Введение к работе
і
Ml\l //V^XJUW 1U IblVlUl. WUjmUUllVU 1» UllU/llU llJUW[rtl/l\4mil «1U
Л как область исследований привлекает к себе в последнее время стальное внимание, благодаря широкой области применения ав-эмных систем машинного зрения. Такие системы могут быть неродственно использованы, например, в промышленности при Nib -этическом контроле изделий или при сборке сложных устройств с: оіцью роботов, в системах ориентации автономных мобильных11 отов (AMP), в системах идентификации и распознавания. В военной їсти также возрастает интерес к исследованию возможностей жомного наведения и идентификации объектов и целей с помощью шиной обработки изображений.
В настоящий момент существует два основных ограничения для юкого применения систем машинного зрения. Во —первых, еще эстаточио разработаны эффективные алгоритмы для анализа изо — чсений, во вторых, требуется существенное увеличение вычисли — .пых мощностей ЭВМ, используемых для этих целей..
Как следствие, на сегодняшний день важной задачей является штие соответствующей методологической и алгоритмической базы рограммных средств машинного зрения. Рост значимости задач аботки больших объемов графической информации приводит к Зходимости разработки новых высокопроизводительных систем аботки и анализа изображений. Существующие на сегодняшний і вычислительные средства не позволяют решать задачи обработки юизображения в реальном масштабе времени. В то же время .ІШШСТВО задач обработки изображений легко поддается распа — изливанию. Однако решение таких задач на многопроцессорных и гллельных вычислительных системах затрудняется из за большого йма обрабатываемых данных. При относительной простоте и алгоритмов обработки, распараллеливание оказывается не всегда іектшшьім, т.к. все алгоритмы требуют повышенного обмена 1ыми между элементами вычислительной системы. Нелинейность ющихся алгоритмов, не всегда позволяет использовать клеточные' целители с ОКМД структурой, которые до сих пор эффективно менялись для проведения простейших преобразований изобра— .ня. С другой стороны, достижения в микроэледтронной технологии юля ют сегодня создавать многопроцессорные системы, МКМД і, обладающие относительно низкой стоимостью при достаточно ^ оком производительности.
Особое место в задачах обработки изображений занимает задача іруженйя на -изображении объектов и восстановление их формы, нвно развивающиеся в последнее время методы анализа изобрети и сцен оперируют чаще всего с готовыми данными о про-
странственном положении поверхностей; Однако механизмы полі чения таких данных остаются слабым звеном в цепочке анализа изс бражений и требуют либо привлечения дополнительных аппарата средств, типа пространственных сканеров, дальномеров и т.п., ї используют заранее ограниченные условия получения проекционн
изображений..
ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВЛНИЯ. О&ьет-.том исследование яеляку методы формирования пространственного описания объеглоз по изображениям и аппаратике .средства, наиболее эффективные t
решения данной задачи.
ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ РАБОТЫ: Целью работы является рларабо"
КОМІЇЛЄКСЇЮГО реШсіІїІЯ ПрООЛСЫК ' ПОЛучаїПЇЯ CTpyjwyJl^pOBuHlEi;
описанім объгктоа и элементов спады в про-етргшстЕй по via дипаг.-зі
ческоыу і;гїдеопзз5рі>кению, ч:то іїозьоля:іг решать задач;: олрсДелні
геометрической. гдроходї::,:осТіл срадтл,. орзіеіпаціЖ АЇЛЇ", а тіі:-;
и^:оолї-а зффгїліішю ' гс'пзльзох^дъ структурної: і: ceif;:jms"iec;
і-їїїгодг-і 'г::::;г.:;;.^г ойъс;ли1;, і.:х класекфи^зщлї' >» сопзсквлпн^я с ?.;:
-.-'Д0Л5ІІ.ЇЇ-І. і'ісп-^льзоЕаігпа дш;щ.::-:ч.оского кзобрщленш: козїїодлїі1 ?..
' бекать їїр::яї2ї:аапя дополкіггельнкгк: ергдетю получе::ш;' шіфзрмиїди:,
' благодаря ьозшіішоеєізшсй стереоскопического -эффекте, тзяз*;эл
получить пространственное описание объектов баз" испэльгоьш
специальной стереоскопической съемки.
В соответствии с поставленной целью рзЕїагатся следующие з
дачи: - ' ' ..' " "
' — теоретически и экспериментально обосновать бозмолшо восстановления формы и положения объектов по ш; дкаамкческс перспеїсгавному изображению;
'— разработать и исследовать алгоритмические методы щ> образования исходных кзобразкешій в нростраїїсгЕШїнуїо &ео«.ол!5;
— разработать, усогзршенствозаііїікс елі'оргігїш сашешчи изображения с. цс-'-t-.'o 'выделения однородных- областей, соотватс вующих сегмеїггак искомых поверхностей;
— разраСогать методы эффективного- рйслараллэлкшкш; бс
ком.нлекса алгоритмов для решения.: задачі* в 'масштабе -рзайг,н
времеш?; ' -.
'" — оценить зффектсЕностг. различных -.-типов г.шогепроце сорных систем для решения описанной' задачи и описать каибе производительную структуру.
- ' ОШОЖШЕЛІШіШКШМЯІЇЇШЗС^^ На защиту выносятся следующий положения к результаты: ..-,--
—методы -и алге,<.чтмы восстановления . формы н .колаже) объектов по их динздшчоскоыу перспеїгяівному зображенню;
л—параллельный алгоритм сегааігкщіт изображсшій для выд 'легата 'однородных! yacткos^нoвepxIюcтeй;
5 ''
метод представления исходных изображений в виде графов вершин — полигонов;
структура, многопроцессорной ьЫЧИслйТёЛЪНОИ Системы й up ганизация вычислительного процесса в системе обработки изобра— жений;
НАУЧНАЯ.. НОВИЗНА, Предложен новый подход к методам формирования модели среды окружения, основанный на анализе динамического изображения. Разработан комплекс алгоритмов преобразования исходного изображения в структуры данных, описывающие пространственное положение и характеристики изображенных объектов.
предложена методика восстановления формы и положения объектов и элементов среды по их видео —изображению;
разработан параллельный алгоритм сегментации изображения с целью выделения однородных участков поверхностей;
произведена оценка существующих параллельных систем обработки изображений.
разработана структура эффективной многопроцессорной системы, определены ее основные параметры;
построены математическая и имитационная модель вычислительного процесса в предложенной системе; определены аналитические и экспериментальные оценки ее производительности;
разработана методика преобразования исходного изображения в структурный вид с последующим преобразованием в пространственную модель среды;
создан программный комплекс восстановления объектов по их видеоизображению.
ПРАКТИЧЕСКУЮ ЦЕННОСТЬ РАБОТЫ представляют:
— методика восстановления формы и положения объектов и
элементов среды по их видео изображениям;
— параллельный алгоритм сегментации изображений;
методика преобразования исходного изображения в структурный вид;
программный комплекс восстановления объектов по их видеоизображению.
Предложенные решения позволяют строить системы ориентации роботов, системы автоматического картографирования, системы идентификации и классификации неизвестных объектов и системы автоматического контроля узлов и механизмов.
РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ. Исследования проводились в соответствии с планами научно-исследовательских работ Таганрогского государственного радиотехнического универсш -'.> Результаты проведенных исследований нашли практическое исполь-
зование в следующих разработках, выполненных в 1993 — 1996 годах на кафедре вычислительной техники: "Методы определения опорной проходимости среды по ее тепловизионному изображе — нию.",Таганрог,1994. "Разработка эмулятора базового модуля наращивания супер-ЭВМ" УДК 621.391.24:681.3.01, N гос.рег.: 01.9.50003771, сентябрь 1995, Таганрог. Результаты исследований были - использованы в_ НКБ "Миус" г.Таганрог, в работе по теме "Совершенствование —88", договор N323.069., в НИИ МВС в работах по теме "Разработка методов и средств для решения задач обработки многомерной информации на МПВС ПА" и в НИЦ Супер —ЭВМ и Нейрокомпьютеров в работах по теме "Клинок —РАН".
АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ: Основные научные результаты диссер — тационной - работы докладывались и обсуждались: на III межрегио — нальном семинаре по ООП ."Современные технологии программирования и использования компьютерной техники", (Минск, 1993г.); на репюиальной НТК студентов, аспирантов и молодых специалистов северного Кавказа "Методы и средства цифровой обработки сигналов", (Таганрог, 1994г.); на 40 —й, 41—й, 42 —й НТК профессорско-преподавательского состава, сотрудников и аспирантов ТРТУ, (Таганрог, 1994 —1996гг.); на III — Всероссийской НТК "Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления", Таганрог, 1996г.
ПУБЛИКАЦИИ. По результатам диссертационной работы
опубликовано 10 печатных работ', в том числе значительная часть практических результатов изложена в отчетах о выполнении НИР.
СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов и заключения, изложенных на 176 страницах, содержит 25 рисунков, 10 таблиц 107 наименований библиографии и 20 страниц приложения, всего 197 страниц.