Введение к работе
Актуальность темы
История создания методов цифровой обработки и понимания изображений составляет уже более полувека. За это время было создано необозримое количество алгоритмов самого разного назначения. Многие из них весьма эффективно применяются для решения различных, как правило, узкоспециализированных задач цифровой обработки изображений. Наибольшую трудность представляет собой разработка методов решения интеллектуальных задач, таких, как распознавание, понимание изображений. Но и для содержательно более простых задач реставрации изображения, выделения контура, сегментации и т.п., нельзя говорить о том, что используемые для их решения подходы позволяют получать решения, адекватные более или менее широкому спектру внешних условий. Сам факт непрерывного появления все новых и новых методов и алгоритмов решения таких задач говорит об отсутствии в среде исследователей удовлетворенности качеством уже существующих разработок. При этом, как правило, надёжность решения задач существенно падает при снижении контрастности и резкости изображении, наличии искажений, как шумовых, так и геометрических.
В такой ситуации целенаправленное сравнение по единой методике качества работ алгоритмов, широко используемых в практических разработках, позволило бы выявить их сильные и слабые стороны. В свою очередь, это послужило бы основой для отбора тех средств цифровой обработки изображений, которые наиболее адекватны как решаемой задаче, так и характерным особенностям обрабатываемого изображения. Это обстоятельство и определяет актуальность создания соответствующей методики для решения задач, возникающих при построении реальных технических систем цифровой обработки изображений.
Цель исследования
Целью исследования является построение универсальной оценки качества результатов работы алгоритмов, реализующих различные модели цифровой обработки изображений.
Задачи исследования
Разработка методологии сравнительного исследование качества работы алгоритмов цифровой обработки визуальной информации.
Исследование качества работы ряда известных и хорошо зарекомендовавших себя алгоритмов цифровой обработки изображений в соответствии с разработанной методологией сравнительного исследования.
Выработка на основе полученных результатов выводов и рекомендаций по применимости исследованных методов.
Объект исследования
Объектом исследования являются методы цифровой обработки изображений, используемые для решения задач реставрации, выделения и уточнения границ, анализа текстур и сегментации.
Предмет исследования
Предметом исследования являются программные реализации методов цифровой обработки изображений.
Методы исследования
В работе были использованы методы цифровой обработки изображений, математического моделирования, анализа данных, кластер-анализа, информационного поиска, использование инструментальных компьютерных систем.
Научная новизна
Разработана универсальная методология сравнительного исследования качества работы для алгоритмов цифровой обработки изображений.
Сконструирован набор специальных изображений, моделирующих элементы реальных изображений, особо трудных для цифровой обработки.
Выполнено ранжирование по качеству работы широкого класса алгоритмов цифровой обработки изображений.
Выявлены особенности реализаций и применимости алгоритмов реставрации изображений, выделения и уточнения границ объектов, анализа текстур и сегментации.
Получена оценка параметров искажения, вносимого при размытии изображения.
Практическая значимость
Использование разработанной методологии позволяет:
выполнить объективное сравнение алгоритмов цифровой обработки изображений;
отбирать среди совокупности алгоритмов те, которые обладают наилучшими показателями качества решения соответствующих задач;
формировать для алгоритмов цифровой обработки изображений области эффективного применения;
выявлять наличие или отсутствие стабильности в работе алгоритмов;
использовать алгоритмы для достижения требуемого качества адаптивно, учитывая как локальные особенности изображения, так и свойства используемых алгоритмов.
Достоверность и обоснованность
Достоверность и обоснованность полученных результатов обеспечиваются корректным применением разработанной методологии сравнительного исследования алгоритмов цифровой обработки изображений. Результаты выполненных в соответствии с разработанной методологией экспериментальных исследований не противоречат результатам, приводимым в литературных источниках.
Личный вклад автора
Все результаты работы получены автором лично.
На защиту выносится:
Методология сравнительного исследования качества работы алгоритмов цифровой обработки информации на основе тестовых изображений.
Состав и представительность набора тестовых изображений, используемых для проведения сравнительного тестирования алгоритмов цифровой обработки информации.
Результаты применения метода сравнительного тестирования на основе тестовых изображений конкретных алгоритмов цифровой обработки.
Апробация работы
Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих международных конференциях:
6th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI’2002), Orlando, Florida, USA, July 14-18, 2002г.
8th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI’2004), Orlando, Florida, USA, July 18-21, 2004г.
5th WSEAS International Conference on Signal Processing, Computational Geometry and Artificial Vision, Malta, September 15-17, 2005г.
6th WSEAS International Conference on Signal, Speech and Image Processing, Lisbon, Portugal, September 22-24, 2006 г.
8th WSEAS International Conference on Signal, Speech and Image Processing, Santander, Cantabria, Spain, September 23-25, 2008г.
9-ая Международная конференция «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии» (РОАИ-9-2008), Нижний Новгород, 14-20 сентября 2008г.
13th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics (WMSCI 2009), Florida, USA, July 14-13, 2009г.
10-ая Международная конференция «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии» (РОАИ-10-2010), Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ», 5-12 декабря 2010г.
Структура и объём диссертации
Работа состоит из введения, девяти глав, заключения, списка литературы из 130 наименований и Приложения. Работа изложена на 284 страницах, содержит 124 рисунка и 7 таблиц.
Публикации
Основные работы, опубликованные по теме диссертации, содержатся в 18 журналах, трудах и тезисах международных конференций, в том числе 9 из них – в изданиях из списка ВАК.
