Системы распознавания плоских и объемных изображений по их форме на основе контурного анализа - Автореферат

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Системы распознавания плоских и объемных изображений по их форме на основе контурного анализаРабота выполнена на кафедре радиотехнических и медико-биологических систем Марийского государственного технического университета. Научный консультант: доктор технических наук, профессор Фурман Яков Абрамович, ГОУ ВПО «Марийский государственный технический университет», г. Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессор Надеев Адель Фирадович, ГОУ ВПО «Казанский государственный технический университет им А.Н. доктор технических наук, профессор Петров Евгений Петрович, ГОУ ВПО «Вятский государственный технический университет», г. Защита состоится на заседании диссертационного совета Д 212.079.04 при ГОУ ВПО «Казанский государственный технический университет им.Задачей таких систем является не только такая пассивная функция, как формирование самих изображений, но, в первую очередь, понимание изображений - обнаружение на сложном статистически неоднородном и многоградационном по яркости фоном представляющих интерес объектов, распознавание и оценка их параметров. Аэрокосмические сцены поверхности Земли и сцены с изображениями медико-биологических объектов относятся к наиболее сложным для обработки изображениям. В последние годы задача значительно осложнилась в связи с необходимостью обработки не только плоских, 2D изображений, но и пространственных, 3D изображений. Рассматриваемая в диссертации упрощенная модель изображения, представляет в аналитическом виде форму этого изображения, задаваемую ее контуром. Интерпретация формы изображения как заданный в аналитическом виде сигнал, для обработки которого используются разработанные в диссертации методы контурного и кватернионного представления сигналов, должно послужить основой для применения аналитических методов обработки 3D изображений при создании новых, более совершенных, систем.Показано, что эти проблемы обусловлены действием следующих факторов: низкое отношение сигнал/шум; высокая степень детальности изображений объектов в анализируемой сцене; необходимость получения результатов распознавания в реальном или близком к нему масштабов времени; сильная статистическая неоднородность многоградационных по яркости фонов и изображений объектов; неинвариантность применяемых алгоритмов к линейным преобразованиям изображений, в первую очередь, к их повороту; несовершенство теоретических подходов к обработке и распознаванию изображений, особенно в 3D сценах, вызванных использованием эвристических подходов. Во второй главе в качестве линейных пространств для представления изображений в виде сигналов и вычисления скалярного произведение этих сигналов, как меры схожести изображений, выбраны четыре пространства, в которых определены основные арифметических действия - сложение, вычитание, умножение и деление. Если с аффинным пространством сопоставляется линейное действительное пространство , то ЭВ содержат в качестве своих компонент вещественные числа, равные длинам проекций точек подмножеств на оси системы отсчета: сигналы: ; , , сигналы: ; . Поскольку процесс линейной фильтрации сигналов связан с последовательным вычислением значений скалярного произведения фильтруемого сигналом с сигналом в виде импульсной характеристики фильтра, то приведенные выше свойства скалярного произведения в пространстве С позволяют получить инвариантные к вращению фильтруемого сигнала результаты фильтрации. Данное определение предполагает, что контур кроме информации о форме, дополнительно содержит информацию о параметрах его линейных преобразований , или, что форма является инвариантой к представлению в аналитическом виде контура к ряду преобразований, которым может подвергаться изображение , а, следовательно, и контур , без искажения формы, т.е.: , где - обозначение инвариантности аналитического описания изображения к некоторым функциональным преобразованиям или к преобразованиям , касающихся аналитического описания контура .В качестве линейных пространств для представления изображений в виде сигналов и вычисления скалярного произведение этих сигналов, как меры схожести изображений, выбраны четыре пространства, единственные, в которых определены четыре арифметических действия - сложение, вычитание, умножение и деление. Показано, что для решения задачи распознавания плоских изображений объектов по их форме целесообразно использовать аппарат контурного анализа в линейном комплексном пространстве С. Показано, что это скалярные произведения векторных сигналов в линейном комплексном пространстве C и в кватернионном пространстве H включают в качестве своей составной части скалярное произведение векторных сигналов в пространстве R. Разработан метод аналитического представления формы изображения (плоского и объемного) как аналитическое представление контура этого изображения, инвариантного к преобразованиям масштабирования, поворота и смещения начальной точки контура.

Краткое содержание работы