Давайте вспомним, когда и как появились системы автоматизированного проектирования, без которых, согласитесь, сегодня уже невозможно представить процесс проектирования. А ведь не так давно, чуть больше двадцати лет назад, мало кто мог предвидеть дальнейшую судьбу столь незыблемого мира кульманов.
Скачать статью в формате PDF — 568.8 Кбайт
Давайте вспомним, когда и как появились системы автоматизированного проектирования, без которых, согласитесь, сегодня уже невозможно представить процесс проектирования. А ведь не так давно, чуть больше двадцати лет назад, мало кто мог предвидеть дальнейшую судьбу столь незыблемого мира кульманов.
Сложившаяся, существовавшая веками технология проектирования на бумаге — родная и безальтернативная среда еще для нынешнего поколения активно работающих проектировщиков — быстро, безжалостно и бесповоротно вытесняется новыми технологиями компьютерного проектирования.
Здесь вполне уместно слово «революция»: «…переворот, внезапная перемена состоянья, порядка, отношений…» — следуя толковому словарю Даля. И, как любая революция, коренное изменение основного способа проектирования влечет за собой шлейф проблем.
Обратного пути нет, и потому стоит подумать о том, как свести до минимума проблемы того переходного периода от старой технологии проектирования к новой, через который должны пройти все, кто хочет остаться на рынке проектных работ.
Основные проблемы переходного периода
Сегодня, как только речь заходит об использовании бумажных документов в САПР, первым и чаще всего единственным, что приходит в голову пользователю, впервые столкнувшемуся с необходимостью решения перечисленных выше проблем, оказываются слова «векторизация» или «векторизатор».
Какова реальная ситуация, является ли векторизация панацеей от всех бед переходного периода, есть ли альтернативные решения, а если есть, то какие из них предпочесть? Цель нашей статьи — ответить на эти вопросы, помочь разобраться в существующих технологиях работы со сканированными документами и, в соответствии с поставленными задачами, выбрать из них оптимальную.
Как превратить бумагу в файл?
Способов здесь несколько. К примеру:
Первое, от чего хотелось бы предостеречь — это от попыток сэкономить на оборудовании. Пожалуйста, помните: чем лучше качество отсканированного изображения, тем меньше времени и сил вы затратите на его обработку. Сканированные документы высокого качества можно получить только на профессиональном оборудовании. Не экономьте на формате сканера — точная сшивка изображения из кусков займет очень много времени и приведет к невосполнимым потерям точности. Только профессиональное оборудование для сканирования дает возможность подбирать оптимальные режимы и получать наилучшие результаты.
Нелишним будет упомянуть об основных проблемах, которые могут возникнуть у начинающих пользователей. В большинстве случаев это «рыхлая» графика, потерянные и слипшиеся линии.
«Рыхлая» графика — это зачастую результат неумелого использования или злоупотребления одной из функций, присутствующих в профессиональных широкоформатных сканерах: функцией компенсации неоднородного фона (Adaptive Area Tresholding — AAT). AAT служит для автоматического удаления растрового мусора на аппаратном уровне при сканировании с синек и других не слишком качественных чертежей, однако при неправильном использовании эта полезная функция может стать источником серьезных сложностей.
Проблема потерянных линий чаще всего возникает при попытке получить как можно меньше тех же «мушиных следов» посредством изменения яркости и/или контрастности изображения. Обычно такие методы применяются при сканировании синек на «бытовых» сканерах (в которых, естественно, функция AAT отсутствует). Ни к чему хорошему в большинстве случаев это не приводит да к тому же усложняет дальнейшую работу с отсканированным таким образом чертежом.
Дело в том, что при сканировании чертежей необходимо добиваться отнюдь не полного отсутствия растрового мусора, а прежде всего неразрывности, цельности растровых линий. Разумеется, такое возможно далеко не всегда, однако постарайтесь все же соблюдать этот принцип: он является залогом успешной работы со сканированным документом в дальнейшем.
Наличие мусора на сканированном изображении не относится к очень серьезным проблемам, так как с ним можно успешно справиться при помощи специального программного обеспечения, предназначенного для работы со сканированной графикой.
Проблему слипшихся линий можно решить повышением оптического разрешения сканера (разрешение — количество распознаваемых точек на единице площади, измеряется в dpi). Но помните, что увеличение dpi приводит к увеличению размера файла и времени на его обработку. Поэтому нужно находить такой режим, который обеспечит оптимальное соотношение размера файла и его качества.
И еще: один из наиболее укоренившихся мифов о растровых файлах — это миф о том, что растровые изображения очень объемные и занимают непомерно много места на жестком диске. Современные технологии сжатия растровых данных обеспечивают уменьшение размера растрового файла приблизительно в 40 раз относительно того же файла в несжатом состоянии. Для примера приведем размер растрового файла, сохраненного в формате TIFF Group 4, — 56,9 Кб, и этого же файла, преобразованного в векторный формат, — 50,2 Кб.
Совсем немного теории
Итак, после сканирования мы получаем так называемое растровое изображение, или набор точек.
Растровое изображение бывает монохромным (содержит точки только двух цветов), полутоновым (содержит 256 тонов серого) и цветным. Характеризуется разрешением — количеством точек на единицу площади изображения.
Разрешение бывает оптическим (количество распознаваемых сканирующим оборудованием точек) и интерполяционным (увеличение количества точек на единицу площади изображения на аппаратном уровне или за счет программного обеспечения).
Программы САПР работают с векторнойграфикой — математически описанными графическими объектами.
Как работать со сканированной графикой?
Допустим, необходимо повысить качество сканированного чертежа и внести в него изменения. Как это сделать? Рассмотрим различные варианты решения.
Итак, векторизация — перевод растровой графики в графику векторную при помощи специального программного обеспечения. Векторизация является самым старым и, следовательно, наиболее известным способом работы со сканированными чертежами. Внесение изменений в чертеж при помощи векторизации можно представить в виде такой схемы:
При таком способе редактирования пользователь работает только с теми элементами чертежа, которые нужно изменить, оставляя в неприкосновенности все остальное. Не создается абсолютно новый документ, как при векторизации, а значит проверять нужно только измененные и новые фрагменты чертежа, что значительно экономит время.
Приходит время произнести заветное словосочетание «гибридное редактирование», которое во многих случаях является самым лучшим, самым эффективным решением при работе со сканированной технической документацией.
С чего начать?
«Значительная, большая часть документов, хранящихся в отечественных архивах, имеет плохое качество. Все прочие документы — очень плохое». Из местного фольклора, основанного на реальных проверенных фактах.
И потому, какой бы способ работы со сканированным документом вы ни выбрали, практически всегда первым этапом работы является повышение качества растрового изображения.
Инструменты для повышения качества позволяют:
Большинство операций, предназначенных для повышения качества сканированного изображения, можно проводить в пакетном режиме или в режиме автокоррекции (выбранные операции отрабатываются по нажатию одной кнопки).
При работе же с растровым изображением очень плохого качества (когда, допустим, линия состоит из множества мелких фрагментов, воспринимающихся программой как элементы растрового шума), есть возможность не удалить, а перенести все мелкоразмерные растровые частицы на отдельный слой, а затем возвратить ошибочно удаленные элементы в основной чертеж.
Возможна и самая настоящая реставрация сканированных изображений — надо лишь творчески подойти к делу и посвятить этому немного времени (поверьте, намного меньше, чем на нудное перечерчивание заново).
Как правильно поставить задачу и как ее решить?
К нам приходят, нам звонят клиенты, интересующиеся программами для работы со сканированными документами. И практически всегда цель обращения формулируется следующим образом: «Нам нужно векторизовать документы, полученные после сканирования». И это нас уже не удивляет.
Следующая фраза диалога — наша: «Векторизация — это ведь лишь один из возможных этапов решения ваших задач. А какие у вас задачи?».
Из беседы как правило выясняется, что реальной задачей является отнюдь не векторизация…
Рассмотрим реальные задачи, которые необходимо решать при работе со сканированными документами и примерные варианты их решения.
Задача. Преобразование архива документов, хранящихся на твердых носителях (бумага, пленка), в электронный архив. Использование хранящихся на бумаге документов в электронном документообороте.
Решение. Для решения этой задачи достаточно этапа повышения качества растровых изображений. В электронном архиве документ хранится в виде растрового файла. Его можно искать, просматривать, распечатывать (распечатанный растровый файл практически не уступает по качеству векторному чертежу, выведенному на том же устройстве), использовать в качестве справочного материала
Задача. Внесение в программе САПР необходимых изменений в существующий на бумаге чертеж («актуализация» документа). Создание нового проекта (нового чертежа) в САПР, если в качестве подосновы используется существующий на бумаге проект (документ).
Решение. Оптимальным решением этой задачи является применение гибридной технологии, позволяющей редактировать сканированный документ практически так же, как если бы вы редактировали векторный документ в программе САПР.
В растровый чертеж детали внесены необходимые изменения без преобразования этой детали в векторный формат. Изменения вносятся так же, как при редактировании векторного чертежа в векторном редакторе.
Проект перепланировки помещения выполнен при помощи средств гибридного редактирования — выбранный растровый объект (станок, рабочее место, текстовая надпись разворачивался, перемещался или удалялся согласно требованиям новой планировки помещения. В работе создавались и использовались гибридные библиотеки, где постепенно накапливалась база элементов чертежа.
Задача. Использование существующих на бумаге чертежей для создания трехмерной модели, управляющей программы для станка с ЧПУ.
Решение. Данные задачи можно решить двумя способами. Если сканированный документ выполнен точно и имеет хорошее качество, имеет смысл векторизовать его и, откорректировав результаты векторизации, использовать их как исходный материал для построения модели. Если сканированный документ имеет плохое качество и низкую точность, лучше сначала воспользоваться возможностью устранения искажений растра, а затем, имея на экране уточненный растровый оригинал, перечертить его, воспользовавшись привязкой к характерным точкам растровых объектов.
По разработанному дизайнером логотипу компании требовалось создать управляющую программу для станка лазерной гравировки. Для этого, после незначительного повышения качества растрового изображения, растровый логотип был переведен в векторный формат, в соответствии с которым формировалась управляющая программа для станка с ЧПУ. Так, при помощи современных технологий, за минуты была решена задача, ранее отнимавшая не менее часа.
Задача. Подготовка данных для создания ГИС (геоинформационных систем): первичная обработка сканированных картографических материалов — карт, планов и схем. Оцифровка картографического материала.
Решение. Решение этой задачи обязательно начинается с калибровки (устранения линейных и нелинейных искажений) картографического материала. При работе с цветными и полутоновыми материалами возможно их цветовое расслоение на монохромные тематические слои по признаку принадлежности к определенному цветовому или «серому» диапазону (для осуществления последующих этапов создания векторной карты или редактирования растра). Для оцифровки (превращения объектов на растровой карте в набор векторных объектов) обычно используется трассировка. Возможны «сшивка», совмещение, взаимное выравнивание растровых изображений, работа с картами разных масштабов
Заключение
Безусловно, можно привести множество различных примеров, однако в этом, с нашей точки зрения, нет особой необходимости. Гораздо важнее осознать тот факт, что новые, современные, эффективные технологии работы со сканированными документами в САПР существуют. Программы серии Raster Arts, разрабатываемые российской компанией Consistent Software вот уже на протяжении десяти лет, обеспечат решение любых ваших задач, связанных с обработкой сканированной документации, максимально облегчат переход от старой технологии проектирования на кульмане к новым технологиям САПР.
Специалисты компании Consistent Software готовы рассмотреть ваши задачи, найти наиболее эффективные способы их решения, показать варианты обработки ваших документов, проконсультировать в выборе необходимых программ, обучить всем тонкостям работы с ними.
Процедура векторизации предназначена для перевода существующих картографических изображений из растрового в векторный вид.
Процедура векторизации разбивается на несколько основных этапов:
1. Геометрическая коррекция снимка. Необходимость этого этапа может возникать, например, из-за небольших погрешностей в работе механики сканера, что приводит к неравномерному движению сканирующей головки по противоположным краям сканируемого листа. В результате прямоугольник на карте может превратиться в трапецию в памяти компьютера. Если ввод данных в компьютер выполнялся с помощью цифрового фотоаппарата, то на этом этапе исправляются оптические искажения, вызванные оптикой объектива фотоаппарата.
2. Привязка к требуемой картографической проекции. На данном этапе определяется использованная в исходном изображении картографическая проекция и на растре отмечается некоторое число характерных точек, координаты которых можно точно установить из каких-то соображений. Такими характерными точками обычно выступают кресты координатной или картографической сетки, и только при их недостаточном количестве – другие точечные объекты.
3. Склейка различных растров в единое полотно для сплошного покрытия территории. Для выполнения склейки на смежных растровых изображениях находятся общие объекты (например, дорога, проходящая через несколько листов карты), координаты которых должны быть совмещены на карте. После этого программа векторизации подбирает оптимальное преобразование (обычно кусочно-линейное или кусочно-квадратичное), позволяющее достичь заданных требований с минимальными искажениями растра.
По окончании первых трех этапов растр обычно преобразуется в новый, в котором исправлены все геометрические и проекционные искажения, а также данный растр увязан с другими, смежными.
4. Подготовка к векторизации. На данном этапе обычно последовательно выполняется корректировка яркости и контраста (ручным или гистограммным способом), удаление различных шумов (удаление очень мелких пятен, устранение маленьких разрывов линий и др.).
Кроме того, в связи с тем, что для печати карт обычно применяется небольшое количество различных цветов, каждый из которых используется для обозначения различного рода пространственных сущностей, на данном этапе растр может быть разделен по цветам на несколько отдельных растров. Например, на картах железные дороги могут быть отмечены черным цветом, красным цветом – автомобильные дороги государственного значения, а синим – автомобильные дороги местного значения. Поэтому для векторизации транспортных сетей имеет смысл разделить по цветам исходный растр на 3 разных.
5. Собственно векторизация. Существует 3 способа векторизации: ручной, полуавтоматический и автоматический. При ручном способе пользователь самостоятельно отмечает координаты фигур пространственных объектов поверх растра с помощью компьютерной мыши. При полуавтоматическом способе пользователь отмечает объект, который предстоит векторизовать, а система предлагает векторный вариант (линию или полигон), который может быть принят пользователем, отвергнут или модифицирован. В автоматическом режиме программа анализирует сразу весь растр и выделяет все имеющиеся объекты. Главным недостатком автоматического режима является невысокая точность распознавания. Это связано как непосредственно с математическими и алгоритмическими проблемами решения задачи распознавания, так и с проблемой каскадных ошибок, когда один неверно распознанный объект может повлиять на распознавание следующего объекта. Поэтому после автоматического распознавания оператор вынужден визуально полностью проверять полученные результаты и вносить коррективы. В итоге общее время такой работы может превзойти время полуавтоматической векторизации. Именно поэтому на практике наибольшее распространение получили программы полуавтоматической векторизации, позволяющие гибко управлять процессом перевода растра в векторный вид.
4.3. Дистанционное зондирование
Данные дистанционного зондирования, включая аэро- и космоснимки в видимом, инфракрасном, ультрафиолетовом, радиодиапазоне или во многих диапазонах волн сразу; результаты лазерного сканирования поверхности земли, а также другие данные, полученные неконтактным способом.
Раньше ДДЗ получали с помощью фотокамер, которыми делали снимки с самолетов или спутников. Фотопленка из камер затем доставлялась на Землю, где проявлялась и переводилась в цифровой вид.
В настоящее время наибольший объем ДДЗ поступает от оптических или радиосенсоров, установленных на искусственных спутниках Земли или на самолетах. Кроме того, в ряде случаев используются вертолеты, дирижабли и различные беспилотные летательные аппараты (радиоуправляемые вертолеты и самолеты).
Сенсоры, установленные на спутниках и пригодные для картографических работ, имеют относительно невысокую разрешающую способность. Самые лучшие из них имеют точность 2, 1 и даже 0,4 м в оптическом диапазоне. Аппараты, работающие во многих диапазонах одновременно, обычно дают меньшее разрешение (5, 10, 50, 100 м), в особенности в радиодиапазонах. Кроме того, разрешение по вертикали и горизонтали иногда бывает разным.
На рис. 17 показан пример космического снимка большой территории с низким разрешением. Снимок выполнялся с помощью российского спутника Ресурс-01 № 3.
На рис. 18 приведён космический снимок высокого разрешения, выполненный в целях создания карты г. Томска масштаба 1:5000. Стоит также отметить, что на спутниках работают сенсоры и гораздо более высокого разрешения чем 0,4, однако они имеют узкую полосу фотографирования, не обеспечивающую взаимного перекрытия снимков, и ряд других недостатков. В настоящее время такие сенсоры используются в основном только в разведывательных целях.
Высокая разрешающая способность космических фотоснимков в ряде случаев имеет и свои недостатки. В связи с общим ограничением на количество пикселей в снимках высокое разрешение означает также небольшую площадь картографируемой области, что не всегда хорошо. Так, в различных задачах мониторинга (например, своевременное обнаружение лесных пожаров) требуется регулярно получать свежие снимки одного и того же участка местности (для обнаружения пожаров желательно не реже одного раза в сутки).
ДДЗ могут поступать пользователям напрямую со спутника, либо из архивов эксплуатирующей спутник компании.
В первом случае у пользователя устанавливается станция спутникового приема, которая принимает всё изображение, снимаемое со спутника.
Рис.17. Пример космического снимка
Казахстана, выполненного с помощью
российского спутника Ресурс-01 № 3
При передаче данных напрямую от эксплуатирующей спутник компании снимки поступают уже обработанными и преобразованными в необходимую систему координат. Такие снимки обычно могут быть сразу использованы в ГИС и системах обработки ДДЗ.
Обработка ДДЗ на некоторых этапах напоминает векторизацию, однако существенно отличается от неё. Рассмотрим эти этапы:
1.Геометрическая и оптическая коррекция снимка. На данном этапе исправляются геометрические и оптические искажения, вызванные объективом сенсора, установленного на борту летательного аппарата. Математические параметры объектива обычно точно известны и данный этап не вызывает затруднений.
2.Привязка к требуемой картографической проекции. На данном этапе на основе точного положения в пространстве летательного аппарата, ориентации объектива сенсора и используемой системы координат выполняется преобразование изображения в некоторую проекцию для дальнейшей обработки.
3.Стереофотограмметрия предназначена для получения цифровой модели рельефа (ЦМР) на основе стереопар –пар перекрывающихся снимков. Для этого исходные снимки должны быть взаимно скоординированы и привязаны не только к некоторой проекции, но и к высотной системе координат. Затем в автоматическом или ручном режиме строится ЦМР. В ручном режиме пользователю обычно предоставляется возможность в стереорежиме (с помощью специальных очков с жидкокристаллическими шторками и обычного монитора либо с помощью очков с двумя маленькими встроенными мониторами) просмотреть изображение, навести резкость на требуемый видимый объект, а программа определяет его положение в пространстве.
4.Ортокоррекция. Данная операция выполняет «поправку за рельеф», исправляя геометрические искажения, вызванные фотографированием в перспективе с неравномерностью реальных высот на местности (лучи света как бы выходят из точек местности и сходятся в объективе). Для выполнения такого преобразования необходимо знание карты высот на местности. После выполнения ортокоррекции получается неискаженный снимок, как будто он получен множеством параллельных лучей в ортографической проекции.
5.Склейка различных растров в единое полотно для сплошного покрытия территории. Для выполнения склейки на смежных растровых изображениях находятся общие объекты, координаты которых должны быть совмещены на карте. После этого программа подбирает оптимальное преобразование, позволяющее достичь заданных требований с минимальными искажениями растра.
Рис. 18. Космический снимок высокого разрешения,
выполненный в целях создания карты г. Томска
По окончании работы первых пяти этапов растр обычно преобразуется в новый, в котором исправлены все геометрические и проекционные искажения, сделана ортокоррекция («поправка за рельеф»), а также выполнена увязка данного растра со смежными.
6. Дешифрирование. Перечень операций, выполняемых на данном этапе, зависит от типа исходных данных и дешифрируемых объектов. Поэтому типичные растровые ГИС содержат богатый набор самых разнообразных инструментов.
Вначале из растров производится выделение каналов, необходимых для выполнения дешифрирования. Затем растр подвергается яркостной коррекции (изменяется яркость и контраст изображения гистограммным или ручным способом).
Фильтрация растров предназначена для улучшения качества изображения, удаления шумов и выделения интересующих объектов.
Сглаживающие фильтры устанавливают яркость пикселя на основе усреднения с некоторыми положительными коэффициентами яркости смежных пикселей. При этом снижается визуально наблюдаемый шум.
Обратными к сглаживающим являются фильтры, выделяющие границы. В них усреднение яркостей смежных пикселей производится с различными по знаку (положительными и отрицательными) коэффициентами.
Пороговая фильтрация используется для преобразования исходного растра в бинарный вид по условию превышения (или попадания в заданный диапазон) яркостей заданного значения. Таким образом можно достаточно легко выделить равномерно закрашенные (однородные) области, например пашни, луга, реки, дороги и др.
Несмотря на наличие многочисленных автоматизированных методик, по-прежнему актуальны «ручные» методы дешифрирования. Для этого растровые ГИС предоставляют возможности по тематической обработке растра, включающие в себя логические и арифметические операции, классификацию и различные способы отображения, помогающие визуально оценить растр и выделить необходимые объекты.
Контрольные вопросы
1. Перечислить источники пространственных данных.
2. Перечислить основные этапы векторизации.
3. Перечислить основные этапы данных дистанционного зондирования.
