Науково-методичні основи створення інформаційної технології цілеспрямованого пошуку об’єктів та обробки зображень - Автореферат

У цих галузях науки існує необхідність створення архівів зображень тих або інших процесів і явищ, причому форма представлення зображень має бути безпосередньо повязана з процесом прийняття рішень. Існує значна кількість робіт, досліджень, моделей, методів програмних і апаратних засобів, які з різним ступенем ефективності вирішують деякі аспекти створення систем обробки, представлення і стискання зображень. Математичні моделі, методи обробки зображень, що являють собою відносно складні процеси, не дозволяють в явному вигляді враховувати системність процесу обробки і представлення зображень в системах повітряного моніторингу. При вирішенні науково-технічної проблеми використовувалися такі методи: методи теорії складних систем - при побудові моделі цілеспрямованого пошуку обєктів і обробки зображень; методи теорії обробки і передачі зображень - при розробці методів локалізації областей малорозмірних обєктів і стискання зображень; методи теорії вірогідності - при розробці методу стискання зображень на основі бінарних полів; методи теорії матриць, теорії трансформаційного кодування і матричної алгебри - при розробці методу стискання зображень на основі ортогональних перетворень. У працях, виконаних у співавторстві та опублікованих у фахових виданнях, особистий внесок полягає в тому, що були запропоновані: принципи побудови компютерних мереж і підходи щодо обміну інформації [1]; принципи побудови обчислювальних пристроїв обробки даних [2]; принципи щодо організації обміну даними у телекомунікаційних мережах [3]; метод стискання матриці знаків при кодуванні зображень дискретно-косинусним перетворенням [4]; метод підвищення якості відновлення зображень [5]; метод стискання зображень з використанням кодування довжин серій [6]; модель стискання зображень на основі ортогональних перетворень [7]; метод стиску динамічних зображень на основі дискретно-косинусного перетворення [8]; загальний підхід до стискання зображень на основі ортогональних перетворень [9]; алгоритм кодування зображень на основі комбінованого методу стискання [10]; підхід щодо оцінки характеристик обміну графічною інформацією в компютерних мережах [11]; модель стегосистеми втілення інформації в зображення [12]; аналітичний вираз зміщеного дискретного перетворення Хартлі [13]; підхід до автоматизації аналізу термограм [14]; класифікація літальних апаратів моніторингу поверхні Землі [15]; критерій оцінки якості відновлення зображень [16]; підхід щодо оцінки пропускної спроможності вузлів розподілених мереж обміну даними [17]; спосіб досягнення нелінійності теоретико-числових перетворень [18]; метод підвищення ефективності стискання зображень на основі різниці серій [19]; метод кодування зображень на основі ортогональних перетворень [20]; метод підвищення ступеня стискання зображень при кодуванні довжинами серій [21]; процедура фільтрації коефіцієнтів перетворення Хартлі на основі виявлених властивостей перетворення Хартлі [23]; процедура відбору коефіцієнтів перетворення Хартлі [25]; критерій сегментації малорозмірних зображень [26]; критерій обєднання пікселів в компоненту кордону зображення [27]; підхід до сегментації кордонів контрастних зображень [28]; критерій побудови звязаних кордонів зображення [29]; процедура збільшення коефіцієнту стискання зображень [33]; критерій оцінки ефективності стискання зображень [35]; модель сегментації малорозмірних зображень [37]; підхід щодо вибору контрастністних критеріїв [38]; підхід використання унітарного перетворення Хартлі у рекурсивно-хвильовому стисненні зображень [39]; підхід знаходження найкоротших гамельтонових циклів [40]; модель стискання статичних зображень [41]; обєктно-орієнтований підхід до стискання зображень [42]; блок швидкого перетворення Хартлі [43]; пристрій швидкого перетворення Хартлі [44]; блок обчислення усіченого перетворення Фурє [45]; блок обчислення 16-точкового зрізаного перетворення Фурє в полі GF(28) [46]; блок обчислення усіченого перетворення Фурє в залишкових класах [47]; блок обчислення 14-точкового зрізаного перетворення Фурє в полі GF(28) [48]; блок для обчислення 2-точкового зрізаного перетворення Фурє в полі GF(28) [49].Аналіз сучасного стану засобів стискання зображень показав, що при використанні існуючих підходів до стискання зображень неможливо забезпечити своєчасну доставку якісних зображень з борту повітряного засобу. У даний час в області обробки існує суперечність, що полягає в невідповідності між зростаючими вимогами до часу доставки і якості представлення зображень обєктів в системах реального часу з одного боку, і якістю відновлення зображень обєктів, що забезпечується інформаційними технологіями і методами обробки зображень, які здійснюють компресію на всьому просторі зображення без урахування його структури з іншого боку. У цілому автоматизація знаходження обєктів в результаті вирішення завдання сегментації, їх ідентифікація і побудова обєктної моделі сцени дозволяють (порівняно з використанням ручної обробки) не тільки значно підвищити надійність і точність,

Основний зміст роботи