Реляційна кластерна сегментація напівтонових зображень - Автореферат

Харківський національний університет радіоелектроніки Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наукРобота виконана в Харківському національному університеті радіоелектроніки, Міністерство освіти і науки України. Науковий керівник доктор технічних наук, професор Машталір Володимир Петрович, Харківський національний університет радіоелектроніки, декан факультету компютерних наук. Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Руденко Олег Григорович, Харківський національний університет радіоелектроніки, завідувач кафедри електронних обчислювальних машин; Захист відбудеться “30 ”травня 2007 р. о 13.00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.052.01 у Харківському національному університеті радіоелектроніки за адресою: 61166, м. З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Харківського національного університету радіоелектроніки за адресою: 61166, м.Проблемам створення компютерного зору та питанням цифрової обробки зображень у теперішній час приділяють велику увагу багато дослідників, оскільки кількість практичних задач, у яких використовуються зображення або результати їх аналізу, весь час зростає. Сучасний етап розвитку інтелектуальних систем обробки інформації в кореляційно-екстремальних системах стеження, що використовуються для аналізу пересування обєктів, в системах зору промислових роботів, зокрема, системах променевої обробки в мікроелектрониці (мікрозварювання, свердління отворів, та ін.), системах обробки графічної та графологічної інформації (дактилоскопія, криміналістика і т.п.), діагностичних медичних комплексах, тощо, характеризується необхідністю обробки різноманітних візуальних даних для їх автоматичної контекстної інтерпретації. Дисертаційна робота виконана відповідно до плану науково-дослідних робіт Харківського національного університету радіоелектроніки в межах держбюджетних тем “Розробка моделей та методів факторизації інформації в умовах багатозначності” (№ДР 0104U004063), “Розробка теоретичних основ і математичного забезпечення нейро-фаззі систем ранньої діагностики, прогнозування і моделювання за умов апріорної та поточної невизначеності” (№ДР 0101U001762), “Дослідження та розробка методів аналізу зображень в умовах складних перетворень” (№ДР 0103U001572) та “Інтелектуальний аналіз і обробка даних в реальному часі на основі засобів обчислювального інтелекту” (№ДР 0104U003432), що виконуються згідно наказу Міністерства освіти і науки України за результатами конкурсного відбору проектів наукових досліджень. набула подальшого розвитку модель представлення зображень із використанням просторових відношень між класами еквівалентностей, яка на відміну від відомих підходів направлена на сумісний аналіз усіх областей інтересу поля зору, що у підсумку створює передумови для формалізації процедур перетворень розбиттів зображень; У роботах, опублікованих зі співавторами, здобувачу належать: у [1] - розроблено та досліджено нової метрики на розбиттях; у [2] - проведено оцінку ефективності застосування існуючих методів сегментації для виділення областей інтересу на різних класах зображень; у [3] - проведено алгоритмізацію автоматичного синтезу правил тематичної інтерпретації зображень; у [4] - модифіковано відношення на зображеннях для методу морфологічної нормалізації; у [5] - проаналізовано та удосконалено метод формалізації представлення зображень для створення інваріантних функціоналів для однопараметричних перетворень; у [6] - запропоновано метод грубого кластерного аналізу для пошуку зображень у базах відеоданих; у [7] - удосконалено кластерний метод контекстного пошуку зображень у базах даних; у [8] - модифіковано відношення областей на площині для методу морфологічної нормалізації двухградаційних зображень; у [9] - розроблено та обґрунтовано нову метрику на кінцевих множинах; у [10] - розглянуто питання обмежень використання методів кластерного аналізу в задачах сегментації та напрямки його покращення; у [11] - проаналізовано перспективи сегментації зображень за допомогою методів кластерного аналізу; у [12] - введено елементи математичних моделей, що знаходяться в основі алгоритмізації автоматичного синтезу правил тематичної інтерпретації зображень; у [13] - введено відношення на площині для сегментації зображень враховуючи позиціонування областей; у [14] - запропоновано представлення розбиття зображень у вигляді матриць відношень.В першому розділі представлено огляд наукових праць та основних результатів провідних досліджень в галузі обробки зображень, зокрема проведений аналіз існуючих підходів до проблеми сегментування різних класів зображень, що включає методи виділення областей та границь зображень, аналізу текстур та ентропій зображень, а також метрик для порівняння результатів сегментацій. Відзначено гостру необхідність створення методів опису зображень на більш високому рівні, що дозволить контекстно аналізувати розбиття, отримані на низькому рівні, та методів оцінки отриманих результатів.

Основний зміст роботи