Введение к работе
Актуальность темы. Проблема анализа и, в частности,
распознавания изображений возникает во многих областях науки и
техники. При большом количестве анализируемых классов наиболее
эффективным является распознавание на основе вычисления
соэффициентов ортогональных разложений. Как показано в работах
C.S.Fu (1971) и S.Watanabe (1969) среди множества ортогональных
Зазисов разложение Карунена-Лоэва (РКП) обладает оптимальными
свойствами в смысле эффективности распознавания, в том числе
шляется единственным ортогональным базисом, обеспечивающим
іекоррєлированность коэффициентов разложения. В целях достижения
зысокого быстродействия эффективно использовать оптические
5ычисления. Задачу оптического вычисления некоррелированных
коэффициентов В.А.Сойфер и М. А. Голуб (1977) предложили решать
іетодами когерентной оптики и цифровой голографии. При
юмпьютерном синтезе оптических пространственных фильтров,
:огласованных с базисными функциями РКП важно иметь их
іналитическое представление, так как численное решение
інтегрального уравнения на собственные значения неустойчиво и
рудоемко при размерах фильтра, применяемых на практике. H.L. Van
rees (1971) приводит формулы для случая экспоненциальной
прреляционной функции, однако для полутоновых изображений
;елательна более точная - экспоненциально-косинусная
лпроксимация. В связи с этим является актуальным получить налитическое решение интегрального уравнения на собственные начения с экспоненциально-косинусным ядром. При оптической іеализации РКП возникает неизбежное искажение базисных функций, носимое дискретизацией по аргументу при компьютерном синтезе
оптическогр элемента и квантованием по уровню при его последующем литографическом изготовлении. М.А.Голубом (1990) были получены некоторые- теоретические оценки .'таких возмущений, требующие, однако, вычислений норм бесконечных матриц. Поэтому в данной работе возникла необходимость экспериментального исследования устойчивости РКЛ. Кроме того, важно определить'пределы устойчивой работы системы распознавания, основанной на РКЛ, в условиях не только описанных возмущений, но также при искажении объектов распознавания. В задаче распознавания сложных контурных изображений, таких как отпечатки пальцев, кристаллограммы, интерферограммы часто возникает необходимость построения полей направлений с целью выделения существенных точек изображения. В совместной работе Н.Ю.Ильясова, А.В.Устинов, А.Г.Храмов (1993) предложили несколько цифровых методов выполнения данной процедуры, но при оптическом анализе актуальна задача разработки оптического метода построения полей направлений.
Цель и задачи работы. Разработка и исследование оптических методов вычисления некоррелированных признаков и структурирования изображений, определение параметров для создания оптико-цифрового устройства ' анализа изображений средствами компьютерного моделирования. Для достижения'этой цели решаются следующие задачи:
1. Представление собственных функций и собственных чисел РКЛ
при экспоненциально-косинусной корреляционной функции в
аналитическом виде, удобном для оптической реализации.
2. Численное исследование устойчивости РКЛ к возмущениям,
вносимым оптической реализацией. Исследование влияния этих
возмущений, а также искажения анализируемых изображений на
качество системы распознавания, основанной на РКЛ.
4. Численное исследование эффективности применения структурных
методов при распознавании сложных контурных изображений.
5. Разработка и исследование метода оптического построения
полей направлений контурных изображений в качестве составной части
процедуры оптического распознавания.
Научная новизна.
1. Получено аналитическое представление РКЛ для
экспоненциально-косинусного вида корреляционной функции, хорошо
элисывающее полутоновые изображения и удобное для оптической
реализации методами цифровой голографии.
2. Методами компьютерного моделирования исследовано влияние
зозмущений, возникающих при оптической реализации РКЛ, на его
эсновные свойства и установлен диапазон устойчивости РКЛ к такого
хзда возмущениям.
-
Показана эффективность сочетания РКЛ и структурных методов з задаче распознавания сложных контурных изображений.
-
Разработан оптический метод построения поля направлений, шляющийся необходимым звеном в задаче оптического анализа х>нтурных изображений. Описана оптическая схема, реализующая этот іетод. Средствами компьютерного моделирования показана >аботоспособность и эффективность метода.
На зашиту выносятся:
аналитическое решение интегрального уравнения на собственные .начения и функции для экспоненциально-косинусного ядра;
результаты исследования устойчивости основных свойств РКЛ к озмущениям, возникающим при оптической реализации;
- результаты исследования влияния возмущений базисных функций,
также искажения изображений на качество системы распознавания,
снованной на вычислении некоррелированных признаков;
результаты эффективности применения структурных методов в адаче распознавания сложных контурных изображений на основе РКЛ;
метод оптического построения поля направлений поступающего а вход изображения и результаты исследования его эффективности эедствами компьютерного моделирования;
Практическая ценность работы. Разработанные методы оптического анализа являются особенно ценными при распознавании таких насыщенных деталями и отличающихся структурным многообразием изображений, как отпечатки пальцев, кристаллограммы, так как позволяют оптически выделить только существенные признаки изображения и свести распознавание к анализу этих признаков. Использование РКП позволяет уменьшить количество анализируемых признаков. Разработанный метод оптического построения полей направлений рекомендуется в качестве эффективного дополнения в оптической процедуре распознавания контурных изображений. В результате вычислительных экспериментов с дактилоскопическими изображениями и кристаллограммами слезы выработаны практические рекомендации,, которые могут быть использованы при персональной идентификации и в офтальмологии. Проведенное исследование является основой для создания широкого класса оптико-цифровых приборов, применяемых в биологии, медицине, криминалистике и других областях.
Апробация ' работы. Основные результаты диссертации докладывались на научных семинарах кафедры Техническая кибернетика Самарского 'государственного аэрокосмического университета, на V совещании по Компьютерной оптике {Самара 1993)> VI семинаре по Математическим' методам распознавания образов (Москва 1993), на международных конференциях: по Представлению изображений и распознаванию образов (Эрланген 1993), по Компьютерному анализу изображений и образов (Будапешт 1993), по Обработке изображений и компьютерной оптике (Самара 1994) , по Структурному и синтаксическому распознаванию образов (Нахария 1994).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 работ.
Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, трех приложений и списка литературы (46 наименований), изложенных на 99 страницах, содержит 48 рисунков.
