Введение к работе
Актуальность темы . Разшгше приложении, связанных с распознаванием, опираете* на технический прогресс в области вычисшгтелыюй техники. Графические системы лушяк компьютеров оснащаются сложными процессорами, позволившими вводить в ЭВМ и отображать на дисплее полноцветные реалистические іоображеїшя за приемлемое время. Вместе с теи работа с изображениями в реальном времени требует много ресурсов и возможна лишь в самых простых случая.
Распознавание изображений - сложная задача, в которой много нерешенных вопросов. В диссертации рассмотрены два из них:
-
Разработка быстрых алгоритмов геометрических преобразовании, их программной и аппаратной реализации.
-
Исследование вопросов распознавшая изображений с использованием цветовых признаков.
Первый вопрос связан с устранением геометрических различий сравниваемых изображений пркведешем вводішого изображения к аналогичному эталону расположения в пространстве, масштабу н углу наклона. Геометрические преобразования широко используются в графических системах . В графических редакторах ігх применяют для редактирования модели изображения и демонстрации с разных точек наблюдения. В системах анимации они используются для создания дшіанпки управляемых фрагментов относительно фонового изображения. Геометрические преобразования пртаїсняотся при решенья задач распознавания в робототехнике и медицине. Применение классических методов для выполнения таких преобразований над матрицами данных, описывающих изображения, занимает много времени, что сказывается на производительности системы. Поэтому очень важной и актуальной является задача ускорения процесса геометрических преобразований.
Предложенный в диссертации подход позволяет существенно повысить скорость -выполнения геометрических преобразований наблюдаемой сцены. Разработанное аппаратное решение позволяет выполнять такие преобразолагаа в темпе рсгенеращш изображения дисплейной системой.
Другой немаловажный вопрос связан о обработкой и распознаванием цветных изображений, которые, в отличие от черно-белых изображений менее изучены. Цвет
является высокоинфоркатнвным признаком, его использование в задачах обработки и. распознавания повышает эффективность таких систем. Основная трудность, с которой сталкиваются при проектировании системы, использующей цвет в качестве одного из признаков распознавания, связана с освещением. Воспринимаемый цвет сильно зависит с-? освещения, а оно на практике часто меняется. Эта зависимость и сложная природа цвета, а также способы его регистрации и выявления могут снизить полезность его применения в качестве одного и» признаков сравнения изображений. Необходима методика использования цветовых признаков, обеспечивающая наилучшую разделимость эталонов. Разработка такой методики, позволяющей применять наиболее эффективную систему цветовых координат, является важной и актуальной задачей. Результаты можно использовать в задачах обработки и распознавания изображений, в которых цветовые признаки являются одними из важнейших , например, при обработке бномедицннехнк видеоданных.
Целью работы являлось повышение эффективности систем обработки—я_. распознавания изображений, что достигалось проведением исследований в двух направлениях. Первое состояло в разработке методов и средств ускорения геометрических преобразований, используемых при устранении геометрических различий между эталонным и распознаваемым изображениями, второе в разработке методики, использования цветовых признаков, обеспечивающей лучшую разделимость эталонов с применением алгоритмов преобразований систем цветовых координат.
Няучная новизна работы заключается в следующей:
1. Предложен новый подход к выполнению двумерных геометрических преобразований
изображения при выводе его на дисплей ЭВМ, снижающий требования к ресурсам ЭВМ по
сравнению с классическим» методами.
-
Разработаны алгоритмы базовых операции быстрых двумерных геометрических преобразований , выполнена их программная проверка и реализация.
-
Разработаны вопросы аппаратной реализации геометрических операций на Основе предложенных алгоритмов.
4.Предложена методика использования цветовых признаков при распознавании, Обеспечивающая повышение эффективности распознающей системы.
5.Разработаш система признахов и классификатор на ее основе для диагностирования заболеваний крови.
Практическая значимость . Полученные в ходе исследований новые результаты были применены и опробованы в прикладной задаче распознавали* болезней крови по изображениям, наблюдаемым в микроскоп. Применение быстрых алгоритмов геометрических преобразований повышает эффективность систем обработки и распознавания изображений. Кроме того, быстрые алгоритмы геометрических преобразований могут быть использованы в графических редакторах, в системах агашашт. Предложенные аппаратные решения для геометрических преобразований могут быть использованы при проектировании геометрического процессора для видеосистемы , работающей в реальном времени.
Применение методики использования цветовых прюнакоз эффективно в задачах, где цветовые признаки является существенными для распознавания, например при анализе биомедицинских видеоданных. Использование цветовых признаков при распознавании обеспечивает наилучшую разделимость эталонов, что повышает эффективность систем обработки и распознавагаи изображений.
Апробация работы Основные положения и результаты дасссртациошюЯ работы докладывались и обсуждались! на НТК "Перспективные информационные технологии в анализе изображений и распозшвании образов" ( г. Ташкент, 1992Х на Всероссийскиг НТК: " Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации" ( г. Курск, КПИ, 1993), " Разработка н применеіше САПР ВЧ и СВЧ электронной аппаратуры" ( г. Владимир, 1994Х "Физика и радюэлектроника в медицине и биотехнологии"(г. Владимир, 1994), на ежегодных научно-технтеских конференцмях ВлГТУ "Дни Науки" (1992,1993,1994,1995,1996).
Публикации. По результатам выполненных исследований имеется 8 публикаций , » том числе описания к трем патентам, по которым получены положительные решения.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав , заключения , списка литературы и приложений. Работа изложена на 115 страницах основного текста, 55 страницах приложений, содержит 10 таблиц, 29 рисунков. Список литературы включает 90 наименований.
