Теоретичні та реалізаційні основи створення адаптивно-критеріальних систем побудови інформаційних технологій обробки візуальної інформації в АСУ

7. На базі сигнально-семантичної моделі пірамідального подання й обробки ВІ розв'язане завдання конструювання базису гіперболічного вейвлет-перетворення. Проведені дослідження довели, що розроблене перетворення ВІ дозволило об'єднати високі завадостійкість і розрізнювальну здатність із просторово-частотною локалізацією і регульованою деталізацією зображення об'єкта розпізнавання.

8. Розроблена й досліджена множина методів виділення контурів з регульованою деталізацією в просторі ГВП: диференціальний граничний метод, диференціальний метод виділення контурів за допомогою дворазового ГВП і кореляційно-екстремальний метод. Методи забезпечують високі завадостійкість і розрізнювальну здатність при відносно високій швидкодії, перевищують відомі за завадостійкістю в 1,2 - 3,2 рази (за критерієм Претта) при відношенях сигнал/завада 1-20 (за потужністю).

9. Розроблено завадостійкий метод бінаризації зображень на основі прийнятих у просторі ГВП статистичних рішень про форму перепаду інтенсивності з використанням мультимасштабної рангової обробки, що дозволяє підвищити завадостійкість в 1,2 -1,5 рази. Розроблені методи, методики й алгоритми дозволяють забезпечити стійке розпізнавання об'єктів і текстур при відношенні сигнал/ завада 3 (за потужністю) при досить високій швидкодії і рекомендуються для широкого використання в АСУ із застосуванням СОВІ.

10. На базі ієрархічної моделі обчислення геометричних ознак одержав подальший розвиток структурно-статистичний метод ідентифікації об'єктів з ієрархічною структурою, що забезпечує інваріантість до перетворень подібності при високій завадостійкості й регульованій деталізації.

11. Розроблено регулярний ітераційний метод пошуку екстремумів з використанням гіперболічного вейвлет-перетворення, що дозволило підвищити завадостійкість і знизити чутливість до локальних екстремумів. На підставі цього методу розроблено методи пошуку характерного фрагмента, виділення характерних точок, визначення мод при гістограмному аналізі. Метод був використаний при настроюванні нейронних мереж, що дозволило підвищити ефективність навчання.

12. На базі адаптивно-критеріального підходу розроблено ряд прикладних ІТ і СОВІ для АСУ обліку й контролю і технічної діагностики. Розроблено й впроваджено прикладні ІТ і СОВІ для автоматизованої системи контролю та управління транспортними потоками, що вирішує такі завдання:

- детектування транспортного потоку і визначення його параметрів;

- визначення типу транспортних засобів за їх геометричною формою;

- визначення номерів державної реєстрації;

- визначення якості дорожнього покриття.

Впровадження розроблених систем дозволило підвищити рівень інформаційного забезпечення і ефективність управління транспортними потоками в м. Одесі.

13. Розроблено практичні рекомендації з використання теоретичних і реалізаційних основ АК підходу, розроблених базових і прикладних ІТ, моделей, методів, методик і алгоритмів у широкому колі теоретичних і практичних проблем, що пов'язані з поданням, обробкою і розпізнаванням ВІ.

візуальний інформація гіперболічний перетворення

Основні результати дисертації опубліковано в роботах:

1. Малахов В.П., Антощук С.Г. Моделирование при обработке визуальной информации // Труды Одес. политехн. ун - та. - Одесса, 2004. - Вып. 2 (22). - С. 88 - 93.

2. Абакумов В.Г., Антощук С.Г., Крылов В.Н. Распознавание визуальной информации в автоматизированных системах // Электроника и связь. - Киев, 2003. - № 19 - С. 46 - 48.

3. Антощук С.Г. Реализация вейвлетного преобразования при структурном анализе изображений // Електромашинобудування та електрообладнання. - 2004. - Вип. 62. - С. 153 -157.

4. Антощук С.Г. Структурный анализ изображений в информационных системах // Холодильна техніка і технологія. - 2004. - № 3(89) - С. 75 - 78.

5. Антощук С.Г. Информационная модель структурно-семантического анализа изображений // Труды Украинского научно-исследовательского института радио и телевидения. - Одесса, 2004. - №3 (39) - С. 39-44

6. Антощук С.Г. Оценка эффективности систем обработки визуальной информации. // Збірник наукових праць УДМТУ. - Миколаїв: УДМТУ, 2003. - № 4(390). - С. 144 -148.

7. Антощук С.Г. Информационные модели обработки изображений в АСУ // Холодильна техніка і технологія. - 2004. - № 5 (91) - С. 23 - 27.

8. Антощук С.Г. Классификация текстур в пространстве информативных признаков вейвлет - преобразования // Електромашинобудування та електрообладнання. - 2004. - Вип. 63. - С. 152 - 157.

9. Абакумов В.Г., Крылов В.Н., Антощук С.Г. Предварительная обработка сигналов и изображений // Электроника и связь. - Киев, 2004. - №21. - С. 64 - 67.

10. В.Н. Крылов, С.Г. Антощук. Методы помехоустойчивой сегментации бинаризованных изображений // Труды Одес. политехн. ун-та. - Одесса, 2004. - Вып.1 (21). - С. 164-167.

11. Николенко А.А., Шабля А.Н, Антощук С.Г., Билоненко П.Н. Автоматизированная система обработки спектрограмм // Искусственный интеллект. - Донецк: ІПШІ “Наука і освіта”. - 2004. - №4 - С. 510 - 516.

12. Антощук С.Г., Крылов В.Н. Обработка изображений в области гиперболического вейвлет - преобразования //Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. Межвузовский журнал - Херсон, 2003. - № 2. - С.7 - 10.

13. Антощук С.Г., Николенко А.А, Билоненко П.Н. Методы преобразования графически заданной функции в дискретный сигнал // Праці Луганського відділення міжнародної академії інформатизації - Луганськ, 2003 - № 2(7) - С. 57 - 60.

14. Антощук С.Г., Сербина Н.А. Система распознавания экологических изображений при экологическом мониторинге // Искусственный интеллект. - Донецк: ІПШІ “Наука і освіта”. - 2002 - №4 - С. 406 - 413.

15. Абакумов В.Г., Крылов В.Н., Антощук С.Г. Автоматизированное распознавание при обработке биомедицинских изображений // Электроника и связь. - Киев, 2002. - №15. - С. 124 - 127.

16. Антощук С.Г., Давыдов В.О., Нутович А.А. Архитектура системы распознавания автомобильных номеров //Труды Одес. политехн. ун-та. - Одесса, 2002. - Вып.1 (17)- С. 157-159.

17. Власенко В.А., Антощук С.Г., Сербина Н.А. Анализ признаков формы энергетических спектров текстурных изображений //Труды Одес. политехн. ун-та. - Одесса, 2001. - Вып.1 (13) - С. 144-148.

18. Клих Ю.А., Антощук С.Г., Николенко А.А. Адаптивные базисные функции вейвлетного преобразования //Труды Одес. политехн. ун-та. - Одесса, - 2004. - Вып. 2(22). - С. 121 - 125.

19. Крылов В.Н., Антощук С.Г., Давыдов В.О. Гибридная линейно-ранговая фильтрация сигналов и изображений //Труды Одес. политехн. ун-та. - Одесса, 2000. - Вып.3 (12)- С. 140-142

20. Гогунский В.Д., Крылов В.Н., Антощук С.Г. Автоматизированная система обработки и распознавания изображений при контроле автотранспортных потоков //Безпека дорожнього руху України. Наук.-техн. вісник - Київ, 2000. - №2(7) - С. 54-58.

21. Крылов В.Н., Щербакова Г.Ю., Антощук С.Г. Обработка данных при автоматизации дефектоскопического контроля материалов электронной техники //Технология и конструирование в электронной аппаратуре. - 2000. - № 5 - 6 - С. 45-47.

22. Крилов В.Н., Антощук С.Г., Максимов М.В. Завадостiйке розпiзнання зображень маркування тепловидiльних збiрок //Вісник державного університету “Львівська полiтехнiка”. Радiоелектронiка та телекомунiкацiї - Львiв, 2000. - №399 - С.154-159.

23. Антощук С.Г., Крылов В.Н., Максимов М.В. Система технического зрения для управления перемещением ядерного топлива на АЭС //Cистемний аналіз, управління та інформаційні технології: Вісник Харківського політехн. ун-ту. - Харьков, 1999. - Вып.71. - С.97-101.

24. Антощук С.Г., Крылов В.Н. Телевизионные информационно-управляющие системы //Труды Одес. политехн. ун-та. - Одесса, 1999. - Вып.1(7). - С.172 -175.

25. Крылов В.Н., Антощук С.Г., Бодалевский А.А. Ранговая обработка двумерных изображений в пространстве оценок и решений //Труды Одес. политехн. ун-та. - Одесса, 1998. - Вып.2. - С.105-108.

26. Антощук С.Г., Крылов В.Н., Максимов М.В Помехоустойчивое выделение характерного фрагмента с маркировкой на изображении ТВС // Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. Межвузовский журнал - Херсон, 1998. - №2. - С. 67-73.

27. Антощук С.Г., Крылов В.Н. Автоматизированный контроль автомобильных номеров // Придніпровський науковий вісник. Машинобудування та технічні науки. - 1998. - N° 123 (190). - С.106 - 110.

28. Антощук С.Г., Крилов В.М., Давидов В.О. Попереднє оброблення сигналів та зображень //Праці П'ятої всеукраїнської міжнародної конференції “Оброблення сигналів і розпізнавання образів” УкрОБРАЗ - 2000. - Київ, 2000. - С.261 - 265.

29. Дерев'янченко О.Г., Антощук С.Г., Білоненко П.М. Підхід до обробки зображень зон зносу ріжучих інструментів при діагностуванні їх станів // Праці Сьомої всеукраїнської міжнародної конференції “Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів” УкрОБРАЗ - 2004. - Київ, 2004. - С. 155 - 157.

30. Антощук С.Г. Повышение эффективности распознавания с помощью нейронных сетей в автоматизированных системах управления // 10 -я международная конференция по автоматическому управлению “Автоматика 2003”. - г. Севастополь, 15 - 19 сентября 2003.- С.29 - 30.

31. Власенко В.А., Антощук С.Г., Сербина Н.А. Исследование устойчивости системы признаков при распознавании текстур // ІІ-я междунар. науч.-практ. конф. “Соврем. информац. и електрон. технологии”, 28-31 мая 2001 г. - Одесса: Одес. нац. политехн. ун-т, 2001. - С. 60.

32. Антощук С.Г., Деревянченко А.Г. Предварительная обработка изображений режущей части инструментов. // Международная научно-техническая конференция “Новые процессы и их модели в ресурсо- и энергосберегающих технологиях”, г. Одеса, 25-26 сентября 2003. - С. 7 - 8.

33. Antoshchuk S.G., Krylov V.N. Hyperbolic wavelet domain image processing - //Матеріали міжнародної конференції. Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій, комп'ютерної інженерії. - Львів: Вид-во нац. ун-ту ”Львівська політехніка”, 2004. - С.219 - 220.

34. Нутович О.А., Антощук С.Г., Гогунський В.Д. Місце прогресивних інформаційних технологій у структурі АСУ дорожнім рухом // Безпека дорожнього руху: сучасність і майбутнє. Збірник матеріалів міжнародної науково-практичної конференції /Міністерство внутрішніх справ України, Департамент Державної автомобільної інспекції, Науково-дослідний центр з безпеки дорожнього руху. - Київ, 2004. - С. 95 - 99.

35. Антощук С.Г., Билоненко П.Н. Экспертная система диагностики поверхностей // Тези доповідей учасників міжнародної науково-практичної конференції „Інтелектуальні системи прийняття рішень та інформаційні технології”. - Чернівці, 19-21 травня 2004 р. - С. 16.

36. Антощук С.Г. Повышение эффективности идентификации для дефектоскопии печатных плат. //Пятая Международная научно-практическая конференция “Современные информационные и электронные технологии” СИЭТ-2004. - г. Одеса, 17 -21 мая 2004 г. - С. 114.

37. Никольский В.В., Сандлер А.К. Антощук С.Г., Глазева О.В. Перспективы безразборной видеодиагностики судовых энергетических установок // Матеріали першої міжнар. науково-технічної конфереції студентів, аспірантів та молодих наукових співробітників “Інформаційно-керуючі системи та комплекси - ІКСК 2004”, м. Миколаїв, 6 -7 квітня 2004 р. - С.43.

38. Антощук С.Г., Деревянченко А.Г., Глазева О.В. Геометрические характеристики зон износа при контроле состояний инструментов с использованием СТЗ // Матеріали третьої науково-технічної конференції “Приладобудування 2004: стан і перспективи”, м. Київ, 20-21 квітня 2004 р.- С. 80 -81.

Антощук С.Г. Теоретичні та реалізаційні основи створення адаптивно-критеріальних систем побудови інформаційних технологій обробки візуальної інформації в АСУ. - Рукопис.

Дисертація на здобуття вченого ступеня доктора технічних наук з спеціальності 05.13.06 -- Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. - Одеський національний політехнічний університет, Одеса, 2005.

Дисертацію присвячено розробці теоретичних та реалізаційних основ створення адаптивно-критеріальних систем побудови інформаційних технологій обробки візуальної інформації (ВІ) з метою збільшення їх ефективності і уніфікації, достовірності та надійності прийняття рішень, підвищення ступеня автоматизації обробки ВІ в АСУ різного прикладного застосування.

На базі запропонованої функціонально-інформаційної моделі розроблено систему показників якості та ефективності. Створено ряд моделей подання і обробки ВІ на основі інформаційного підходу, на підставі яких сконструйовано базис гіперболічного вейвлет-перетворення (ГВП), розроблено ряд методів виділення контурів і бінаризації з регульованою деталізацією у просторі ГВП, ієрархічний структурно-статистичний метод ідентифікації. Розроблено ітераційний метод пошуку екстремумів з використанням ГВП та на його основі методи пошуку характерного фрагменту, виділення характерних точок, навчання нейронних мереж.

Ключові слова: візуальна інформація, інформаційні технології, адаптивно-критеріальна система, система обробки візуальної інформації, гіперболічне вейвлет-перетворення, ефективність.

Antoshchuk S.G. Theoretical bases and realization fundamentals of information technologies adaptive - criteria development for visual information processing at automated control systems. - Manuscript.

The dissertation seeking the scientific degree of the Doctor of Engineering science on a specialty 05.13.06 - Automated control systems and progressive information technologies. - Odessa National Polytechnic University, Odessa, 2005.

The dissertation is devoted to the problems of developing the theoretical bases and realization fundamentals of information technologies adaptive - criteria development for visual information processing with the aim of increasing information technologies effectiveness and unification, validity and reliability of making decisions, increasing the automation level of visual information processing at automated control systems for various applied application.

On the base of proposed functional information model the system of quality and effectiveness indexes is developed. The series of models of visual information representation and processing on the base of the information approach being developed, on that base the principle of hyperbolic wavelet transform (HWT) is designed; the set of outlines selection methods and binarizations with controlled detailing in HWT space is developed, as were as and the hierarchical structural - statistical method of identification. The iterative method of extremum searching with HWT using and methods of character fragment searching on its base, the selection of character points and neural nets tuning are developed.

Key words: the visual information, information technologies, adaptive - criteria system, visual information processing system, hyperbolic wavelet transform, effectiveness.

Антощук С.Г. Теоретические и реализационные основы создания адаптивно-критериальных систем построения информационных технологий обработки визуальной информации в АСУ. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.06 -- Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. - Одесский национальный политехнический университет, Одесса, 2005.

Диссертация посвящена вопросам разработки теоретических и реализационных основ создания адаптивно-критериальных (АК) систем построения информационных технологий (ИТ) обработки визуальной информации (ВИ) с целью повышения эффективности и унификации ИТ, достоверности и надежности принимаемых решений в системах обработки ВІ, уменьшения затрат на создание прикладных ИТ, повышения степени автоматизации обработки ВИ в АСУ различного прикладного применения.

Путем анализа существующих систем обработки ВИ установлено, что решение этой актуальной проблемы может быть достигнуто путем использования адаптивных ИТ, позволяющих изменять структуру системы и параметры обработки при изменяющихся условиях получения ВИ, и изменяющихся критериев эффективности и/или критериальных отношений как для отдельных блоков и процедур, так и для системы в целом в зависимости от цели использования ВИ в АСУ. ИТ и системы обработки ВИ, использующие эти концептуальные схемы названы адаптивно- критериальными.

На базе предложенной функционально-информационной модели разработана система показателей качества и эффективности процедур формирования изображений и отдельных процедур обработки ВИ: предварительной, сегментации, выделения и анализа контуров, идентификации и классификации. Это позволило в рамках АК подхода производить сравнительную оценку и целенаправленно выбирать методы обработки ВИ. На базе информационного подхода разработан ряд моделей представления и обработки ВИ на всех уровнях глубины обработки: сигнально-статистическая предварительной обработки, пирамидальная сигнально- семантическая при контурном анализе, иерархическая при идентификации. Разработанные модели являются составляющей теоретических основ АК систем.

С позиций сигнально- статистической модели проанализированы и обобщенны основные методы предварительной обработки ВИ: линейная, ранговая, гомоморфная и корреляционно- экстремальная фильтрации. На базе сигнально- статистической модели и АК подхода разработаны новые методы (пространственная автоматическая регулировка контраста со статистической оценкой моды, диффузионная линейно-ранговая фильтрация), обеспечивающие повышение качества и эффективности обработки.

На базе сигнально-семантической модели пирамидального представления и обработки ВИ решена задача конструирования базиса гиперболического вейвлет-преобразования (ГВП). Проведенные исследования доказали, что разработанное ГВП объединило высокие помехоустойчивость и разрешающую способность с пространственно- частотной локализацией и регулируемой детализацией изображения объекта распознавания. Разработано и исследовано семейство методов выделения контуров с регулируемой детализацией в пространстве ГВП (дифференциальный пороговый метод, дифференциальный метод выделения контуров с помощью двукратного ГВП и корреляционно-экстремальный метод), обеспечивающих высокие помехоустойчивость и разрешающую способность при относительно высоком быстродействии. Разработан помехоустойчивый метод бинаризации изображений на основе принятых в пространстве ГВП статистических решений о форме перепада интенсивности с использованием мультимасштабной ранговой обработки.

На базе иерархической модели получил дальнейшее развитие структурно-статистический метод идентификации объектов с иерархической структурой, обеспечивающий инвариантность к преобразованиям подобия при высокой помехоустойчивости и регулируемой детализации.

Разработан регулярный итерационный метод поиска экстремумов с использованием ГВП, что позволило повысить помехоустойчивость и снизить чувствительность к локальным экстремумам. На базе этого метода разработаны методы поиска характерного фрагмента, выделения характерных точек, определения мод при гистограммном анализе. Метод был использован при настройке нейронных сетей, что позволило повысить эффективность их обучения.

На базе АК систем разработан ряд прикладных ИТ для АСУ. Разработаны и внедрены прикладные ИТ для автоматизированной системы контроля и управления транспортными потоками, решающие следующие задачи: детектирование транспортного потока и определение его параметров, определение типа транспортных средств по их геометрической форме, определение номеров государственной регистрации, определение качества дорожного покрытия.

Разработаны практические рекомендации по использованию теоретических и реализационных основ АК подхода, разработанных базовых и прикладных ИТ, моделей, методов, методик и алгоритмов в широком круге теоретических и практических задач, связанных с представлением, обработкой и распознаванием ВИ.

Ключевые слова: визуальная информация, информационные технологии, адаптивно-критериальная система, система обработки визуальной информации, гиперболическое вейвлет-преобразование, эффективность.

Размещено на Allbest.ru