Введение к работе
Актуальность темы диссертации. Обработка изображении представляет собой быстро развивающуюся самостоятельную область знания. Изображение - это самая естественная для человека форма восприятия информации, поэтому сфера применения изображений в различных предметных областях чрезвычайно широка. Методы обработки изображений играют значительную роль в научных исследованиях, промышленности, медицине, информационных системах и т.д. Особое внимание уделяется разработке и созданию автоматизированных систем обработки изображений, позволяющих в реальном режиме времени проводить обнаружение, распознавание, сопровождение объектов, а также обработку изображений с целью улучшения их качества и представления в форме, удобной для оператора.
Достижения в технологии производства сверхбольших интегральных схем, как универсального назначения, так и заказных, практически сняли имевшиеся ограничения на сложность реализуемых алгоритмов. В связи с этим, особую актуальность приобрели вопросы разработки "сквозных" технологий обработки изображений, представляющих собой автоматический рекурсивный процесс постепенного накопления и использования полезной информации об изображении. В общем случае, этот процесс начинается с логического нуля, без каких-либо априорных предположений об исходных данных и завершается в момент, когда информация достаточна для принятия квалифицированного решения.
Качество системы обработки изображений во многом определяется выбором пространства признаков. Очень важно иметь такое описание изображений, которое как можно меньше зависит от условий наблюдения, свойств устройств наблюдения и самой наблюдаемой сцены.
Большое разнообразие и непредсказуемость сюжетов изображений приводят к необходимости автоматической настройки режима систем в соответствии с изменениями рабочей обстановки. Поэтому теоретические методы, лежащие в основе систем обработки изображений, не должны требовать априорных предположений об исходных данных. Кроме того, должно быть организовано автоматическое определение всех внутренних параметров алгоритмов обработки, реализованных в автоматизированных системах.
Многообразие и сложность задач, стоящих перед автоматизированными системами, выдвигает необходимость комплексного подхода к обработке изображений. Разработка единого алгоритма, обеспечивающего выполнение различных функций, заложенных в системе, позволяет сократить объем вычислений и аппаратуры, проводить обработку специализированным унифицированным устройством.
В настоящей работе были рассмотрены применения введенного П.Г.Поповым эффекта отскока, который позволяет разрабатывать методы и алгоритмы, обеспечивающие автоматизацию обработки изображений.
Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является автоматизация систем обработки изображений, ориентированных на обнаружение, распознавание, сопровождение объектов и улучшение визуального качества изображений.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
анализ изображений на основе фасетных моделей и эффекта отскока;
разработка методов и алгоритмов автоматической селекции объектов;
разработка методов автоматического выбора параметров обработки изображений;
разработка методов улучшения визуального качества изображений, основанных на автоматическом выделении визуально значимых перепадов яркости.
Научная новизна работы заключается в следующем: -теоретически обоснована и экспериментально проверена связь свойств изображений с видом графика отскока;
автоматизировано определение параметров методов обработки изображений, основанное на применении эффекта отскока;
разработан и экспериментально проверен метод автоматической селекции объектоподобных областей на изображении, основанный на эффекте отскока и оперирующий как с многоградацпонными, так и с графическими эталонами;
разработан метод выделения изотропных областей изображения, основанный на анализе графика отскока.
На защиту выносятся:
метод и алгоритм автоматической селекции объектоподобных областей, основанный на применении эффекта отскока, оперирующий с многоградационными и графическими эталонами;
метод и алгоритм автоматической селекции объектоподобных областей на пирамиде изображении;
метод автоматического анализа графика отскока для повышения качества селекции;
метод автоматического выделения изотропных областей изображения, основанный на анализе графика отскока;
метод и алгоритм автоматического выделения визуально значимых перепадов яркости, основанный на применении эффекта отскока.
Личный вклад автора. Основная часть теоретических результатов получена лично автором, разработка основ метода селекции объектоподобных областей проводилась в соавторстве с П.Г.Поповым. Все экспериментальные результаты, связанные с моделированием на ЭВМ, получены лично автором.
Практическая ценность работы и реализация результатов. Практическая ценность работы заключается в автоматизации методов и алгоритмов обработки изображений, что позволяет повысить автономность, адаптив-
чость и унифицированность систем обработки изображений.
Теоретические и практические результаты нашли применение в 13 \ШР, проводимых в Сибирском НИИ оптических систем по программам 'Вычислительная оптоэлектроника", "Инфравид" и Программе фундаментальных исследований Миннауки РФ.
Результаты работы внедрены в:
Конструкторско-технологический институт научного приборостроения ZO РАН (г.Новосибирск) при разработке системы автоматического распо-шавания графических символов;
ГНЦ РФ ГУП "НПО Орион" (г.Москва) при выполнении Программы рундаментальных исследований Министерства науки РФ (п.п. 9а, 9в) (темы 'Канонерка", "Канонерка-98", "Канонерка-99");
НИИ радиооптики (г.Москва) при проведении Комплексной целевой трограммы "Вычислительная оптоэлектроника" (темы "Оптэл-4", "Поток");
НИИ точного электронного приборостроения (г.Москва) при разработке :истемы автосопровождения объектов.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы догадывались и обсуждались на:
-
XIV Международной конференции по когерентной и нелинейной оптике (КиНО'91). Ленинград, 1991 г.
-
Международном симпозиуме "Optical Information Science and Technology (OIST'97)". Москва, 1997 г.
-
IV Всероссийской с международным участием конференции "Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (РОАИ-4-98)". Новосибирск, 1998 г.
-
XV Международной научно-технической конференции по фотоэлектронике, электронным и ионно-плазменным технологиям. Москва,1998 г.
-
III корейско-российском международном научно-техническом симпозиуме (KORUS99). Новосибирск, 1999 г.
Публикации. По теме диссертации опубликованы 11 научных работ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, приложения и содержит 126 страниц основного текста, включая 70 рисунков, 4 таблицы, список литературы из 98 наименований.