2. Перетворення зображень.

Візуальну якість отриманого зображення змінюють для поліпшення зовнішнього вигляду зображень (щоб вони краще сприймалися людським оком, а також, щоб при кількісному аналізі зображень виділення об'єктів або фаз надалі могло б бути проведене найкращим чином. Проте, при будь-якому перетворенні зображення частина первинної інформації втрачається. Тому необхідно, щоб зображення максимально високої якості захоплювалися на етапі введення.

Для перетворення зображень використовуються різні методи фільтрації, які можна умовно розділити на такі групи:

1. Зміна яскравості і контрастності зображень. При використанні цих методів перетворення міняються характеристики яскравості зображення, що відбивається на гістограмі яскравості по зображенню.

2. Фільтри вирівнювання, що забезпечують вирівнювання зображень з погляду яскравості і кольору, що необхідне в тих випадках, коли є дефекти, наприклад, освітлювальної системи, що виражаються в тому, що фон зображень стає нерівномірним.

3. Фільтри згладжування, що забезпечують очищення зображень від шумів.

4. Фільтри деталізації, що забезпечують перетворення при межі (фазі), що може виражатися (залежно від застосованого фільтру) в посиленні різкості, виділенні меж об'єктів (фаз), деталізації об'єктів і т.д.

3. Виділення об'єктів або фаз на зображенні.

Для того, щоб отримувати кількісну інформацію по об'єкти зображення за допомогою аналізатора, необхідною умовою є їх виділення щодо фону або сторонніх елементів. Виділення, розпізнавання об'єктів зображення є важливим етапом обробки зображення.

Стандартні методи виділення об'єктів включають:

1. Виділення за яскравістю.

2. Виділення за кольором.

3. Виділення за ознаками текстур.

4. Ручне виділення.

Найбільш простим методом виділення об'єктів, що часто використовується, є виділення за яскравістю. При використанні цього методу виділення об'єктів або фаз проводиться вибором всіх точок зображення, що потрапляють в певний інтервал яскравості. Такий відбір здійснюється за гістограмою яскравості для даного зображення. Оцифрованим зображенням є набір точок, яскравість яких (для 8-ми бітових зображень) лежить в інтервалі від 0 (абсолютно чорний колір) до 255 (абсолютно білий). Гістограма яскравості зображення показує процентний зміст точок певної яскравості. Виділення об'єктів за яскравістю зазвичай проводиться методом встановлення граничних значень яскравості, і всі точки зображення, що знаходяться в межах даних значень, будуть виділені на зображенні як маски об'єктів, які потім вимірюватимуться.

Виділення об'єктів за кольором проводиться з використанням колірних моделей, воно за характером є складнішим, ніж просте виділення за яскравістю, але дозволяє добитися кращих результатів в тих випадках, коли об'єкти з однаковими характеристиками яскравості відрізняються за кольором. У сучасних аналізаторах зображень виділення об'єктів зображення за кольором реалізується з використанням методу навчання, коли користувач системи вказує ділянки зображення, які необхідно виділяти. Навчена таким чином система на наступному зображенні автоматично виділятиме об'єкти, відповідні за кольором вказаним ділянкам.

Виділення за особливостями текстур найближче до механізмів дискримінації об'єктів, які використовує людський мозок при їх розпізнаванні. Цей принцип полягає в пізнанні об'єкту або фази не за яскравістю або колірними характеристиками, а за зовнішніми ознаками або особливостями текстур. Це відноситься до таких ситуацій, коли необхідно виділити шар (ділянку) з орієнтованою структурою усередині однорідної структури, яка не відрізняється від шару ні за яскравістю, ні за кольором, але відрізняється виключно на вигляд. Цей спосіб виділення найбільш складний для реалізації, і не всі існуючі аналізатори зображень здатні вирішувати задачу виділення за ознаками текстур.

Ручне виділення об'єктів або фаз використовується в тих випадках, коли їх не вдається виділити жодним з наведених вище способів. При ручному виділенні користувач системи указує їй, що вважати об'єктом, а що - ні.