Введение к работе
Актуальность темы. Современные цифровые метода шроко используются в обработке различных сигналов, начиная с низкочастотных колебаний в сейсмологии, звуковых в гидрологии, анализе речи, музыки и кончая видеосигналами в радиолокация. Одним из основных математических методов, используемых на различных этапах обработки сигналов (оптимальное представление сигналов и систем сжатия, фильтрация и распознавание образов),является аппарат быстрых ортогональных преобразований.Ортогональные преобразования позволяют переносить аналіз сложных систем в спектральную область, представляя исходную систему в виде взвешенней суммы элементов ортогонального базиса определенной структура.
Развитие теории ортогональных преобразований стимулировалось, с одной стороны, новыми практическими задачки, и, с другой стороны, - новыми техническими возможностями (значитеЛЫЕГ.П достижениями в технологии цифровых схем, разработкой спецзалл-зированных цифровых процессоров). Каждый класс таких преобразований имеет свою область эффективного применения, которая определяется многими параметрами: критерием качества лрздставлэЕпл изображений, сложностью вычислений, устойчивостью к входнз; ошибкам и к погрешностям округления и т.д.
В настоящее время большое внимание уделяется пострзенпз ортогональных преобразований с заранее заданный сзо-іствамн, 2 том числе структурой ортогональных матриц, основанных тгі-га я на особенностях человеческого зрения. Так, в работах Ля, взздэ-но преобразование, учитывающее психофизические свойства зр:нпя, хорошо отобракающее свойство потери чувствительности л осгропг зрения, начиная от "центра" изображения к пзріфрст, ко герое позволило разработать алгоритм улучшения соотношения спгззл/гум при передаче изображений. Однако, матрицы праддегянпого прзс-5-рззования не являются ортогональными. Хороио известно, что последнее условие позволило бы, в частности, обеспечить суг'-ст-вование обратного преобразования, построить эфЖектпгш:" з,тс-ритм его вычисления, сохранить определенные физичос'тз с~:~стгз сигналов при обработке. Естественно, возникает вопрос построения класса быстрых ортогональных преобразований, утлтгггзгагх
психофизические свойства зрения, и эффективного (в смысле вычислительной сложности) применения введенных преобразований, например, в сжатии одномерных и двумерных сигналов, апробируя алгоритмы сжатия на реальных сигналах.
Следует отметить, что дискретные ортогональные преобразования занимают большую часть времени обработки изображений, поэтому важное значение имеет разработка эффективных последовательных и параллельных алгоритмов указанных преобразований и их техническая реализация, т.е. возможность отображать вычислительные -метода на архитектуру средств вычислительной техники.
Целью работы является синтез и анализ ортогональных преобразований, учитывающих психофизические свойства зрения, и их приложение в сжатии изображений, а именно:
синтез и анализ дискретных ортогональных преобразований, основанных на матрицах с различными структурными свойствами;
разработка быстрого последовательного и эффективного параллельного алгоритмов вычисления синтезированных ортогональных преобразований;
разработка эффективных алгоритмов сжатия одномерных и двумерных сигналов (изображений) и их апробация на реальных сигналах-кардиограммах;
- разработка архитектуры специализированных процессоров
последовательного и параллельного действия, реализующих:
а) вводимый класс преобразований,
0) предлагаемые системы сжатия изображений.
Научная новизна. Введены и изучены классы ортогональных матриц с различными структурными свойствами (центрированные, (m,t)-центрированные, со смещенным центром и многоцентрирован-ные) соответствующие психофизическим особенностям человеческого зрения; параметрическое (га,t)-центрированное преобразование; предложены алгоритмы их построения; разработаны быстрый последовательный (требующий, вместо 0(MZ), o(MiogM) арифметических операций) и параллельный (соответствующий моделям PRAM и SIMD) алгоритмы вычисления преобразований по построенным матрицам. Разработаны алгоритмы сжатия сигналов, на основе введенных преобразований; на сигнале - кардиограмме показана их эффективность (в смысле точности и скорости) по сравнению с использованием таких "классических" ортогональных преобразований, как
/
преобразованияУолта, Хаара, косинусное преобразование. Разработана архитектура спевдализированного/последбвательного (унифи-цированного) и параллельного (с модульной структурой) процессоров, эффективно реализующих введенные преобразования; предложена система сжатия изображений на основе архитектур разработанных процессоров.
Практическая ценность работы. Применение предложенных в работе алгоритмов обработки сигналов (изображений) позволяет получать хорошее качество обработки изображений и высокое быстродействие. Они могут быть использованы в автоматизированных системах научных исследований в обработке изобракений: при обработке космических сигналов, радиолокации, телевидении, биомедицине, создании банков данных, машинной графике и т.д.
Диссертационная работа выполнена по научно - исследовательскому проекту № 515 "Создание многоцелевой базовой системы обработки многомерных сигналов на персональных ЭВМ" государственной научно - технической программы "Перспективные информационные технологии" по направлению "Распознавание образов, анализ изображений, обработка данных".
Апробация работы. Основные положения и результаты работы были доложены и опубликованы в тезисах докладов: 1_ Всесоюзной конференции по распознаванию образов и анализу изобракений РОАИ-1-91 (Минск, 1991), конференции по проблемам создания систем обработки и анализа изображений (Ташкент, 1992), конференции по однородным вычислительным средам и систолическим структурам (Львов, 1992), на открытых семинарах ИПИА АН РА, ЕрПИ и МИЇЇК.
Публикации. Результаты диссертации опубликованы в основном в пяти статьях, список которых приведен в конце автореферата.
Структура работы, диссертация состоит из введения, трех глав, списка литературы, включающего 79 наименований, приложения и изложена на its', страницах.
