Hình ảnh tĩnh. Cách Photoshop một bức ảnh tĩnh thành một bức ảnh động Phép trừ và chuẩn hóa kỹ thuật số

Ký tự chữ và số (BCS) và văn bản

BCS là phần quan trọng nhất của hình ảnh trình chiếu, vì vậy cần đặc biệt chú ý đến việc thực hiện chúng. Nghiên cứu khoa học đã chứng minh rằng độ chính xác và tốc độ đọc các ký hiệu này từ màn hình phụ thuộc vào phong cách và điều kiện quan sát trực quan của chúng.

Yếu tố đầu tiên một điều cần xem xét là vị trí của trường hình ảnh trên màn hình. Bản thân kích thước của màn hình có thể được xác định bằng cách điều chỉnh quang học để cung cấp độ phân giải chấp nhận được đồng nhất trên toàn bộ diện tích màn hình mà không bị biến dạng xung quanh các cạnh. Nhãn, văn bản và thông tin quan trọng khác phải được đặt trong "An toàn" vùng hình ảnh, ranh giới trong số đó là 5-10% kích thước tuyến tính tương ứng từ các cạnh của màn hình. Do đó, văn bản quan trọng nhất nên được đặt ở trung tâm của màn hình.

Thứ hai, trong quá trình sản xuất các tiêu đề loại, chú thích mở đầu và giải thích, cần tìm cách sắp xếp có trật tự và cân đối văn bản của phần giật gân, có tính đến kinh nghiệm của truyền hình quảng bá. Đồng thời, việc gạch nối các từ trong phần credit là điều cực kỳ không mong muốn. Có thể sử dụng độ tương phản trực tiếp và ngược lại, cụ thể là - tối BCS trên nền sáng và ngược lại trong giây. Khi căn phòng được chiếu sáng tốt, tốt hơn là sử dụng độ tương phản trực tiếp, còn trong ánh sáng yếu thì ngược lại. Việc thay đổi độ tương phản trong quá trình trình diễn không nên thường xuyên, điều này gây khó chịu cho thị giác, nhưng việc sử dụng hợp lý kỹ thuật này có thể góp phần phát triển các động lực nhất định của bài thuyết trình, phá vỡ sự đơn điệu của nó.

Khi sử dụng các ký hiệu màu, cần phải tính đến sự kết hợp của chúng. Tuy nhiên, trong mọi trường hợp, nền của dòng chữ không được có màu sáng bão hòa.

Các nhà tâm lý học đã thực nghiệm thiết lập sự hiện diện của "hiệu ứng cạnh", bao gồm thực tế là các ký tự ở cuối một chuỗi (hoặc thậm chí là các ký tự đơn lẻ) được nhận dạng nhanh hơn và chính xác hơn các ký tự bên trong một chuỗi và chuỗi được đọc nhanh hơn nếu nó bị cô lập. Điều này cho thấy rằng văn bản, bao gồm một số dòng, nên được tăng chiều cao của các chữ cái, và các chữ viết ngắn đơn lẻ nên được viết bằng một phông chữ điển hình áp dụng cho toàn bộ kiểu trình bày.

Hình ảnh tĩnh

Hiệu quả của một kiểu xây dựng đồ họa cụ thể phụ thuộc vào việc lựa chọn các yếu tố hình thức và tổ chức của chúng. Việc lựa chọn sai các yếu tố, nghèo nàn hoặc quá nhiều bảng chữ cái của hình ảnh có nghĩa là làm giảm nội dung thông tin của các hình minh họa.

Trong một thông điệp đồ họa, cũng như trong bất kỳ thông điệp nào khác, các phần ngữ nghĩa và thẩm mỹ có thể được phân biệt. Khi chúng được hiển thị trên màn hình, tất nhiên phải đảm bảo độ chính xác về ngữ nghĩa, điều này quyết định việc đọc thông tin không bị lỗi.

Tính thẩm mỹ của hình minh họa đáng được quan tâm nhất, vì nó ảnh hưởng đến tốc độ đọc và tạo ra một nền tảng cảm xúc tích cực góp phần vào việc nhận thức và đồng hóa thông tin thành công. Điều này đặc biệt quan trọng khi chất lượng của các hình minh họa tự làm chưa cao.

Có lẽ, ngày nay hầu hết mọi người dùng đều hình dung ra nguyên tắc cơ bản của việc lưu trữ và hiển thị thông tin đồ họa trên máy tính. Tuy nhiên, hãy nói đôi lời về điều này để thông tin sau đây về video kỹ thuật số (là một chuỗi hình ảnh thay đổi động) sẽ rõ ràng hơn cho chúng ta.

Thoạt nhìn, một bản vẽ chất lượng cao, được hiển thị trên một màn hình tốt, không khác nhiều so với những bức ảnh thông thường. Tuy nhiên, ở mức độ trình chiếu hình ảnh, sự khác biệt này là rất lớn. Trong khi một hình ảnh chụp được tạo ra ở cấp độ phân tử (nghĩa là, các yếu tố cấu thành của nó về cơ bản không thể phân biệt được bằng thị giác của con người, bất kể độ phóng đại), các hình vẽ trên màn hình điều khiển (và, chúng tôi nhấn mạnh, trong bộ nhớ của máy tính) được hình thành nhờ các pixel (hoặc pixel) - các thành phần cơ bản của hình ảnh (thường gặp nhất) có dạng hình chữ nhật. Mỗi pixel có một màu cụ thể riêng, tuy nhiên, do kích thước nhỏ của chúng, các pixel riêng lẻ (gần như hoặc hoàn toàn) không thể phân biệt được bằng mắt và một cụm lớn trong số đó tạo ra ảo giác về một hình ảnh liên tục cho người nhìn vào hình ảnh. màn hình điều khiển (Hình 1.2).

Ghi chú
Hình ảnh trên màn hình máy tính được hình thành bằng cách sử dụng các pixel vuông. Không giống như máy tính, nhiều tiêu chuẩn truyền hình sử dụng pixel hình chữ nhật hơn là hình vuông. Tham số đặc trưng cho tỷ lệ kích thước pixel là tỷ lệ giữa kích thước ngang và dọc của chúng hoặc tỷ lệ co của pixel ( tỉ lệ điểm ảnh). Bạn có thể tìm hiểu thêm về đặc điểm này trong bài 4..

Lúa gạo. 1,2... Hình ảnh trên máy tính được tạo bởi pixel

Mỗi pixel (nhân tiện, từ pixelđược hình thành từ hai chữ cái đầu tiên của các từ tiếng Anh yếu tố hình ảnh) đại diện cho thông tin về một số cường độ và màu sắc "trung bình" của vùng tương ứng của hình ảnh. Tổng số pixel đại diện cho một bức ảnh xác định độ phân giải của nó. Càng nhiều điểm ảnh tạo ra hình ảnh, mắt người càng cảm nhận được nó tự nhiên, độ phân giải của nó được cho là càng cao (Hình 1.3). Do đó, giới hạn về "chất lượng" của một bản vẽ trên máy tính là kích thước của các pixel tạo thành nó. Các chi tiết của bản vẽ trên máy tính, nhỏ hơn pixel, bị mất hoàn toàn và về nguyên tắc, không thể khôi phục được. Nếu chúng ta nhìn một bản vẽ như vậy bằng kính lúp, thì khi phóng to, chúng ta sẽ chỉ thấy một cụm pixel mờ (xem Hình 1.2), chứ không phải các chi tiết nhỏ, như trong trường hợp cao -hình ảnh chất lượng.

Lúa gạo. 1,3... Tổng số pixel (độ phân giải) xác định chất lượng hình ảnh

Điều đáng đặt ra ở đây là, thứ nhất, chúng tôi muốn nói đến nhiếp ảnh truyền thống (tương tự, không phải kỹ thuật số) (vì nguyên tắc của nhiếp ảnh kỹ thuật số hoàn toàn giống với nguyên tắc đã thảo luận về việc hình thành một hình ảnh từ pixel), và thứ hai, ngay cả đối với cô ấy Nói về chất lượng hình ảnh, người ta phải luôn nhớ đến chính công nghệ nhiếp ảnh. Rốt cuộc, hình ảnh trên phim xuất hiện do ánh sáng truyền qua ống kính máy ảnh, và chất lượng của nó (đặc biệt là độ rõ và phân biệt của các chi tiết nhỏ) phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng của quang học. Do đó, nói một cách chính xác, độ rõ nét "vô hạn" của hình ảnh nhiếp ảnh truyền thống, mà chúng ta đã nói đến, có phần hơi cường điệu.

Ghi chú
Trên thực tế, các máy ảnh kỹ thuật số hiện đại cho phép bạn chụp một hình ảnh, độ phân giải của nó thực tế không thua kém gì so với tương tự (theo nghĩa là bây giờ có thể số hóa một số lượng pixel như vậy sẽ "chồng lên" ranh giới độ phân giải của quang học chúng tôi). Tuy nhiên, đối với chủ đề của cuốn sách của chúng tôi, thực tế này không đóng một vai trò quan trọng, vì hiện tại video kỹ thuật số trong phần lớn các trường hợp được truyền chính xác với độ phân giải thấp (tổng số pixel tương đối nhỏ) và chỉ cần tính đến một tham số như độ phân giải..

Vì vậy, đơn giản hóa một chút, để số hóa bản vẽ, bạn cần phủ lên nó một tấm lưới hình chữ nhật có kích thước MxN (NS dấu chấm theo chiều ngang và n theo chiều dọc). Đây là sự kết hợp của các số MxN(ví dụ: 320x240, 800x600, v.v.) và được gọi là độ phân giải ( nghị quyết) của hình ảnh hoặc kích thước khung hình ( kích thước khung). Sau đó, dữ liệu về cấu trúc của hình ảnh trong mỗi pixel phải được tính trung bình và thông tin tương ứng về mỗi pixel MxN của hình ảnh sẽ được ghi vào tệp đồ họa. Đối với hình ảnh màu, đây sẽ là thông tin về màu cụ thể của từng pixel (biểu diễn màu của máy tính được mô tả bên dưới trong phần này) và đối với hình ảnh đen trắng, đây sẽ là thông tin về cường độ của màu đen. Để giải thích một số thông số quan trọng hơn của việc biểu diễn hình ảnh trên máy tính, chúng ta hãy đi sâu vào chi tiết hơn một chút về kiểu cuối cùng của chúng - các bản vẽ được làm bằng màu xám ( thang độ xám), tức là theo phân cấp từ trắng sang đen.

Không thể loại trừ toán học khỏi cuộc thảo luận về xử lý và lọc ảnh. Bài viết này sẽ mô tả các nguyên tắc đằng sau một số thủ tục chung. Mô tả này phải được chấp nhận đối với các nhà công nghệ ở các mức độ kiến ​​thức toán học khác nhau. Các thủ tục đầu tiên được thảo luận là các thủ tục đơn giản liên quan đến hình ảnh tĩnh. Hơn nữa, các thủ tục phức tạp hơn liên quan đến hình ảnh động. Phần lớn quá trình xử lý và lọc hình ảnh xảy ra với hình ảnh định hướng sinh lý và hình ảnh SPECT (chụp cắt lớp vi tính phát xạ photon đơn). Thật không may, sự phức tạp của những vấn đề này không cung cấp một mô tả chi tiết ở đây.

Xử lý hình ảnh tĩnh

Ảnh tĩnh được chuyển sang máy tính để lưu trữ hoặc nâng cao được trình bày ở định dạng kỹ thuật số. Điều này được thực hiện bằng điện tử với bộ chuyển đổi tương tự-kỹ thuật số. Trong các máy ảnh cũ, sự biến đổi này diễn ra thông qua một loạt các mạng điện trở chứa cường độ tín hiệu từ một số ống nhân quang và tạo ra tín hiệu kỹ thuật số tỷ lệ với năng lượng bức xạ của các sự kiện.

Bất kể phương pháp nào được sử dụng để số hóa hình ảnh, đầu ra kỹ thuật số sẽ gán một giá trị riêng biệt cho dữ liệu tương tự đã xử lý. Kết quả là hình ảnh có thể được lưu trữ và xử lý. Tuy nhiên, những hình ảnh này chỉ là gần đúng của dữ liệu tương tự ban đầu. Như bạn có thể thấy trong Hình 1, biểu diễn kỹ thuật số là gần đúng, nhưng không trùng lặp các tín hiệu tương tự.

Hình 1 - Đường cong tương tự và biểu diễn kỹ thuật số của nó

Hình ảnh kỹ thuật số của y học X quang được tạo thành từ một ma trận do kỹ thuật viên lựa chọn. Một số ma trận phổ biến được sử dụng trong y học phóng xạ là 64x64, 128x128 và 256x256. Trong trường hợp ma trận 64x64, màn hình máy tính được chia thành 64 ô theo chiều ngang và 64 ô theo chiều dọc. Mỗi hình vuông là kết quả của sự phân chia này được gọi là một pixel. Mỗi pixel có thể chứa một lượng dữ liệu giới hạn. Trong ma trận 64x64, sẽ có tổng cộng 4096 pixel trên màn hình máy tính, ma trận 128x128 cho 16384 pixel và ma trận 256x256 cho 65536 pixel.

Hình ảnh có nhiều pixel giống dữ liệu tương tự ban đầu hơn. Tuy nhiên, điều này có nghĩa là máy tính phải lưu trữ và xử lý nhiều dữ liệu hơn, điều này đòi hỏi nhiều không gian đĩa cứng hơn và yêu cầu bộ nhớ cao hơn. Hầu hết các hình ảnh tĩnh đều được bác sĩ chuyên khoa X-quang kiểm tra bằng mắt thường, vì vậy chúng thường không yêu cầu phân tích số liệu hoặc thống kê quan trọng. Một số kỹ thuật hình ảnh tĩnh phổ biến thường được sử dụng cho các mục đích lâm sàng. Các kỹ thuật này không nhất thiết là duy nhất để xử lý hình ảnh tĩnh và có thể được sử dụng trong một số ứng dụng cho hình ảnh động, định vị sinh lý hoặc SPECT. Đây là những phương pháp sau:

Tỷ lệ hình ảnh;

Phép trừ nền;

Làm mịn / lọc;

Phép trừ kỹ thuật số;

Bình thường hóa;

Ảnh đại diện.

Chia tỷ lệ hình ảnh

Khi xem hình ảnh kỹ thuật số để điều khiển trực quan hoặc để ghi lại hình ảnh, kỹ thuật viên phải chọn tỷ lệ hình ảnh chính xác. Việc chia tỷ lệ hình ảnh có thể được thực hiện bằng màu đen và trắng với các sắc thái trung gian là xám hoặc màu. Thang màu xám đơn giản nhất sẽ là một thang có hai màu xám, cụ thể là trắng và đen. Trong trường hợp này, nếu giá trị pixel vượt quá giá trị do người dùng chỉ định, một chấm đen sẽ xuất hiện trên màn hình; nếu giá trị nhỏ hơn, thì nó sẽ có màu trắng (hoặc trong suốt đối với hình ảnh tia X). Thang đo này có thể được đảo ngược theo ý của người dùng.

Thang đo phổ biến nhất được sử dụng là 16, 32 hoặc 64 sắc thái của màu xám. Trong những trường hợp này, các pixel chứa thông tin đầy đủ nhất sẽ xuất hiện dưới dạng bóng tối (màu đen). Các điểm ảnh chứa ít thông tin nhất xuất hiện dưới dạng các sắc thái nhẹ nhất (trong suốt). Tất cả các pixel khác sẽ xuất hiện dưới dạng thang độ xám dựa trên lượng thông tin mà chúng chứa. Mối quan hệ giữa số điểm và sắc thái của màu xám có thể được xác định theo tuyến tính, theo lôgarit hoặc theo cấp số nhân. Điều quan trọng là chọn màu xám phù hợp. Nếu chọn quá nhiều sắc thái xám, hình ảnh có thể bị trôi. Nếu nó quá nhỏ, hình ảnh có thể trông quá tối (Hình 2).

Hình 2 - (A) hình ảnh thang độ xám cao, (B) hình ảnh thang độ xám thấp, (C) hình ảnh thang độ xám chính xác

Định dạng màu có thể được sử dụng để chia tỷ lệ hình ảnh, trong trường hợp này, quá trình này cũng giống như thao tác thang màu xám. Tuy nhiên, thay vì hiển thị dữ liệu ở dạng thang độ xám, dữ liệu được hiển thị bằng các màu khác nhau tùy thuộc vào lượng thông tin có trong pixel. Trong khi hình ảnh màu hấp dẫn đối với người mới bắt đầu và mô tả nhiều hơn cho các mục đích quan hệ công chúng, hình ảnh màu làm tăng ít khả năng giải thích của bộ phim. Vì vậy, nhiều bác sĩ vẫn thích xem hình ảnh thang độ xám.

Trừ nền

Có nhiều yếu tố không mong muốn trong ảnh chụp X quang: nền, tán xạ Compton và nhiễu. Những yếu tố này là bất thường trong y học phóng xạ liên quan đến việc định vị các dược phẩm phóng xạ trong một cơ quan hoặc mô đơn lẻ.

Các giá trị bất thường như vậy (số lượng) góp phần đáng kể vào việc giảm chất lượng hình ảnh. Các mẫu được thu thập từ các nguồn chồng chéo và trùng lặp là phần nền. Tán xạ compton là do một photon lệch khỏi đường đi của nó. Nếu photon bị lệch khỏi máy ảnh gamma, hoặc mất đủ năng lượng để máy ảnh điện tử có thể phân biệt được, thì điều này không quá quan trọng. Tuy nhiên, đôi khi photon bị lệch về phía máy ảnh và sự mất mát năng lượng của nó có thể đủ lớn để máy ảnh phát hiện ra nó dưới dạng tán xạ. Trong những điều kiện này, máy ảnh có thể ghi lại tán xạ Compton, xuất phát từ các nguồn khác ngoài khu vực quan tâm. Tiếng ồn là một biến động ngẫu nhiên trong hệ thống điện tử. Trong các trường hợp bình thường, tiếng ồn không góp phần vào việc phát thải không mong muốn ở mức độ tương tự như nền và tán xạ Compton. Tuy nhiên, giống như nền và tán xạ Compton, nhiễu có thể làm giảm chất lượng hình ảnh. Điều này đặc biệt có vấn đề đối với các nghiên cứu trong đó phân tích định lượng đóng một vai trò quan trọng trong việc giải thích cuối cùng của nghiên cứu. Các vấn đề nền, tán xạ Compton và nhiễu có thể được giảm thiểu bằng cách sử dụng một quá trình được gọi là phép trừ nền. Thông thường, nhà công nghệ vẽ ra vùng quan tâm (ROI) phù hợp để trừ nền, nhưng trong một số trường hợp, vùng quan tâm là do máy tính tạo ra (Hình 3).

Hình 3 - Hình ảnh của trái tim. Trình diễn vị trí chính xác của phép trừ nền ROI (mũi tên)

Bất kể phương pháp nào, nhà công nghệ phải chịu trách nhiệm về vị trí chính xác của nền ROI. Nền của các vùng có số lượng vùng cao hơn có thể nắm bắt quá nhiều thông số từ cơ quan hoặc mô trong vùng quan tâm. Mặt khác, nền của các vùng có số lượng vùng cực thấp sẽ loại bỏ quá ít thông số khỏi ảnh. Cả hai lỗi đều có thể dẫn đến việc hiểu sai nghiên cứu.

Phép trừ nền được xác định bằng cách cộng số lượng mẫu trong ROI nền và chia cho số pixel mà ROI nền chứa. Số kết quả sau đó được trừ cho mỗi pixel trong cơ quan hoặc mô. Ví dụ: giả sử ROI nền là 45 pixel và chứa 630 mẫu. Nền trung bình:

630 số đếm / 45 pixel = 14 số đếm / pixel

Khử răng cưa / lọc

Mục đích của khử răng cưa là để giảm nhiễu và cải thiện chất lượng hình ảnh của hình ảnh. Thông thường, khử răng cưa được gọi là lọc. Có hai loại bộ lọc có thể hữu ích trong y học bức xạ: không gian và thời gian. Bộ lọc không gian được áp dụng cho cả ảnh tĩnh và động, trong khi bộ lọc thời gian chỉ được áp dụng cho ảnh động.

Phương pháp khử răng cưa đơn giản nhất sử dụng hình vuông 3 x 3 pixel (tổng cộng là 9 pixel) và cũng xác định giá trị trong mỗi pixel. Các giá trị pixel trong hình vuông được tính trung bình và giá trị này được gán cho pixel trung tâm (Hình 4). Theo quyết định của kỹ thuật viên, thao tác tương tự có thể được lặp lại cho toàn bộ màn hình máy tính hoặc một khu vực hạn chế. Các phép toán tương tự có thể được thực hiện từ các ô vuông 5-x-5 hoặc 7-x-7.

Hình 4 - Mạch khử răng cưa đơn giản 9 pixel

Một hoạt động tương tự, nhưng phức tạp hơn liên quan đến việc tạo một nhân bộ lọc bằng cách tính trọng số các giá trị pixel xung quanh pixel trung tâm. Mỗi pixel được nhân với các giá trị có trọng số tương ứng. Tiếp theo, các giá trị của hạt nhân bộ lọc được tổng hợp. Cuối cùng, tổng các giá trị nhân bộ lọc được chia cho tổng các giá trị có trọng số và giá trị được gán cho pixel trung tâm (Hình 5).

Hình 5 - Mạch khử răng cưa 9 pixel với nhân bộ lọc có trọng số

Điểm bất lợi là với tính năng khử răng cưa, mặc dù hình ảnh có thể bắt mắt hơn nhưng hình ảnh có thể bị mờ và mất độ phân giải hình ảnh. Việc sử dụng cuối cùng của nhân bộ lọc bao gồm trọng số với các giá trị âm dọc theo các pixel ngoại vi với giá trị dương ở trung tâm của pixel. Phương pháp trọng số này có xu hướng làm tăng số lượng chênh lệch giữa các điểm ảnh liền kề và có thể được sử dụng để tăng khả năng phát hiện ranh giới cơ quan hoặc mô.

Phép trừ kỹ thuật số và chuẩn hóa

Một vấn đề phổ biến trong y học phóng xạ là ngăn chặn hoạt động đang diễn ra che giấu hoặc che đậy các khu vực tích tụ chất đánh dấu bất thường. Nhiều khó khăn trong số này đã được khắc phục thông qua việc sử dụng công nghệ SPECT. Tuy nhiên, cần có những phương pháp thông minh hơn để lấy thông tin liên quan từ ảnh phẳng. Một trong những phương pháp này là phép trừ kỹ thuật số. Phép trừ kỹ thuật số liên quan đến việc trừ một hình ảnh với một hình ảnh khác. Nó dựa trên tiền đề rằng một số dược phẩm phóng xạ được bản địa hóa trong các mô bình thường và bất thường, gây khó khăn cho bác sĩ lâm sàng để giải thích một cách chính xác. Để giúp phân biệt giữa mô bình thường và mô bất thường, thuốc phóng xạ thứ hai chỉ được sử dụng trong mô khỏe mạnh. Hình ảnh phân bố của thuốc phóng xạ thứ hai bị trừ khỏi hình ảnh của thứ nhất, chỉ còn lại hình ảnh của mô bất thường. Bắt buộc bệnh nhân phải bất động giữa mũi tiêm thứ nhất và thứ hai.

Khi kỹ thuật viên trừ hình ảnh thứ hai chất lượng cao khỏi hình ảnh đầu tiên chất lượng thấp, các giá trị đủ có thể được loại bỏ khỏi mô bất thường để làm cho nó có vẻ “bình thường” (Hình 6).

Hình 6 - Phép trừ số không chuẩn hóa

Hình ảnh nên được chuẩn hóa để tránh kết quả âm tính giả. Chuẩn hóa là một quá trình toán học trong đó các mẫu phân tán giữa hai hình ảnh được khớp với nhau. Để bình thường hóa hình ảnh, kỹ thuật viên cần phải cô lập một vùng nhỏ quan tâm gần mô được coi là bình thường. Số lượng đếm trong vùng trong hình ảnh đầu tiên (với số thấp) được chia thành đồ thị trong cùng vùng của hình ảnh thứ hai (với số cao). Điều này sẽ cung cấp một hệ số nhân, đếm tất cả các pixel tạo nên hình ảnh đầu tiên. Trong Hình 7, "vùng bình thường", trong tính toán, đây sẽ là pixel trên cùng bên trái. Con số này trong “vùng bình thường” (2) chia cho pixel tương ứng của hình ảnh thứ hai (40) cho hệ số nhân là 20. Tất cả các pixel trong hình ảnh đầu tiên sau đó được nhân với hệ số 20. Cuối cùng, hình ảnh thứ hai sẽ được trừ khỏi số trong hình ảnh đầu tiên.

Hình 7 - Phép trừ nền với chuẩn hóa

Hồ sơ hình ảnh

Biên dạng hình ảnh là một thủ tục đơn giản được sử dụng để định lượng các thông số khác nhau trong một hình ảnh tĩnh. Để định dạng hình ảnh, kỹ thuật viên mở ứng dụng tương ứng trên máy tính và đặt đường thẳng trên màn hình máy tính. Máy tính sẽ xem xét các pixel được chỉ ra bởi đường và vẽ biểu đồ số lượng mẫu chứa trong các pixel. Hình ảnh hồ sơ có một số công dụng. Đối với các nghiên cứu về tưới máu cơ tim tĩnh, một hồ sơ được thực hiện qua cơ tim để hỗ trợ xác định mức độ tưới máu cơ tim (Hình 8). Trong trường hợp kiểm tra vùng sacroiliac, hồ sơ được sử dụng để đánh giá tính đồng nhất của sự hấp thụ xương của tác nhân khớp sacroiliac trong hình ảnh. Cuối cùng, các cấu hình ảnh có thể được sử dụng như một điều khiển để phân tích độ tương phản của máy ảnh.

Hình 8 - Hình ảnh hồ sơ cơ tim

Xử lý hình ảnh động

Ảnh động là tập hợp các ảnh tĩnh được chụp liên tiếp. Do đó, cuộc thảo luận trước đây về thành phần của ảnh tĩnh tương tự và kỹ thuật số áp dụng cho ảnh động. Hình ảnh động thu được ở định dạng kỹ thuật số bao gồm các ma trận do nhà công nghệ chọn, nhưng theo quy luật, đây là các ma trận có kích thước 64-x-64 hoặc 128-x-128. Mặc dù các ma trận này có thể ảnh hưởng đến độ phân giải hình ảnh, nhưng chúng yêu cầu bộ nhớ và RAM ít hơn đáng kể so với ma trận 256 x 256.

Hình ảnh động được sử dụng để đánh giá tốc độ tích tụ và / hoặc tốc độ bài tiết RFP khỏi các cơ quan và mô. Một số thủ thuật, chẳng hạn như chụp ba giai đoạn xương và chảy máu đường tiêu hóa, chỉ cần bác sĩ kiểm tra hình ảnh để đưa ra kết luận chẩn đoán. Các xét nghiệm khác, chẳng hạn như chụp thận (Hình 9), làm rỗng dạ dày và nghiên cứu phân suất tống máu qua gan mật, yêu cầu đánh giá định lượng như một phần chẩn đoán của bác sĩ.

Phần này thảo luận về một số kỹ thuật xử lý hình ảnh động nói chung được sử dụng trong thực hành lâm sàng. Những kỹ thuật này không nhất thiết phải là duy nhất để xử lý hình ảnh động và một số sẽ có ứng dụng cho hình ảnh định vị sinh lý hoặc hình ảnh SPECT. Đây là các phương pháp:

Tổng hợp / bổ sung hình ảnh;

Bộ lọc thời gian;

Đường cong thời gian hoạt động;

Xếp chồng / bổ sung hình ảnh

Tóm tắt hình ảnh và phần đệm là các thuật ngữ có thể thay thế cho nhau đề cập đến cùng một quy trình. Bài viết này sẽ sử dụng thuật ngữ xếp chồng hình ảnh. Tổng kết ảnh là quá trình cộng các giá trị của nhiều ảnh. Mặc dù có thể có những trường hợp mà các hình ảnh xếp chồng lên nhau là định lượng, nhưng đây là một trường hợp ngoại lệ hơn là quy luật. Vì lý do xếp chồng hình ảnh hiếm khi được sử dụng cho mục đích định lượng, nên việc thực hiện chuẩn hóa xếp chồng hình ảnh là không đáng.

Hình ảnh nghiên cứu có thể được tóm tắt một phần hoặc toàn bộ để thu được một hình ảnh duy nhất. Một phương pháp thay thế liên quan đến việc nén hình ảnh động thành ít khung hình hơn. Bất kể phương pháp nào được sử dụng, ưu điểm chính của xếp chồng hình ảnh là tính thẩm mỹ. Ví dụ: các hình ảnh tuần tự với số lượng xét nghiệm thấp sẽ được xếp chồng lên nhau để hình dung cơ quan hoặc mô quan tâm. Rõ ràng, kỹ thuật viên sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc xử lý thêm các hình ảnh về hình ảnh của các cơ quan và mô, điều này sẽ giúp bác sĩ giải thích bằng hình ảnh các kết quả của nghiên cứu (Hình 9).

Hình 9 - (A) chương trình nephrogram trước và (B) sau khi tổng kết

Lọc tạm thời

Mục đích của việc lọc là giảm nhiễu và cải thiện chất lượng hình ảnh của hình ảnh. Lọc không gian, thường được gọi là khử răng cưa, được áp dụng cho các hình ảnh tĩnh. Tuy nhiên, vì ảnh động là ảnh tĩnh được định vị tuần tự, bạn cũng nên áp dụng bộ lọc không gian cho ảnh động.

Nhiều loại bộ lọc khác nhau, bộ lọc thời gian, được áp dụng cho các nghiên cứu động. Các điểm ảnh trong các khung phân tích động liên tiếp không có khả năng bị biến động lớn trong các mẫu tích lũy. Tuy nhiên, những thay đổi nhỏ trong một khung hình so với khung hình trước đó có thể dẫn đến hiện tượng "chập chờn". Bộ lọc thời gian giảm hiện tượng nhấp nháy thành công trong khi giảm thiểu các biến động thống kê đáng kể trong dữ liệu. Các bộ lọc này sử dụng kỹ thuật trung bình có trọng số, trong đó một pixel được gán giá trị trung bình có trọng số của các pixel giống nhau từ khung trước và khung tiếp theo.

Đường cong thời gian hoạt động

Việc sử dụng định lượng hình ảnh động để đánh giá tốc độ tích tụ và / hoặc tốc độ bài tiết RFP từ các cơ quan hoặc mô cuối cùng liên quan đến đường cong thời gian hoạt động. Đường cong thời gian hoạt động được sử dụng để cho biết số lượng trong lĩnh vực quan tâm sẽ thay đổi như thế nào theo thời gian. Bác sĩ có thể quan tâm đến tốc độ thu thập và loại bỏ mẫu (ví dụ: chụp thận), tốc độ bài tiết (ví dụ, phân suất tống máu qua gan mật, làm rỗng dạ dày), hoặc đơn giản là sự thay đổi được tính theo thời gian (ví dụ, chụp não thất đồng vị phóng xạ).

Bất kể quy trình nào, các đường cong thời gian hoạt động đều bắt đầu bằng ROI xung quanh một cơ quan hoặc mô. Kỹ thuật viên có thể sử dụng bút dạ quang hoặc chuột để vẽ ROI. Tuy nhiên, có một số chương trình máy tính tự động thực hiện lựa chọn thông qua phân tích đường bao. Số lượng nghiên cứu thấp có thể là một vấn đề đối với các nhà công nghệ, vì các cơ quan và mô có thể khó hiểu. Kỹ thuật viên có thể yêu cầu cô lập ROI thích hợp để tóm tắt hoặc nén cho đến khi ranh giới của cơ quan hoặc mô có thể dễ dàng phân biệt được. Đối với một số nghiên cứu, ROI sẽ giữ nguyên trong suốt nghiên cứu (ví dụ: chụp thận), trong khi trong các nghiên cứu khác, ROI có thể khác nhau về kích thước, hình dạng và vị trí (ví dụ: làm rỗng dạ dày). Trong các nghiên cứu định lượng, điều bắt buộc là nền phải được hiệu chỉnh.

Sau khi được tính, ROI được xác định cho mỗi khung hình và nền được trừ cho mỗi hình ảnh, thường là để vẽ dữ liệu theo thời gian dọc theo trục X và được tính toán dọc theo trục Y (Hình 10).

Hình 10 - Mô phỏng đường cong thời gian hoạt động

Kết quả là, đường cong thời gian sẽ có thể so sánh trực quan và bằng số với tiêu chuẩn đã thiết lập cho từng nghiên cứu cụ thể. Trong hầu hết các trường hợp, tốc độ tích tụ hoặc bài tiết, cũng như hình dạng tổng thể của đường cong từ nghiên cứu bình thường, được sử dụng để so sánh nhằm xác định cách giải thích cuối cùng của kết quả nghiên cứu.

Phần kết luận

Một số quy trình áp dụng cho kết xuất tĩnh cũng có thể được áp dụng cho kết xuất động. Sự giống nhau là do thực tế là các hình ảnh động là một chuỗi các hình ảnh tĩnh liên tiếp. Tuy nhiên, số lượng thủ tục động không có tương đương tĩnh. Một số thao tác đối với hình ảnh tĩnh và động không có kết quả định lượng. Nhiều thủ tục nhằm mục đích cải thiện hình ảnh của hình ảnh. Tuy nhiên, việc thiếu các kết quả định lượng không làm cho thủ tục trở nên kém quan trọng. Điều này cho thấy rằng một bức tranh có giá trị bằng một ngàn lời nói. Ngoài ra, việc cải thiện chất lượng cao, với sự hỗ trợ của máy tính đối với các hình ảnh chẩn đoán, thông qua việc diễn giải chính xác, có thể đi một chặng đường dài hướng tới việc nâng cao chất lượng cuộc sống của con người.

Danh sách tài liệu đã sử dụng

1. Bernier D, Christian P, Langan J. Y học hạt nhân: Công nghệ và Kỹ thuật. Ấn bản thứ 4. NS. Louis, Missouri: Mosby; Năm 1997: 69.
2. Nguyên tắc và thực hành của Y học hạt nhân ở P, Sodee D. Early P, Sodee. NS. Louis, Missouri: Mosby; 1995: 231.
3. Mettler F, Guiberteau M. Những điều cần thiết về hình ảnh y học hạt nhân, xuất bản lần thứ 3. Philadelphia, Penn: W.B. Saunders; Năm 1991: 49.
4. Powsner R, Powsner E. Cơ bản của Vật lý Y học Hạt nhân. Malden, Mass .: Khoa học Blackwell; 1998: 118-120.
5. Faber T, Folks R. Các phương pháp xử lý máy tính cho ảnh y học hạt nhân. J Nucl Med Technol. Năm 1994, 22: 145-62.

Một bộ lọc mới đã xuất hiện trong gia đình Photoshop trong phiên bản mới của Photoshop CC 2014 Làm mờ đường viền(Path Blur) là một công cụ tuyệt vời để thêm hiệu ứng chuyển động và cải thiện đồng bộ hóa chuyển động trong hình ảnh. Ảnh có chuyển động, có thể là quả bóng ném, xe đua hoặc ngựa phi, thành công nhất trong việc tạo ra sự đồng bộ của chuyển động và thêm chủ thể hoặc hướng chuyển động, nếu không thì ảnh vẫn tĩnh.

Trong hướng dẫn này, nhiếp ảnh gia Tigz Rice sẽ chỉ cho bạn cách bạn có thể nâng cao khả năng chụp ảnh vũ công của mình bằng cách tạo hiệu ứng đồng bộ chuyển động trong Photoshop.

Tigz cũng sẽ tiết lộ bí mật làm việc với bộ lọc mới. Làm mờ đường viền(Bộ lọc Path Blur) trong phiên bản mới của Photoshop CC 2014.

Trận chung kếtkết quả

Bước 1

Mở hình ảnh đã chọn trong Photoshop CC 2014 và sau đó chuyển đổi hình ảnh này thành Đối tượng thông minh(Smart Object), nhấp chuột phải vào lớp có hình ảnh gốc và trong cửa sổ xuất hiện, chọn tùy chọn ĐổivThông minh-một đối tượng(Chuyển đổi sang đối tượng thông minh).

Lời nhắc: Làm việc với Smart Object cho phép bạn tự do thực hiện các thay đổi tại bất kỳ thời điểm nào trong quy trình làm việc của mình, thay vì dựa vào bảng Lịch sử.

Bước 2

Tiếp theo, chúng ta hãy đi Bộ lọc - Thư viện làm mờ - Làm mờ đường viền(Filter> Blur Gallery> Path Blur), sau đó cửa sổ cài đặt công cụ Blur sẽ xuất hiện. Photoshop sẽ tự động thêm đường viền màu xanh lam vào hình ảnh của bạn để kiểm soát hướng mờ.

Ghi chú của người dịch: Thư viện làm mờ(Blur Gallery) là cửa sổ cài đặt công cụ Mơ hồ(Công cụ làm mờ), một trong những cài đặt cho công cụ này là Làm mờ đường viền(Path Blur), tham số này được dành cho bài học này.

Nhấp + kéo vào cuối đường dẫn để kiểm soát hướng làm mờ bạn đang áp dụng. Bạn cũng có thể thêm một điểm giữa vào đường dẫn, điểm này bạn có thể di chuyển để tạo độ cong cho đường đi của mình.

Lời nhắc:để thêm các điểm bổ sung để làm cong đường đi của bạn, hãy nhấp vào bất kỳ đâu dọc theo đường màu xanh lam.

Bước 3

Nhấp vào bất kỳ phần nào của hình ảnh + kéo chuột để tạo thêm các đường viền mờ trên hình ảnh của bạn. Trong hình ảnh ban đầu, tôi đã tạo một đường chuyển động cho mỗi chân và cánh tay, cộng với một đường bổ sung cho đầu và một đường cuối cùng cho vải trong suốt.

Gợi ý: Bạn có thể kiểm soát cường độ của từng đường mờ bằng cách di chuột qua cuối đường và sử dụng các thanh trượt tròn nhỏ xuất hiện.

Ghi chú của người dịch: kiểm soát cường độ của từng đường viền có nghĩa là bạn có thể thay đổi cường độ mờ của từng yếu tố riêng lẻ của hình ảnh.

Bước 4

Trong cửa sổ cài đặt công cụ Mơ hồ(Công cụ làm mờ), trong cài đặt tham số Làm mờ đường viền(Làm mờ đường dẫn) ở phía bên phải của tài liệu, nhấp vào trình đơn thả xuống và chọn tùy chọn “Đèn flash đồng bộ phía sau” từ danh sách xuất hiện, tùy chọn này mô phỏng cài đặt máy ảnh và tạo một đèn flash cố định ở cuối từng điểm mờ.

Đặt thông số Tốc độ, vận tốc(Tốc độ) và Chuyển tiếp mượt mà(Độ côn) cho đến khi bạn đạt được hiệu quả mong muốn. Khi bạn hài lòng với đường viền mờ, hãy nhấp vào OK.

Bước 5

Quay trở lại cửa sổ chính của Photoshop, bây giờ bạn có thể ẩn các đường viền mờ của mình bằng cách nhấp vào mặt nạ Bộ lọc thông minh và nhấn (Ctrl + I) để chuyển mặt nạ thành màu đen, màu này sẽ ẩn hiệu ứng mờ trên hình ảnh của bạn. Tiếp theo, chọn công cụ Chải(Công cụ Brush (B)), đặt một bàn chải mềm, màu bàn chải thành màu trắng, và với bàn chải này, nhẹ nhàng tô lên các vùng của hình ảnh mà bạn muốn thêm nhiều chuyển động.

Chuyển sang lý thuyết

Có 2 cách để cân bằng một hình ảnh: tĩnh và động.

Tĩnh hoặc tĩnh bố cục thể hiện sự bất động, ổn định, bình lặng.

Động hay động nó thể hiện chuyển động, năng lượng, cảm giác chuyển động, bay, quay.

Làm thế nào để vật đứng yên chuyển động?

Một trong những quy tắc để xây dựng bố cục là quy tắc. Trong một hình ảnh như vậy, bạn có thể phân biệt 5 cực thu hút sự chú ý: trung tâm và 4 góc. Hình ảnh được xây dựng trong các trường hợp lớn sẽ được cân bằng, nhưng tĩnh. Còn gì tuyệt bằng nếu mục tiêu là truyền tải sự điềm tĩnh, thanh thản, ổn định.

Nhưng, nếu mục tiêu là truyền tải chuyển động hoặc khả năng chuyển động, hoặc một gợi ý về chuyển động và năng lượng?

Đầu tiên, chúng ta hãy nghĩ về những yếu tố nào của hình ảnh có trọng lượng hơn (những yếu tố bắt mắt hơn) so với những yếu tố khác.

Đối tượng lớn> nhỏ

Sáng> Tối

Sơn màu nóng> Sơn màu lạnh

Đối tượng thể tích (3D)> Đối tượng phẳng (2D)

Độ tương phản cao> độ tương phản thấp

Isolated> Cohesive

Hình dạng đúng> Hình dạng bất thường

Sắc nét, rõ nét> mờ, mất nét

Hiểu rõ hơn là cần thiết, vì vậy, ví dụ, biết rằng các yếu tố ánh sáng thu hút mắt hơn các yếu tố tối, các chi tiết nền phụ không được sáng hơn chủ thể chính của ảnh.

Cũng giống như các phần tử khác nhau có trọng lượng khác nhau, 5 cực thu hút sự chú ý theo những cách khác nhau. Các góc dưới cùng chắc chắn. Sức mạnh của nhận thức thị giác tăng từ trái sang phải, tại sao lại như vậy? Chúng ta quen đọc từ trên xuống và từ trái qua phải nên góc dưới bên phải sẽ có trọng lượng hơn, vì ở vị trí này chúng ta đã quen với việc kết thúc =) Còn phía trên bên trái tương ứng sẽ có lực ít nhất =)

Vì vậy, điều gì sẽ xảy ra nếu bạn sửa đổi một chút quy tắc một phần ba và hơi dịch chuyển từ các dòng ban đầu của các dòng như trong sơ đồ?

theo quy tắc một phần ba, chúng ta thấy bốn điểm giao nhau, nhưng để tạo ra sự năng động, 2 trong số đó được chuyển sang góc dưới bên phải.

Vật có trọng lượng càng lớn và vị trí càng cao thì năng lượng thị giác của ảnh càng lớn.

ví dụ: thành phần đường chéo động

Một quy tắc khác giúp cân bằng các yếu tố hình ảnh là quy tắc kim tự tháp. Phần đáy nặng và chắc chắn. Thành phần được xây dựng theo cách này sẽ là tĩnh. Nhưng bạn có thể lật ngược kim tự tháp này và khi đó phần trên sẽ nặng, nhưng hình ảnh vẫn sẽ cân bằng, tuy nhiên, đã động +)

Sự hiện diện của các đường chéo mang lại sự năng động cho hình ảnh, trong khi các đường ngang vẫn còn.

Cách duy nhất để phân biệt là nhìn và vẽ =)

vì vậy một số hình ảnh khác.