Разработка эвристических и квазитопологических алгоритмов контурной сегментации изображений в автоматизированных производственных системах

Разработка эвристических и квазитопологических алгоритмов контурной сегментации изображений в автоматизированных производственных системах

Автор: Колдаев, Виктор Дмитриевич

Год защиты: 2007

Место защиты: Москва

Количество страниц: 172 с.

Артикул: 3403401

Автор: Колдаев, Виктор Дмитриевич

Шифр специальности: 05.13.06

Научная степень: Кандидатская

Стоимость: 250 руб.

Разработка эвристических и квазитопологических алгоритмов контурной сегментации изображений в автоматизированных производственных системах  Разработка эвристических и квазитопологических алгоритмов контурной сегментации изображений в автоматизированных производственных системах 

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ
ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ
1.1. Анализ методов распознавания изображений
1.2. Методы опенки качества изображений
1.3. Особенности построения автоматизированных систем распознавания изображений
1.4. Методы формирования признаков
1.5. Постановка цели и задачи диссертационного исследования
Выводы но главе 1
ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ЭВРИСТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ КОНТУРНОЙ СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕИЙ
2.1. Методы выделения контуров изображений
2.2. Модификация и исследование методов логического
сглаживания
2.3. Градиентные методы на основе операторов с окрестностью е х е
2.3.1. Анализ разностного оператора
2.3.2. Исследование оператора Робертса
2.3.3. Разработка методики использования метода масок
2.3.4. Модификация методов Собеля, Превитта, Дэвиса
2.4. Разработка эвристических алгоритмов контурной сегментации
2.4.1. Алгоритм фиксированных окон С 1
2.4.2. Алгоритм фиксированных направлений 62
2.4.3. Алгоритм рекуррентной фильтрации 3
2.5. Обработка результатов экспериментов
2.6. Методика и рекомендации по использованию методов
выделения контуров и выбора порога фильтрации
Выводы по главе 2
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА КВАЗИТОПОЛОГИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ КОНТУРНОЙ СЕГМЕНТАЦИИ
3.1. Методы представления контуров
3.1.1. Организация данных в АПС
3.2. Квазитопологические модели связывания элементов контуров
3.2.1. Связность графовой модели
3.3. Разработка квазитопологических алгоритмов контурной сегментации
3.3.1 .Алгоритм блочной сегментации КТ
3.3.2. Алгоритм маркирования точек КП
3.3.3. Алгоритм следящей пары КТЗ
3.3.4. Алгоритм поиска в глубину КТ4
3.3.5. Алгоритм прямоугольной сегментации КТ5
3.4. Использование квазитопологических алгоритмов в задачах трассировки
Выводы по главе 3
ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРЕДЛОЖЕННЫХ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ
4.1. Имитационное моделирование обработки изображений в АПС
4.2. Проектирование систем обработки изображений
4.3. Результаты экспериментальных исследований алгоритмов
Выводы по главе 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Отмечено, что, несмотря на многообразие методов, и алгоритмов обработки изображений, они не подходят для эффективного использования в АПС, и хотя некоторые из них можно модифицировать, но в основном, требуется создание новых эффективных методов и алгоритмов обработки и воспроизведения изображений. Представлен аналитический обзор современных методов обработки видеоизображений. Во второй главе рассматриваются эвристические алгоритмы выделения контуров изображений в АПС, которые наряду с общими для данных систем свойствами параллельности и временными ограничениями, характеризуется тем, что информация о внешних событиях формируется в результате программной обработки зрительных данных, представленных в цифровом виде. В основе рассматриваемых алгоритмов распознавания используется априорная информация о характерных свойствах объекта, таких, как форма, размер, яркость, местоположение в поле зрения. Учет этих свойств позволяет сократить объем обрабатываемых зрительных данных и обеспечить функционирование АПС в режиме реального времени. Проектирование алгоритмов обработки изображений является специфической задачей, решаемой индивидуально для каждой АПС. Для анализа изображений были разработаны 3 и модифицированы 8 эвристических алгоритмов контурной сегментации. Для каждого метода выбор порогового значения для оценки наличия контура в выбранной окрестности обычно осуществляется интуитивно, в зависимости от априорной информации об изображении и требований конкретной задачи. Поскольку пороги регулируются в зависимости от требуемой степени четкости прорисовки контуров, то, изменяя пороги, можно визуализировать изображение, постепенно прорисовывая его от более четких контуров к менее различимым. В диссертации предложен метод определения порогов яркости в зависимости от типа изображения, требуемой четкости воспроизведения мелких деталей и используемых масок. При этом определена функциональная зависимость для оптимального порога фильтрации. С целью оценки эффективности разработанных моделей и алгоритмов было проведено вычисление доверительного интервала для порога фильтрации, указывающего на то, что оценка результатов экспериментов состоятельна и несмещена. В третьей главе проводится исследование алгоритмов связывания элементов контуров. Разработанный системный подход обобщает различные способы построения описаний систем, объединяют макро - и микроподходы в проектировании, делает возможным формализацию построения модели проектируемой системы обработки изображений, а также создание формального аппарата проектирования подобных систем на стадии построения их описания. В четвёртой главе рассматриваются вопросы программной реализации и имитационного моделирования систем обработки изображений в АПС. При этом особое внимание уделялется транзактному способу организации квазипаралеллизма, при котором функциональные однотипные действия объединяются. Связь между компонентами модели устанавливается с помощью системы очередей, выбранных алгоритмов поступления и способов извлечения из них транзактов. Программная реализация имитационной модели, использующей предложенные в диссертационной работе математические модели и алгоритмы, использует объектно-ориентированный подход. В процессе отладки может потребоваться оперативное вмешательство в работу алгоритмов, принятие решений, настройка параметров, изменения в данных и т. Поэтому оперативное управление процессом обработки изображений и визуальный контроль результатов являются основной методологией этапа тестирования и отладки. Проведен анализ результатов имитационного моделирования эвристических и квазитопологических алгоритмов контурной сегментации изображений в АПС и предложен селективный подход к использованию разработанных алгоритмов. В заключении приведены основные результаты и выводы, полученные при работе над диссертацией. В приложениях приведены программные модули, написанные на языке Си, построенные на основе разработанных методов и алгоритмов. Представлены практические результаты работы программных модулей и акты внедрения результатов диссертации.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.239, запросов: 244