Введение к работе
Актуальность темы исследования. Интенсивное развитие вычислительной техники вызвало появление совершенно новых областей исследований. С каждым годом, по мере увеличения быстродействия ЭВМ растут возможности решения задач все возрастающей сложности. Данные изменения качественно расширили возможность использования современных научных достижений прикладной геометрии.
Появилась возможность применить аппарат геометрического моделирования для решения задач обработки изображений. Расширился состав лиц, ведущих оптические исследования. Появились новые направления, например, статистические методы в оптике, цифровая обработка сигналов, синтез голограмм с помощью электронно-вычислительных машин и другие. Это привело к интенсивному развитию геометрической оптики.
Задачи, возникающие при обработке изображений, можно разделить на три вида: задачи реализации системы; задачи идентификации системы; обратные задачи (задачи восстановления изображений).
Значительная часть вопросов, возникающих при геометрическом моделировании задач обработки изображений, связана с повышением их качества, апостериорным устранением дефектов аппаратуры, то есть с тем, что в совокупности называется восстановлением изображений. Именно поэтому при работе с изображениями наиболее актуальными являются проблемы совершенствования методов решения задач восстановления изображений, то есть решения обратных задач.
Цель диссертационной работы заключается в разработке методов и алгоритмов задачи восстановления изображений с учетом определенных по обрабатываемому изображению параметров искажений, вносимых системой формирования изображений.
Для достижения этой цели в диссертационной работе решаются следующие основные задачи:
исследование процесса формирования изображений и типов искажений, вносимых при формировании изображений;
разработка методов и алгоритмов задачи моделирования искажений, возникающих при формировании изображений;
разработка методов и алгоритмов определения параметров искажений, вносимых системой формирования изображений;
исследование линейных методов восстановления изображений и разработка алгоритма на основе приближенного вычисления инверсной свертки функций в пространственной области;
исследование нелинейных методов восстановления изображений;
исследование влияния ограничений, накладываемых на область допустимых значений, на качество восстановленных изображений;
разработка алгоритма коррекции найденной границы объекта на изображении с учетом полутонов граничных пикселей;
разработка и внедрение инженерных методик и программного комплекса для решения задачи бесконтактного измерения параметров объекта.
Научная новизна работы. Основные результаты, полученные в диссертационной работе и обладающие научной новизной, следующие!
- разработан алгоритм нахождения весовой функции системы фор
мирования изображений методом максимального спада градиента
яркости;
разработан алгоритм определения параметров шума на изображении по участку изображения с наименьшей дисперсией сигнала;
разработан приближенный метод нахождения инверсной свертки функций в пространственной области;
разработан итерационный алгоритм с автоматическим контролем качества изображения;
на основе метода цепочного кодирования Фримена разработан метод, позволяющий находить границы объектов на некачествен-. ных изображениях;
разработан метод коррекции контура объекта на изображении с учетом полутонов граничных пикселей.
Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы методы начертательной, дифференциальной, вычислительной геометрий, геометрической оптики, математической статистики, вычислительной техники и др.
Основные задачи решались с использованием исследований геометров прикладного направления: Четверухина Н.Ф., Котова И.И., Бусыгина В.А., Наджарова К.М., Иванова Г.С., Найханова В.В., Якунина В.И. и других, а также с использованием работ ученых, занимающихся исследованиями в области обработки цифровых изображений: Тихонова А.Н., Василенко Г.И., Ярославского Л.П. и других. Использованы также исследования зарубежных ученых Э.Оппенгейма, Б.Фридена, А.Розенфельда и других ученых.
Практическая ценность диссертационной работы заключается в том, что предложенные в работе методы обладают высокой универсальностью, алгоритмы на их основе являются простыми и экономичными и легко программируются.
По результатам исследований разработан комплекс программ.
Полученные результаты могут быть использованы на этапе предварительной обработки изображений для устранения искажений, вносимых системой формирования изображений, а также для идентификации параметров системы формирования изображений.
На защиту выносятся:
алгоритм нахождения весовой функции системы формирования изображений методом максимального спада градиента яркости;
метод восстановления изображений с помощью приближенного вычисления инверсной свертки в пространственной области;
итерационный алгоритм восстановления изображений с автоматическим контролем качества изображения;
модифицированный метод цепочного кодирования Фримена;
метод коррекции контура объекта с учетом полутонов граничных пикселей.
Реализация результатов исследования. Результаты исследований, выполненных в диссертационной работе, апробированы в виде инженерных методик и программного комплекса и приняты к внедрению на ОАО «Улан-Удэнский завод Электромашина».
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были доложены и обсуждены:
на Российской научно-практической конференции «Образование в условиях реформ: опыт, проблемы, научные исследования» (г.Кемерово, 1997);
на VII-й Всероссийской научно-практической конференции по графическим информационным технологиям «КОГРАФ-97» (г.Нижний Новгород, 1997);
на VIII-й Всероссийской научно-практической конференции по
графическим информационным технологиям «КОГРАФ-98»
(г.Нижний Новгород, 1998).
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано восемь
научно-технических работ, в которых отражены основные теоретические и
прикладные результаты проведенных исследований.
Структура и объем работы. Структурно диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников, включающего 117 наименований. Диссертация объемом 120 страниц машинописного текста содержит 22 рисунка и 2 таблицы.