Разработка методов и алгоритмов цифровой фильтрации и обработки изображений

• Автор: Колкер, Алексей Борисович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 129 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. НЕЛИНЕЙНЫЕ АЛГОРИТМЫ ФИЛЬТРАЦИИ КОНТРАСТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

1.1.Класс изображений

1.2.Модификация медианной процедуры

1.3.Комбинированная фильтрация с дифференцированным сглаживанием областей с различной информационной ценностью

1.4.Пространственно взвешенная фильтрация изображений с квантованием по уровню

1.5.Фильтрация изображений с использованием дополнительной информации о корреляции

1.6. Обобщение алгоритмов для обработки векторных полей

1.7.Сравнитсльный анализ линейной и нелинейной фильтрации

Выводы
ГЛАВА 2. ПРЕДСТАЛЕНИЕ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ВЕКТОРНОМ ФОРМАТЕ
2.1. Растровая и векторная графика
2.2 Алгоритмы фрагментации и построения изолиний
2.3. Интерполяционный кубический сплайн
2.4.Сглаживающий кубический сплайн
2.5.Двумерная интерполяция с параметризацией исходной кривой
2.6.0днозначное непараметрическое представление произвольных кривых
2.7.Гладкое сопряжение сглаживающих сплайнов
2.8.Выбор квазиоптимального параметра сглаживания
2.8.1.Выбор а через критерий кривой
2.8.2.Выбор параметра а по заданным точностным характеристикам сглаживающего сплайна
2.8.3.Результаты вычислительного эксперимента
Выводы
ГЛАВА 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ
3.1. Программа для проведения вычислительного эксперимента по фильтрации и сглаживанию изображений i
3.2 Программа для нспарамстричсского построения произвольной кривой i
ГЛАВА 4. РЕШЕНИЕ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ
4.1. Решение задачи обработки метеорологической карты облачности
4.1.1 Постановка задачи
4.1.2 Программное обеспечение для решения задачи обработки метеорологической карты облачности
4.1.3 Результаты обработки метеорологической карты облачности
4.2. Повышение точности решения задач вычислительной томографии путем нелинейной фильтрации восстановленного изображения
4.2.1 Постановка задачи
4.2.2 Нелинейная фильтрация восстановленных изображений
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


В разработанных автором алгоритмах нелинейной фильтрации, в частности, использовании взвешенной метрики и рекурсивного режима формирования апертуры в алгоритме медианной и комбинированной (построенной на базе медианной) фильтрации; использовании различной дополнительной информации в условиях априорной неопределенности о параметрах и характеристиках шума. Автором предложен новый перспективный подход к дифференцированному сглаживанию фрагментов и деталей изображения с различной информационной ценностью. Его использование, в ряде случаев позволяет существенно уменьшать информационную избыточность изображения, что значительно облегчает его дальнейшую обработку. Разработанные автором алгоритмы успешно обобщены для обработки многомерных полей и изображений. В работе предлагается оригинальный метод представления векторных данных сглаживающими сплайнами без параметризации кривой, позволяющий значительно повысить эффективность их представления. Автором разработан программный продукт, реализующий данную идею. Разработанный метод представления и хранения векторной информации с помощью сглаживающих сплайнов. Алгоритмы выбора параметра сглаживания, основанный на методе Ь-кривой и по заданной ширине аппаратной функции сплайна в условиях многозначной кривой произвольной формы. Практическая значимость: Комплекс созданных методов позволяет эффективно решать различные технические задачи обработки изображений (а также многомерных сигналов). Простота и вычислительная эффективность предложенных методов обеспечивают высокую скорость обработки данных. Модули пакета программ, разработанного автором на языке С++, легко интегрируются в системы обработки данных для решения практических задач. Решены:, а) задача фильтрации и преобразования данных в метеорологии; б) фильтрации изображения, восстановленного по проекционным данным в томографии. Реализация результатов исследования. Алгоритмы, разработанные в диссертации, приняты к внедрению в процесс обработки данных в Западно-Сибирской Гидрометслужбе в проекты «Система сбора и обработки информации с сети наблюдательных метеорологических станций», «Система оперативного оповещения населения о неблагоприятных и опасных явлениях природы». Результаты применения алгоритмов для повышения точности решения задач вычислительной томографии опубликованы на «Сервере условно-корректных задач», а сами методы фильтрации, предложенные в диссертационной работе, использовались при решении конкретных томографических задач, включая трехмерный случай. Реализации результатов исследования подтверждаются соответствующими актами о внедрении. Апробация работы. Новосибирская межвузовская научно-студенческая конференция «Интеллектуальный потенциал Сибири» НГАСУ -апреля г. Цифровая фильтрация векторных полей» (Диплом 1 степени). Дни науки НГТУ (лучший доклад). Региональная научно-техническая конференция студентов, аспирантов, молодых ученых(НТИ); НГТУ - декабря года «Алгоритм фильтрации с использованием дополнительной информации» (диплом II степени). НГАСУ 2-4 апреля года «Алгоритм фильтрации с использованием дополнительной информации о корреляции сигнала». НГАСУ 2-4 апреля года «Алгоритм векторизации изображений с использованием сглаживающих сплайнов». НГАСУ 8-9 апреля года «Анализ структуры изображения модифицированным медианным фильтром». НГАСУ 8-9 апреля года «Аппроксимация изолиний сложных изображений сглаживающими сплайнами». Некоторые результаты обсуждались на II и III международных отраслевых научно-технических выставках «Гидромстеорология-человеку», проходивших в Санкт-Петербурге (комплекс ЛенЭкспо) в мае и апреле года. Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, из них 4 - в центральных журналах, 2 работы в зарубежных изданиях. Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, библиографии, приложений. Она содержит 5 страниц основного текста, рисунков, 3 таблицы. Автор выражает благодарность научному руководителю д. Ю.Е. Воскобойникову, а также руководителю ЗапСибУГМС Севостьянову П. Ф, руководителю ЗапСиб ЦГМ Зиненко В. И., руководителю тем. ИаиЭ СО РАН, д. О.Е. Трофимову, академику РАН М. М. Лавреньтеву за руководство, помощь и содействие в организации работ по апробации и внедрению.