Ghbdtn

  • 26 дек. 2010 г.
  • 1334 Слова
Разработка математических моделей пространственной структуры изображений, методов их анализа и распознавания на основе центроидного преобразования» № ГР 01.2.00 3 05808 в Физико-техническом институте УрО РАН 2003г.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались:- на 5-ой Российской Университетско - академической научнопрактической конференции (Ижевск, 2001);- наМеждународной научно-технической конференции «Информационные технологии в инновационных процессах» (Ижевск, 2003);- на Всероссийской конференции «Высокопроизводительные вычисленияи технологии» (ВВТ-2003), (Ижевск, 2003);- на VII Всероссийской научно-технической конференции «Повышениеэффективности обработки информации на базе математического моделирования» (Тамбов, 2004);- на Международном симпозиуме «Надежностьи качество» (Пенза, 2004);- на VI Интернациональном конгрессе по математическому моделированию (Нижний Новгород, 2004);- на городской конференции «Реализация стратегии устойчивого развитиягорода Ижевска: Опыт и проблемы» (РЪкевск, сентябрь, 2005),- на научной конференции-семинаре «Теория управления и математическое моделирование» (Ижевск, 2006).
На основе анализа существующих работ в областиобработки изображений рассмотрены виды, формы представления и классы изображений, особо выделен подкласс графических изображений, обладающий отличительными свойствами и характеристиками. Исследованы модели и методы анализа пространственных структур графических изображений. Основная специфика работ в области обработки изображений заключается в исследовании пространственно-структурных свойств и, в зависимостиот класса изучаемых .изображений, выявление и формирование системы признаков, эффективно описывающих эти свойства. Одной из перспективных разработок, основанной на исследовании пространственно-структурных свойств, является метод центроидного преобразования, обладающий выраженными селективными свойствами по отношению к структурным элементам изображения. Современное состояние вычислительной техникидля обработки изображений, накладывает совершенно определенный отпечаток на тип используемых при решении задач операций, когда каждый элементарный акт вычислений производится с некоторой его частью изображения (окном). Акты таких вычислений производятся последовательно, и на каждом последовательном шаге может использоваться информация, характеризующая текущее состояние процесса вычислений.Центроидное14Преобразование (ЦП) реализуется сканированием изображения скользящим интервалом заданной длины в одном из двух ортогональных направлений, параллельных осям координат. В каждом положении интервала вычисляются значения пространственно-структурных параметров (ПСП) элементов, которые связываются с начальной точкой интервала. Далее пакет из восьми координатновзаимосвязанных растровых изображений преобразуетсяв синтезированное изображение, в котором определены местоположения линий, границ и областей исходного графического изображения, а также распознаны и оценены графические характеристики этих элементов — тон, цвет, толщина линейных элементов и их поперечная структура.
Одной из проблем, возникающих при пространственной обработке цветных изображений, в частности, обеспечения решения задач обработки иобнаружения структурных элементов, является необходимость учета пространственных различий для каждой цветовой компоненты, а также взаимосвязей этих компонент изображений. На основании рассмотрения количественного описания цветных изображений с использованием различных цветовых моделей и возможности выявления элементов по цветовым контурам показано, что корректного универсального критерия принятияинтегрированного решения о наличии или отсутствии структурного элемента по совокупности всех цветовых слоев не существует. Для структурно-цветового анализа цветных графических изображений необходим учет пространственных различий и взаимосвязей цветовых компонент, а также исследование влияния искажающих факторов воспроизведения графических изображений на формирование...
tracking img