Введение к работе
Актуальность работа. В настоящее время широкое, развитие получили системы обработки информации (СОИ), в которых формируемые сигначы являются функциями двух переменных и представляются в виде изображений. Примером служат телевизионные, радиолокационные системы, системы дистанционного зондирования, автономной навигации и др. Интерес к таким системам вызван огромной информа -ционноіі емкостью видеоданных и возможностью решения с их помощью широкого круга научных и прикладных задач.
Необходимость извлечения информации, заключенной э формируемом двумерном сигнале, породила широкий круг задач обработки изображений и методов юс решения. Среди них важное место занима-гат задачи и методы оптимальной (квазиоптимальной) фильтрации, заключающиеся в наилучшем (в смысле выбранного критерия) выделении (разделении) компонент, составляющих сигнал изображения, и основывающиеся на использовании различий их пространственных характеристик.
Стремительное развитие цифровой техники вызвало не менее стремятельное развитие и совершенствование процедур фильтрации дискретных изображений, ориентированных на реализацию с помощью универсальных и специализированных цифровых вычислительных машин. Достоинствами цифровой обработки являются универсальность и вы -сокая точность. 'Шесте с тем, конечные производительность и объ-. ем памяти ЦВМ препятствуют фильтрации в высоком темпе больших массивов видеоданных. А именно такая обработка является актуальной для многих современных СОИ.
Указанные недостатки цифровых методов приводят к тому, что при обработке большое массивов видеоданных необходимо использовать высокоэффективные алгоритмы фильтрации, обладающие невысокой вычислительной сложностью. Использование таких алгоритмов особенно актуально при работе СОИ в реальном, времени и в условиях жестких ограничений в отношении массы и габаритов вычисли -тельной аппаратуры, что характерно для бортовых (самолетных, космических и др.) СОИ.
Один из перспективных путей синтеза простых в вычислитель -яом отноиеняя процедур фильтрации изображений, способных осуществлять эффективную обработку,, основывается на методах рекуррентной фильтрации случайных полей при использовании развертки изоб-
ражения в одномерный сигнал. Эти методы позволяют синтезировать последовательные алгоритмы фильтрации, не требующие большого числа математических операций и объема памяти вычислителя. К сожалению, оптимальные методы рекуррентной фильтрации изображений, обеспечивающие наилучшее качество обработки, приводят к трудно реализуемым процедурам. Поэтому для решения практических задач фильтрации актуален поиск квазиоптимальных приближений, приводящих к рекуррентным процедурам с низкое вычислительной сложностью и, вместе с тем, незначительно уступающим оптимальным в смысле качества обработки.
Цель работы состоит в разработке квазиоптямальных рекур-рантно-каузальних процедур линейной и нелинейной фильтрации изображений.
Методы исследований, используемые в работе, базируются на теории вероятностей, теории случайных процессов и математической статистике. Более конкретно следует отметить методы оценивания параметров, теория марковских процессов, а также статисти -ческого моделирования с применением ЦВМ. Кроме того, провода -ляоь экспериментальные исследования разработанных алгоритмов на реальных изображениях.
Научная новизна работн:
-
Разработан подход к решению задачи стационарной рекур -рентной квазиоптимальной фильтрации гауосовского поля на фоне аддитивного белого и гауосовского окрашенного шума.
-
Разработан метод исследования потенциальной точности каузальной линейной фильтрации марковского поля с произвольной корреляционной функцией из аддитивной смеси с гауссовским шумом.
-
Разработан байесовский подход к рекуррентной кваэиопти-мальной нелинейной фильтрации марковских, в том числе негауссов-ских полей первого порядка.
-
Получен; рекуррентный алгоритм моделирования бинарного марковского полз первого порядка со стационарными одномерными сечениями.
Практическая ценность работы;
I, Разработаны я иеследшаш простые, пригодные для практической реализации, «» вмееге с рем, эффективные алгоритмы каузально-рекуррентной линейной и нелинейной фильтрации изображений.
-
Не. основе разработанных алгоритмов синтезированы рекуррентные измерители изменяющихся локальных статистических пара -метров нестационарных изображений - математического ожидания и среднеквадратического отклонения.
-
Разработан алгоритм согласования динамических диапазонов (СДЦ) нестационарного радиолокационного изображения и цифрового устройства регистрации. Предварительная обработка видеоданных о помощью алгоритма СДЦ позволяет существенно снизить информационные потери при регистрации изображения с использованием неболь -шого числа уровней квантования.
-
Разработан критерий преобразования локальных статисти -ческих параметров изображения, позволяющий осуществить оптимальную предварительную коррекцию динамического диапазона изображений при осуществлении СДЦ.
-
Выполнена модификация алгоритма СДЦ, позволяющая осуществить его реализацию с помощью спецпроцессора с конвейерной организацией команд.
Все разработанные алгоритмы реализованы в виде программ для универсальных ЦВМ и могут быть использованы при решении различных прикладных задач, связанных с обработкой видеоданных, Выпол-нена работа по приведению структуры программы СДЦ в соответствии с конвейерным принципом вычисления.
Внедрение результатов работы. Научные и практические результаты диссертации нашли применение в хоздоговорной НИР ТОР-І-90/А, выполненной в Новосибирском государственном техническом университете при участии автора в качестве ответственного исполнителя. Результаты диссэрчаций использованы такав в госбюджетной НИР "Развитие статистической теории нелинейных систем применительно к задачам оптимальной обработки сигналов".
Алгоритмы и программы, разработанные в диосертации, внедрены в НИИ Радиоэлектронных комплексов (г.Санкт-Петербург), что подтверждается соответствующим документом.
Апробация работы и публикации. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обоуждались на следующих Всесоюзных и республиканских конференциях и семинарахt
-
Всесоюзная научно-техническая конференция "Обработка изобраиеяий и дистанционные исследования", Новосибирск, 1984.
-
XI Всесоюзный научно-технический семинар "Статистический синтез и анализ информационных систем", Ульяновск, IS89 г.
-
Международная научно-техническая конференция "Обработка изображений я дистанционные исследования", Новосибирск, 1990 г.
-
Всесоюзный научно-технический семинар"Методы обработки сигналов и полей", Ульяновск, 1986 г.
Материала исследований, звязанные с темой диссертации, опубликованы в II печатных работах и двух отчетах о НИР.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов, заключения (150 страниц машинописного текста и 24 страница рисунков), списка использованных источников №6 наименований, 9 страниц) и приложений (30 страниц).