Разработка и исследование алгоритмов моделирования и оценивания параметров многомерных изображений на базе параллельных вычислительных систем Гордиан, Александр Владимирович

Введение к работе

Актуальность темы. В настоящее время большое значение приобретают вычислительные системы (ВС) имитации и обработки изображений, работающие в режиме реального времени. Подобные системы широко используются при решении задач экологического мониторинга, в промышленности, медицине, биологии и других областях.

Наиболее трудоемкими в вычислительном плане являются моделирование и фильтрация последовательностей изменяющихся изображении. Изменяющееся во времени изображение после аналого-цифрового преобразования естественно представлять в виде реализации случайного поля, определенного на многомерной пространственно-временной сетке. Наиболее часто встречается случай реализации случайного поля на трехмерной сетке, соответствующий последовательности двумерных кадров изображения.

Таким образом, задачу имитации и обработки изображений можно представить как задачу вероятностного моделирования и статистического анализа многомерных случайных полей. Решение этой задачи связано, как правило, с ограниченным набором циклически выполняемых, вычислительно сложных операций, манипулирующих большими объемами данных. Реализация подобных алгоритмов в режиме реального времени требует значительных аппаратурных затрат и для ряда алгоритмов на современном уровне развития последовательных вычислений считается невозможной.

Большое распространение получили как специализированные ВС обработки изображений, так и программная реализация алгоритмов обработки изображений на ВС общего назначения. В последнем случае удается обеспечить работу в режиме реального времени для относительно узкого класса процедур имитации и обработки изображений небольшого размера. В то же время, постоянно возрастающие возможности систем регистрации изображений и высокие требования приложений к скорости и объему обрабатываемых данных обусловливают широкое применение специализированных ВС.

В основе структуры перспективных ВС лежит использование параллельных вычислений на различных уровнях обработки. При этом реализация алгоритмов моделирования и обработки изображений на базе параллельных ВС требует критического пересмотра каталога существующих методов и процедур обработки изображений, создания нового программного обеспечения, разработки и оптимизации соответствующей архитектуры ВС.

Цель н задачи работы. Основной целью работы является разработка и исследование параллельных алгоритмов моделирования и фильтрации последовательностей изображений и синтез структуры параллельных ВС, предназначенных для их реализации. Для отого в работе решаются следующие задачи.

1. Аналитический обзор известных алгоритмов моделирования и фильтрации многомерных изображений.

2. Обзор и аналитические исследования известных методов программно-аппаратной реализации алгоритмов обработки изображений.

3. Разработка параллельных алгоритмов моделирования многомерных изображений.

4. Синтез структуры параллельной ВС моделирования многомерных изображений.

5. Разработка параллельных алгоритмов фильтрации многомерных изображений.

6. Синтез структуры параллельной ВС фильтрации многомерных изображений.

7. Разработка системы моделирования параллельных ВС на базе последовательных ВС общего назначения.

8. Исследование вычислительных характеристик разработанных алгоритмов с помощью системы моделирования параллельных ВС.

Научная новизна работы состоит в следующем.

1. Установлено, что применение предложенного параллельного алгоритма
моделирования многомерных изображений, позволяет значительно сократить
время статистического моделирования изображений по сравнению с
последовательными аналогами.

2. Установлено, что программно-аппаратная реализация предложенного параллельного алгоритма фильтрации последовательности многомерных изображений позволяет осуществлять процесс фильтрации в режиме реального времени.

3. Показано, что синтезированный алгоритм быстрого параллельного вычисления свертки большой последовательности элементов имеет более высокую производительность по сравнению с известными аналогами при аналогичных аппаратурных затратах.

4. Показано, что применение предложенной методики моделирования
параллельных ВС с использованием ВС общего назначения (Windows

5 совместимых персональных компьютеров) позволяет снизить затраты и упростить процесс разработки и отладки параллельных программ. Практическая ценность работы состоит в следующем.

1. Разработанные параллельные алгоритмы моделирования и фильтрации
последовательностей изображений предназначены для программной
реализации на различных типах ВС и могут непосредственно применяться в
системах экологического мониторинга, различных отраслях промышленности,
медицине и других областях.

2. Синтезированные структуры параллельных ВС моделирования и
фильтрации последовательностей изображений предоставляют разработчикам
возможность наиболее эффективной программно-аппаратной реализации
предложенных алгоритмов.

3. Синтезированные структуры специализированных процессоров свертки
большой последовательности элементов позволяют разработчикам
значительно (в 1,5-3 раза в зависимости от размера последовательности)
сократить время моделирования и обработки больших многомерных
изображений.

4. Разработанная программная система моделирования параллельных ВС на персональных компьютерах позволяет разработчикам значительно ускорить и упростить процесс моделирования параллельных алгоритмов.

5. Разработанный с помощью системы моделирования пакет параллельных программ моделирования и фильтрации многомерных изображений базируется на предложенных алгоритмах и может быть перенесен без доработок на аппаратную платформу параллельной вычислительной системы обработки изображений.

Реализация результатов диссертации. Научные и практические результаты диссертации нашли применение в хоздоговорных НИР «Модели многозональных пространственно-временных сигналов и методов их обработки параллельными вычислительными системами» (грант), НИР «Разработка адаптивных методов и прикладных программ для обработки динамических изображений применительно к задачам медицины и экологического мониторинга» № 170/93 БСТ. НИР «Разработка программного обеспечения для систем контроля радиоаппаратуры» № С-23-УСО-2, НИР «Статистическое моделирование алгоршмов сопровождения объектов» № С25-УСО-2, выполненных при участии автора в Ульяновском государственном техническом университете. Алгоритмы и программы, разработанные п

6 диссертации, внедрены в НИИРИ (г.Харьков) и в НИЦ «Потенциал» (г.Санкт-Петербург), что подтверждается соответствующими документами о внедрении (Приложение 1).

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих симпозиумах, конференциях и семинарах:

1. Вторая Всероссийская научно-техническая конференция «Распознавание образов и анализ изображений» (г.Ульяновск, 1995);

2. Пятый международный семинар «Распределенная обработка информации» (г.Новосибирск, 1995);

3. Международная научно-техническая конференция «Проблемы промышленных электромеханических систем и перспективы их развития» (г.Ульяновск, 1996);

4. Международная конференция «100-летне начала использования электромагнитных волн для передачи сообщений и зарождения радиотехники» (г.Москва, 1995);

5. Международная научно-техническая конференция «Непрерывно-логические и нейронные сети и модели» (г.Ульяновск, 1995);

6. 50 Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная 100-летию изобретения радио (г.Санкт-Петербург, 1996);

7. 51 Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню Радио (г.Санкт-Петербург, 1996);

Результаты диссертации докладывались также на конференциях профессорско-преподавательского состава Ульяновского государственного технического университета (1993-1997).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 печатных рабог.

Струїоура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников (105 наименований) и трех приложений. Общий объем диссертационной работы 142 страницы.