Matlab toolbox image processing: Image Processing Toolbox Documentation

Возможности применения программного обеспечения «MATLAB» для судебно-экспертного исследования видеоизображений

Аскерова Лейла Фатуллаевна
ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»
студент кафедры «Юриспруденция, интеллектуальная собственность и судебная экспертиза»

Аннотация
Работа посвящена исследованию возможностей по автоматизации операций программного обеспечения «MATLAB» при производстве судебной видеотехнической экспертизы. В работе описываются возможности «Computer Vision System Toolbox» и «Image Processing Toolbox» – специальных наборов инструментов среды «MATLAB», предназначенных для решения задач обработки и анализа статических и динамических изображений.

Ключевые слова: MATLAB, анализ изображений, видеотехническая экспертиза, исследование видеозаписей

Библиографическая ссылка на статью:
Аскерова Л. Ф. Возможности применения программного обеспечения «MATLAB» для судебно-экспертного исследования видеоизображений // Современные научные исследования и инновации. 2018. № 1 [Электронный ресурс]. URL: https://web.snauka.ru/issues/2018/01/85460 (дата обращения: 24.12.2022).

Как правило, в ходе судебной видеотехнической экспертизы анализ видеоизображений осуществляется при помощи специализированного программного обеспечения – в частности, графических редакторов. Однако зачастую графические редакторы обладают ограниченным количеством функций и не могут быть настроены для анализа конкретного видеоизображения в зависимости от его характеристик. В свою очередь, среда «MATLAB» отличается точностью настроек параметров обработки и может быть использована для целей судебно-экспертного исследования.

При производстве видеотехнической экспертизы могут исследоваться как динамическое изображение (сама видеограмма), так и статическое (отдельный кадр видеограммы). На сегодняшний день изображения обрабатываются и анализируются различными программными средствами: такими, например, как «Amped five», «Adobe Photoshop» и другие.

В качестве изучаемого программного комплекса, применяемого для исследования видеоизображений, «MATLAB» был выбран не случайно. Данный пакет прикладных программ обладает широким спектром возможностей и не уступает другим программным продуктам, используемым экспертами при анализе видеоизображений. «MATLAB» создан для решения задач технических вычислений и использует одноимённый язык программирования.

Являясь высокоуровневым математическим языком программирования, «MATLAB» с легкостью может быть адаптирован под нужды эксперта – его главной особенностью являются широкие возможности по работе с матрицами, в виде которых может быть представлен графический файл. В расширениях «MATLAB» имеются встроенные алгоритмы для обработки сигналов и связи, а также обработки изображений и видеоданных.

Помимо содержащего вычислительные алгоритмы общего назначения ядра, пакет «MATLAB» содержит специальные наборы инструментов (англ. toolbox), расширяющие его функциональность. Каждый набор инструментов представляет собой библиотеку специализированных подпрограмм, предназначенных для решения определённого класса задач.

 При этом все наборы инструментов поделены на категории по сферам применения: например, наборы для графического моделирования или для разработки приложений, для финансовых вычислений или обработки сигналов и связи.

Для обработки видео и изображений существует четыре набора инструментов:

1. «Computer Vision System Toolbox» – алгоритмы и инструменты для разработки и моделирования систем компьютерного зрения и обработки видео.
2. «Image Acquisition Toolbox» – пакет расширения для захвата изображений и видео с внешних устройств и передачи напрямую в «MATLAB».
3. «Image Processing Toolbox» – полный набор типовых эталонных алгоритмов для обработки и анализа изображений, в том числе функций фильтрации, частотного анализа, улучшения изображений, морфологического анализа и распознавания.
4. «Mapping Toolbox» – набор инструментов для построения карт, обработки и визуализации картографических данных.

Следует отметить, что из вышеперечисленных наборов инструментов для решения задач видеотехнической экспертизы могут быть применены «Computer Vision System Toolbox» и «Image Processing Toolbox». Именно эти два пакета расширений содержат необходимые алгоритмы и инструменты, с помощью которых эксперт может обрабатывать и анализировать как статические, так и динамические изображения.

«Computer Vision System Toolbox» включает алгоритмы и инструменты для моделирования и разработки систем компьютерного зрения и обработки видеоизображений. К возможностям данного пакета можно отнести выявление деталей, детектирование движения, обнаружение и отслеживание объектов, стереозрение, обработку и анализ видео.

Само по себе компьютерное (или техническое) зрение представляет собой теорию и технологию создания машин, к возможностям которых относятся обнаружение, отслеживание и классификация различных объектов. Как научную систему, компьютерное зрение можно отнести к теории и технологии создания искусственных систем, получающих информацию из изображений. В свою очередь, стереозрение является одним из направлений компьютерного зрения – оно позволяет получить представление о глубине изображения и расстоянии до объектов, составив трехмерную картину окружающего мира. Компьютерное зрение основывается на четком представлении о камерах и физическом процессе формирования изображения, получении простых выводов на основе изучения набора отдельных пикселей, умении суммировать информацию, полученную из множества изображений, упорядочении группы пикселей с целью их разделения или получения информации о форме, распознавании объектов с помощью геометрической информации или вероятностных методов [1, с. 24].

Как было сказано выше, функции данного пакета расширений «MATLAB» весьма многообразны. Во-первых, «Computer Vision System Toolbox» предоставляет пользователю возможности по обнаружению и выделению деталей изображения. При этом под деталью (или особенностью) понимается некая «интересная» область изображения, например, угол или линия. После выделения деталей становится возможным получить набор векторов признаков, сравнить их и визуализировать результаты. Применяя методы обнаружения, выделения и сравнения особенностей, можно решать различные задачи компьютерного зрения – задачи регистрации изображений, стереозрения и слежения за объектами.

Задачи регистрации изображений и стереозрения решаются путем применения алгоритмов автоматической оценки геометрических различий между фотографиями или кадрами видео. Примером может служить стабилизация видеоизображения, при которой полностью или частично компенсируется движение одного из объектов в кадре и вследствие большей четкости сюжетно важных деталей улучшается качество изображения. Применяя алгоритмы определения деталей, можно получить и извлечь характерные особенности для каждого из сравниваемых кадров. Далее определяются и отображаются возможные соответствия между ними – результатом этого процесса становится множество точек, представляющих интерес, включая некоторое количество погрешностей, которые затем можно устранить. Завершением данного процесса является геометрическое преобразование для выравнивания изображения.

Во-вторых, «Computer Vision System Toolbox» может быть использован для обнаружения объектов, оценки их движения и отслеживание перемещений. Обнаружение объекта представляет собой его идентификацию на изображении; оно может быть реализовано при помощи различных методов – методов поиска по шаблонам, анализа блоком или при помощи алгоритма Виолы-Джонса.

При поиске по шаблонам применяются маленькие изображения или шаблон для поиска участков соответствия на большом изображении. Для анализа блоков характерна сегментация и определение свойств блока для идентификации представляющих интерес объектов. Метод Виолы-Джонса предназначен для идентификации интересующих объектов; с его помощью можно распознавать различные классы изображений, однако основной задачей при его создании было обнаружение лиц. Примечательно, что данный алгоритм характеризуется высокой точностью распознавания лиц и низким количеством ложных срабатываний.

Оценка движения объекта – это процесс определения перемещения блоков между соседними кадрами. При этом создаются векторы движения, относящиеся ко всему изображению, блокам, произвольным областям или конкретным пикселям. Для отслеживания перемещений объекта применяют специальные алгоритмы, с помощью которых можно отследить траекторию движения как отдельных, так и множественных объектов.

В-третьих, «Computer Vision System Toolbox» включает различные инструменты по обработке видео. Данный пакет работает с большинством распространенных форматов файлов мультимедиа (в том числе AVI, MPEG и WMV), предоставляя широкие возможности просмотра видеозаписи. Например, одновременно можно просматривать исходное видеоизображение и изображение с выделенными на нем участками слежения.  Можно обрабатывать видеоизображения при помощи таких алгоритмов, как деинтерлейсинг (процесс создания одного кадра из двух полукадров чересстрочного формата) и передискретизация (изменение объема данных изображения при изменении его размеров в пикселях или разрешения). Кроме этого, результаты обработки видео можно отображать с наложениями текста или графики – это позволит облегчить отладку работы системы и улучшить визуальное восприятие полученной информации. Например, при обнаружении и выделении деталей изображения можно пометить их специальными маркерами, а после отслеживания перемещений объекта – графически отобразить траекторию его движения.

«Image Processing Toolbox» представляет собой один из пакетов расширений «MATLAB», содержащий полный набор типовых эталонных алгоритмов для обработки и анализа изображений. К ним относятся такие функции, как фильтрация, частотный анализ, улучшение изображений, морфологический анализ и распознавание. Данное расширение «MATLAB» предоставляет пользователю широкие возможности для обработки и анализа графических изображений, так как обладает чрезвычайно гибким интерфейсом. Кроме этого, такая особенность «MATLAB», как матрично-векторное описание, делает пакет крайне удачно приспособленным для решения практических задач по представлению и исследованию графики.

«Image Processing Toolbox» может работать с изображениями, полученными с различных устройств – от микроскопов и телескопов до цифровых камер и спутниковых и авиационных бортовых датчиков. Эксперт может визуализировать, анализировать и обрабатывать данные изображения в виде различных типов данных, включая числа с плавающей точкой с двойной и одинарной точностью, 8-, 16-, и 32-битные целые.

«Image Processing Toolbox» даёт возможность максимально точно настраивать отображение графического файла. Можно представить несколько изображений в одном окне, добавить комментарии, а также построить гистограммы, профили, контурные графики. Кроме этого, в «Image Processing Toolbox» имеется инструментарий по отображению видео и серий кадров для покадрового просмотра видео.

В дополнение к функциям отображения, «Image Processing Toolbox» имеет интерактивный модуль для анализа изображений. С его помощью можно получить информацию об изображении, применить инструменты увеличения и смещения по изображению, а также подробно рассмотреть определённую область пикселей. Эксперт может интерактивно выбирать и изменять область интереса, при этом форма данной области может быть любой – как точки, линии и геометрические фигуры, так и объекты произвольной формы.

Также имеется возможность интерактивно обрезать изображение, настраивать его контрастность, измерять расстояния. Этот модуль доступен в составе Image Tool или в виде отдельных функций, которые могут быть использованы для создания пользовательских интерфейсов.

С помощью программных средств эксперт может применять следующие методы по улучшению качества видеоизображений: усиление резкости, изменение перспективы, увеличение размеров исследуемого изображения, кадрирование, удаление шумов, коррекцию искажений и преобразование всенаправленных камер в панорамы.

Из результатов анализа источников следует, что при судебно-экспертном исследовании изображений среда «MATLAB» широко не применяется. Возможно, это связано с тем, что, в отличие от специализированных программ для работы с графикой (например, «Adobe Photoshop»), для применения данного программного продукта необходимы минимальные знания языка «MATLAB». Однако наличие у эксперта подобных знаний предоставляет гораздо больше возможностей для производства экспертизы. Например, при использовании обычных графических редакторов эксперт может использовать лишь тот функционал, который был изначально заложен разработчиком; при применении же средств «MATLAB» возможности эксперта практически безграничны, поскольку он может адаптировать функционал данного продукта под частные экспертные задачи. Кроме этого, написание скриптов для решения типовых экспертных задач и дальнейшее их использование может стать существенной возможностью частичной автоматизации экспертной деятельности.

Библиографический список

1. Форсайт Д. А., Понс Ж. Компьютерное зрение: современный подход. : Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. 928 с.
2. Bouridane A. Imaging for forensics and security. New York: Springer Science+Business Media, 2009.
3. Блохин А.С., Зотов А.М., Каганов А.Ш., Назин Л.Ф. Концептуальные основы криминалистической экспертизы видеозаписей (теория, практика, методология исследования): монография. / Под общ. ред.  А.Ш. Каганова. М.: Юрлитинформ, 2011. 200 c.
4. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
5. Нехорошев А.Б., Шухнин М.Н., Юрин И.Ю., Яковлев А.Н. Практические основы компьютерно-технической экспертизы: учебно-методическое пособие. Саратов: Научная книга, 2007. 266 с.

---

Количество просмотров публикации: Please wait

Все статьи автора «Аскерова Лейла Фатуллаевна»

Начало работы с Image Processing Toolbox

Выполнение обработки, визуализации и анализа изображений

Image Processing Toolbox™ предоставляет исчерпывающий набор эталонных стандартных алгоритмов и рабочих процессов приложения для обработки изображений, анализа, визуализации и разработки алгоритмов. Вы можете выполнять сегментацию изображения, улучшение изображения, шумоподавление, геометрические преобразования, и регистрация изображений с использованием глубокого обучения и традиционных методов обработки изображений. toolbox поддерживает обработку 2D, 3D и произвольно больших изображений.

Приложения Image Processing Toolbox позволяют автоматизировать стандартные рабочие процессы обработки изображений. Вы можете интерактивно сегментировать данные изображений, сравнивать методы регистрации изображений и выполнять пакетную обработку больших наборов данных. Функции и приложения визуализации позволяют просматривать изображения, трехмерные объемы и видео; регулировать контраст; создавать гистограммы; и управлять областями интереса (ROI).

Вы можете ускорить свои алгоритмы, запустив их на многоядерных процессорах и графических процессорах. Многие функции панели инструментов поддерживают генерацию кода C/C++ для прототипирования настольных компьютеров и встроенного машинного зрения развертывание системы.

• Благодарности

Учебные пособия

• Базовый импорт, обработка и экспорт изображений

  В этом примере показано, как считывать изображение в рабочую область, настраивать контраст изображения, а затем записать настроенное изображение в файл.

• Обнаружение и измерение круглых объектов на изображении

  В этом примере показано, как автоматически обнаруживать круглые объекты на изображении и визуализируйте обнаруженные круги.

• Исправление неравномерного освещения и анализ объектов переднего плана

  В этом примере показано, как выполнить предварительную обработку изображения, такую ​​как морфологическая открытие и регулировка контраста. Затем создайте бинарное изображение и вычислите статистика объектов переднего плана изображения.

• Поиск растительности на мультиспектральном изображении

  В этом примере показано, как использовать арифметику массива для обработки изображения с тремя плоскости и графические данные изображения.

Об обработке изображений

• Изображения в MATLAB

  Многие изображения представлены двумерными массивами, где каждый элемент хранит информация о пикселе изображения. Некоторые массивы изображений имеют больше измерений для представления цветовой информации или последовательности изображений.

• Типы изображений в панели инструментов

  Типы изображений определяют, как MATLAB ^® интерпретирует элементы матрицы данных как значения интенсивности пикселей. Toolbox поддерживает множество типов изображений, включая бинарные, в оттенках серого, в истинном цвете, мультиспектральные и меточные изображения.

• Системы координат изображения

  Узнайте, как местоположения изображения выражаются с помощью дискретных индексов пикселей и непрерывные пространственные координаты.

Интерактивное обучение

Процессор обработки изображений Onramp
Этот бесплатный интерактивный учебник содержит практическое введение для обработки изображений в MATLAB менее чем за два часа.

Видео

Начало работы с обработкой изображений
Пройдитесь по типичному рабочему процессу Image Processing Toolbox, включая сегментацию изображения, область анализ и пакетная обработка с использованием сегментатора изображений , Цветовой порог и Пакет изображений Процессор приложений.

Вы щелкнули ссылку, соответствующую этой команде MATLAB:

Запустите команду, введя ее в командном окне MATLAB. Веб-браузеры не поддерживают команды MATLAB.

Обработка изображений и компьютерное зрение — решения MATLAB и Simulink

Используйте MATLAB ^® и Simulink ^® , чтобы получить представление о ваших изображениях и видеоданных, разработать алгоритмы и изучить компромиссы реализации.

• Решения для машинного зрения с исчерпывающим набором эталонных стандартных алгоритмов для обработки изображений, компьютерного зрения и глубокого обучения.
• Сотрудничайте с командами, используя OpenCV, Python и C/C++, используя совместимые API и инструменты интеграции.
• Используйте приложения для рабочих процессов, чтобы автоматизировать общие задачи и ускорить исследование алгоритмов.
• Ускоряйте алгоритмы на графических процессорах NVIDIA, в облаке и в центрах обработки данных без специальных знаний в области программирования или ИТ.
• Разверните алгоритмы на встроенных устройствах, включая графические процессоры NVIDIA, процессоры Intel и FPGA, а также встроенные процессоры на базе ARM.
  

Обработка изображений и компьютерное зрение с помощью MATLAB.

19:01 Продолжительность видео 19:01.

Обработка изображений и компьютерное зрение с помощью MATLAB

Использование MATLAB для обработки изображений и компьютерного зрения

Обработка изображений стала проще.

19:16 Продолжительность видео 19:16.

Обработка изображений стала проще

Компьютерное зрение стало проще.

35:56 Продолжительность видео 35:56.

Computer Vision Made Easy

Приложения для работы с изображениями и визуализация

Используйте приложения MATLAB для интерактивного изучения данных и автоматического создания кода MATLAB. Это означает, что вам не нужно писать код с нуля. Изучите следующие рекомендуемые приложения:  

• Калибровка камеры

  Оценка внутренних и внешних характеристик камеры и параметров искажения объектива.

• Маркировка изображений и видео

  Отмечайте основные факты в коллекции изображений и просматривайте видео и последовательности изображений.

• Сегментация изображения

  Сегментация изображения с использованием активных контуров и алгоритмов вырезания графа, таких как захват и ленивая привязка.

Узнать больше

• Посмотреть все приложения для обработки изображений
• Посмотреть все приложения компьютерного зрения

Просмотреть галерею (3 изображения)

Приложения для визуализации

Находить и извлекать важную информацию из изображений и видео.

• Объемная визуализация
  Просмотр трехмерных объемных данных в виде объемов или плоских срезов с помощью приложения Volume Viewer
• Средство просмотра видео
  Выберите фильм или последовательность изображений, которые вы хотите воспроизвести, перейдите к определенному кадру в последовательности или измените частоту кадров дисплея.
• Браузер DICOM
  Исследуйте коллекцию файлов DICOM, выберите и импортируйте их в MATLAB.

Подробнее

• Приложение Volume Visualization (2:19)

Приложения для обработки изображений и компьютерного зрения

Выполнение широкого спектра задач обработки изображений и компьютерного зрения непосредственно из MATLAB. К ним относятся:

• Рабочие процессы обработки 3D-изображений
• Что такое обнаружение объектов? (3:20)
• Сегментация и регистрация изображений
• Обработка облака точек
• Стереовидение

Узнать больше

• Узнайте обо всех приложениях для обработки изображений и компьютерного зрения, а также о том, как начать работу
• Создание транспортных средств и роботов См.: Начало работы с восприятием для учащихся

Интеграция с открытым исходным кодом

Прямая интеграция с открытым исходным кодом. Вы можете повторно использовать устаревший код, написанный на другом языке программирования, создавать адаптивные веб-сайты на базе MATLAB или программировать аппаратное обеспечение, используя безошибочный встроенный код C, сгенерированный непосредственно из MATLAB.

Подробнее

• Поддержка OpenCV
• Поддержка TensorFlow и ONNX (для глубокого обучения)
• Поддержка Python
• Использование MATLAB с другими языками программирования

Прямой доступ к камере и импорт изображений и видео

Подключение к камерам с помощью пакетов аппаратной поддержки. Вы можете получать живые изображения и видео с устройств захвата кадров, камер GigE Vision ^® , камер DCAM и т. д.

MATLAB поддерживает стандартные форматы данных и изображений, и вы можете получить доступ к своим данным с помощью встроенных функций и приложений. Импортируйте и управляйте большими наборами данных, которые не помещаются в память с помощью Хранилище данных изображения .

Производительность

Распараллеливание рабочих процессов с использованием многоядерных ЦП или NVIDIA GPUS без перепрограммирования алгоритмов.

Запустите MATLAB в облаке или в браузере. А с помощью Parallel Computing Toolbox™ вы можете решать вычислительные задачи и задачи, требующие больших объемов данных, используя многоядерные процессоры, графические процессоры и компьютерные кластеры.

Подробнее

• Вычисления на GPU

Развертывание

С MATLAB вы можете работать с кодом C/C++ и HDL. Запускайте алгоритмы обработки изображений на оборудовании ПК, FPGA и ASIC и разрабатывайте системы обработки изображений.

GPU Coder™ генерирует оптимизированный код CUDA ^® из кода MATLAB для глубокого обучения, встроенного машинного зрения и автономных систем. Вы можете использовать сгенерированную CUDA в MATLAB для ускорения ресурсоемких частей кода MATLAB.

Узнать больше

• Встроенное зрение

Связанные приложения и темы 

Медицинская визуализация

Обработка видео

Обработка 3D-изображений

Встроенное зрение

• Визуальный осмотр
• Гиперспектральная визуализация
• Компьютерное зрение

Обработка изображений и компьютерное зрение — Ресурсы.

Начните работу с обработкой изображений и компьютерным зрением.

Выберите сеть Сайт

Выберите веб-сайт, чтобы получить переведенный контент, где он доступен, и посмотреть местные события и предложения.