Нейроподібні методи і засоби ущільнення зображень в комп’ютерних мережах

Размещено на http://www.allbest.ru/

Вінницький національний технічний університет

УДК 621.372.542

Спеціальність 05.13.13 - Обчислювальні машини, системи та мережі

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

Нейроподібні методи і засоби ущільнення зображень в комп'ютерних мережах

Шаді М С Хіллес

Вінниця - 2006



Дисертацією є рукопис

Робота виконана у Вінницькому національному технічному університеті Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор Кожем'яко Володимир Прокопович, Вінницький національний технічний університет, завідувач кафедри лазерної та оптоелектронної техніки

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Русин Богдан Павлович, Фізико-механічний інститут ім. Г. В. Карпенка НАН України, м. Львів, завідувач відділу методів і систем обробки, аналізу й ідентифікації зображень

доктор технічних наук, професор Пєтух Анатолій Михайлович, Вінницький національний технічний університет, завідувач кафедри програмного забезпечення

Провідна установа: Державний науково-дослідний інститут інформаційної інфраструктури Державного комітету зв'язку та інформатизації НАН України, відділ програмних засобів та проблемно-орієнтованих структур, м. Львів.

Захист відбудеться ”18 ” 03 2006 р. о 1200 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 05.052.01 у Вінницькому національному технічному університеті за адресою: 21021, м. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Вінницького національного технічного університету за адресою: 21021, м. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95.

Автореферат розісланий “ 15 ” 02 2006 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Захарченко С.М.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Передача зображень у комп'ютерних мережах немислима без попереднього їхнього ущільнення (кодування). Розроблено ряд стандартів і форматів файлів, що забезпечують передачу зображень в ущільненому вигляді в комп'ютерних мережах. Однак, досягнуті коефіцієнти ущільнення зображень у порівнянні з необхідними обсягами передачі і пропускною здатністю каналів зв'язку недостатні. Тому підвищення коефіцієнта ущільнення зображень при збереженні високої якості є пріоритетним напрямком досліджень, що виконуються в області кодування зображень. Аналіз традиційних підходів до ущільнення зображень показав, що вони вичерпали свої можливості в цьому напрямку, тому потрібні нові підходи до розв'язання задач ущільнення зображень.

Одним з підходів, що забезпечує підвищення коефіцієнта ущільнення зображень, при збереженні високої якості, є застосування штучних нейронних мереж. У науковій літературі розглядаються різні підходи до застосування нейронних мереж при ущільненні зображень, однак особливої уваги заслуговують підходи, що базуються на принципах векторного квантування зображень, оскільки це забезпечує високу швидкість ущільнення при збереженні високої якості відновленого зображення. Ідея векторного квантування дуже проста. Зображення розбивається на квадратні блоки, наприклад 2х2, 4х4 або 8х8. Кожен блок розглядається як вектор у 4-вимірному, 16-вимірному або 64-вимірному просторі. З цього простору вибирається обмежена кількість векторів, що утворюють кодову книгу, але так, щоб з найбільшою точністю апроксимувати вектори, що вилучаються з вхідного зображення. У канал зв'язку або файл записуються номери векторів з кодової книги, що мають найменшу відстань від векторів, що вилучаються з вхідного зображення, і сама кодова книга. Оскільки векторів у кодовій книзі значно менше загальної кількості векторів у вхідному зображенні, то для представлення номера вектора витрачається менше біт, чим для початкового вектора. За рахунок цього і досягається ущільнення.

Ідеальними для розв'язання цих задач є нейронні мережі, запропоновані фінським ученим Т. Кохоненом, а саме, мережа у вигляді двовимірної карти Кохонена. Карта Кохонена має дві важливих властивості, що використовуються при ущільненні зображень методами векторного квантування. По-перше, вона дуже схожа на інші методи векторного квантування, що застосовують при ущільненні зображень з втратами, а по-друге близьким кластерам вхідних векторів відповідають близько розташовані нейрони, що збільшує ефективність ущільнення без втрат, що застосовується на наступному етапі кодування.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалася на кафедрі лазерної та оптоелектронної техніки ВНТУ відповідно до державної науково-технічної програми “Образний комп'ютер” (постанова Кабінету Міністрів України № 1652 від 08.11.2000 р.) у рамках держбюджетної теми 57-Д-249 “Образний відео-комп'ютер око процесорного типу” (№ державної реєстрації: 0102U002261).

Мета і задачі дослідження. Метою роботи є підвищення коефіцієнта ущільнення зображень за рахунок застосування нейронних мереж типу двовимірної карти Кохонена.

Відповідно до поставленої мети необхідно вирішити такі основні задачі:

аналіз задач і методів ущільнення зображень;

розробка методів ущільнення зображень з використанням двовимірних карт Кохонена;

розробка програмних модулів для виконання досліджень ущільнення зображень з використанням двовимірних карт Кохонена;

розробка оптоелектронних елементів і вузлів для систем ущільнення зображень на основі двовимірних карт Кохонена;

експериментальні дослідження розроблених методів ущільнення зображень.

Об'єктом дослідження є процес кодування фотореалістичних зображень з втратами. ущільнення кохонен двовимірний нейронний

Предмет дослідження - кодування зображень з використанням двовимірних карт Кохонена.

Методи досліджень. Дослідження проводилися з використанням методів математичного аналізу, дискретної математики, теорії алгоритмів, прикладної теорії інформації, теорії цифрової обробки сигналів і зображень і цифрового телебачення. При визначенні оптимального типу і порядку фільтрів для формування компонент зображення використовувалися методи цифрової обробки сигналів і зображень. При розрахунку коефіцієнтів фільтрів використовувалися методи математичного аналізу і теорії цифрової обробки сигналів. При оцінці якості відновлених зображень використовувалися методи цифрового телебачення. При розробці алгоритмів і програм для перевірки основних теоретичних викладень використовувалися методи прикладної теорії інформації і теорії алгоритмів.

Наукова новизна отриманих результатів. У дисертаційній роботі отримано такі нові наукові результати:

Запропоновано метод ущільнення зображень на основі нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена, який відрізняється високим рівнем адаптації завдяки введенню додаткового етапу навчання, що забезпечує збільшення коефіцієнта ущільнення і високу якість відновленого після кодування зображення.

Запропоновано модифікований метод ущільнення зображень, який базується на покомпонентном кодуванні, відмінністю якого є векторне квантування компонент зображення з урахуванням особливостей зорового сприйняття кожної компоненти, що підвищує якість відновленого після кодування зображення.

Уперше запропонований і реалізований метод обробки і сортування чисел для нейронних мереж ущільнення зображень, відмінністю якого є використання парного обміну, що підвищує швидкість обробки і сортування масивів даних.

Одержав подальший розвиток метод порівняння чисел для реалізації основної операції формального нейрона, характерною рисою, якого є представлення чисел логіко-часовими кодами, що значно спрощує технічну реалізацію нейронних обчислювальних мереж.

Практичне значення отриманих результатів. Практичне значення отриманих результатів полягає в наступному:

Виконано розрахунок коефіцієнтів нерекурсивних фільтрів, що дозволяють формувати частотні компоненти зображення, і можуть знайти застосування при реалізації інших алгоритмів кодування зображень.

Дослідження, виконані в дисертації, дозволили розробити програмне забезпечення для виконання ущільнення зображень на основі двовимірних карт Кохонена з використанням середовища Delphi.

Розроблені оптоелектронні нейромережні засоби елементи можуть знайти застосування не тільки в системах ущільнення зображень, але і при розв'язку інших задач на основі нейроних мереж, таких, як розпізнавання образів, голосів, відбитків пальців, штрихових кодів; перевірка достовірності підписів; обробка звукових сигналів (поділ, ідентифікація, локалізація); автоматичне пілотування; адаптивна робототехніка.

Особистий внесок здобувача. Основні положення та результати дисертаційної роботи отримані автором особисто. В роботах, що опубліковані у співавторстві, здобувачеві належить: в [1] запропонував ввести зворотній зв'язок в нейронний елемент на біспін-приладі і виконав його дослідження; в [2] представив математичну модель заміщення частотно-динамічного нейронного елемента; в [3] виконав комп'ютерне моделювання частотно-динамічного нейронного елемента, яке показало високий ступінь адекватності запропонованого елемента біологічному нейрону; в [4] виконав розрахунок коефіцієнтів нерекурсивних симетричних фільтрів для формування компонент зображення; в [5] запропонував ввести в пристрій оптоелектронні квантуючі модулі з можливостями послідовного запису і зчитування цифрових даних у вигляді одиничного нормального коду; в [6] запропонував використовувати нейронні мережі для ущільнення зображень і обрав їх тип; в [7] запропонував і обгрунтував можливість використання нейронної мережі для підвищення швидкості покомпонентного кодування зображень; в [8] запропонував формувати високочастотні компоненти зображення як різниці реакцій фільтрів низької частоти; в [9] запропонува використовувати нейронні мережі для виконання KVP-перетворення; в [10] запропонував оптоелектронний частотно-динамічний нейронний елемент для імпульсних нейронних мереж на основі біспін-приладу; в [11] запропонував використовувати метод парного обміну при сортуванні масивів даних; в [12] запропонував використовувати карту Кохонена для векторного квантування зображень; в [13] обґрунтував узагальнений показник ефективності нейронного елемента, який характеризує швидкість перетворення та передачі інформації; в [14] запропонував та дослідив метод кодування зображень з використанням карти Кохонена при 4-х вимірних вхідних векторах; в [15] виконав аналіз можливостей застосування нейронних мереж при кодуванні зображень.

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційної роботи доповідалися й одержали позитивну оцінку на таких науково-технічних конференціях:

На XXVIII, XXIX, XXX, XXXI науково-технічних конференціях професорсько-викладацького складу, співробітників і студентів ВНТУ при участі інженерно-технічних співробітників підприємств м. Вінниці (2001-2004 р.)

Друга міжнародна науково-технічна конференція студентів, аспірантів і молодих учених ”Оптоелектронні інформаційно-енергетичні технології - 2002”, м. Вінниця, 23-25 квітня, 2002 р.

Сьома міжнародна науково-технічна конференція ”Контроль і управління в складних системах - 2003”, м. Вінниця, 8-11 жовтня 2003 р.

Сьома міжнародна науково-практична конференція ”Наука й освіта - 2004”, м. Дніпропетровськ, 10-25 лютого 2004 р.

Четверта міжнародна наукова конференція студентів і молодих учених, м. Київ, 15-16 квітня 2004 р.

Четверта міжнародна конференція „Інтернет-Освіта-Наука”, м. Вінниця”, 28 вересня-16 жовтня 2004 р.

Третя міжнародна конференція „Оптоелектронні інформаційні технології "Фотонікс ОДС- 2005", м. Вінниця, 27-28 квітня 2005 р.

Публікації. За результатами роботи над дисертацією опубліковано 15 наукових праць, у тому числі 5 у фахових виданнях, затверджених ВАК України, з яких 5 статей [1, 4, 6, 11, 14] у науково-технічних журналах, 1 патент України [5].

Обсяг і структура дисертації. Дисертаційна робота складається із вступу, 4 розділів, висновків, списку використаних джерел та 6 додатків. Основний зміст викладено на 132 сторінках друкованого тексту, містить 30 рисунків, 10 таблиць. Список використаних джерел складається з 138 найменувань. Загальний обсяг дисертації 175 сторінок.



ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі подано загальну характеристику роботи, обґрунтовано актуальність проблеми досліджень, зазначено зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами державної науково-технічної програми “Образний комп'ютер”, сформульовано мету та задачі досліджень, визначено методи досліджень, викладено основні наукові та практичні результати дисертаційної роботи.

У першому розділі аналізуються особливості ущільнення зображень. Виділено класи зображень, кожний з який має свої особливості, які необхідно враховувати при розробці алгоритмів ущільнення. Показано, що традиційні підходи вичерпали свої можливості по підвищенню коефіцієнта ущільнення і якості відновленого після кодування зображення. Запропонований у якості базового для досліджень метод ущільнення з використанням нейроподібних систем, у тому числі двовимірних карт Кохонена.

Аналіз традиційних підходів до ущільнення зображень (інтерполяційні, статистичні, двовимірні ортогональні перетворення й ін.) показав, що вони вичерпали свої можливості по збільшенню коефіцієнта ущільнення і якості відновленого зображення, оскільки являють собою прості математичні перетворення вхідного зображення з елементами адаптації. Тому потрібні нові підходи до розв'язання задач ущільнення зображень, які включали як етап перетворень так і етап навчання. Одним з таких підходів є застосування штучних нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена.

На підставі проведеного аналізу сформульовано мету і задачі дисертаційної роботи.

У другому розділі запропоновано новий метод ущільнення зображень на основі векторного квантування з використанням нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена при розмірі вхідних векторів 2х2 і більше і розмірах карти Кохонена 16х16, що дозволяє збільшити коефіцієнт ущільненння в 1,2-2 рази в порівнянні з відомими методами. Вперше отримано аналітичні вирази для оцінки обчислювальної складності квантування методом Кохонена. Розроблено алгоритми і запропонована схема ущільнення зображень покомпонентним методом із квантуванням просторових частотних компонент за допомогою карти Кохонена. З урахуванням особливостей математичної моделі зображення обрано порядок і виконано розрахунок коефіцієнтів нерекурсивних фільтрів для формування частотних компонент зображення.

Ущільнення зображень з використанням карти Кохонена виконується за два проходи початкового зображення:

перший прохід - навчання мережі;

другий прохід - векторне квантування.

Причому, навчальними векторами є усі фрагменти зображення з розмірами 2х2. Таким чином, алгоритм кодування буде таким:

Етап навчання

Ініціалізувати вагові коефіцієнти нейронів випадковими значеннями.

Вибрати з зображення перший фрагмент 2х2.

Представити його у вигляді навчального вектора.

Для кожного кластерного елемента карти обчислити відстань від навчального вектора:

. (1)

Знайти кластерний елемент j для який dj мінімально.

Для даного кластерного елемента обновити вагові коефіцієнти відповідно до формули:

,(2)



де - норма навчання, xi - координата навчального вектора.

Обновити норму навчання і вибрати з зображення наступний фрагмент 2х2 і повторювати пункти 3-6 для наступних навчальних векторів доти, поки не будуть вибрані усі фрагменти.

Векторне квантування

Вибрати з зображення перший фрагмент 2х2.

Представити його у вигляді навчального вектора.

Для кожного кластерного елемента карти обчислити відстань до навчального вектора:

.(3)

Номер кластерного елемента з мінімальним dj записати у вихідний файл.

Вибрати з зображення наступний фрагмент 2х2 і повторювати пункти 8-11 доти, поки не будуть обрані усі фрагменти.

Записати у вихідний файл значення коефіцієнтів wij - всього 1024 байти.

Записати у вихідний файл розмір початкового файлу.

Ущільнити отриманий файл методом арифметичного кодування.

Кількість арифметичних операцій, яка необхідна для реалізації даного алгоритму складе:

Lk =2*n2k *m2 , (4)

де m - розмір карти Кохонена, n - розмір фрагменту початкового зображення, що вибирається для векторного квантування, k=log2N, N=M - розміри початкового зображення.

Порівняльний аналіз обчислювальних витрат при застосуванні карти Кохонена і фрактального ущільнення зображень показав, що обчислювальні витрати співвідносяться в такий спосіб:

Lf/Lk n2k-1 ,(5)

де Lf - кількість арифметичних операцій для фрактального ущільнення, Lk - кількість арифметичних операцій для запропонованого методу ущільнення. Тобто виконання ущільненння зображень із застосуванням карти Кохонена вимагає значно менше операцій множення і розподілу.

Подальшого зменшення обчислювальних витрат можна досягнути за рахунок векторного квантування високочастотних компонент зображення, оскільки їх частотний розподіл характеризується наявністю піка в районі нуля, що дозволяє зменшити розміри мережі і відповідно обчислювальні витрати на навчання мережі. У роботі розглянуто застосування карти Кохонена в комбінації з адаптивним до контурів двовимірним аналізом і синтезом (покомпонентним кодуванням). Для досягнення необхідної точності аналізу і синтезу зображень запропоновано застосування симетричних фільтрів, оскільки область передбачення таких фільтрів відповідає некаузальній моделі, а зображення, як відомо, за своєю природою є некаузальні. Процес кодування включає наступні етапи:

Перетворення зображення в оптимальний колірний простір (тільки для кольорових зображень).

Субдискретизація компонент кольоровості усередненням груп пікселів (тільки для кольорових зображень).

Формування двовимірних низькочастотних компонентів зображення (компоненти яскравість/кольоровість можуть оброблятися окремо) з граничними частотами fgm=W/2m - Y8, Y4, Y2 (W - ширина смуги частот сигналу зображення, m=3,2,1). Порядок фільтрів - N=15,7,3. Амплітутно-частотні характеристика фільтрів такі:



.(6)

Формування відліків різницевих компонент зображення:

(7)

де - Y8, Y4, Y2 низькочастотні компоненти зображення; Y0 - початкове зображення.

Дискретизація і квантування компонент Y8 і різницевих компонентів з використанням двовимірної карти Кохонена.

Кодування відліків високочастотних і низькочастотних компонент зображення методами статистичного кодування (наприклад, кодування Хаффмана, арифметичне кодування й ін.).

У третьому розділі розглянуто методологію розробки елементів і блоків для нейронних систем ущільнення зображень. Запропоновано технічні реалізації карти Кохонена з використанням оптоелектронного нейрона, а також оптоелектронний пристрій обробки чисел.

Технічна реалізація карти Кохоненна з розмірами 16х16 при використанні традиційної цифрової елементної бази вимагає близько мільйона вентилів. Для порівняння такий відомий процесор як і486DX включав 1,2 млн. транзисторів. Це свідчить про те, що необхідні нові підходи до реалізації систем ущільнення зображень на основі нейронних мереж. Можливі два підходи:

Заміна окремих вузлів на нову елементну базу, наприклад, можлива заміна суматорів їх оптоелектронними реалізаціями.

Зміна технології векторного квантування за рахунок переходу до аналого-цифрової й аналогової реалізацій карти Кохонена, наприклад, використання фоточуттєвих матриць на біспін-приладах.

При апаратній реалізації нейронних мереж нейронні елементи (НЕ) повинні бути простими і придатними для реалізації в інтегральному виконанні. Саме такими властивостями і характеризуються НЕ на біспін-приладі, який є новим напівпровідниковим трьохполюсним елементом, і дозволяє створити нейронний елемент, який одночасно функціонує як інтегратор, граничний елемент і генератор імпульсів (рис. 1).

Експериментальні дослідження показали, що запропонований нейронний елемент на біспін-приладі має основні характеристики подібні з біологічним нейроном, що дає можливість застосування його при технічній реалізації систем ущільнення зображень.

Іншим важливим елементом нейронної мережі є пристрої обробки чисел. У роботі одержав подальший розвиток метод порівняння чисел для реалізації основної операції формального нейрона, характерною рисою, якого є представлення чисел логіко-часовими кодами, що значно спрощує технічну реалізацію нейронних обчислювальних мереж. Запропоновано оптоэлектронний пристрій обробки чисел (рис.2), що реалізує запропонований метод і характеризується більш простою технічною реалізацією за рахунок введення оптоэлектронних квантуючих модулів з розширеними функціональними можливостями і новими зв'язками, що дає можливість спрощення пристрою і його використання у системах ущільнення зображень (патент України № 66625).

Крім того, запропоновано і реалізовано метод обробки і сортування чисел для нейронних мереж ущільнення зображень, відмінністю якого є використання парного обміну, що підвищує швидкість обробки і сортування масивів даних.

У четвертому розділі приведено результати дослідження алгоритмів ущільнення зображень з використанням двовимірних карт Кохонена, що самоорганізуються. Показано, що застосування карт Кохонена в сполученні з відомими алгоритмами ущільнення зображень дозволяє значно поліпшити їх характеристики. Крім того, обрані критерії оцінки якості відновлених зображень і система програмування для моделювання розроблених алгоритмів.

Як критерії якості відновленого після кодування зображення запропоновано використовувати як середньоквадратичне відхилення, так і суб'єктивну експертизу, оскільки зорова система не обробляє зображення елемент за елементом, а витягає з нього в процесі нейронного кодування деякі просторові, тимчасові ознаки, а також ознаки кольору.

Для розробки програмного забезпечення моделювання кодування зображень запропоновано використовуватися середовище програмування Delphi 6.0, оскільки програмний продукт, створений у цьому середовищі цілком задовольняє сучасним вимогам як до швидкодії, так і якості інтерфейсу користувача.

Для доказу переваг, запропонованих підходів дослідження виконувалися в таких трьох напрямках:

Дослідження ущільнення зображень покомпонентним методом із квантуванням компонентів нерівномірними шкалами.

Дослідження ущільнення зображень з векторним квантуванням відліків початкового зображення з використанням карти Кохонена.

Дослідження комбінованого підходу з векторним квантуванням компонент зображення з використанням карти Кохонена.

При проведенні досліджень у трьох напрямках використовувалися однакові зображення, методика й устаткування.

Для дослідження ущільнення зображень на основі карти Кохонена використовувались дві схеми приведені на рис. 3 та рис. 4.

Причому навчальними векторами є усі фрагменти початкового або різницевого зображення з розмірами 2х2.

Результати досліджень показали, що векторне квантування високочастотної компоненти зображення забезпечує досить високі характеристики. У порівнянні з безпосереднім квантуванням початкового зображення, де використовується карта Кохонена з розмірами 16х16, розмір карти Кохонена можна зменшити до 8х8, що у свою чергу дозволить підвищити швидкість навчання мережі в кілька разів.

Непрямим підтвердженням отриманих результатів є розподіл частот значень яскравостей пікселів для початкового зображення LENA.BMP і її високочастотного компонента (рис. 5). Значення яскравостей пікселів высочастотної компоненти зосереджені в області малих значень і мають яскраво виражений пік, тоді як розподіл частот початкового зображення наближається до рівномірного закону (пік наприкінці шкали можна не враховувати, оскільки це біла рамка навколо зображення). Тобто, ентропія різницевого зображення значно менша, що і підтверджує результати досліджень.

Цілий ряд експериментів з різними типами зображень показав, що коефіцієнти ущільнення можуть знаходитися в границях 3-15. Для деяких зображень (рис. 6) коефіцієнт ущільнення перевершує стандарт JPEG при тій же якості зображення.

У додатках наведено програми моделювання запропонованих алгоритмів, приклади зображень після кодування, отримані графічні залежності.



ВИСНОВКИ

У результаті виконання дисертаційної роботи розроблено і досліджено методи, програмні й апаратні засоби ущільнення зображень на основі двовимірних карт Кохонена, що самоорганізуються.

Основні наукові результати роботи такі:

Запропоновано метод ущільнення зображень на основі нейроних мереж типу двовимірна карта Кохонена, який відрізняється високим рівнем адаптації завдяки введенню додаткового етапу навчання, що забезпечує збільшення коефіцієнта ущільнення і високу якість відновленого після кодування зображення.

Запропоновано модифікований метод ущільнення зображень, що базується на покомпонентному кодуванні, відмінністю якого є векторне квантування компонент зображення з урахуванням особливостей зорового сприйняття кожної компоненти, що підвищує якість відновленого після кодування зображення.

Уперше запропоновано і реалізовано метод обробки і сортування чисел для нейроних мереж ущільнення зображень, відмінністю якого є використання парного обміну, що підвищує швидкість обробки і сортування масивів даних.

Одержав подальший розвиток метод порівняння чисел для реалізації основної операції формального нейрона, характерною рисою, якого є представлення чисел логіко-часовими кодами, що значно спрощує технічну реалізацію нейронних обчислювальних мереж.

Практичне значення отриманих результатів полягає в наступному:

Виконано розрахунок коефіцієнтів нерекурсивних фільтрів, що дозволяють формувати частотні компоненти зображення, і можуть знайти застосування при реалізації інших алгоритмів кодування зображень.

Дослідження, виконані в дисертації, дозволили розробити програмне забезпечення для виконання ущільнення зображень на основі двовимірних карт Кохонена з використанням середовища Delphi.

Запропоновано оптоелектронний пристрій порівняння чисел для реалізації основної операції формального нейрона, що характеризується низькими апаратурними витратами, за рахунок введення оптоелектронних квантуючих модулів з розширеними функціональними можливостями в кожну розрядну комірку.

Розроблені оптоелектронні елементи можуть знайти застосування не тільки в системах ущільнення зображень, але і при розв'язанні інших задач на основі нейронних мереж, таких, як розпізнавання образів, голосів, відбитків пальців, штрихових кодів; перевірка вірогідності підписів; обробка звукових сигналів (поділ, ідентифікація, локалізація); автоматичне пілотування; адаптивна робототехніка.

Отримані в роботі результати дозволяють вирішити важливу наукову задачу збільшення коефіцієнта ущільнення зображень, представлених у цифровій формі, за рахунок застосування нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена. Достовірність представлених результатів забезпечується коректністю і строгістю постановки задачі, математичних перетвореннях, що базуються на основних положеннях теорії цифрової обробки сигналів, теорії функцій нейронної логіки, а також результатами експериментальних досліджень і комп'ютерного моделювання. Запропоновані в роботі оптоэлектронні нейронні елементи на основі біспін-приладів можуть стати основою при технічній реалізації нейронних мереж для ущільнення зображень, оскільки вони характеризуються відносною простотою, що дуже важливо при побудові мереж з великою інформаційною ємністю.

Результати роботи можуть бути використані як у подальших дослідженнях ущільнення зображень на основі нейронных мереж, так і при створенні промислових програмних і технічних засобів ущільнення зображень, оскільки вже досягнуті коефіцієнти ущільнення складають 10-30 для більшості зображень і не уступають, а навіть перевершують такий відомий стандарт ущільнення зображень як JPEG.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАННИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Колесницький О.К., Василецький С.А., Шаді М. Хіллєс. Експериментальні дослідження оптоелектронних нейронних елементів на біспін-приладі // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2003. - № 4. - С. 24-31.

2. Колесницький О.К., Василецький С.А., Хиллес Шади Мазин. Математическое моделирование оптоэлектронного частотно-динамического нейронного элемента // Тези доповідей сьомої міжнародної науково-технічної конференції “Контроль і управління в складних системах”. (КУСС - 2003). - Вінниця: УНІВЕРСУМ - Вінниця.- 2003. - С. 71.

3. Колесницький О.К., Василецький С.А., Ш. М. Хиллес. Математическое и компьютерное моделирование оптоэлектронного частотно-динамического нейронного элемента // Матеріали сьомої міжнародної науково-технічної конференції “Контроль і управління в складних системах”. (КУСС - 2003). - Вінниця: УНІВЕРСУМ - Вінниця. - 2003. - С. 53-56.

4. Кожем'яко В.П, Майданюк В.П., Теренчук А.Т., Хіллес Шаді Мазін. Адаптивний до контурів двовимірний аналіз і синтез // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2002. - № 2 (4). - С. 44-49.

5. Патент України № 66625 А, МКІ G06F7/556. Оптоелектронний пристрій віднімання десяткових чисел/ Мартинюк Т.Б., Власійчук В.В., Беспалов Д.С., Хіллес Шаді ; заявлено 11.08. 2003, опубліковано 17.05.2004. Бюл. № 5. - 7 c.

6. Кожем'яко В.П., Майданюк В.П., Хіллес Шаді Мазін. Ущільнення зображень за допомогою нейронних мереж // Прикладна серія: Збірник наукових праць. Наука і молодь. - К.: НАУ. - 2004. - С. 71-74.

7. Хиллес Шади Мазин. Покомпонентное кодирование и нейронные сети // Матеріали IV Міжнародної наукової конференції студентів та молодих учених. ПОЛІТ. - К.: НАУ. - 2004. - С. 39.

8. Майданюк В.П., Хіллес Шаді Мазін. Формування компонент зображення при адаптивному до контурів двовимірному аналізі і синтезі //Матеріали VII Міжнародної науково-практичної конференції “Наука і освіта” - дніпропетровськ: Наука і освіта.-2004. - Т. 63. - C. 48-51.

9. Сачанюк Н.В., Асмолова О.В., Хілесь Шади Мазін. доцільність використання нейронних мереж для реалізації KVP перетворень // Збірник тез доповідей другої міжнародної науково-технічної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених “Оптоелектронні інформаційно-енергетичні технології -2002”. - Вінниця: УНІВЕРСУМ - Вінниця. - 2002. - С. 24.

10. Колесницький О.К., Василецкий С.А. , Хиллес Шади Мазин. Оптоэлектронный частотно-динамический нейронный элемент для импульсных нейронных сетей // Збірник матеріалів конференції “Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах“. - Хмельницький: ПП Ковальський. - 2003. - №10. - С. 29.

11. Мартынюк Т.Б., Аль-Хияри М.М., Майданюк В.П., Хилесь Ш.М. Ассоциативный процессор для сортировки массива данных // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. - 2004. - № 1. - С. 107

12. Майданюк В., Хиллес Шади Мазин Векторное квантование изображений с помощью карты Кохонена // Збірник матеріалів четвертої міжнародної конференції „Інтернет-Освіта-Наука-2004”.- Вінниця: Універсум-Вінниця. - 2004. - Т. 2. - С. 631-634.

13. Колесницький О.К., Василецький С.А., Шаді М. Хіллєс. Ефективність імпульсних нейронних елементів // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2004. - № 1 (7). - С. 43-48.

14. Майданюк В.П., Хіллес Шаді Мазін, Мельник С.В. Кодування зображень з використанням SOFM // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. - 2005. - № 1. - С. 49-52.

15. Майданюк В.П., Хилесь Шади Мазин, Янощук В. Сжатие изображений на основе нейронных сетей // Збірник тез доповідей третьої міжнародної конференції "Оптоелектронні інформаційні технології "Фотонікс ОДС- 2005". - Вінниця: “УНІВЕРСУМ-Вінниця”. - 2005. - С. 57.

АНОТАЦІЯ

Шаді М С Хіллес. Нейроподобні методи і засоби ущільнення зображень в комп'ютерних мережах. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандита технічних наук за спеціальністю 05.13.13 - обчислювальні машини, системи і мережі. Вінницький національний технічний університет, Вінниця, 2006.

У роботі розглянуто питання кодування (ущільнення) фотореалістичних зображень представлених в цифровій формі. Запропоновано та досліджено методи кодування зображень з використанням нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена, які відрізняються високим рівнем адаптації завдяки введенню додаткового етапу навчання, що забезпечує збільшення коефіцієнта ущільнення і високу якість відновленого після кодування зображення. Запропоновано модифікований метод ущільнення зображень, що базується на покомпонентному кодуванні, відмінністю якого є векторне квантування компонентів зображення з урахуванням особливостей зорового сприйняття кожної компоненти, що підвищує якість відновленого після кодування зображення при малих розмірах карти Кохонена. Дослідження, виконані в дисертації, дозволили розробити програмне забезпечення для виконання ущільнення зображень на основі двовимірних карт Кохонена з використанням середовища Delphi. На прикладі розробки окремих елементів і пристроїв показана можливість апаратурної реалізації запропонованих підходів на основі оптоелектронної елементної бази. Зокрема, запропоновано і реалізовано метод обробки і сортування чисел для нейронних мереж ущільнення зображень, відмінністю якого є використання парного обміну, що підвищує швидкість обробки і сортування масивів даних, а також одержав подальший розвиток метод порівняння чисел для реалізації основної операції формального нейрона, характерною рисою якого є представлення чисел логіко-часовими кодами, що значно спрощує технічну реалізацію нейронних обчислювальних мереж.

Ключові слова: зображення, цифрова обробка, кодування, ущільнення, нейронна мережа, квантування, карта Кохонена, оптоелектронні нейронні елементи, логіко-часові коди, КVP-перетворення.



ABSTRACT

Shadi M S hilles. Neuro-like method and means of images multiplication in computer network. A manuscript.

Dissertation for the degree of candied of science (Engineering) in specialty 05.13.13 - computer devices systems and networks. - Vinnytsia National Technical University, Vinnytsia - 2006.

The dissertation considers the problem of coding (multiplexing) of photo realistic images, presented in digital form. Methods of image coding using neural networks of 2D Kohonen chart type have been suggested and investigated. These methods are characterized by high level of adaptation due to introduction of educational learning stage, that provides the increase of multiplication ratio and high quality of image restarted after coding. Modified method of image multiplexing based on by-component coding has been suggested characteristic feature of the given method is vector digitizing of image components, taking into account the peculiarities of visual perception of each component, that improves image after quality of restarted image after the coding at small dimensions of Kohonen chart. Research, carried out in the dissertation enabled for performing of image multiplexing based on 2D Kohonen charts in Delphi environment on the example of development of some elements and devices the possibility of hardware realization of suggested approaches on opt electronic element base has been shawn.

In particular, method of processing and sorting of numbers for neural networks for image multiplexing has been realized.

The characteristic feature of the method is application of pair exchange, that increases processing speed and sorting of data arrays. Method of numbers comparison intended for realization of basic operation of formal neuron has been developed. Its feature is representation of numbers by means of logic-temporal cods. That considerably simplifies technical implementation of neural computing networks.

Key words:

Image, digital processing, coding, multiplexing, neural networks, digitizing, Kohonen chart, optoelectronic neural elements, logical-temporal cods, KVP-conversion.



АННОТАЦИЯ

Шади М С Хиллес. Нейроподобные методы и средства сжатия изображений в компьютерных сетях. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.13 - Вычислительные машины, системы и сети. Винницкий национальный технический университет, Винница - 2006.

В работе рассмотрены вопросы кодирования (сжатия) фотореалистических изображений представленных в цифровой форме. Предложены и исследованы методы кодирования изображений с использованием нейронных сетей типа двумерной карты Кохонена, которые отличаются высоким уровнем адаптации благодаря введению дополнительного этапа обучения, что обеспечивает увеличение коэффициента сжатия и высокое качество восстановленного после кодирования изображения. Предложен модифицированный метод сжатия изображений, который базируется на покомпонентном кодировании, отличием которого является векторное квантование компонент изображения с учетом особенностей зрительного восприятия каждой компоненты, что повышает качество восстановленного после кодирования изображения при малых размерах карты Кохонена. В сравнении с непосредственным квантованием исходного изображения, где высокое качество восстановленного изображения достигается при размерах карты Кохонена 16х16 или больше, размер карты Кохонена можно уменьшить до 8х8, что в свою очередь повышает скорость обучения сети в несколько раз. Эксперименты с разными типами изображений показали, что коэффициенты сжатия достигают значений 10-15. Для некоторых изображений коэффициент сжатия превосходит стандарт JPEG при том же качестве изображения. Исследования, выполненные в диссертации, позволили разработать программное обеспечение для выполнения сжатия изображений на основе двумерных карт Кохонена с использованием среды Delphi.

На примере разработки отдельных элементов и устройств показана возможность аппаратурной реализации предложенных подходов на основе оптоэлектронной элементной базы. Предложены технические реализации карты Кохонена с использованием оптоэлектронного нейрона на биспин-приборе. При аппаратной реализации нейронных сетей нейронные элементы (НЕ) должны быть простыми и пригодными для реализации в интегральном исполнении. Именно такими свойствами и характеризуется НЕ на биспин-приборе, который является новым полупроводниковым трехполюсным элементом, и позволяет создать нейронный элемент, который одновременно функционирует как интегратор, пороговый элемент и генератор импульсов Кроме того, предложен и реализован метод обработки и сортировка чисел для нейронных сетей сжатия изображений, отличием которого является использование парного обмена, что повышает скорость обработки и сортировки массивов данных, а также получил дальнейшее развитие метод сравнение чисел для реализации основной операции формального нейрона, характерной особенностью, которого является представление чисел логико-временными кодами, которые значительно упрощают техническую реализацию нейронных вычислительных сетей.

Ключевые слова: изображение, цифровая обработка, кодирование, сжатие, нейронная сеть, квантование, карта Кохонена, оптоэлектронные нейронные элементы, логико-временные коды, КVP-преобразование.

Размещено на Allbest.ru

...