Моделі, методи та засоби обробки наборів зображень

Іншою проґрамною розробкою є автоматизована системи детектування руху. Основними вимогами до системи були швидкість отримання результатів та їхня точність. Тому математичну основу системи детектування руху у псевдореальному часі склали розроблений метод центрування зображень у наборах на основі метрики Фробеніуса та метод, що ґрунтується на використанні суміші нормальних розподілів.

Основним архітектурним рішенням є орґанізація контейнера потоків обробки та єдиної проґрамної шини обміну повідомленнями. Для системи розроблено багатоканальну підсистему сповіщення користувача для локального та віддаленого режимів комунікації. Підсистема використовує усі сучасні підходи до розпаралелювання. На відміну від відомих аналоґів розроблена система є повністю проґрамною і не потребує жодних додаткових специфічних проґрамно-апаратних засобів, що дало можливість мінімізувати її ринкову вартість. Проґрама функціонує в автоматизованому режимі та має можливості динамічного нарощування нових прикладних функціональностей.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-технічну проблему - розвинуто теорію попередньої обробки зображень, розроблено моделі їх представлення, методи та засоби опрацювання наборів зображень, які ґрунтуються на майже факторизації гільбертових сепарабельних просторів, інтервальному оцінюванні за параметрами моделей, передискретизації та синтезі зображень засобами лінійної алґебри, нечіткої логіки та генетичними алґоритмами, що забезпечило формування та покращання інформативності наборів для задач інтелектуального аналізу в системах штучного інтелекту.

При цьому отримано такі науково-практичні результати:

1. На основі аналізу підходів і засобів попередньої обробки зображень у системах штучного інтелекту обґрунтовано необхідність розробки нових та удосконалення існуючих методів, які забезпечують використання надлишкової інформативності наборів.

2. Розроблено векторну модель та виділено класи моделей представлення зображень, що дало можливість побудувати адитивні абелеві групи функціоналів на реґулярних покриттях зображень для розробки пришвидшених засобів їх попередньої обробки.

3. Сформульовано поняття майже факторизації тополоґічного простору зображення, яке є розширенням факторизації метричного простору при визначеній тополоґії та заданих відношеннях еквівалентності й майже еквівалентності, що дало можливість узагальнити окремі класичні задачі і створити єдиний системний підхід в області обробки зображень у системах штучного інтелекту.

4. Розвинуто теорію попередньої обробки наборів зображень, яка ґрунтується на моделях представлення, сформульованому понятті майже факторизації і узагальненні задачі пошуку кореляційного максимуму, методах суміщення, зміни роздільної здатності та синтезу зображень у наборах, використання якої забезпечило побудову ефективних алґоритмічних засобів систем штучного інтелекту.

5. Розроблено нові та удосконалено існуючі методи та алґоритми суміщення зображень у наборах, які ґрунтуються на задачі майже факторизації і мають алґоритмічну складність у 1.3 - 1.8 разів меншу від складності методу на основі пошуку кореляційного максимуму.

6. Розроблено стійкі до розмірностей методи інтервального оцінювання наборів зображень за параметрами моделей представлення і визначено граничні коефіцієнти змін для мінімальних похибок обчислювальних процесів у разі зміни розмірностей наборів.

7. Засобами лінійної алґебри, нечіткої логіки та генетичних алґоритмів розроблено методи зміни роздільної здатності зображень, які мінімізовують за гістограмними метриками інформаційні втрати під час передискретизації зображень.

8. На основі використання надлишкової інформативності суміщених у межах одного піксела наборів однотипних зображень розроблено методи сумісної зміни роздільної здатності та синтезу зображень із малим діапазоном відхилень за гістограмними мірами подібності, що дало можливість керувати розмірностями наборів зображень у прикладних задачах інтелектуального аналізу.

9. Ефективність розроблених методів й алґоритмів реалізовано під час розробки адаптивного пристрою введення та обробки зображень з використанням проґрамно-керованих растрів і мультимедійного проґрамно-апаратного комплексу "InterObject media SDK", що підтверджується відповідними актами впровадження.

СПИСОК основних ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

4. Пелешко Д.Д. Частотна фільтрація набору на основі квантування параметрів моделей представлення/ Д.Д. Пелешко, А.М. Ковальчук, Н.O. Кустра// Наук. праці: наук.-методичний журнал ЧДУ ім. П. Могили. Серія "Комп'ютерні науки". - Миколаїв: ЧДУ ім. П. Могили. - 2010. - Вип. 121. - Том 134. - С. 100 - 107.

5. Пелешко Д. Інформативність та ентропія динамічної теорії інформації в окремих задачах оброблення зображень у наборах/ Д. Пелешко// Наук. вісник НЛТУ України: Зб. наук.-техн. праць. - 2009. - Вип. 19.9. - С. 291 - 303.

6. Рашкевич Ю.М. Збільшення роздільної здатності зображень поєднанням засобів теорії нечітких множин та генетичних алґоритмів/ Ю.М. Рашкевич, А.М. Ковальчук, Д.Д. Пелешко// Вісник Національного університету "Львівська політехніка": Комп'ютерні науки та інформаційні технології. - Львів. - 2008. - № 629. - С. 65 - 73.

7. Пелешко Д.Д. Використання математичного сподівання для швидкого центрування наборів зображень/ Д.Д. Пелешко// Зб. наук. праць інституту проблем моделювання в енерґетиці ім. Г. Є. Пухова НАН України: "Моделювання та інформаційні технології". - 2009. - Вип. 50. - С. 135 - 144.

8. Рашкевич Ю.М. Зміна роздільної здатності зображень з використанням власних векторів деяких квадратних матриць/ Ю.М. Рашкевич, А.М. Ковальчук, Д.Д. Пелешко// Зб. наук. праць інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г. Є. Пухова НАН України: "Моделювання та інформаційні технології". - 2008. - Вип. 49. - С. 145 - 153.

9. Рашкевич Ю. Використання теорії нечітких множин на наборі відцентрованих в межах піксела зображень для вирішення задачі підвищення роздільної здатності/ Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, А. Ковальчук, Н. Кустра// Технічні вісті. - Львів, 2006. - № 3(24). - С. 85 - 88.

10. Рашкевич Ю. Удосконалений алґоритм збільшення роздільної здатності зображень/ Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, Н. Кустра, З. Шпак// Вісник Національного університету "Львівська політехніка": Комп'ютерні науки та інформаційні технології. - 2007. - № 598. - С. 176 - 181.

11. Рашкевич Ю. Центрування зображень на основі методів кореляційного аналізу/ Ю. Рашкевич, Б. Демида, Д. Пелешко, Н. Кустра// Зб. наук. праць інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г. Є. Пухова НАН України: "Моделювання та інформаційні технології". - 2005. - Вип. 29. - С. 121 - 128.

12. Пелешко Д.Д. Тополоґії зображень та наборів зображень/ Д. Пелешко// Наук. вісник НЛТУ України: Зб. наук.-техн. праць. - 2009. - Вип. 19.4. - С. 236 - 242.

13. Рашкевич Ю. Удосконалений алґоритм центрування зображень на основі методів кореляційного аналізу/ Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, Н. Кустра// Наук. вісник НЛТУ України: Зб. наук.-техн. праць. - 2006. - Вип. 16.2. - С. 108 - 112.

14. Пелешко Д.Д. Використання характеристик енергетичної теорії моделей стохастичних сиґналів для вирішення задачі суміщення однотипних зображень в наборі/ Д.Д. Пелешко, М.С. Пасєка// Наук. праці: наук.-методичний журнал ЧДУ ім. П. Могили. Серія "Комп'ютерні науки". - Миколаїв: ЧДУ ім. П. Могили. - 2009. - Вип. 104. - Т. 117. - С. 48 - 58.

15. Рашкевич Ю. Збільшення роздільної здатності зображень методами теорії нечітких множин/ Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, А. Ковальчук. Н. Кустра// Вісник Національного університету "Львівська політехніка": Комп'ютерні науки та інформаційні технології. - 2006. - № 565. - С. 243 - 250.

16. Рашкевич Ю. Використання методів теорії нечітких множин для обробки наборів зображень/ Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, А. Ковальчук, Н. Кустра, З. Шпак// Технічні вісті. Львів. - 2007. - № 1(25), 2(26). - С. 61 - 63.

17. Пелешко Д.Д. Використання енергетичної теорії лінійних моделей стохастичних сиґналів для організації фільтрації за параметром наборів однотипних зображень/ Д.Д. Пелешко// Вісник Національного університету "Львівська політехніка": Комп'ютерні науки та інформаційні технології. - Львів . - 2010. - № 663. - C. 50 - 54.

18. Пелешко Д. Використання пікового співвідношення сиґнал/шум для вирішення задач майже факторизації тополоґічних просторів наборів зображень/ Д. Пелешко, Н. Кустра, З. Шпак// Наук. вісник Чернівецького університету: Зб. наук. праць. Комп'ютерні системи та компоненти. - 2009. - Вип. 479. - С. 42 - 48.

19. Пелешко Д.Д. Частотна фільтрація наборів зображень/ Д.Д. Пелешко// Наук. вісник НЛТУ України: Зб. наук.-техн. праць. - 2008. - Вип. 18.6. - С. 252 - 258.

20. Рашкевич Ю. Використання методів інтеґрального числення для покращення алґоритму центрування зображень побудованого на основі методів кореляційного аналізу/ Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, Н. Кустра, З. Шпак//Інформаційні технології і системи. - Т. 9. - № 1(2006). - С. 23 - 27.

21. Рашкевич Ю. Фільтрація наборів зображень/ Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, Н. Кустра, З. Шпак// Вісник Національного університету "Львівська політехніка": Комп'ютерні науки та інформаційні технології. - 2005. - № 543. - С. 121 - 125.

22. Рашкевич Ю. Аналіз методів фільтрації та сеґментації дискретних зображень/ Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, Н. Кустра// Технічні вісті. - Львів, 2006. - № 1(22), 2(23). - С. 85 - 88.

23. Кустра Н. Аналіз окремих методів цифрової обробки сиґналів/ Н. Кустра, Д. Пелешко// Технічні вісті. - 2005. - № 1(20), 2(21). - С. 56 - 58.

24. Гульовата Х.Г. Методи та засоби опрацювання інформаційно-структурних образів води/ Х.Г. Гульовата, Д.Д. Пелешко, І.Г. Цмоць// Вісник Національного університету: Комп'ютерні науки та інформаційні технології. - Львів. - 2009. - № 638. - С. 218 - 223.

25. Гульовата Х.Г. Архітектура автоматизованої системи моніторингу і дослідження характеристик мінеральних вод/ Х. Г. Гульовата, І.Г. Цмоць, Д.Д. Пелешко// Автоматика, Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. - 2008. - № 1(21). - С. 130 - 137.

26. Пелешко Д. Дослідження часових інтервалів мультипотокових проґрам для багатозадачних операційних систем на однопроцесорних платформах/ Д. Пелешко, Б. Демида// Технічні вісті. - 2004. - № 1(18), 2(19). - С. 32 - 37.

27. Пелешко Д.Д. Автоматизована система підрахунку промислових товарів/ Д.Д. Пелешко, Б.А. Демида, Р.С. Марцишин, М.С. Пасєка, Н.О. Кустра, Ю.Ю. Рашкевич// Вісник Національного університету "Львівська політехніка": Комп'ютерні науки та інформаційні технології. - 2004. - № 521. - С. 23 - 33.

28. Пелешко Д. Розробка програмної системи детектування руху у відеопотоці/ Д. Пелешко, Ю. Іванов, А. Клювак, Р. Марцишин// Технічні вісті. - Львів, 2009. - № 1(29), 2(30). - С. 78 - 80.

29. Адитивні групи функціоналів визначених на тополоґіях зображень: Матеріали 4-ої міжнародної конференції ["Комп'ютерні науки та інформаційні технології CSIT'2009"], (Львів, 15-17 жовтня вересня 2009)/ Національний університет "Львівська політехніка". - Львів: ПП "Вежа і Ко ", 2009. - С. 123-126.

30. Постановка задач факторизації та майже факторизації на тополоґіях зображень. Proceedings of international conference ["Intellectual systems for decision making and problems of computational Intelligence ISDMCI'2010"], (Євпаторія, 17-21 травня 2010)/ Херсонський національний технічний університет. - Херсон: ХНТУ, 2010. - Т. 1. - С. 383 - 387.

31. Використання детермінатної метрики для майже факторизації гільбертового простору на тополоґіях зображень: Матеріали міжнародної наук. конференції ["Інформаційні - телекомунікаційні технології в сучасній освіті: досвід, проблеми, перспективи "], (Львів, 2009)/ - Львів, 2009. - Т. 2. - Част. 1. - С. 228 - 233.

32. Класифікація моделей представлення зображень та наборів зображень як стохастичних зображень та полів: Матеріали наук.-практ. конференції ["Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту ISDMСI'2009"], (Євпаторія, 18-22 травня 2009)/ Херсонський національний технічний університет. - Херсон: ХНТУ, 2009. - Т. 2. - С. 401 - 405.

33. Mathematical model of presenting an image and set of images: Proceedings of the V International conference ["Perspective technologies and methods in MEMS design MEMSTECH' 2009"], (Lviv - Polyana, 22 - 24 April 2009)/ Lviv Polytechnik National University. - Lviv: Publishing House Vezha&Co, 2009. - Р. 98 - 100.

34. Схема покращення алґоритму збільшення роздільної здатності зображень побудованого на основі методів нечітких множин: proceedings of the 2th International Conference of Computer Science and Information Technologies ["CSIT'2007"], (Lviv, 27-29 September 2007)/ Lviv Polytechnik National University. - Lviv: Lviv Polytechnik National University, 2007. - P. 84 - 86.

35. Interval Estimation of set Image Statistical Parameters: Proceedings of the VI International conference ["Perspective technologies and methods in MEMS design MEMSTECH' 2010"], (Lviv - Polyana, 20-23April 2010)/ Lviv Polytechnik National University. - Lviv: Publishing House Vezha&Co, 2010. - Р. 181 - 183.

36. Пелешко Д. Фільтрація наборів однотипних зображень на основі квантування математичних статистик/ Д. Пелешко, Н. Лотошинська, Н. Кустра// Зб. статей Міжнародної наук.-практ. конференції "Квалілогія книги", Вип. 2 (16/2009). - С. 25 - 32

37. Інтервальна фільтрація набору зображень на основі середньо квадратичного відхилення: Матеріали 3-ої міжнародної конференції ["Комп'ютерні науки та інформаційні технології CSIT'2008"], (Львів, 25-27 вересня 2008)/ Національний університет "Львівська політехніка". - Львів: ПП. "Вежа і Ко ", 2008. - С. 187 - 189.

38. Зниження зашумленості наборів зображень методами статистичної обробки: 10th International modelling school of AMSE - UAPL, (Alushta, 12-17 September, 2005)/ Rzeszow University of Technology. - Rzeszow: Rzeszow University of Technology, 2005. - P. 171 - 175.

39. Прискорений алґоритм пошуку зображень: Матеріали наук.-практ. конференції ["Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій ISDMIT'2006"], (Євпаторія, 15-18 травня 2006)/ Херсонський морський інститут. - Херсон: ХМІ, 2006. - Т. 1. - С. 176 - 178.

40. The algorithm of images centering constructed on the basis of combination of the total count and correlation analysis methods: proceedings of the 1th International Conference of Computer Science and Information Technologies ["CSIT'2006"], (Lviv, 28-30 September 2006)/ Lviv Polytechnik National University. - Lviv: Lviv Polytechnik National University, 2006. - Р. 139 - 143.

41. Кореляційний спосіб горизонтального і вертикального суміщення зображень: Proceedings 9th International modelling school of AMSE-UAPL, (Alushta, 12-17 September, 2004)/ Rzeszow University of Technology. - Rzeszow: Rzeszow University of Technology, 2004. - P. 195 - 197.

42. Удосконалений алґоритм сеґментації для систем автоматизованого обліку об'єктів: Зб. наук. праць ["Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій ISDMIT'2005"], (Євпаторія, 18-21 травня 2005)/ Херсонський морський ін-тут. - Херсон: ХМІ, 2005. - Т. 1. - С. 134 - 139.

Размещено на Allbest.ru