Размещено на http://www.allbest.ru/

Тернопільський державний економічний університет

УДК 681.32: 621.38

05.13.06 - автоматизовані системи управління

та прогресивні інформаційні технології

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

ОКО-ПРОЦЕСОРНА ОБРОБКА ТА РОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗНОЇ ІНФОРМАЦІЇ ЗА ГЕОМЕТРИЧНИМИ ОЗНАКАМИ

Кормановський Сергій Іванович

Тернопіль - 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 Фісун Микола Тихонович, Миколаївський державний гуманітарний університет ім. П. Могили комплексу "Києво-Могилянська академія", завідувач кафедри інтелектуальних інформаційних систем

кандидат технічних наук, доцент Березький Олег Миколайович, Тернопільський державний економічний університет, доцент кафедри інформаційно-обчислювальних систем та управління.

Провідна установа: Одеський національний політехнічний університет, Міністерства освіти і науки України, кафедра інформаційних систем, м. Одеса.

Захист відбудеться " 11 " травня 2006 р. о 14 00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 58.082.02 у Тернопільському державному економічному університеті за адресою: 46004, м. Тернопіль, вул. Львівська, 11, (зал засідань вченої ради).

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Тернопільського державного економічного університету (46004, м. Тернопіль, вул. Львівська, 11)

Автореферат розісланий " 3 " квітня 2006 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Яцків В.В.

Анотації

Кормановський С.І. Око-процесорна обробка та розпізнавання образної інформації за геометричними ознаками. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. - Тернопільський державний економічний університет, Тернопіль, 2006.

Дисертація присвячена розвитку інформаційних технологій, які спрямовані на підвищення оперативності обробки образної інформації за геометричними ознаками в автоматизованих інформаційно-розпізнавальних системах око-процесорного типу. Розроблено методику визначення і формування геометричних ознак - центру зв'язності і вісі орієнтації для розпізнавання динамічних об'єктів в реальному часі. Запропоновано новий підхід структурного опису плямоподібних зображень і зв'язаних з ним геометричних параметрів методом ланцюгового кодування контуру в полярній системі координат. Вперше розроблено класифікацію форми плямоподібних зображень. Розроблено методику і алгоритми обчислення об'єму та площі бічної поверхні тривимірних опуклих фігур і фігур обертання. інформаційний геометричний процесорний

Розроблено структуру оптоелектронних однорідних обчислювальних середовищ для реалізації методів обробки зображень і визначення геометричних ознак. Розроблено засоби представлення образної інформації, які можуть бути використані для прийому, запам'ятовування, оптичної обробки та передачі візуальної інформації.

Ключові слова: геометричні ознаки, зв'язність, вісь орієнтації, плямоподібні зображення, обробка і розпізнавання зображень, око-процесор, образний комп'ютер.

Кормановський С.И. Глаз-процессорная обработка и распознавание образной информации по геометрическим признакам. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. - Тернопольский государственный экономический университет, Тернополь, 2006.

Диссертация посвящена развитию информационных технологий, которые направлены на повышение оперативности обработки образной информации по геометрическим признакам в автоматизированных информационно-распознающих системах глаз-процессорного типа.

В работе рассмотрены и проанализированы современное состояние и перспективы развития информационных технологий в области обработки и распознавания образной информации. Рассмотрены известные подходы описания изображений и классификация геометрических признаков, дана общая характеристика задач распознавания и их типы. Показано, что современные процессы информатизации, приобретая глобальный характер, должны ориентироваться не только на традиционные подходы. Значительно актуализируются процессы создания новейших интеллектуальных информационных технологий, которые должны базироваться на методологии параллельных вычислений, рассмотренные в контексте моделирования образного восприятия мира.

Разработана методика формирования геометрических признаков и формального описания изображений. Введён новый признак - центр связности, основанный на способе уравновешении сумм связности. Предложен метод представления многоградационного изображения обобщенного W-спектром связности. Для повышения точности ориентации изображения и уменьшения вычислительных затрат, введён новый признак - ось ориентации в виде прямой линии, которая проходит через центры тяжести и связности. Предложены методы определения площади и угла ориентации бинарных изображений на этапе предварительной обработки. Разработана методика и алгоритмы определения объема и площади боковой поверхности выпуклых трехмерных фигур, а также фигур вращения по одно-проекционному изображению. Методы основаны на принципе дискретизации, где изображение разбивается на элементарные слои и сектора. Модифицирован метод структурного описания пятноподобных изображений и связанных с ним геометрических параметров путем цепного кодирования контура в полярной системе координат. Впервые разработана классификация формы пятноподобных изображений, которую можно использовать для идентификации динамических изображений.

Разработана структура оптоелектронних однородных вычислительных сред (ООВС) для реализации предложенных методов определения геометрических признаков. Такие ООВС могут быть использованы в автоматизированных информационно-распознающих системах глаз-процессорного типа, как графические сопроцессоры во время обработки образной информации. Предложены средства представления образной информации, полупроводниковый светоизлучающий прибор, оптоэлектронное матричное устройство параллельной обработки информации, устройство для записи изображений, которые могут быть использованы для приема, запоминания, оптической обработки и передачи визуальной информации, а также для построения операционных экранов автоматизированных распознающих систем.

Выполнено компьютерное моделирование и программная реализация разработанных методов обработки, анализа и распознавания плоских и объемных изображений.

Результаты диссертации использованы в государственных темах 67-Г-28 и 57-Д-249, которые выполнялись на СКТБ "Квантрон" ВПИ и на кафедре лазерной и оптоэлектронной техники Винницкого национального технического университета. Отдельные разработки диссертационной работы внедрены на базе КП НВО "ФОРТ" (г. Винница). Теоретические результаты диссертационной работы и программное обеспечение внедрено в учебный процесс по преподаванию дисциплин: "Оптоэлектронные интеллектуальные системы" и "Новые информационные технологи обработки, анализа и распознавания изображений".

Ключевые слова: геометрические признаки, связность, ось ориентации, пятноподобные изображения, обработка и распознавание изображений, глаз-процессор, образный компьютер.

Kormanovs'kyy S.I. Eye-Processing Handling and Recognition of Image Information by Geometrical Signs. - The manuscript.

The dissertation aimed at taking s degree of candidate of technical science on the specialty 05.13.06 - automatic systems of management and progressive informational technologies. - Ternopil' State Economical University, Ternopil', 2006.

The thesis is devoted to the development of information technology for more efficient image handling by means of geometrical attributes' application in an eye-processor type systems of information recognition.

In order to recognize dynamic objects in real time the method of geometrical attributes (bond centre and orientation axis) identification and their forming has been developed. The new approach of the structural description of spot images along with geometrical attributes by chain circuit encoding in polar coordinate system has been given.

For the first time classification of spot image shape has been developed as well as the method and computation algorithm of volume and lateral area of the three-dimensional convex figures and spinning figures.

The structure of optoelectronic homogeneous computational medium for the implementation of image handling and geometrical attributes identification methods has been developed.

The image presenting facility, which can be used for reception, storing, optical processing and transfer of the visual information has been designed.

Key words: geometrical signs, connectedness, orientation axis, spot-like images, handling and recognition of images, eye-processor, visual computer.

Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. Сучасні прогресивні інформаційні технології наближаються за своїми можливостями до однієї з найважливіших науково-технічних проблем - створення на рівні людського сприйняття та мислення засобів обробки та розпізнавання зображень. Процеси інформатизації, набуваючи глобального характеру, орієнтуються не лише на традиційні підходи, тому значно актуалізуються процеси створення новітніх інформаційних технологій. Для їх подальшого розвитку необхідно створити формальні методи опису образної інформації в контексті розвитку складних систем перетворення, обробки та розпізнавання інформації. З метою створення принципово нових інформаційних технологій і систем Кабінет Міністрів України своєю постановою від 08.11.2000 р. №1652 схвалив Державну науково-технічну програму "Образний комп'ютер". Реальною альтернативною українського образного комп'ютера стали оптикоелектронні логіко-часові обчислювальні середовища око-процесорного типу.

В процесі роботи автоматизованих систем управління чітко відслідковуються три етапи. На першому етапі вирішується задача розпізнавання ситуації чи явища, на другому - відповідно до критеріїв, приймається рішення, на третьому етапі реалізується рішення та здійснюється управління. Таким чином, системи розпізнавання є базою побудови і функціонування автоматичних та автоматизованих систем управління практично всіх класів. Обробка та розпізнавання зображень широко використовуються в різних галузях науки і техніки, де застосовують різноманітні методи обробки, ідентифікації і розпізнавання двовимірних і тривимірних зображень. Ідентифікація зображень складається з порівняння результатів аналізу описів ознак з геометричними даними об'єктів. Структурно-символьний опис містить відомості про тип і форму, положення й орієнтацію об'єкта в полі зору відеодатчика, які використовують для зіставлення сцени та ідентифікації з еталонами. Однією з центральних задач автоматизованих систем розпізнавання образної інформації є ідентифікація схожих об'єктів, які швидко рухаються у просторі в реальному часі. Однак такі складні задачі розпізнавання важко вирішити методами телевізійно-обчислювальної техніки. Оптико-електронні методи розпізнавання дуже вигідно відрізняються від інших методів і систем обробки інформації тим, що вони мають можливість побудови систем з багатоканальною обробкою динамічних зображень в реальному часі. Ці методи доцільно застосовувати з метою попередньої обробки зображень (фільтрація, виділення контуру і т.п.) для формування первинних параметрів опису вхідного образа. Для підвищення оперативності і якості такого розпізнавання необхідно ввести геометричні ознаки, які можна сформувати із силуетного контура зображення.

Тому, підвищення оперативності автоматизованої інформаційно-розпізнавальної системи око-процесорного типу для обробки і розпізнавання образної інформації, а також розроблення нових методів та алгоритмів аналізу зображень, які базуються на використанні геометричних ознак є актуальною задачею.

Зв'язок роботи з науковими планами. Робота виконувалась протягом 1987- 2005 років згідно з науково-дослідними роботами що виконувались на СКТБ "Квантрон" ВПІ та на кафедрі лазерної та оптоелектронної техніки Вінницького національного технічного університету: держ. тема 67-Г-28 "Розробка теорії і принципів створення паралельних оптоелектронних процесорів, їх архітектур і елементної бази", держ. рег. № 0193U027463, інв. № 0293 U001065, Вінниця, 1994; держ. тема 57-Д-249 "Образний відео - комп'ютер око-процесорного типу", ДР № 0102U002261, інв. № 0205U002374, Вінниця, 2004.

Мета та задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є підвищення оперативності обробки і розпізнавання зображень за геометричними ознаками в автоматизованих інформаційно-розпізнавальних системах око-процесорного типу.

Для досягнення мети вирішувались таки задачі:

- аналіз підходів структурного опису форми зображення, класифікації геометричних ознак, задач і методів розпізнавання зображень;

- розроблення методики та алгоритмів формування геометричних ознак, структурного опису форми зображень, способів орієнтації, апріорної класифікації форми контуру плямоподібних зображень;

- розроблення структури оптоелектронних однорідних обчислювальних середовищ для реалізації методів універсальної око-процесорної паралельної обробки багатопараметричної візуальної вхідної інформації;

- розроблення засобів представлення образної інформації;

- проведення експериментальних досліджень по ідентифікації плямоподібних зображень.

Об'єкт дослідження - процес оптимізації інформаційної технології розпізнавання образів.

Предмет дослідження - методи і засоби око-процесорної обробки і розпізнавання образної інформації за геометричними ознаками.

Методи дослідження - для досягнення поставленої мети були використані методи аналітичної геометрії, ортогонального проекціювання та Q-перетворення, математичний апарат препарування зображень, структурно-лінгвістичні методи розпізнавання зображень, методи фільтрації, теорії експерименту та комп'ютерного моделювання для перевірки адекватності розроблених моделей.

Наукова новизна одержаних результатів. Наукову новизну отриманих у роботі результатів сформульовано такими положеннями:

- вперше введено ознаку - центр зв'язності, яка формується шляхом урівноваження сум зв'язності елементів бінарного зображення і є інваріантною до зміни системи координат від ортогональної до полярної, що дозволяє зменшити на порядок розмірність простору інформаційних ознак при розпізнаванні зображень;

- вперше введено ознаку - вісь орієнтації, у вигляді прямої лінії, яка проходить через центр зв'язності і центр ваги зображення, що дозволяє підвищити точність кута орієнтації і зменшити обчислювальні витрати при визначенні орієнтації об'єкта;

- удосконалено структурний опис зображень і зв'язаних з ним геометричних параметрів шляхом ланцюгового кодування контура в полярній системі координат, що дозволяє класифікувати і ідентифікувати плямоподібні зображення;

- вперше розроблено класифікацію форми зображень, які мають незакономірний контур, шляхом комбінування елементарних векторних напрямків на контурі зображення, що дозволяє ідентифікувати динамічні плямоподібні зображення у реальному часі.

Новизна викладених в роботі результатів підтверджується виданими статтями у фахових журналах, авторськими свідоцтвами та патентами.

Практичне значення одержаних результатів.

Теоретичні і практичні дослідження, що викладені в дисертації, дозволили:

- розробити методику і алгоритми формування геометричних ознак для розпізнавання плоских та просторових зображень;

- розробити структури однорідних оптоелектронних обчислювальних середовищ для автоматизованих систем обробки і розпізнавання око-процесорного типу;

- розробити засоби представлення і візуалізації образної інформації - напівпровідниковий світловипромінюючий прилад, оптоелектронний матричний пристрій паралельної обробки інформації, пристрій для запису зображень, які зорієнтовані на побудову операційних екранів автоматизованих розпізнавальних систем;

- створити апаратно-програмну частину автоматизованої інформаційно - обчислювальної системи око-процесорної обробки, аналізу та розпізнавання образної інформації.

Окремі результати дисертаційної роботи та програмне забезпечення впроваджені на КП НВО "ФОРТ" м. Вінниця, в розробках СКТБ "Квантрон", а також в навчальному процесі при викладанні дисципліни "Нові інформаційні технології обробки, аналізу та розпізнавання зображень" на кафедрі лазерної та оптоелектронної техніки Вінницького національного технічного університету.

Особистий внесок здобувача. Всі основні результати дисертаційної роботи отримані автором особисто. В публікаціях, які написані у співавторстві, здобувачеві належить: спосіб визначення площі плоскої фігури у полярній системі координат [1,11]; спосіб визначення кута орієнтації [15,20]; методика визначення нової ознаки - центру зв'язності [2,5,16]; методика компактного опису форми, кодування контура і класифікація плямоподібних зображень [9]; методи і алгоритми формування геометричних ознак [7,17,19]; структура оптоелектронних однорідних обчислювальних середовищ для реалізації методів око-процесорної обробки і розпізнавання зображень [12,13,21]; конструктивне і технологічне рішення для створення багатофункціонального напівпровідникового світловипромінюючого приладу с можливостями прийому, запам'ятовування та передачі інформації [3,14]; засоби представлення образної інформації для прийому, запам'ятовування, оптичної обробки та передачі візуальної інформації [10,18].

Апробація результатів роботи. Основні положення та результати виконаних в дисертації досліджень доповідались та обговорювались на таких міжнародних та регіональних конференціях: 2-я Всесоюзная научно-техническая конференция по оптоэлектронным методам и средствам обработки изображений. Винница, 1987; Научно-техническая конференция. Оптоэлектронные методы и средства обработки информации. Винница, 1988; International Conference on Optoelectronic Information Technologies "PHOTONICS-ODS 2000" 2-5 October, 2000, Vinnytsia, Ukraine; Міжнародна науково-практична конференція "Сучасні проблеми геометричного моделювання", Львів, 20-23.10.2003; ХХХІІ - ХХХІV НТК професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів університету, Вінниця, 2003-05; III International Conference on Optoelectronic Information Technologies "PHOTONICS-ODS 2005" 26-28 April, 2005, Vinnytsia, Ukraine; Перша міжнародна науково-технічна конференція "Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій та приладобудування" СПРТП 1-2005, Вінниця, 2-5 червня 2005.

Публікації. За матеріалами дисертації опубліковано 21 друкована праця. З них 5 статей в наукових журналах і 4 статті у збірниках наукових праць, що входять до переліку ВАК, 2 авторських свідоцтва, 4 патенти на винахід, 1 депонований рукопис, 5 в матеріалах та тезах конференцій.

Обсяг та структура дисертації. Дисертація, загальним обсягом 162 сторінки, складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків; разом викладених на 126 сторінках тексту, списку літератури (157 найменувань), 71 рисунка, 8 таблиць, 3 додатків.

Основний зміст роботи

У вступі розкриті актуальність та стан проблеми, обґрунтовано актуальність теми дисертації, сформульовано мету, основні задачі досліджень, наукову новизну отриманих результатів. Розглянуте практичне значення та впровадження результатів дисертації. Наведено відомості про публікації та апробацію роботи.

У першому розділі проаналізовано сучасний стан і перспективи розвитку інформаційних технологій в галузі обробки образної інформації. Розглянуто підходи опису зображень і класифікація геометричних ознак. Проаналізовано методи розпізнавання образної інформації за ознаками, дана загальна характеристика задач розпізнавання образів і їхні типи. Під образом розуміється структурований опис досліджуваного об'єкта або явища, представлений вектором ознак, кожен елемент якого представляє числове значення однієї з ознак, що характеризують відповідний об'єкт.

Одним із якісно нових підходів у системи методології сучасних інтелектуальних структур є наукові дослідження, які здійснюються в напрямі створення образного комп'ютера (ОК), що відповідають пріоритетним напрямам розвитку науки в Україні.

Проаналізовано методи і підходи структурного опису зображень і представлення форми об'єкта. Складні задачі розпізнавання, такі як розпізнавання схожих тривимірних об'єктів, які швидко рухаються, або ідентифікація плямоподібних зображень лазерних пучків вимагають удосконалювання методів і засобів для свого рішення. До традиційних методів розпізнавання відносяться методи розпізнавання за ознаками. Важливим етапом обробки зображень є визначення їх характерних ознак. Геометричні ознаки визначаються за геометрією об'єкта на зображенні, тобто за його розміром, зв'язністю, формою і т.д.

Доведено, що в даний час життєво важливим питанням є створення автоматизованих систем око-процесорної обробки і розпізнавання образної інформації в реальному часі. Така система з оптико-електронним око-процесором повинна виконувати паралельно-послідовну обробку образної (візуальної) інформації, робити аналіз, контроль і автоматичну класифікацію зображень.

В другому розділі розглянуто методи та формальні моделі формування геометричних ознак для автоматизованої око-процесорної обробки, аналізу та розпізнавання зображень з незакономірним контуром.

Введена нова ознака - центр зв'язності, яка формується методом урівноваження сум зв'язності елементів бінарного зображення і інваріантна до зміни системи координат від ортогональної до полярної, що дозволяє зменшити на порядок розмірність простру інформаційних ознак при розпізнаванні зображень. Із загального випадку багатоградаційних зображень розглядається деякий елемент, який зв'язаний із вісьмома сусідніми. Для дослідження застосовані бінарні зображення у вигляді плоских геометричних фігур в декартовій системі координат. Визначається рівність сум зв'язності по вертикалі і горизонталі. Отримані таким чином дві взаємоперпендикулярні лінії формують координати центру зв'язності.

На основі вище розглянутого методу побудована математична модель урівноваження отриманих елементів бінарного зображення. Визначено для яких координат , буде справедлива рівність сум зв'язностей одиничних і нульових бінарних елементів: - зв'язність одиничного елемента , , - зв'язність нульового елемента , . Урівноважування по стовпцях і рядках повинно задовольняти такій системі умов

. (1)

Застосувавши систему (1) можна сформувати прості ознаки для розпізнавання бінарних зображень.

Запропоновано методику визначення площі та кута орієнтації бінарного зображення, засновану на принципі дискретизації, де зображення розбивається на елементарні сектори. Такий підхід використовується для визначення параметрів орієнтації плямоподібних зображень на етапі попередньої обробки. Зображення проектується на дискретне матричне середовище, в якому воно центрується відносно точки О. Визначається найвіддаленіша точка контуру фігури від точки О і проводиться коло радіусом Rmax, а також визначається найближча точка контуру до точки О і визначається коло з радіусом Rmin . Коло з радіусом Rmax розбивається на N секторів з дискретним кутом . В кожному секторі обмеженим кутом визначається площа S1i, яка розташована між дугою меншого кола і контуром зображення та відповідними двома радіус-векторами і та і+1 . Визначається також площа S2і, яка обмежена контуром зображення і більшим колом. Сектори утворюють шляхом обертання фігури відносно точки О на дискретний кут . Таким чином, та частина кільця, яка знаходиться усередині кожного і-го сектора має дві площі S1i та S2і, розділені контуром фігури.

Після кожного повороту фігури на кут в межах Rmin та Rmax і визначається відношення

,

яке порівнюється з еталонним

.

Поворот здійснюється до тих пір, поки параметри вхідного зображення QФі не співпадуть з параметрами еталонного зображення QЕі (QФі QЕі). В момент збігу відповідних параметрів визначається кількість дискретних поворотів, яка характеризує кут Ф орієнтації

, (2)

де n - кількість секторів, на які повернуто зображення.

Для підвищення точності орієнтації плямоподібних зображень, які мають складний незакономірний контур, а також для зменшення обчислювальних витрат при визначенні орієнтації об'єкта введено нову ознаку - вісь орієнтації у вигляді прямої лінії, яка проходить через центри ваги і зв'язності. При визначенні центра ваги і моментів інерції центрованого зображення пропонується метод, який дозволяє знаходити моменти будь-якого порядку за допомогою лише операцій додавання, що дозволяє підвищити швидкодію обчислень під час покрокового паралельного накопичення.

Запропоновано модифікований метод ланцюгового кодування контуру. У даному методі пропонується новий підхід опису плямоподібних зображень. Отримане зображення центрується і виконується перехід з декартовій системи координат у полярну. Через головні внутрішні точки зображення - центр ваги і центр зв'язності проводиться вісь орієнтації зображення, яка перетинає контур зображення і визначає початкову точку кодування контуру. Кодування виконується в напрямку, зворотному ходу годинної стрілки. Крива контуру представляється цифровим кодом, складеним з восьми напрямків. Така комбінація елементарних напрямків розглядається як дискретний варіант природного рівняння кривої

F = 0, 1, 2, 3, 4, -1, -2, -3 . (3)

Сітку кодування утворюють промені і концентричні кола. Задається крок відстані між сусідніми колами Дс і крок кута Дц, від якого залежить дуга Дl, що з'єднує сусідні промені.

Запропоновано метод розрахунку площі плямоподібних зображень, зв'язаний з елементами ланцюгового кодування. Алгоритм методу:

1) визначається площа частини дискретного кільця (елементарної комірки)

, (4)

2) визначається площа кругу у середині фігури, дотичного до контуру

, (5)

3) визначається площа дискретної комірки з кодовим напрямком

, (6)

4) визначається площа дискретних комірок з кодовими напрямками і

/2, (7)

5) визначається сумарна площа фігури F

, (8)

де N - кількість секторів полярної сітки, К - кількість концентричних кіл у середині кільця, утвореного контуром зображення.

Запропоновано модифіковану ознаку - коефіцієнт заповнення дефіциту опуклості, яка визначається за формулою

, (9)

де SF - площа фігури, SK - площа круга з радіусом рівним відстані від центру ваги до самої віддаленої точки на контурі зображення.

Модифікований метод ланцюгового кодування контуру в полярній сітці дозволяє створити апріорну класифікацію форми контуру плямоподібних зображень. Всі зображення розділені на три основні класи а кожний клас має підкласи.

Ідентифікація динамічних плямоподібних зображень виконується на базі класифікації, з використанням інформативних ознак: центрів зв'язності та ваги, вісі орієнтації, площі, коефіцієнта заповнення дефіциту опуклості.

Розроблено метод визначення об'єму та площі бічної поверхні опуклої фігури. Для тривимірних зображень геометричним параметром, адекватним площі двомірних зображень, є об'єм, а площею може бути визначена бічна поверхня об'ємної фігури. Зображення опуклої фігури центрується так, щоб центр обертання співпадав з її вершиною Оу даній проекції. Після цього обертають фігуру відносно вершини О на кут = 360°/N. Визначають відстань від вершини до нульового рівня (основа фігури), тобто до точок з інтенсивностями І0, які мають найменшу інтенсивність і відповідні радіуси Ri і Ri+1.

Поверхню фігури розбивають на К поверхонь рівня, при цьому кожний рівень розбитий на К дискретних секторів, і визначаються радіуси R0, R1,..., Rk основ цих секторів. Кожний такий дискретний сектор опуклої фігури розглядається як сектор урізаного конусу. Об'єм дискретного сектора обчислюється за формулою

. (10)

Сумарний об'єм секторів опуклої фігури, обмежених кутом визначається за таким виразом

. (11)

Площа бічної кривої поверхні дискретного урізаного конусу обчислюється за формулою

, (12)

а сумарна площа бічної поверхні сектору опуклої фігури, обмеженої кутом , визначається виразом

. (13)

Після кожного обертання зображення на кут , повторюють алгоритм обчислення об'єму і площі бічної поверхні чергового сектору опуклої фігури. Повороти здійснюють до тих пір, поки зображення не буде повернуте на 360 °. Підсумовуючи об'єми і площі бічних поверхонь секторів визначають повні об'єм і площу опуклої фігури.

Розроблено метод визначення об'єму і площі бічної поверхні довільної фігури обертання. Серед усієї різноманітності тривимірних фігур існує цілий клас фігур, що побудовані шляхом обертання твірної лінії навколо осі обертання. Такі зображення зручні для обробки, оскільки для них достатньо однієї проекції, щоб отримати повну інформацію щодо визначення його геометричних параметрів.

Визначають елементарний об'єм і-го зрізаного конуса

. (14)

Тоді повний об'єм фігури обертання визначають за формулою

. (15)

Аналогічно можна визначити і площу бічної поверхні фігури обертання

 ; (16)

. (17)

Даний підхід дозволяє підвищити швидкодію оброблення зображень, а також спростити процес обчислення їх геометричних параметрів.

Третій розділ присвячений технічній реалізації засобів автоматизованої системи око-процесорної обробки та розпізнавання плоских та об'ємних зображень. Традиційні засоби обчислювальної техніки, стосовно задачі розпізнавання зображень, вимагають суттєвої проблемної переорієнтації методів обчислень. Використання матриць однорідних процесорних елементів (ПЕ), які виконують одночасно однотипні операції, привело до створення однорідних обчислювальних середовищ (ООС), а втілення оптоелектроніки для реалізації оптоелектронних ООС (ОООС) дозволили створити технічні пристрої паралельного вводу-виводу і обробки зображень з принципово якісним підвищенням комутаційної гнучкості та багатофункціональності. Підвищити продуктивність ОООС, обчислюючи площі, кут орієнтації плоских фігур, а також площі бокової поверхні і об'єми тривимірних фігур, дозволяють нові методи, засновані на геометричних підходах.

Розроблено структуру оптоелектронних логіко-часових середовищ для визначення площі та кута орієнтації бінарних зображень. Для визначення площі зображення проектують на вхід ОООС, центр якого суміщають з геометричним центром зображення. Потім здійснюють його оберт на 360° стосовно центру ОООС, з заданим кроком дискретизації , відповідним елементарному. Після кожного елементарного повороту визначають відстань Rі від центра повороту до контура і обчислюють площу сектора. Сума площ всіх секторів відповідає площі всього зображення. Висока продуктивність запропонованого способу полягає в його високій швидкодії, через те, що дискретизація зображення по секторах кола завжди дає менше машинних тактів, ніж під час сканування. Якщо використовувати суцільне зображення для оброблення його за цим методом, то необхідно попередньо провести операцію виділення його контуру.

Для визначення кута орієнтації зображення проектують на вхід перетворювача світлосигналу (ПСС), де отримане зображення об'єкта перетворюють у відеосигнал. Зображення центрують, шляхом суміщення центра його форми з центром клітинного матричного середовища в блоці центрування (БЦ). Відцентроване зображення фігури проектується також відносно центра в блок обчислення R (БОR), який шляхом повороту фігури відносно центра середовища і центра мас фігури, визначає величини Rmax та Rmin. Блок обчислення R формує зображення, що присутнє в нього на вході, але окресленими двома колами з радіусами Rmax та Rmin . З його виходу отримані дані подаються на блок обчислення та S (БО та S), в якому зображення повертається на дискретний кут і обчислюється і, і+1, S1i та S2і. Блок формування відношення (БФВ) формує відношення QФі, яке подається в блок порівняння (БП) для порівняння з еталонним QЕі .

Розроблено структуру ОООС для визначення об'єму та площі бічної поверхні опуклої фігури. Визначення об'єму і площі бічної поверхні таких фігур здійснюється за допомогою однієї проекції, але в процесі проектування на вхід ОООС враховується дві проекції. Середовище утримує послідовно розташовані операційні однорідні оптоелектронні матричні блоки, що покроково один за одним виконують задані їм функції. Даний метод за своєю суттю схожий на метод визначення площі плоскої фігури тим, що в ньому також дискретизується усе зображення по секторах для спрощення обчислення їх геометричних параметрів. Це дає можливість підвищити швидкодію метода, а також зменшити кількість проекцій зображення до однієї для обробки його в ОООС.

Розроблено структуру ОООС для визначення об'єма довільної фігури обертання. Оброблення довільних фігур обертання в ОООС дозволяє спростити процес визначення їх геометричних параметрів, а саме об'єму. У початковий момент часу зображення проектують на перетворювач світло-сигнал (ПСС) так, щоб вісь обертання фігури проектувалась по усій довжині і була паралельна площині ПСС. Проводять зсув зображення до суміщення його основи з нижньою строкою ПСС і визначають відстань від лівого нижнього кута до осі обертання. Суміщають вісь обертання з крайнім лівим стовпчиком. Після цього зображення дискретизується і зсувається до низу на кожний елемент з визначенням відстаней Rі від лівого нижнього кута до контуру і, знаючи h, визначаються елементарні об'єми циліндрів. Головною вимогою для реалізації методу є необхідність дотримання паралельності осі обертання з площиною перетворювача світлосигналу (ПСС).

Розроблено операційні засобі паралельної обробки інформації з використанням багатофункціональних напівпровідникових світловипромінюючих приладів. Пропонується підхід для створення багатофункціональних напівпровідникових світловипромінюючих приладів (БНСП) з можливостями прийому, запам'ятовування та передачі інформації. Для реалізації приладу такого типу пропонується метод гібридної технології. В склад приладів нового типу входять кристали фототиристорів та світлодіодів з різними кольорами випромінювання, що розміщуються на самому кристалі фототиристора, який служить приймачем оптичної інформації. Таким чином, БНСП є також оптичним прийомопередавачем, у якого вхідна та вихідна апертури сумісні в апертурі світловоду. Нарощування БНСП у лінійки або матриці дає можливість створення приладу відображення інформації з зовнішнім оптичним керуванням. Крім того, така конфігурація дозволяє створювати різні однорідні інформаційні середовища і здійснювати реалізацію оптичних ефектів. Такий багатофункціональний елемент може використовуватись в схемотехніці як квантрон. Оптоелектронні принципи оперування з інформацією, при вище представленій доволі простій технології, може привести до створення принципово нових багатофункціональних приладів.

Розроблено оптоелектронний матричний пристрій паралельної обробки інформації, який може бути елементом бази високопродуктивних процесорів.

Для підвищення швидкодії і надійності запису візуальної інформації розроблено спосіб, що може бути використаний в обчислювальній техніці та в області реєстрації інформації, для оптичної обробки інформації.

Четвертий розділ присвячений результатам проведення експериментальних досліджень і комп'ютерному моделюванню обробки бінарних зображень та тривимірних просторових фігур. Здійснено програмну реалізацію розроблених методів і алгоритмів обробки плямоподібних зображень.

Для реалізації метода формування центра зв'язності була розроблена програма і досліджені 100 бінарних зображень. Проведені експериментальні дослідження залежності центра зв'язності від крока сітки. Найвища точність визначення центра зв'язності досягається при кроках сітки 2, 5 і 10. Дослідження показали, що центр зв'язності інваріантний до зсуву і повороту, а положення центра зв'язності відносно самої фігури не змінюється. У зображень, що мають одну вісь симетрії, центр ваги та центр зв'язності знаходяться на вісі симетрії. Якщо зображення мають дві вісі симетрії, тоді центр ваги та центр зв'язності співпадають і знаходяться в точці перетину осей. Дослідження плямоподібних зображень лазерних трас показали, що центр зв'язності знаходиться усередині контура зображення.

Для визначення площі і кута орієнтації бінарного зображення було виконано комп'ютерне моделювання обчислювального середовища для 100 різних довільних зображень з незакономірним контуром. Для порівняння були виконані два варіанти обчислення цих площ за формулами трикутника і секторів. Обидва варіанти обчислень порівнювались з еталонною площею фігури і визначилась похибка обчислень.

Похибка обчислення площ за формулою трикутника вища, ніж похибка за формулою сектора кола, але характер падіння обох кривих співпадає. В межах величин дискретних кутів від = 8 ° до = 5° криві мають найменше значення похибки = 0,5 % і = 1,0. При подальшому зменшенні дискретного кута похибка починає наростати. Експериментальні дослідження показали, що визначення кута орієнтації методом посекторного обчислення площі підвищує точність до 0,5 в порівнянні з відомими інтегральними методами.

Здійснено програмну реалізацію розроблених методів і алгоритмів для обробки плямоподібних зображень лазерних пучків. У проведених експериментах були застосовані 2 лазерні траси з кількістю зображень - 1000 в кожній трасі. Досліджені значення координат центрів ваги і зв'язності по осям абсцис і ординат а також площі зображень і положення вісі орієнтації для вибору граничних значень з метою сортування динамічних об'єктів.

Для дослідження фігур обертання створена програма, яка обчислює об'єм та площу бічної поверхні. Програма моделює однопроекційний спосіб обробки зображень. Точність обчислень за формулою конуса вища ніж за формулою циліндра. При розбитті висоти фігури на 15 шарів, похибка обчислень площі бічної поверхні складає =0,0147 , об'єму фігури обертання =0,0125 .

Результати моделювання з експериментальними зразками плямоподібних зображень лазерних трас показали, що запропоновані методи можуть бути використані як структурно-функціональний базис для око-процесорної обробки та розпізнавання образної інформації і рекомендовані для створення бази даних.

Висновки

У дисертаційній роботі виконані дослідження, що спрямовані на підвищення оперативності обробки і розпізнавання зображень за геометричними ознаками в автоматизованих інформаційно-розпізнавальних системах око-процесорного типу. Дані дослідження є внеском у подальший розвиток інформаційних технологій та організації оптоелектронних однорідних обчислювальних середовищ для реалізації методів обробки зображень і формування геометричних ознак.

Основні результати досліджень є такими:

1. Введено ознаку - центр зв'язності, яка формується шляхом урівноваження сум зв'язності елементів бінарного зображення і є інваріантною до зміни системи координат від ортогональної до полярної, що дозволяє зменшити на порядок розмірність простору інформаційних ознак при розпізнаванні зображень.

2. Введено ознаку - вісь орієнтації, у вигляді прямої лінії, яка проходить через центр зв'язності і центр ваги зображення, що дозволяє підвищити точність кута орієнтації і зменшити обчислювальні витрати при визначенні орієнтації об'єкта.

3. Удосконалено структурний опис зображень і зв'язаних з ним геометричних параметрів шляхом ланцюгового кодування контура в полярній системі координат, що дозволяє класифікувати і ідентифікувати плямоподібні зображення. Такий опис інваріантний до афінних перетворень - зсуву, повороту, масштабуванню.

4. Розроблено класифікацію форми зображень, які мають незакономірний контур, шляхом комбінування елементарних векторних напрямків на контурі зображення, що дозволяє ідентифікувати динамічні плямоподібні зображення у реальному часі.

5. Розроблено методику розрахунку площі плямоподібних зображень, зв'язану з ланцюговим кодом, що дозволяє ввести модифіковану ознаку - коефіцієнт заповнення дефіциту опуклості зображення.

6. Розроблено методику і алгоритми обчислення об'єму та площі бічної поверхні тривимірних опуклих фігур і фігур обертання, які базуються на принципі посекторної і пошарової дискретизації. Такий підхід дозволяє виконувати однопроекційну обробку зображень, що підвищує швидкодію процесу обчислення і спрощує визначення геометричних параметрів поданих зображень.

7. Розроблено структуру оптоелектронних однорідних обчислювальних середовищ (ОООС) для реалізації методів визначення площі і кута орієнтації бінарних зображень, а також методів обробки просторових тривимірних фігур і визначення їх геометричних ознак. Показано, що використання ОООС для розв'язування поставленої задачі дозволяє підвищити швидкодію процесу обчислення у порівнянні з телевізійними способами в 2,5 рази. Розроблені ОООС можуть бути використані в автоматизованих інформаційно-розпізнавальних системах око-процесорного типу, як графічні співпроцесори під час обробки образної інформації.

8. Розроблено засоби представлення образної інформації, які можуть бути використані в автоматизованих системах розпізнавання для побудови операційних екранів з можливістю прийому, запам'ятовування, оптичної обробки та передачі візуальної інформації.

Список опублікованих праць за темою дисертації

1. Кожем'яко В.П., Кормановський С.І., Білан С.М. Проблемно-орієнтовані оптоелектронні логіко-часові середовища розпізнавання зображень //Вісник ВПІ. - 1994. - № 4. - С. 17-20.

2. Холковский Ю.Р., Кормановский С.И. Алгоритм определения центра связности./ Прикладная геометрия и инженерная графика. Киев, 1995. вып.58. - С. 190-192.

3. Кожем'яко В.П., Кормановський С.І., Білан С.М., Щавінська Ю.Д. Багатофункціональні напівпровідникові світловипромінюючі елементи індикації з пам'яттю. /Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. Збірник наукових праць, вип. № 1, Хмельницький, 1998. - С. 70-73.

4. Кормановський С.І. Математична модель і алгоритм визначення координат центра ваги і моментів інерції зображення // Вісник ВПІ. - 1999. - № 1. - С. 61-64.

5. Кормановський С.І., Швейкі Нафез, Тимченко Л.І. Підхід до визначення центру зв'язності зображення // Вісник ВПІ. - 2001. - № 4. - С. 71-73.

6. Кормановський С.І. Організація однорідних оптоелектронних логіко-часових середовищ аналізу геометричних ознак об'єкту //Вісник ВПІ. - 2002. - № 1. - С. 34-39.

7. Буда А.Г., Мартинюк Т.Б., Кормановський С.І., Король О.В. Базис геометричних ознак зображень та особливості їх застосування // Сучасні проблеми геометричного моделювання. Збірник наукових праць. Львів. - 2003. - С. 162-166.

8. Кормановський С.І. Метод та математична модель визначення центру зв'язності зображення //Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. 2003. - № 1-2 (5-6). - С. 43-45.

9. Кормановский С.И., Мельник О.П., Дорохин М.В. Геометрическое моделирование пятенных изображений динамических объектов //Геометричне та комп'ютерне моделювання. Збірник наукових праць, вип. 7. Харків. - 2004. - С. 82-87.

10. Способ записи изображений: А.с. № 1527670 СССР, МКИ G11 C 11/42 / Кожемяко В.П., Подорожнюк В.А., Белан С.Н., Кормановский С.И.- № 4383864; Заявл. 29.02.88; Опубл.07.12.89, Бюл. № 45. - 4 с.

11. Способ определения площадей произвольных замкнутых фигур: А.с. № 1826142 СССР, МКИ H 04 N 7/18 / Кормановский С.И., Кожемяко В.П., Тимченко Л.И., Белан С.Н. - № 4916622; Заявл. 04.03.91; Опубл. 07.07.93, Бюл. № 25. - 4 с.

12. Пат. 17148А Україна, МКИ H04N 7/18. Спосіб визначення об'єму довільної фігури обертання /Кожем'яко В.П.. Кормановський С.І., Білан С.М.; Вінницький державний технічний університет. - № 94107406; Заявл. 31.10.94; Опубл. 31.10.97. Бюл. № 5. - 6 с.

13. Пат. 18148А Україна, МКИ H04N 7/18. Спосіб обчислення об'єму і площі бічної поверхні довільної опуклої фігури / Кожем'яко В.П., Подорожнюк В.А., Кормановський С.І., Білан С.М. Вінницький державний технічний університет. - № 94107407; Заявл. 31.10.94; Опубл. 31.10.97. Бюл. № 5. - 12 с.

14. Пат. 17951А Україна, МКИ H01 L 31/18. Напівпровідниковий світловипромінюючий прилад / Кожем'яко В.П., Подорожнюк В.А., Кормановський С.І., Білан С.М. Вінницький державний технічний університет. - № 96010103; Заявл. 10.01.96; Опубл. 31.10.97. Бюл. № 5. - 6 с.

15. Пат. 73839 Україна, МКИ G06T7/60, G06K9/00, H04N7/18. Спосіб визначення кута орієнтації плоскої фігури / Кожем'яко В.П., Кормановський С.І., Білан С.М., Білан С.С., Коваль Д.М. - Вінницький державний технічний університет. - № 2003087547; Заявл.11.08.2003 ; Опубл. 15.09.2005. Бюл. № 9. - 6 с.

16. Тимченко Л.И., Кормановский С.И. Представление многоградационного изображения обобщенного W-спектром связности. /Винницкий политехнический институт. - Винница, 1993. - 15 с. - Рус. - Деп. в ГНТБ Украины 25.10.93, №2054 - Ук-93.

17. Кожемяко В.П., Холковский Ю.Р., Кормановский С.И. Базовый пакет в курсе инженерной графики // 2-я Всесоюзная научно-техническая конференция по оптоэлектронным методам и средствам обработки изображений. Винница, 1987.

18. Кожемяко В.П., Тимченко Л.И., Белан С.Н., Кормановский С.И., Котлярова Е.И. Оптоэлектронное матричное устройство параллельной обработки информации. // Оптоэлектронные методы и средства обработки информации. Сборник материалов научно-технической конференции. Винница, 1988.- С. 63-65.

19. Витюк О., Кормановский С., Шевченко А. Алгоритм определения геометрических признаков изображений произвольных выпуклых фигур // International Conference on Optoelectronic Information Technologies "PHOTONICS-ODS 2000", Vinnytsia, 2000.- С. 44-45.

20. Кормановський С.І., Мельник О.П., Поплавський О.А. Метод визначення кута орієнтації плямоподібних зображень // "Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій та приладобудування" Перша Міжнародна науково-технічна конференція СПРТП 1-2005, Вінниця, 2-5 червня 2005. - С. 51.

21. Кормановський С.І., Клімкіна Д.І. Оптоелектронне середовище для визначення об'єму фігури обертання та площі її бічної поверхні // III International Conference on Optoelectronic Information Technologies "PHOTONICS-ODS 2005", Vinnytsia, 2005

Размещено на Allbest.ru

...