Bárki előcsalhatja fotói rejtett részleteit

2012.05.28. 10:42

Az átlagember legfeljebb a Google térképén lát légi felvételeket, képfelismerő algoritmusokkal pedig a Facebookon találkozik. A digitális fotók számítógépes elemzése komoly fejlődésen esett át az elmúlt években, jelentősen meggyorsítja például a szövettani vizsgálatokat. A képek rejtett információtartalmát egyszerű képszerkesztő szoftverrel is elő lehet csalogatni.

Egyelőre a legfejlettebb képelemző szoftver tudása sem múlja felül az emberét, mivel az alkalmazások csak akkor képesek felismerni egy tárgyat, objektumot, ha előtte annak ismérveit beléjük programozták - tudtuk meg Bakó Gábortól, a légi felvételeken alapuló térképeket, ortofotókat készítő Interspect Kft. szakértőjétől. Bakó szerint a képelemző algoritmusok legfontosabb előnye, hogy jelentős mértékben felgyorsítják a feldolgozás sebességét, és soha nem fáradnak el - ellentétben a felvételeket manuálisan feldolgozó emberekkel, így nagy mennyiségű kép feldolgozását is rájuk lehet bízni.

Orvosok és régészek is használják

Az utóbbi években  a digitális képelemzést a szövetek mikroszkopikus vizsgálata során rögzített képek feldolgozásához is elkezdték felhasználni: a szoftverek automatikusan képesek elkülöníteni, számlálni bizonyos sejttípusokat, sejtalkotókat, ami manuális módszerekkel rendkívül időigényes és monoton feladat. Manapság már a régészek munkáját is segítik a szoftverek: ezekkel gyorsan elemezhető, hogy az ásatások során gyűjtött talajmintákban milyen szénült magok vagy növénymaradványok vannak jelen nagy mennyiségben. Persze ehhez arra is szükség van, hogy előbb rögzítsék ezek paramétereit, azaz betanítsák a szoftvert.

Forrás: Interspect
A képszegmentálás során a számítógép megtalálja a keresett sejteket a szövettani felvételen

A felismerendő tárgy tipikus mérettartománya, alaktani sajátosságai, felszínének szövete jó kiindulási alapot nyújthat, de a kutatók a gyakorlatban folyamatosan finomítják a keresési feltételeket, kalibrálják a szoftvert. Minél szélesebb körben végezték el a szoftver betanítását, az annál pontosabban tudja kimutatni, hogy például bizonyos pollenek milyen arányban vannak jelen a mintában, vagy pontosan milyen típusú növények maradványait tartalmazza az adott talajminta.

Hogyan működik a képelemzés?

Bakó szerint a légi felvételek elemzését, a képen látható objektumok körülhatárolását a vizuális interpretáció során a szakember saját maga, manuálisan végzi el. Ehhez képest jóval gyorsabb és a szubjektivitást csökkentő megoldásokat kínálnak a képelemzést bizonyos mértékben automatizáló, klaszterező szoftverek. A klaszteranalízis dimenziócsökkentő eljárás adattömbök homogén csoportokba sorolására. A képterület szegmentálása, a hasonló tulajdonságú pixelek homogén területekre történő csoportosítása komoly matematikai és tudományos hátteret igényel, beleértve a felvétel készítési körülményeinek és a vizsgálandó objektumoknak az ismeretét.

Az elemzés sikerét természetesen befolyásolja a felvétel felbontása, a légköri viszonyok, a légszennyezettség, az alapfelvétel geometriai pontatlansága, a vegetáció diverzitása, a domborzatviszonyok, a produktív gyepvegetációval szomszédos erdők beolvadó határvonala, a keveredő határpixelek problémája. Az elégséges geometriai felbontás azért lényeges, mert csak úgy lehet nagy bizonyossággal azonosítani egy felületet, objektumot, jelenséget, amennyiben a képi egység (pixel) kisebb, mint a térképezendő felszíni egység jellemző, vizuálisan vagy spektrálisan megjelenő tulajdonsága.

A speciális kamera többet lát a szemnél

Az Interspect csapata a kolontári tározóból elszabadult vörösiszap pusztításáról is légi felvételeket készített: ehhez nem hagyományos, hanem a látható fénytartományon kívül további spektrumtartományban is működőképes, speciális, saját fejlesztésű kamerát használtak. Egy hagyományos digitális fotón ugyanis nehezebb megkülönböztetni egymástól a felszínre került különböző szennyező anyagokat. Bizonyos anyagok színe például lehet azonos, miközben teljesen más jellegűek, ezért hagyományos fényképeken könnyen összetéveszthetők. Az ilyen hibák kiküszöbölését teszik lehetővé a nem látható tartományban készült felvételek, amelyeken a színben azonos tárgyak is másként jelentkeznek, teljesen elkülönülnek. Ezzel a módszerrel még az iszap felhalmozódási zónáit is meg lehetett határozni.

Forrás: Interspect
A vörösiszap által elöntött terület feltérképezését azonnal megkezdték. A kész térképek szabadon elérhetők

Az infravörös tartományban készült felvétellel például a valódi és a teraszokra kiterített műfű is megkülönböztethető: az előbbi nedvesség- és klorofill tartalma miatt vöröses, az utóbbi lilás színben látszódik. A mesterséges és természetes növényzet elkülönítése például akkor lényeges, ha egy adott település zöldterületeinek nagyságát kell meghatározni, vagy ökológiai modellekhez gyűjtünk térbeli információkat. Az ibolyán túli, vagyis ultraviola tartományban készült fotókon például a folyókban vagy tavakban lévő szennyeződéseket lehet láthatóvá tenni, de szintén jelentős a növénytani, ökofiziológiai vizsgálatoknál - magyarázta el az [origo]-nak Bakó Gábor.

A multispektrális módszerrel például idő előtt ki lehet szűrni a beteg növényeket. Az elszáradni kezdő levelek kevesebb nedvességet tartalmaznak egészséges társaiknál: ezzel a módszerrel az egyébként egészségesnek tűnő erdő beteg fáit is hatékonyan ki lehet szűrni, elébe lehet menni a növénybetegségek terjedésének.

Forrás: Interspect
A speciális kamerák a műfüvet is leleplezik (Bakó Gábor - Interspect IS 4 mérőkamera)

Photoshop is megteszi az egyszerűbb képelemzéshez

A digitális fotók elemzéséhez általában professzionális célszoftvereket használnak, de Bakó Gábor szerint akár egy egyszerű Photoshop vagy ahhoz hasonló képszerkesztő program is alkalmas arra, hogy a szabad szemmel nem látható részleteket valaki előcsalogassa egy fotóból. Persze ez a megoldás nem helyettesítheti a több spektrumban dolgozni képes kamerák felvételeivel operáló szoftvereket. A fotók színtelítettségének, fényességének, kontrasztjának, élénkségének, csatornánkénti és közös hisztogram módosításainak és egyéb hasonló paramétereinek állítgatásával sokszor alapesetben nem látható képi információt lehet kinyerni egy képből.

Forrás: Interspect
Egyszerű digitális fényképezőgéppel készült tájkép a Balatonról. A kép részletén a képfelületre egységes módosítással előhoztuk a szél és a vízmélység okozta felszíni eltéréseket

Bakó Gábor egy bárki által otthon is kipróbálható képelemzési funkciót hozott fel példaként: ehhez egy jó minőségű tájkép digitális képére van szükség, amelynek hisztogram-beállításait kell állítgatni valamilyen képszerkesztő szoftver segítségével. A kép "minősége" az élvezhetőség szempontjából lehet, hogy romlani fog, de olyan dolgok bukkanhatnak elő, amikről korábban nem is sejtettük, hogy kameránk rögzítette őket.

A profi szoftver eleve felismeri a folyót és a házat

A speciális elemzőszoftverek ezt a munkát azzal könnyítik meg, hogy a fotók  vizsgálatát szabályzó sablonokat tartalmaznak, azaz egy gombnyomással lehet például aktiválni a növényeket kiemelő effektust (ami valójában egy összetett képátalakító feladatsor alkalmazása), illetve alapból tartalmazzák például egy patak, épület vagy erdő digitális felismeréséhez szükséges ismérveket. Ezek integrálása jelentősen lecsökkenti az emberi munkaidőt, illetve a hibaarány mértékét, bár a szakértő szerint még a professzionális alkalmazások használatakor is szükség van utólagos emberi ellenőrzésre. Bakó Gábor arra számít, hogy a közeli jövőben egyre nagyobb teret hódít majd a digitális fotók automatikus elemzése, az ezt lehetővé tevő szoftverek ára pedig  jelentősen csökkenni fog, így a jelenleginél jóval nagyobb mennyiségű adatot dolgoznak majd fel szakemberek ezen a módon.