Методы и алгоритмы моделирования векторных локально однородных сцен

• Автор: Кулеев, Рамиль Фуатович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Казань
• Количество страниц: 185 с. : ил.

Оглавление
Введение
1 Математическая модель задачи поиска объектов по векторным изображениям и связанные с ней вопросы
1.1 Предварительные соображения
1.2 Модель сцены
1.3 Постановка задачи
1.4 Моделирование изображений сцен
2 Методы поиска зон интереса
2.1 Исходные предпосылки
2.2 Локально однородные сцены
2.2.1 Скалярный случай
2.2.2 Векторный случай
2.3 Квазиреальные сцены
2.4 Бернуллиевские сцены
2.4.1 Скалярный случай
2.4.2 Векторный случай
3 Методы сегментации зон интереса
3.1 Существующие подходы к сегментации векторных сцен

3.2 Локально однородные сцены
3.2.1 Обобщенные методы квантилей и мод
3.2.2 Обобщенный метод пятна
3.3 Адекватность модели реальной сцене
3.4 Влияние различных расстояний на результаты сегментации векторных сцен
4 Комплекс программ для поиска объектов
4.1 Программа дешифрирования изображений 1тацеАпа1узег
4.2 Интерфейс взаимодействия модулей 1ггеАпа1узег
4.3 Поиск зон интереса
4.4 Сегментация
4.5 Диагностика состояния высоковольтных изоляторов
5 Параллельное программное обеспечение
5.1 Архитектуры и технологии разработки параллельного программного обеспечения
5.2 Постановка задачи распараллеливания алгоритма
5.3 Сглаживание
5.4 Поиск зон интереса
5.5 Сегментация
5.6 Поиск объектов
5.7 Зависимость производительности алгоритма от характеристик многопроцессорной системы
Заключение
Список литературы

Введение
Актуальность работы. Довольно часто источником информации о реальном мире служит изображение. Извлечение нужных сведений из изображения называется, как известно, дешифрированием. По настоящее время основным способом дешифрирования остается визуальный, выполняемый заранее подготовленным специалистом. Однако визуальное дешифрирование имеет ряд существенных ограничений. В частности, для работы человека необходима система жизнеобеспечения. Результаты визуального дешифрирования являются принципиально субъективными. В некоторых случаях скорость поступления информации может превышать психофизические возможности восприятия человека. Одним из способов преодоления перечисленных ограничений является автоматизация дешифрирования изображений. Поэтому работы в этом направлении интенсивно ведутся с 60-х годов XX века во всех высокоразвитых странах. По данной тематике опубликовано большое количество работ, авторами которых являются К.К. Васильев, Ю.Г. Васин, Р. Вудс, Р. Гонсалес, А.Л. Горелик, И.Б. Гуревич, Р. Дуда, Н.Г. Загоруйко, В.Н. Козлов, Т. Кутс, У. Прэтт, Ю.П. Пытьев, Д. Розенфельд, В.В. Сергеев, К. Тейлор, Я.А. Фурман, П. Харт и другие. К сожалению, общей теории дешифрирования пока создать не удалось, несмотря на впечатляющие успехи до-
форму объектов (прямоугольник или эллипс), их размеры в масштабных единицах, ориентацию, плотность размещения и минимальное расстояние между объектами.
Исходными данными метода моделирования изображений локально однородной сцены являются ширина и> и высота к прямоугольного изображения в масштабных единицах, карта проекций объектов, вид распределения (нормальное или равномерное), среднее тд и дисперсия <тА, радиус г'А корреляции объекта, аналогично вид распределения (нормальное или равномерное), среднее тдд и дисперсия сгдА, радиус т'дХА корреляции фона. Метод состоит из следующих этапов:
1) формируется изображение х'А со сторонами гг и И, с независимыми значениями .пикселей. Каждый пиксель принимает значение случайной величины с заданным для объекта видом распределения, со средним шд и дисперсией 0д(2гд + I)2), где гд = Гд/л/2;
2) формируется изображение х'дА со сторонами ш и /г, с независимыми значениями пикселей, с заданным для фона видом распределения, со средним тЯА и дисперсией С(2Гдд + I)2, где Гдд = ГдА/лД;
3) формируется локально однородное изображение х'А для объектов. Значение каждого пикселя х'г изображения х'А заменяется на среднее арифметическое по его окрестности квадратной формы с центром вж(. и стороной 2гд+ 1;
4) формируется локально однородное изображение £дд для фона. Значение каждого пикселя х'г изображения Ждд заменяется на среднее арифметическое по его окрестности квадратной формы с центром в х'г и стороной 2гд..д ) 1: