Теория и методы обработки многомасштабных последовательностей цифровых изображений в промышленных системах контроля качества - Автореферат

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наукРабота выполнена на кафедре «Информационные системы» Муромского института (филиала) ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет» Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Гостев Иван Михайлович доктор технических наук, профессор Никифоров Виктор Викентьевич доктор физико-математических наук Сурков Владимир Иванович Защита диссертации состоится «» ___________ г. в ___ часов на заседании диссертационного совета Д 212.133.01 при Московском государственном институте электроники и математики по адресу 109028, г. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного института электроники и математики.Реальные изображения, используемые в промышленных системах технического зрения, дефектоскопии, мониторинга процессов и т.д. сложны для автоматического анализа и обладают множеством свойств, определяемых не только условиями формирования изображения, но и методами его последующей обработки, а также целями использования извлекаемой из него информации. Одним из вариантов построения такой системы признаков является формирование набора изображений, полученного путем последовательного преобразования анализируемого изображения некоторым оператором (или группой операторов), целенаправленно изменяющим изображение и, тем самым, обеспечивающим проявление скрытых ранее свойств, связей и зависимостей, определяющих особенности данного изображения. Очевидное многообразие подходов к построению алгоритмов формирования и обработки последовательностей изображений приводит к возможности получения иерархических структур формальных описаний, т.е. моделей изображений, основанных на различных признаках, относящихся к различным морфологическим и масштабным уровням представления. Разработать и исследовать новые методы и модели, реализующих основные положения теории обработки последовательностей цифровых изображений: - Разработать алгоритмы адаптивного многомасштабного представления изображений и критерии выбора величины коэффициентов изменения масштаба изображения; Разработать алгоритмы фильтрации особенностей (признаков) изображений, основанные на использовании непрерывных и дискретных неравномерных многомасштабных последовательностях изображений.Апробация работы Диссертационная работа и отдельные ее части докладывались и обсуждались более чем на 50 научно-технических конференциях, в том числе: 5th, 8th Int. Conf. “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Tehnologies” (PRIA-5-2000, Samara, PRIA-8-2007, Yoshkar-Ola), The 7 Int. Conf. PRIP’2003 Pattern Recognition and Information Processing (Minsk, Republic of Belarus), 4-й, 7-й, 8-й Межд. конф. «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе IT&SE’06, IT SE`07» (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2006, 2007 гг.), V Межд. конф. Публикации: По теме диссертационной работы опубликовано более 130 работ.Принимается, что каждому изображению f можно поставить в соответствие конечный набор признаков X = {X1, X2, …Xk}, однозначно определяющий f среди множества других изображений заданных на множестве Р. Учитывая связь понятий наследственности и изменчивости, характеристику наследственности признаков в последовательности изображений можно ввести в следующем виде: Определение 1.22 Назовем сечением последовательности изображений {fn} по набору признаков Хк последовательность изображений {un}, такую, что для каждого ui I{un} выполняется тождество ГМОК[ui] = Гм[Xk]. Теорема 6 Если последовательность {gn}, дополнительная (в смысле ) к последовательности {fn} сходится по вектору признаков Х, к некоторому вектору U, отличному от вектора 0, то {fn} не сходится по набору признаков Х. На основании этого в определениях в определениях 1.27-1.30 вводятся понятия непрерывного и дискретного преобразования (в зависимости от свойств x), а также равномерной и неравномерной последовательности изображений (определяющих равномерность выборки изображений из исходной последовательности). Последовательность {fn} являясь избыточной формой представления изображения f, приводит к возможности построения последовательности {gn} (по определению 1.23), которая характеризуется появлением новых свойств и может обрабатываться исходя из других принципов.