Все это довольно быстро натолкнуло нас на мысль отказаться от стандартных подходов и подойти к решению задачи именно со стороны моделирования человеческого восприятия, что позволит работать не в интерактивном, а именно в автоматическом режиме.
Изображения, получаемые с электронного микроскопа, являются серыми, т.е. там присутствуют только компоненты яркости и контрастности. В то же время, например, космические фотографии содержат в себе и цвет, причем его роль не менее значима, чем роль яркости.
За прошедшее время нами была проведена очень большая работа как в области экспериментов, так и в вопросах теоретических. В результате создана единая методика и разработан комплекс алгоритмов, которые позволяют проводить анализ и обработку изображения полностью(!) в автоматическом(!) режиме.
Пока, к сожалению, это применимо непосредственно только к серым изображениям, хотя и в области цветных изображений у нас тоже есть много перспективных идей и наработок. Проблемы, как обычно, находятся в плоскости финансирования и технического обеспечения.
Практической реализацией разработанного нами метода стала программа, которая не требует для своей работы ни сотен мегабайтов памяти, ни еще каких-либо суперресурсов. По этой программе были выполнены (и далеко не на современных компьютерах) сотни анализов как для тестовых образцов породы, так и непосредственно исследовательских анализов керна (и даже шлама), с получением подробных и достоверных данных о поровой системе изучаемых объектов.
Результаты анализов были использованы различными нефтяными компаниями в практических целях и никаких нареканий с их стороны высказано не было.
Разумеется, методика нуждается в дальнейшем совершенствовании и расширении на другие области исследования, однако лежащие в ее основе алгоритмы обработки изображения являются по своей сути универсальными и отражают именно человеческое восприятие, во всяком случае, в данной области. А применение ее возможно не только в геологии, металлургии, медицине или астрономии, но и в такой сфере, как, например, техническое зрение роботов, тем более, что и эта сфера сейчас бурно развивается...
Приведенные иллюстрации содержат SEM-изображения кернов (с большой и с малой пористостью) до и после анализа. Также прилагается изображение, полученное из космоса (фото найдено в интернете), на котором данная методика позволила четко выделить ядро взрыва. Анализ проводился полностью в автоматическом режиме!