Автоматизация выбора профилей сжатия изображений в системах технической диагностики

• Автор: Семашко, Евгений Александрович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Орел
• Количество страниц: 159 с. : ил.

1 Обзор и анализ подходов к выбору профилей сжатия полутоновых изображений без потерь

1.1 Изображения систем технической диагностики

1.2 Основные методы сжатия изображений без потерь

1.2.1 Методы энтропийного сжатия

1.2.2 Методы спектрального сжатия.

1.2.3 Методы сжатия с предсказанием.

1.2.4 Методы контекстного моделирования.

1.3 Классификация и обзор алгоритмов сжатия полутоновых изображений без потерь

1.4 Анализ известных подходов к выбору профиля сжатия и программных систем автоматизации выбора профиля сжатия полутоновых изображений без потерь
1.5 Выводы
2 Разработка подхода к автоматизированному выбору профилей сжатия изображений в системах технической диагностики
2.1 Общее описание параметрического подхода к автоматизированному выбору профилей сжатия
2.2 Множество параметров изображения, потенциально влияющих на выбор профиля его сжатия
2.3 Формирование множества тестовых изображений.
2.4 Поиск применимых профилей сжатия
2.5 Поиск предпочтительных профилей сжатия
2.6 Группирование изображений по предпочтительным профилям и формирование правил выбора профиля
2.7 Выводы
3 Разработка алгоритмов автоматизированного выбора профилей сжатия диагностических изображений.
3.1 Поиск применимых в системах технической диагностики профилей сжатия и формирование базы предпочтительных профилей.
3.2 Группирование изображений по предпочтительным профилям сжатия
3.3 Классификация изображений по профилям сжатия. Метод линейного дискриминантного анализа.
3.3.1 Описание метода
3.3.2 Функции классификации
3.3.3 Результаты исследований при применении дискриминантного анализа
3.4 Разработка алгоритма выбора профилей сжатия изображений
3.4.1 Разработка обобщенного алгоритма автоматизированного выбора профилей сжатия изображений
3.4.2 Реализации основных блоков алгоритма автоматизированного выбора профилей сжатия
3.5 Выводы.
4 Автоматизированная система исследования процессов сжатия диагностических изображений и выбора его предпочтительных профилей
4.1 Архитектура автоматизированной системы исследования процессов сжатия диагностических изображений и выбора его предпочтительных профилей
4.2 Разработка модулей автоматизированной системы исследования процессов сжатия диагностических изображений и выбора его предпочтительных профилей.
4.3 Структура базы профилей и изображений.
4.3.1 Концептуальная схема БД.
4.3.2 Определение связей между сущностями.
4.4 Модуль анализа и оценки параметров изображений
4.5 Модуль формирования тестовых изображений
4.6 одсистема формирования правил выбора профиля и подсистема сжатия на основе выбора профиля
4.7 Пользовательский интерфейс программного обеспечения автоматизированной системы.
4.8 Результаты экспериментов.
4.9 Выводы .
Заключение.
Список литературы


Архитектуры автоматизированной системы исследования процессов сжатия диагностических изображений и выбора их предпочтительных профилей, базирующейся на разработанном подходе и алгоритмах, отличающейся правилами выбора. Практическая значимость результатов исследований заключается в том, что разработанные теоретические положения реализованы в виде комплекса алгоритмов и программ свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ и . Их применение в системах технической диагностики позволяет обеспечить снижение объема архивированных изображений при отсутствии потерь данных и сведении к минимуму субъективных ошибок выбора профиля сжатия. Работа выполнена в рамках Государственного контракта 0 Разработка распределенных автоматически профилируемых средств обработки, архивирования и защиты диагностической информации Заказчик Министерство образования и науки РФ, выполняемого по Федеральной целевой программе Научные и научнопедагогические кадры инновационной России на гг. Достоверность и обоснованность научных положений, результатов, выводов и рекомендаций, приведенных в диссертационной работе, достигнута за счет корректного применения известного математического аппарата непротиворечивости и воспроизводимости результатов, полученных теоретическим путем соответствия результатов теоретических и экспериментальных исследований. Апробация работы. XIV XVI ежегодных научных конференциях преподавателей ОрелГТУ , г. Орел. IV Международной научнотехнической конференции Информационные технологии в науке, образовании и производстве ИТНОП. Международной научнотехнической Интернетконференции Информационные системы и технологии ИСиТ. Публикации. Основные научные результаты диссертации опубликованы в 9 работах, в том числе в 1 монографии, 3 статьях в журналах, входящих в перечень ВАК РФ. По результатам исследований получено 2 свидетельства о юсу дарственной регистрации программ для ЭВМ. Техническая диагностика изучает методы получения и оценки информации о состоянии технических систем 5, с целью повышения их надежности и ресурса. В настоящее время широко распространены системы технической диагностики, функционирование которых основывается на результатах анализа полутоновых монохромных изображений изделий, получаемых такими методами, как микрофотография, рентгенография, ультразвуковая эхолокация, на предмет выявления таких дефектов, как микротрещины, неоднородности структуры и другие. В частности, к ним относятся системы оптического контроля и диагностики печатных плат и изделий микроэлектроники, а также неразрушающего контроля и диагностики деталей и конструкций. Основными при этом являются процедуры извлечения из изображения необходимой информации и представления ее в форме, пригодной для компьютерной обработки. Диагностические изображения разнообразны и зависят от конкретной области применения той или иной диагностической системы. Так, в радиографии и рентгенографии анализируются изображения, полученные с помощью рентгеновского и гаммаизлучения. В частности, такой принцип реализован в системе радиографического контроля Фосфоматик . На рисунке 1. Рисунок 1. Ультрафиолетовое излучение нашло свое применение в различных областях промышленности, в частности, в литографии, производственном контроле, микроскопии и т. Так, например, дефектоскоп СогоСАМ 4, преобразует ультрафиолетовое излучение разрядных процессов в видимое и формирует их изображение вместе с изображением контролируемого объекта на экране, как показано на рисунке 1. Рисунок 1. В видимом диапазоне изображения могут быть получены с помощью различных камер, оптических микроскопов и другого оборудования. Примеры таких изображений представлены на рисунке 1. Рисунок 1. Рисунок 1. Из вышеприведенных примеров и анализа изображений систем технической диагностики можно утверждать, что большинство таких систем оперируют с полутоновыми монохромными изображениями. Как было указано во введении к данной работе, для сокращения объема данных иили увеличения скорости их передачи по сетям связи в подавляющем большинстве случаев необходимо применять сжатие диагностических изображений. В таблице 1. На основании таблицы 1.