Введение к работе
Актуальность темы. Обработка изображений на ЭБМ. как область исследований привлекает к себе пристальное внимание, поскольку системы обработки изображений (ОИ) находят широкое применение во многих приложениях. Примерами применения этих методов могут служить коррекция искажении изображений, получаемых при аэрофотосъемке, автоматический анализ характера местности, исследование природных ресурсов с искусственных спутников земли, формирование и улучшение качества биологических и медицинских изображений, включая рентгенограммы, термограммы и изображения радиоыотопной диагностики, автоматическое обнаружение дефектов в деталях машин - с помощью промышленных рентгенограмм.
Графические методы приобрели особое значение в системах автоматизированного проектирования и автоматизированных системах технологической подготовки произвопства. Отдельно следует гтметить такую область деятельности, как искусство,. в котором изображения являются конечным результатом деятельности.
Все больше находит применение представление в виде изображения информации, не являющейся визуальной (например, томография) и дальнейшая обработка таких изображений. Прослеживается тендештя к усложнению изображений, повышенна разрешающей способности устройств отображена и увеличению информационной емкости отдельного элемента изображения (увеличение числа градаций цвета представления хаждого пиксела).
Очевидно, что то всех этих и многих других приложениях требуется высокая скорость вычислений. Так, для построения однто яркостного элемента растра автоматизироъанной томографии требуется от 1000 до 10000 арифметических операций. Для получения типовой рентгенсхкой томограммы требуется выполнить более 10 отдзлышх операции. При исследованиях, требующих просмотра большого числа поперечны* сечений (слоев), врачи бывают вынуждены ожидать результатов обработки от одного до двух часов после завершения сканирования.
Большинство операций, обычно выполняемых в системах ОИ,
преобразуют изображение в изображение. Можно выделить класс
точечных преобразование (регулирование яркости и контрастности
изображен!'О. "
Другой класс задач связан с преобразованиями, когд значение элемента в выходном образе зависит от значени некоторых близлежа&чх элементов в входном образе (изменени резкости изображения, выделения контура и другие).
Особый класс составляют так называемые геометрически преобразования: масштабирование, перекос, транспонирование поворот. Эти преобразования находят самое широкое применение Так, при синтезе изображений; сосгояаем из восьми этапов геометрические преобразования используются в четырех. Этот класі процедур является наименее исследованным с точки зренш аппаратурной их реализации, необходимость которой вытекает и; требований скорости и точности обработки изображений повышенно;
Поэтому актуальной является разработка алгоритмов, специально предназначенных для аппаратурной реализации і спецпроцессорах, что позволяет достигнуть очень ВЫСОКО! производительности при решении определенного (достаточж широкого) крута задач.
В диссертации проведены исследования и разработані алгоритмы, направленные на аппаратурную реализацию основные геометрических преобразований трехмерных изображений повышенно* сложности, и структуры специализированных процессоров, включаемых в вычислительную систему, и позволяющих повысить производительность в 5...10 раз. Предложенные структуры отвечают требованиям технологии СБИС, что позволяет расширить диапазон применения разработанных алгоритмов.
Представляемая работа является частью исследований, проводимых в Волгоградском Ордена тоудового Красного Знамени государственном техническом университете в области дискретных линейных преобразований (ДЛШ, руководит которыми доктор технических наук, профессор Духнич Е.И. Тема диссертации тесно связана с планом хоздоговорных и госбюджетных работ ВолгГТУ. Исследования выполнялись по заказам промышленных предприятий в рамках хоздоговорных работ.
Целью диссертации является разработка и исследование аппаратурно ориентированных алгоритмов, направленных на выпашение процедур геометрических преобразований трехмерных изображений, встречаемые при решении различных ваучных и
производственных задач. Применение таких алгоритмов позволит увеличить производительность вычислительных' сметой Ой и расширить функциональнее возможности за счет применения укрупненных макроопераций, реализующих такие типовые процедуры.
Достижение поставленной цели требует решения следующих задач теоретического и прикладного характера:
выделение критериев оценки алгоритмов обработки изображений и выбор на их основе аппаратурных методов для их реализации;
определение ба-ового набора процедур (макроопераций) обработки изображений на примере решения конкретной задачи и разработка алгоритмов этих процедур;
разработка общеГ. концепции применения кватерниоккой математики для обработки изображений:
разработка алгоритмов декретных кватерккенных преобразований (ДКП). нзлравле і mix на аппаратурную реализация;
экспериментальная проверка и исследование предложенная алгоритмов моделированием на универсальной ?ВМ;
разработка структур спецпроцессора геометрически преобразований для плоских и объемных изображений.
Методы исследования_ В работе использовались метода математического моделирования, теория вычислительных систем, методы вычислительной и дискретной математики, методы эйинннх преобразований, итерационные методы вы1 гсленнй. методы построения конвейерных и параллельных алгоритмов и стр-'ктур.
х Научная новизна работы.
-
Синтезированы алгоритмы дискретных линейных преобразований двумерного вращения, ори.нтированные на аппаратурную реализацию.
-
Созданы машинно-ог^енткрованные алгоритмы дискретных кватерни-шных преобразований для геометрических преобразован.^ трехмерных изображений, использующие простые операции типа слежения и сдвига.
-
Реализация разраоотанных алгоритмов в виде спецпроцессора геометрических преобразований двумерного изображения и спецпроцессора ДКП для геометрических преобразований трехмерного изображения.
-
РРзработа.^ алгоритмы плоского и пространс^зенного
вращения вектора для аппаратурной параллельной и конвейерной реализация.
Практическая ценность. На основе выделенного базового преобразования вращения разработаны процедуры геометрических преобразований изображений, представленные в веде функционально полного (в рамках решаемой задачи) набора алгоритмов обработки изображений повышенной сложности. Реализация (программная или аппаратурная) этих алгоритмов позволяет упростить программирование и повысить скорость вычислений при решении задач ОК. Решена задача синтеза вычислительных структур на основе разработанных алгоритмов для создания высокопроизводительных систем обработки изображений.
На затлту выносятся:
1. Критерии оценки и рекомендации по Еыбору
аппаратурно-ориенгировакных алгоритмов обработки изображений.
2. Методология построения эффективных алгоритмов
' преобразования изображений.
-
Методологи моделирования машинно-ориентированных алгоритмов обработки изображений.
-
Методология построения структур высокопроизводительных спецвычислителей.
-
Методы построения конвейерных вычислительных структур для обработки двумерных и трехмерных изображений.
Реализация результатов работы. Полученные в диссертации результаты были использованы при проектировании спецпроцессора геометрических преобразований для полутоновых дисплеев повышенной разрешающей способности по заказу ГО "Терминал" (Винница); в работах ПКБ УВК (Волгоград) по созданию точечно-пространственного высокопроизводительного процессора; прк разработке алгоритмов для аппаратурной реализации базового набора функциональных преобразований для включения в микропроцессорный набор в НИИ hSC (Таганрог): при проведении работ по госбюджетной тематике по разработке и исследованию алгоритмов линейной алгебры тля реализации в виде СБИС,-проводимых в ВодгГТУ (Волгоград). Кроме того, полученные результаты внедрены в ТОО "Ижен-Сервис" в процессе разработки
обеспечения для
математического и программного светодинамического информационного табло
Апробация работы. Результаты диссертации докладывались и обсуждались на конференции "Микропроцессорные системы управления технологическим процессом и ГПС" (Одесса. 1990), на конференции "Проблемы создания систем обработки, анализа и понимания изображения" (Ташкент, 1931), на ежегодных научных конференциях ВолгГТУ (Еолгоград, 1989-1993 гг.).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 6 печатныл работ, полнено одно авторское свидетельство на изобретение и одно положительное реаение..Кроме того, результаты исследований отражены в 3 otv-i.j? по хоздоговорной тематике, зарегистрированных в ВНТЩ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит и? введения, четырех разделов, заключения, списка использованных источников, содержащего 54 наименования, и приложений. Работа изложена на 164 страшшах, 134 машинописны}: страницах основного текста. 16 страницах рисунков, 5 страницах списка использованных источников. 9 страницах приложений.