включая диагностические изображения, хирургические вмешательства. исследования и биопсия, он доказал свою эффективность. Для многих моделей заболеваний он стал основным диагностическим инструментом.

Однако многие другие источники информации, помимо компьютерной томографии, необходимо учитывать при неврологических расстройствах в процессе дифференциальной диагностики и терапии.То есть информация из истории болезни пациента, обследований и других дополнительных исследований должна быть интегрирована с изображениями компьютерной томографии. MWS для конкретной клинической дисциплины, такой как неврология, предоставляет врачу средства для вертикальной интеграции этой информации в MR.

В режиме консультации врача и пациента система MWS может способствовать сдвигу в подходе врача к работе от оценки данных пациента к сбору и структурированию данных пациента. В режиме конференц-связи между врачом и врачом акцент может быть сделан на оценке данных пациента.Клиническая эффективность системы MWS будет достигнута, когда потенциал двух рабочих режимов будет правильно реализован.

С учетом этого опытный образец системы разрабатывается группой COMPACT Берлинского технического университета. Некоторые весьма обнадеживающие результаты в области автоматического распознавания желудочковой системы и других полостей, содержащих спинномозговую жидкость, а также определения объема желудочков и трехмерного отображения уже получены.

Для работы в сети первоначально только две рабочие станции будут связаны через среду связи со скоростью> 10 Мбит / с, организованную как кольцевую сеть.Ожидается, что эта минимальная система в конечном итоге будет установлена ​​в клинической среде, чтобы можно было получить некоторый опыт по влиянию этой техники на диагностические и терапевтические процедуры.

Ссылки

1. Lemke HU, Stiehl HS: Обработка и представление компьютерных томограмм. Proc. Конф. по медицинской информатике, Берлин, сентябрь 1979 г.

3. Джозеф П.М.: Шум и сглаживание изображения в сканерах компьютерной томографии (КТ).Proc. SPIE, Vol. 119, Применение цифровой обработки изображений, стр. 293-298, 1977

4. Стонестром Дж. П., Альварес Э. Э.: Оптимальная обработка изображений компьютерной томографии. Proc. SPIE, Vol. 119, Application of Digital Image Processing, pp. 293-298, 1977

5. Huth GC и др., Методы улучшения изображения в компьютерных томограммах. Proc. Симпозиум по компьютерной диагностике медицинских изображений, Коронадо / Калифорния, 11 ноября, стр. 67-83, 1976

6. Ларсен Г.Н.: Интерактивная обработка изображений для компьютерной томографии.Университет Миссури в Колумбии, факультет электроники и электротехники, доктор философии. Диссертация (август 1976 г.)

7. Штиль HS: Автоматическая обработка и анализ компьютерных томограмм черепа. Technische Universität Berlin, Inst. für Technische Informatik, COMPACT Techn. Отчет 1979

8. Белэнджер М.Г., Яснофф В.А., Пенн Р.Д., Бакус Дж. У.: Автоматический анализ сцены компьютерной томографии. Rush-Presbyterian-St. Luke’s Medical Center, Чикаго, Исследовательский отдел медицинской автоматизации, Техн. Респ., 1978

9.Panda DP: сегментация изображений FLIR по классификации пикселей. Университет Мэриленда, Центр компьютерных наук, Техн. Rep. TR-508, 1977

11. Вальзер Р.Л.: Автоматическая интерпретация реконструированных объектов: определение объема желудочков мозга. Университет Иллинойса в Чикаго Серкл, факультет информационной инженерии, магистерская диссертация (ноябрь.1975)

17. Scharnweber H: Dreidimensionale Objektrekon-Struktion aus Sequentiellen Computer-Tomo-grammen. Технический университет Берлина, Institut f.Technische Informatik, Diplomarbeit, Juli, 1979

19. Уилкс М.В.: Связь с использованием цифрового кольца. PACNET Conf. Proc., Сендай, Япония, август 1975 г., стр. 47-55

20. Хоппер А. Локальные компьютерные сети связи. Компьютерная лаборатория, Кембриджский университет, Англия, доктор философии. Диссертация

22. Компьютерное томографическое сканирование: заявление о политике. Вашингтон / Округ Колумбия, Институт медицины Национальной академии наук, апрель 1977 г.

Введение в компьютерную графику, раздел 1.1 — Живопись и рисунок

Раздел 1.1

Живопись и рисунок

Основное внимание в этой книге уделяется трехмерной (3D) графике, где большая часть работы уходит на создание 3D-модели сцены.Но в конечном итоге почти во всех случаях конечный результат компьютера графический проект представляет собой двухмерное изображение. И конечно же, прямое производство и обработка 2D-изображений является важным тема сама по себе. Кроме того, многие идеи переносятся от двух измерений до трех. Итак, есть смысл начать с графикой в ​​2D.

Изображение на экране компьютера состоит из пикселей. Экран состоит из прямоугольной сетки пикселей, расположенных в ряды и столбцы.Пиксели достаточно малы, чтобы их нелегко увидеть по отдельности. Фактически, для многих дисплеев с очень высоким разрешением они становятся по сути невидимый. В определенный момент каждый пиксель может показать только один цвет. Большинство экранов в наши дни используют 24-битный цвет, где цвет может быть задан тремя 8-битными числами, задающими уровни красного, зеленого и синего цвета. Любой цвет, который может отображаться на экране, состоит из некоторой комбинации этих трех «основных» цветов. Возможны другие форматы, такие как оттенки серого, где каждый пиксель представляет собой оттенок серого. а цвет пикселя задается одним числом, которое указывает уровень серого по шкале от черного к белому.Обычно используется 256 оттенков серого. В ранних компьютерных экранах использовался индексированный цвет, где обычно использовался только небольшой набор цветов. Может отображаться 16 или 256. Для индексированного цветного дисплея существует нумерованный список возможных цветов, а цвет пикселя задается целым числом, указывающим позицию цвета в списке.

В любом случае значения цвета для всех пикселей на экране сохраняются в большом блоке памяти. известный как буфер кадра. Изменение изображения на экране требует изменения значения цвета, которые хранятся в буфере кадра.Экран перерисовывается много раз в секунду, так что почти сразу после изменения значений цвета в буфере кадра цвета пикселей на экране будут изменится, чтобы соответствовать, и отображаемое изображение изменится.

Используемый таким образом экран компьютера является базовой моделью растровой графики. Термин «растр» технически относится к механизму, используемому в старых компьютерных мониторах с электронными лампами: электронный луч двигался бы ряды пикселей, заставляя их светиться. Луч был перемещен через экран мощными магнитами, отклоняющими путь электронов.Чем сильнее луч, тем ярче свечение пикселя, поэтому яркость пикселями можно было управлять, модулируя интенсивность электронного луча. Цветовые значения сохраненные в кадровом буфере, использовались для определения интенсивности электронного луча. (Для цвета экрана, каждый пиксель имел красную точку, зеленую точку и синюю точку, которые отдельно подсвечивались луч.)

Современный компьютерный монитор с плоским экраном не является растром в том же смысле. Нет движения электронный луч.Механизм, контролирующий цвета пикселей, различен для разных типы экрана. Но экран по-прежнему состоит из пикселей, и значения цвета для всех пиксели по-прежнему хранятся в буфере кадра. Идея изображения, состоящего из сетки пиксели с числовыми значениями цвета для каждого пикселя определяют растровую графику.

Хотя изображения на экране компьютера представлены в пикселях, с указанием отдельных пиксельные цвета — не всегда лучший способ создать изображение.Другой путь состоит в том, чтобы указать основные геометрические объекты, которые он содержит, такие формы, как линии, круги, треугольники и прямоугольники. Это идея, которая определяет векторную графику: изображение в виде списка содержащихся в нем геометрических фигур. Чтобы было интереснее, фигуры могут иметь атрибуты, такие как толщина линии или цвет, заполняющий прямоугольник. Конечно, не каждое изображение можно составить из простых геометрические фигуры. Такой подход точно не сработает для снимка красивого заката. (или для большинства других фотографических изображений).Однако он хорошо работает для многих типов изображения, такие как архитектурные чертежи и научные иллюстрации.

Фактически, в начале истории вычислительной техники векторная графика даже использовалась непосредственно на компьютерные экраны. Когда были разработаны первые графические компьютерные дисплеи, растровые изображения были слишком медленными и дорогими, чтобы быть практичными. К счастью, это было возможно использовать технологию электронных ламп по-другому: электронный луч может быть сделан чтобы нарисовать линию прямо на экране, просто проведя лучом по этой линии.Отображение векторной графики будет хранить список отображения строк. что должно появиться на экране. Поскольку точка на экране будет светиться очень недолго после освещения электронным лучом графический дисплей будет проходить через список отображения снова и снова, непрерывно перерисовывая все строки в списке. Чтобы изменить изображение, необходимо только изменить содержимое списка отображения. Конечно, если список отображения станет слишком длинным, изображение начнет мерцать. потому что линия будет иметь шанс заметно потускнеть до того, как ее следующий поворот будет перерисован.

Но вот в чем суть: для изображения, которое можно указать как достаточно маленькое количество геометрических фигур, количество информации, необходимой для представления изображения намного меньше при использовании векторного представления, чем при использовании растрового представления. Рассмотрим изображение, состоящее из тысячи отрезков линий. Для векторного представления изображения, вам нужно сохранить только координаты двух тысяч точек, конечные точки линий. Это займет всего несколько килобайт памяти.Хранить изображение в буфере кадров для растрового дисплея потребует гораздо больше памяти. Точно так же векторный дисплей может рисовать линии на экране быстрее, чем растровое изображение может скопировать то же изображение из буфер кадра на экран. (Как только растровые изображения стали быстрыми и недорогие, однако они быстро вытеснили векторные дисплеи из-за их способность достаточно хорошо отображать все типы изображений.)

Разрыв между растровой и векторной графикой сохраняется в нескольких областях компьютерной графики.Например, это можно увидеть в разделении на два категории программ, которые можно использовать для создания изображений: программы для рисования и программы для рисования. В программе рисования изображение представлено как сетка пикселей, и пользователь создает изображение, назначая цвета пикселям. Это можно сделать с помощью «инструмента рисования», который действует как кисть художника, или даже с помощью инструментов, которые рисуют геометрические фигуры, такие как линии или прямоугольники. Но дело в Программа рисования предназначена для раскрашивания отдельных пикселей, при этом сохраняются только цвета пикселей.Для большей ясности предположим, что вы используете программу рисования, чтобы нарисовать дом, а затем нарисуйте дерево перед домом. Если вы затем сотрете дерево, вы увидите только пустое фон, а не дом. На самом деле, на изображении вообще не было «дома» — только индивидуально окрашенные пиксели, которые зритель может воспринимать как изображение дома.

В программе рисования пользователь создает изображение, добавляя геометрические фигуры, а изображение представлено в виде списка этих фигур.Если вы разместите форму дома (или коллекцию фигур составляя дом) на изображении, а затем поместите форму дерева на верхней части дома, дом все еще там, так как он хранится в списке фигур, содержащихся в изображении. Если вы удалите дерево, дом будет все еще будет на изображении, как и до того, как вы добавили дерево. Кроме того, вы должны уметь чтобы выбрать одну из фигур на изображении и переместить ее или изменить ее размер, поэтому программы рисования предлагают богатый набор операций редактирования, которые недоступны в программах рисования.(Обратное, впрочем, это тоже правда.)

Практическая программа для создания и редактирования изображений может сочетать в себе элементы рисования и рисунок, хотя обычно доминирует одно или другое. Например, программа для рисования может позволяют пользователю включать растровое изображение, рассматривая его как одну фигуру. Программа рисования может позволить пользователю создавать «слои», которые представляют собой отдельные изображения, которые можно наложить одно поверх другого, чтобы создать окончательное изображение. Слоями можно манипулировать так же, как и с фигурами. в программе для рисования (чтобы вы могли держать свой дом и дерево на отдельных слоях, даже если на изображении дом находится за деревом).

Две известные графические программы: Adobe Photoshop и Adobe Illustrator . Photoshop относится к категории программ для рисования, а Illustrator — это скорее программа для рисования. В мире бесплатного программного обеспечения хорошей альтернативой является программа обработки изображений GNU, Gimp . на Photoshop , а Inkscape — это достаточно функциональная бесплатная программа для рисования. Краткое введение в GIMP и Inkscape можно найти в Приложении C.

Разделение между растровой и векторной графикой также проявляется в области форматов графических файлов. Есть много способов представить изображение как данные, хранящиеся в файле. Если исходное изображение должен быть восстановлен из битов, хранящихся в файле, представление должно соответствовать некоторым точным, известным Спецификация. Такая спецификация называется форматом графического файла. Какой-нибудь популярный графический файл форматы включают GIF, PNG, JPEG, WebP и SVG. Большинство изображений, используемых в Интернете, — это GIF, PNG или JPEG, но большинство браузеров также поддерживают изображения SVG и новый формат WebP.

GIF, PNG, JPEG и WebP — это в основном форматы растровой графики; изображение указывается путем сохранения цвета значение для каждого пикселя. GIF — это более старый формат файла, который в значительной степени был вытеснен PNG, но вы все еще можете найти изображения GIF в Интернете. (GIF формат поддерживает анимированные изображения, поэтому GIF-файлы часто используются для простой анимации на веб-страницах.) GIF использует индексированная цветовая модель с максимум 256 цветами. PNG может использовать индексированный или полный 24-битный цвет, в то время как JPEG предназначен для полноцветных изображений.

Объем данных, необходимых для представления растрового изображения, может быть весьма значительным. большой. Однако данные обычно содержат много избыточности, и данные могут быть «сжаты». чтобы уменьшить его размер. GIF и PNG используют сжатие данных без потерь, что означает, что исходное изображение может быть полностью восстановлено из сжатых данных. JPEG использует алгоритм сжатия данных с потерями, что означает, что изображение, восстановленное из файл JPEG не совсем то же самое, что исходное изображение; некоторая информация была потеряна.Это может показаться не очень хорошей идеей, но на самом деле разница часто не очень заметна, и использование сжатия с потерями обычно позволяет значительно уменьшить размер сжатых данных. JPEG обычно хорошо подходит для фотографических изображений, но не так хорошо для изображений с резкими краями. между разными цветами. Это особенно плохо для штриховых рисунков и изображений, содержащих текст; PNG это предпочтительный формат для таких изображений. WebP может использовать сжатие как без потерь, так и с потерями.

SVG — это, по сути, формат векторной графики (хотя изображения SVG могут включать растровые изображения).SVG — это фактически основанный на XML язык для описания двумерной векторной графики. картинки. «SVG» означает «Масштабируемая векторная графика», а термин «масштабируемый» указывает на одну из Преимущества векторной графики: Нет потери качества при увеличении размера изображения. Линия между двумя точками может быть представлена ​​в любом масштабе, и это все та же идеальная геометрическая линия. С другой стороны, если вы попытаетесь значительно увеличить размер растрового изображения, вы обнаружите, что не иметь достаточное количество значений цвета для всех пикселей в новом изображении; каждый пиксель исходного изображения будет расширен, чтобы покрыть прямоугольник пикселей в масштабированном изображении, и вы получите многопиксельные блоки равномерный цвет.Масштабируемость изображений SVG делает их хорошим выбором для веб-браузеров и для графические элементы на рабочем столе вашего компьютера. И действительно, некоторые среды рабочего стола теперь используют Изображения SVG для значков на рабочем столе.

Цифровое изображение, независимо от его формата, задается с помощью системы координат. Система координат устанавливает соответствие между числами и геометрическими точками. В двух измерениях, каждой точке присваивается пара чисел, которые называются координатами точки.Две координаты точки часто называют ее координатой x и координатой y , хотя названия «x» и «y» произвольны.

Растровое изображение представляет собой двумерную сетку пикселей, расположенных в строки и столбцы. Таким образом, он имеет естественную систему координат, в которой каждый пиксель соответствует к паре целых чисел, дающей номер строки и номер столбца, которые содержат пиксель. (Даже в этом простом случае есть некоторые разногласия относительно того, следует ли нумеровать строки сверху вниз. или снизу вверх.)

Для векторного изображения естественно использовать вещественные координаты. Система координат для изображение в некоторой степени произвольно; то есть одно и то же изображение может быть указано с использованием разных координат системы. Я не хочу здесь много говорить о системах координат, но они будут основным сосредоточены на большой части книги, и они даже более важны в трехмерной графике чем в двух измерениях.

Как сделать его похожим на реальный — создание трехмерных изображений

Независимо от того, насколько велик или богат виртуальный трехмерный мир, компьютер может изобразить этот мир, только поместив пиксели на двумерный экран.В этом разделе мы сосредоточимся на том, как то, что вы видите на экране, выглядит реалистично, и особенно на том, как сцены должны выглядеть максимально приближенными к тому, что вы видите в реальном мире. Сначала мы посмотрим, как сделать реалистичный вид отдельного неподвижного объекта. Затем мы ответим на тот же вопрос для всей сцены. Наконец, мы рассмотрим, что должен делать компьютер, чтобы показывать полные сцены реалистичных изображений, движущихся с реалистичной скоростью.

Некоторые части изображения делают объект более реальным.Среди наиболее важных из них — формы, текстуры поверхности, освещение, перспектива, глубина резкости и сглаживание.

Фигуры

Когда мы смотрим в окно, мы видим сцены, состоящие из самых разных форм, с прямыми линиями и кривыми во многих размерах и комбинациях. Точно так же, когда мы смотрим на трехмерное графическое изображение на мониторе нашего компьютера, мы видим изображения, состоящие из множества форм, хотя большинство из них состоит из прямых линий. Мы видим квадраты, прямоугольники, параллелограммы, круги и ромбы, но больше всего мы видим треугольники.Однако, чтобы создавать изображения, которые выглядят так, как будто они имеют плавные кривые, часто встречающиеся в природе, некоторые формы должны быть очень маленькими, а сложное изображение — скажем, человеческое тело — может потребовать тысячи этих форм для быть собраны в структуру, называемую каркасом. На этом этапе структура может быть узнаваема как символ того, что она в конечном итоге будет изображать, но следующий важный шаг важен: каркасу нужно придать поверхность.

Текстуры поверхностей

Когда мы встречаем поверхность в реальном мире, мы можем получить информацию о ней двумя ключевыми способами.Мы можем смотреть на него, иногда под разными углами, и мы можем потрогать его, чтобы увидеть, твердый он или мягкий. Однако в трехмерном графическом изображении мы можем смотреть только на поверхность, чтобы получить всю возможную информацию. Вся эта информация разбивается на три области:

• Цвет: Какой это цвет? Все ли одного цвета?
• Текстура: Кажется ли он гладким или на поверхности есть линии, неровности, кратеры или другие неровности?
• Отражение: Сколько света он отражает? Отражения других предметов на поверхности резкие или нечеткие?

Один из способов сделать изображение «реальным» — использовать в различных частях изображения большое количество этих трех функций.Теперь оглянитесь вокруг: ваша компьютерная клавиатура имеет другой цвет / текстуру / отражательную способность, чем ваш рабочий стол, у которой другой цвет / текстура / отражательная способность, чем у вашей руки. Для реалистичности цвета важно, чтобы компьютер мог выбирать из миллионов различных цветов пикселей, составляющих изображение. Разнообразие текстуры происходит как от математических моделей поверхностей, от кожи лягушки до желатина, так и от сохраненных «текстурных карт», которые наносятся на поверхности. Мы также связываем качества, которые мы не видим — мягкие, твердые, теплые, холодные — с определенными комбинациями цвета, текстуры и отражательной способности.Если один из них ошибается, иллюзия реальности разрушается.

В следующем разделе мы рассмотрим освещение и перспективу

Компьютерная графика PNG-изображения | Векторные и PSD файлы

компьютерный логотип вдохновение для дизайна

4000 * 4000

градиентная инфографика приборная панель цифровая

3000 * 3000