CC BY
17
УДК 614.8
Н.В. Глухова, Л.А. Песоцкая
НОВЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ТЕХНОГЕННО ЗАГРЯЗНЕННЫХ ОБЪЕКТОВ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ И СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА
Рассмотрены существующие проблемы, которые возникают при выделении информативных признаков изображений газоразрядного излучения. Формируемые изображения являются экспериментально зарегистрированными картинами излучения жидкофаз-ных и биологических объектов в импульсном электромагнитном поле высокой напряженности. Разработаны новые методы, состоящие в изучении эффективных процедур формирования признаков кирлиан-изображений, позволяющих выделить специфические геометрические и фотометрические параметры картин свечения объектов. Задача оценки состояния изучаемого объекта сводится к формированию специфических признаков изображений, количественные значения которых связаны с интересующими исследователя свойствами и характеристиками образца. Предложены способы параметризации изображений, которые базируются на расчете интегральных и локальных количественных признаков изображений. В качестве информативных параметров используются не только геометрические, но яркостные характеристики картин свечения. Для извлечения измерительной информации о состоянии техно-генно загрязненных жидкофазных объектов использованы такие интегральные характеристики как площадь засветки, фрактальная размерность. Локальные признаки изображений газоразрядного излучения жидкофазных объектов формируются на базе посектор-ного анализа.
Ключевые слова: кирлиан-фотография, цифровая обработка изображений, гистограмма яркости.
Введение
В настоящее время при экспериментальном изучении свойств объектов живой и неживой природы используются новые измерительные технологии, предусматривающие регистрацию и анализ изображений. Методы измерений, которые базируются на получении не только отдельных значений количественных параметров, а позволяют визуализировать те
ISSN 0236-1493. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2016. № 11. С. 63-69. © 2016. Н.В. Глухова, Л.А. Песоцкая.
или иные проявления физико-химических свойств объектов, характеризуются значительно большей информативностью. Соответственно, такие методы имеют перспективы развития и использования в различных отраслях науки и техники. С другой стороны, необходимость обработки изображений несколько усложняет реализацию измерительной процедуры в целом, требуя включения в алгоритм анализа измерительной информации соответствующих компонентов, предназначенных для извлечения специфических признаков изображений, которые рационально использовать при решении той или иной прикладной задачи исследований.
Цель статьи заключается в разработке новых методов исследования техногенно загрязненных объектов окружающей среды, состоящих в изучении эффективных процедур формирования признаков кирлиан-изображений, позволяющих выделить специфические геометрические и фотометрические параметры картин свечения объектов.
Результаты и обсуждение. В целом, современные методы обработки и анализа изображений достаточно разнообразны [1—2]. При решении конкретной прикладной задачи возникает проблема выделения специфических (паспортных) признаков изображений, которые могли бы служить отправными данными, например, для задач идентификации и классификации. С точки зрения математики, создание пространства признаков является сложной и плохо формализованной задачей. Причем такая тенденция характерна как в области обработки сигналов произвольной формы, так и в области обработки изображений. В случае обработки изображений решаемая задача еще больше усложняется в связи с увеличением размерности данных и необходимостью выполнения операций с большими массивами данных. В настоящее время методы обработки и анализа изображений достаточно многообразны и включают в себя инструменты от цифровой фильтрации до двумерного вейвлет-анали-за, однако выбор рационального подхода для выделения специфических признаков остается нетривиальной задачей [3].
Экспериментальный метод регистрации изображений газоразрядного излучения объектов основан на фиксации на фотоматериале (рентгеновской пленке) пространственного распределения структуры газоразрядного излучения, основанном на эффекте Кирлиан [4, 5]. При воздействии внешнего электромагнитного поля вокруг исследуемого образца физического объекта (например, капли жидкости) возникает газовый разряд.
Свечение также наблюдается в зоне контакта образца, помещенного непосредственно на фотоматериал. Результатом эксперимента является регистрация картины излучения на фотоматериале. Регистрация газоразрядного излучения может проводится также непосредственно в цифровой форме с использованием ПЗЗ-матриц современных видеокамер. Однако последний вариант ввода изображения имеет ряд недостатков, подробно изложенных в работах [6—7]. При аналоговой форме регистрации изображений на рентгеновской либо фотопленке полученные картины свечения также могут подвергаться компьютерному анализу после выполнения процедуры их аналого-цифрового преобразования при помощи сканирующих устройств. Полученное экспериментальным путем изображение содержит в себе большое количество геометрических и фотометрических параметров, которые в большей или меньшей мере находятся в функциональной взаимосвязи с физико-химическими характеристиками исследуемого объекта. Таким образом, задача оценки состояния изучаемого объекта сводится к формированию специфических признаков изображений, количественные значения которых связаны с интересующими исследователя свойствами и характеристиками образца.
В качестве таких признаков могут выступать как интегральные характеристики картины газоразрядного излучения, так и локальные признаки. Например, при оценке свойств воды, в частности с точки зрения ее техногенного загрязнения, рацио-
Рис. 1. Гистограммы яркости изображений газоразрядного излучения образцов воды: а) водопроводная, б) дистиллированная, в) природная, г) вода с установленными лечебными свойствами
Номерceinopj/jHaueHwe Отмсциине"pnoiiHl Ulwpniw коромл
*1 s
«= 10
КЗ to у
K4 i,
<5 g К
S6 „
" H И 10
К9в X10 и ill 58 "J J6
MtA.'ihi шир >;:p It
Mpi-Wm ¡UIHp "C J; IP
Hu-Hfd (шир so
Рис. 2. Пример интерфейса пользователя компьютерной секторной диагностики состояния организма человека
нально воспользоваться интегральной характеристикой фотометрических параметров изображения в виде построения гистограммы яркости (рис. 1).
Для дистиллированной воды без каких-либо примесей график кривой гистограммы распределения яркостей характеризуется наличием одного экстремума (максимума) или двух близко расположенных, которые соответствуют области фона на рентгеновской пленке. В том случае, если в воде присутствует много примесей, что, как правило, характерно для загрязненной компонентами техногенного происхождения воды, гистограмма приобретает многомодальный вид. Также для водопроводной воды мегаполиса с большим количеством предприятий металлургического комплекса, как правило, характерно более темное внутренне кольцо с ярко выраженной зернистой структурой, что характеризует недостаточную степень ее очистки от примесей. Также для извлечения измерительной информации о состоянии жидкофазных объектов могут быть использованы такие интегральные характеристики как площадь засветки, фрактальная размерность и др. В том случае, если изображения газоразрядного излучения применяются в области медицин-
ской диагностики, то в пространстве информативных признаков должны учитываться локальные зоны анализируемых изображений.
Теоретические и методические принципы метода регистрации и анализа изображений кирлиан-излучения в медицинской диагностике были заложены Питером Манделом в конце ХХ ст. Метод позволяет дать оценку состояния человеческого организма в целом. Повышение уровня детализации диагностики возможно за счет секторного анализа изображений излучения биологических объектов во внешнем импульсном электромагнитном поле. При этом рационально для каждого пальца выделить вектора геометрических и яркостных параметров излучения (рис. 2).
Расчет геометрических параметров излучения, таких как ширина короны и ее медиана (средний элемент упорядоченной выборки) в границах значений из двенадцати секторов, дает возможность оценки состояния отдельных органов или систем организма. Параметризация специфических яркостных характеристик в заданных секторах позволяет классифицировать изображения по типу свечения (нормальный, эндокринный, токсический, дегенеративный).
При анализе изображений газоразрядного излучения необходимо учитывать, что на распределение геометрических параметров короны излучения фаланг пальцев человека оказывают влияние особенности строения и функционирования его организма. Указанное обстоятельство делает невозможным формирование некоего эталонного типа свечения, либо универсальной для всех нормы геометрических и фотометрических параметров газоразрядного излучения. Поэтому в разработанном авторами методе анализа изображений предложено в качестве типовых значений для конкретного пациента использование медианы, как наилучшей оценки наиболее вероятного значения характеристик излучения.
Выводы
В настоящее время разработка способов экспериментальных исследований, связанных с получением и анализом изображений, является перспективным и быстро развивающимся направлением. Изображения содержат значительно более полную информацию об исследуемых объектах, чем используемые в традиционных методах измерений количественные значения ограниченного набора характеристик объекта. Поэтому на дан-
ный момент разработка способов выделения специфических признаков изображений является актуальной задачей. В статье представлены результаты исследований авторов, которые позволили разработать несколько эффективных подходов для решения проблемы параметризации кирлиан-изображений. Предложенные подходы позволяют решить измерительные задачи на этапе обработки экспериментальных данных. Отличительной особенностью разработанных способов параметризации от уже существующих является обеспечение возможности количественного анализа не только геометрических, но и яр-костных признаков изображений газоразрядного излучения, а также использовать их в процессе оценки техногенно загрязненных объектов и здоровья человека.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Stoitsis J., Golemati S, Nikita K. S. A Modular Software System to Assist Interpretation of Medical Images — Application to Vascular Ultrasound Images // IEEE Transactions On Instrumentation And Measurement. -December 2006. - Vol. 55. - No. 6. - P. 1944-1952.
2. Loizou C., Pattichis C. Despeckle Filtering for Ultrasound Imaging and Video. Volume I: Algorithms and Software. — Second Edition. — Synthesis Lectures on Algorithms and Software in Engineering 7:1. — 2015. — P. 1—180.
3. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005. — 1072 с.
4. Песоцкая Л. А., Лапицкий В. Н., Боцман Е. И., Геращенко С. В. Патент Украины на полезную модель «Способ оценки энергоинформационного состояния жидко фазного объекта и устройство для его применения. — № 22212; заявл. 17.04.06; опубл. 50.04.07, Бюл. № 5.
5. Песоцкая Л. А., Глухова Н. В., Лапицкий В. Н. Анализ изображений кирлиановского свечения капель воды // Научный вестник Национального горного университета. — 2013. — № 1. — С. 91—96.
6. Бондарев В. М. Моноимпульсная плазмография. Регистрация тонкомерных образований и аномальных энергетических проявлений / Тезисы докладов Второго Международного Конгресса «Слабые и сверхслабые поля и излучения в биологии и медицине». 3—7 июня 2000. СПб. — СПб., 2000. — С. 195—196.
7. Бондарев В. М. Кирлиан-фотография: цифровая и традиционная. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.vadimbo.narod.ru/ GDV.htm. EES
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ
Глухова Наталья Викторовна — кандидат технических наук, доцент, Национальный горный университет, Украина, Песоцкая Людмила Анатольевна — доктор медицинских наук, доцент, e-mail: pesotskaya23@mail.ru,
Днепропетровская медицинская академия МОЗ Украины.
UDC 614.8
Gornyy informatsionno-analiticheskiy byulleten'. 2016. No. 11, pp. 63-69. N.V. Glukhova, L.A. Pesotskaya NEW RESEARCH METHODS TECHNOGENIC ENVIRONMENTAL POLLUTION AND HUMAN HEALTH
This work considers the problem of deriving informative features from images of gas discharge radiation. The images for analysis are the experimental images emerging from irradiation of liquid phase and biological objects by an impulse high-intensity electro-magnetic field. This paper focuses on constructing effective techniques for deriving features of Kirlian images that determine specific geometric and photometric parameters of pictures of luminescence. The problem of assessing the state of objects under consideration reduces to analysis of specific features of Kirlian images. This paper proposes several approaches for parameterization of such images, which are based on computing certain integral and local quantitative characteristics of images. Both geometric features and brightness characteristics of pictures of luminescence are used as possible informative parameters. In the case of liquid phase objects, integral characteristics, such as the area of illumination and fractal dimension, are used to derive quantitative information about these objects. Local characteristics of the images of gas discharge for liquid phase objects are based on sector analysis of images.
Key words: Kirlian photography, digital image processing, brightness histograms.
AUTHORS
Glukhova N.V., Candidate of Technical Sciences, Assistant Professor, National Mining University, 49005, Dnepropetrovsk, Ukraine, Pesotskaya L.A., Doctor of Medical Sciences, Assistant Professor, e-mail: pesotskaya23@mail.ru,
State Establishment «Dnipropetrovsk Medical Academy», 49600, Dnepropetrovsk, Ukraine.
REFERENCES
1. Stoitsis J., Golemati S., Nikita K. S. A Modular Software System to Assist Interpretation of Medical Images — Application to Vascular Ultrasound Images. IEEE Transactions On Instrumentation And Measurement. December 2006. Vol. 55. No. 6. Pp. 1944—1952.
2. Loizou C., Pattichis C. Despeckle Filtering for Ultrasound Imaging and Video. Volume I: Algorithms and Software. Second Edition. Synthesis Lectures on Algorithms and Software in Engineering 7:1. 2015. Pp. 1—180.
3. Gonsales R., Vuds R. Tsifrovaya obrabotka izobrazheniy (Digital image processing), Moscow, Tekhnosfera, 2005, 1072 p.
4. Pesotskaya L. A., Lapitskiy V. N., Botsman E. I., Gerashchenko S. V. Patent of Ukraine 22212, 05.04.07.
5. Pesotskaya L. A., Glukhova N. V., Lapitskiy V. N. Nauchnyy vestnik Natsional'nogo gornogo universiteta. 2013, no 1, pp. 91—96.
6. Bondarev V. M. Tezisy dokladov Vtorogo Mezhdunarodnogo Kongressa «Slabye i sverkhslabye polya i izlucheniya v biologii i meditsine». 3—7 iyunya 2000. SPb. (Weak and Superweak Fields and Radiation in Biology and Medicine: II International Congress Head-Notes. 3-7 June 2000, Saint-Petersburg), Saint-Petersburg, 2000, pp. 195-196.
7. Bondarev V. M. Kirlian-fotografiya: tsifrovaya i traditsionnaya, available at: http:// www.vadimbo.narod.ru/GDV.htm.
