Введение

Кодирование изображений может преследовать различные цели, например, защиту визуальной информации от перехвата или сокращение ее избыточности, при передаче по каналам связи. При кодировании цифрового изображения производится его преобразование – фильтрация без потерь или с потерей некоторой части визуальной информации. Обычно потери допускаются с учетом того, что конечный приемник информации (телезритель, робот) не ощущает этой потери, поскольку она находится за пределом его восприятия. В технических приложениях для сокращения избыточности информации используются различные методы сжатия (компрессии) изображений и число этих методов весьма велико [1]. Среди них, обычно, отсутствуют методы, связанные с выделением контуров объектов изображения. Наоборот, методы выделения контуров с целью улучшения восприятия или распознавания изображений широко используются в системах технического зрения [2,3]. Другая ситуация в биологии. Например, зрительная система человека устроена таким образом, что в зрительную кору его головного мозга из каждого глаза поступает контурное изображение объектов наблюдения. Это обстоятельство обусловлено тем, что отдельные волокна зрительного нерва имеют центрально-симметричную on-off организацию своих рецептивных полей [4]. Математическое описание рецептивных полей дано, например, в работе [5]. В случае зрительной системы, контурное изображение, по-видимому, позволяет ускорить реакцию организма на контур – форму объектов наблюдения, не отягощенную избыточной информацией об уровнях освещения их поверхностей. Кроме того, переход к контурам позволяет свести до минимума энергетические затраты организма в процессе передачи информации от глаза к зрительной коре, поскольку в этом случае средняя частота импульсов действия снижается на несколько порядков.

В принципе, контурное изображение может быть полностью восстановлено до исходного, при известных значениях исходного изображения на его границах. Восстановление (декодирование) контурного изображения отличается простотой алгоритмов, что особенно важно при использовании методов параллельной обработки изображений для получения максимального эффекта от их использования.