Разработка системы инвариантной сегментации и классификации растровых изображений

• Автор: Гальяно Сизаско, Фелипе Робертович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 129 с. : ил.

Оглавление

Обозначения и сокращения.

Введение

1 Современное состояние проблемы анализа растровых изображений

1.1 Сегментация.

1.2 Описание сегментированного изображения.

1.3 Этап классификации.

1.4 Постановка задачи исследования.

1.5 Выводы по главе

2 Разработка математических методов классификации и алгоритмов сегментации на основе инвариантного представления изображения и сингулярного разложения матрицы.

2.1 Основные положения.

2.2 Формальные определения и обозначения.
2.3 Морфологические операции.
2.4 Преобразования гистограммы.
2.5 Инвариантное представление изображения.
2.6 Метод отбора алгоритмов сегментации
2.7 БУЛ классификация
2.8 Выводы по главе
3 Разработка системы параметрических представлений
3.1 Язык описания алгоритмов сегментации.
3.2 СКАС на основе ИЛИ.
3.3 Совокупность параметрических представлений.
3.4 Степень полноты совокупности параметрических представлений.
3.5 Выводы.
4 Оценка эффективности разработанных методов
4.1 Оценка полноты совокупности параметрических представлений
4.2 Сегментация мультиспектральных изображений методом БУХ
4.3 Исследование разработанных алгоритмов приближения изображения сегментами из заданной иерархии.
4.4 Система определения уровня сплоченности льда по ДЦЗ
4.5 Выводы по главе 4
5 Заключение
Список литературы


Предложен алгоритм классификации образов, позволяющий учитывать экспертную информацию о вкладе свойства объекта в результат классификации, влиять на соотношение ошибок классификации первого и второго рода и учитывать класс объектов, близких к текущему для адаптации БУО-классификатора к требованиям различных предметных областей. Практическая значимость. В результате работы программно реализована подсистема анализа ДДЗ для ИГИС. При этом разработана библиотека алгоритмов обработки изображений, включающая ряд алгоритмов разработанных с учетом большого размера ДДЗ и ограничений на время их обработки. На основе инвариантного представления изображения(ИПИ) программно реализована обучаемая система композиции алгоритмов сегментации(СКАС), позволяющая автоматизировать процесс отбора и композиции алгоритмов сегментации для выделения заданных экспертом элементов изображения. Разработан язык описания параметрических представлений и программно реализован транслятор с этого языка. ДДЗ и композиции алгоритмов сегментации. Разработанная система используется в ЗАО «СГШИРАН-НТБВТ», а также внедрена в серийные изделия «Алеврит» и АП ГАР «Кижуч» (проект «Создание экспериментальной аппаратуры подсистемы гидроакустических расчетов», шифр «Кижуч — СПИИРАН — АП ГАР»). Результаты работы использовались в рамках программы ПР РАН «Фундаментальные проблемы океанологии: физика, геология, биология, экология» (проект «Расчет акустического поля- в слоистонеоднородной- океанической среде на основе интеллектуальной геоииформационной системы»), совместного Российско - Вьетнамского проекта «Разработка программного обеспечения информационно-справочной системы по гидроакустическим расчетам и отображению интегрированной базы океанографических и гидрометеорологических данных всемирного Гидрометцентра»; в рамках проекта РФФИ № 5-А “Разработка инновационных алгоритмов преобразования информации цифровых изображений” и учебном процессе в Санкт-Петербургском государственном электротехнический университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина). Практическая ценность подтверждена актами о внедрении результатов работы. Система композиции алгоритмов сегментации на основе инвариантного представления изображения, позволяющая оптимизировать совокупность алгоритмов сегментации. Алгоритм построения параметрических представлений для системы композиции алгоритмов сегментации на основе выбора сегментов из заданной иерархии, отличающийся тем, что он применяется не к отдельным участкам изображения, а для аппроксимации изображения в целом. Апробации работы. Результаты работы докладывались на международных семинарах 1F&GIS «Интехрация информации и геоинформационные системы» (Санкт-Петербург, и год), Санкт-Петербургской международной конференции "Региональная информатика» (Санкт-Петербург, и** год), «Математические методы распознавания образов» (Суздаль, ); а также использованы в НИР «Разработка подсистемы анализа данных для интеллектуальной ГИС» (СПИИРАН, шифр «ИГИС-ДДЗ»). Публикации. Основные результаты и выводы диссертационной работы опубликованы в 8 печатных работах, в том числе 3 в журналах из перечня ВАК. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4-х глав, заключения, двух приложений, списка использованной литературы, включающего 1 наименование и акта о внедрении полученных результатов. Общий объем работы составляет 9 страниц, в том числе иллюстраций и таблиц. В первой главе проводится сравнительный анализ алгоритмов, применяемых для грех основных этапов анализа растровых изображений: сегментации, извлечения признаков и классификации. Показано, что существует необходимость в разработке системы алгоритмов сегментации, учитывающих специфику обработки данных большого объема, и усовершенствованного алгоритма SVD-классификации, позволяющего учитывать значимость признаков искомых объектов, цену ошибки (англ. Во второй главе формализуются понятия, используемые при сегментации изображений, а также описании и классификации сегментов изображения. Рассматривается SVD-подход к решению задачи классификации.