Інформаційні технології обробки зображень на основі двопараметричної трикутної норми та нечіткої логіки - Автореферат

Чільне місце в обробці цифрових зображень займає задача покращання їх якості, що зумовлює необхідність попередньої обробки зображень перед їх класифікацією та аналізом, при розпізнаванні образів і прийнятті рішень. Розглядаючи покращання зображення як поліпшення його візуальної якості через збільшення розрізнення деталей і підвищення детальності в цілому, слід зазначити такі їх найпоширеніші методи як підсилення контрасту, усунення шумів зі зображень, а також методи виділення країв на зображенні, розвиток яких повязаний з роботами У. Оскільки зображення за своєю природою містить деяку нечіткість, повязану як з втратою інформації при представленні тривимірних обєктів двовимірним зображенням, так і з неясністю та нечіткістю у деяких визначеннях, які трактують елементи їх обєктів, то доцільним є використання теорії нечітких множин і нечіткої логіки в обробці та аналізі зображень, яку започаткували та розвивали Л. Однак, не зважаючи на те, що методи й алгоритми цифрової обробки та аналізу зображень щораз то більшою мірою стають невідємним елементом процесів технічної діагностики, все ще недостатньо розвинуті системи та методи, що враховують неточність інформації, яка міститься в зображенні, та інтуїтивне уявлення людини про оптимальність перетворення зображень. У працях, опублікованих у співавторстві, автору належать: [1, 15] - введення та обґрунтування S-подібної функції нечіткої належності дійсного додатнього степеня, [2, 6, 17, 20, 21, 22] - розробка та вдосконалення методів підвищення контрасту зображень на основі нечіткої логіки, [13] - реалізація двопараметричної оптимізації функції нечіткої належності для переведення в нечітку область, [14] - реалізація методу фільтрації шумів зі зображення на основі нечіткої логіки при мультиплікативній моделі зображення, [4] - реалізація методу виділення країв на зображенні, [19] - реалізація методів покращання зображення на основі гістограм параметрів локальних областей, [5] - розробка методу виділення ліній на багатоградаційному зображенні методом Хафа, [9, 10, 11, 16] - розробка методів попередньої обробки зображень та метрологічного масштабування у системах автоматизованої обробки зображень, [12] - розробка методів виділення країв калібрувального еталону на рентгенівському зображенні, [7, 23] - встановлення властивостей нової двопараметричної трикутної норми, [8, 18] - дослідження звязку між теорією трикутних норм та узагальненим контрастом зображення.Встановлено, що закладені в теорії нечітких множин можливості працювати з приблизною, невизначеною наперед інформацією роблять її придатною до обробки та аналізу даних за зображенням, оскільки обробка зображень за своєю природою містить невизначеність повязану як з втратою інформації при представленні тривимірних обєктів двовимірним зображенням, так і з неясністю та нечіткістю у деяких визначеннях. Побудовано і обґрунтовано нову трикутну t-норму та відповідну їй t-конорму, які узагальнюють ряд відомих трикутних t-норм та t-конорм, таких як алгебраїчна, Швейзера-Склара, Ягера, і через двопараметричну реалізацію дають змогу керувати властивостями нечітких логічних звязок, що підвищує їхню гнучкість та адаптивність через розширення функціональних можливостей. Оскільки контраст можна подати як кількісну оцінку реакції системи сприйняття зображення у процесі його аналізу, виникає потреба дослідження підходів до визначення узагальненого контрасту зображення на основі контрасту його елементів. Знаючи правило додавання двох контрастів (9) та використовуючи відомий підхід знайдено вираз для визначення узагальненого контрасту зображення у разі адаптації до рівня сірого елементів зображення: ,(10) де - функція густини розподілу рівнів сірого зображення, , , n - кількість біт, якими передається рівень сірого піксела. Узагальнена структура алгоритму підвищення контрасту зображень з використанням нечіткої логіки складається з таких етапів: а) переводимо зображення з просторової області до нечіткої області;Вперше побудовано і обґрунтовано трикутну t-норму, яка узагальнює ряд відомих трикутних t-норм, таких як алгебраїчна, Швейзера-Склара, Ягера, Лукасевича, і через двопараметричну реалізацію дає змогу керувати властивостями нечітких логічних звязок, що підвищує їхню гнучкість та адаптивність через розширення функціональних можливостей. Вперше доведено взаємозвязок між нечіткою логікою та кількісною оцінкою узагальненого контрасту зображень через параметричні трикутні s-норми, що дало змогу розвинути методи оцінювання зображень за їх контрастом при реєстрації сенсорами з різними характеристиками чутливості, будувати підходи для корекції цих характеристик і сприяти ефективній реалізації інтелектуальних систем автоматичного аналізу зображень. Встановлено аналітичний вираз для визначення узагальненого контрасту зображень на основі s-норми Ягера, частковим випадком якого є відомий вираз для обчислення узагальненого абсолютного контрасту зображення, що дало змогу розширити можливості кількісного оцінювання контрасту зображення як складово

Основний зміст роботи