Исследование и разработка программных средств распознавания образов для решения задачи трехмерного моделирования в микроскопии

• Автор: Гаганов, Виктор Александрович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 133 с. : ил.

Содержание
Введение

Глава 1. Задача построения трехмерной модели по изображениям с микроскопа

1.1. Моделирование микрообъектов .

1.1.1. Особенности изображений с микроскопа.

1.1.2. Методы на основе изображений.

1.2. Обзор существующих методов.

1.2.1. Постановка задачи

1.2.2. Методы семейства .

1.2.3. Методы семейства .

1.2.4. Мера резкости

1.2.5. Базовая схема методов
1.2.6. Уточнение модели.
1.2.7. Сравнение подходов и .
1.3. Недостатки существующих методов семейства
1.4. Мультифокус изображения
1.5. Заключение.
Глава 2. Устойчивый метод построения поверхности произвольной формы
2.1. Марковские случайные поля
2.1.1. Оценка параметров поля.
2.1.2. Теорема ХаммерслиКлифорда.
2.2. Предлагаемый метод.
2.2.1. Статистическая формулировка задачи.
2.2.2. Функция правдоподобия
2.2.3. Структура поля.
2.2.4. Итоговая функция энергии
2.2.5. Унарный потенциал
2.2.6. Парный потенциал.
2.2.7. Оптимизация функционала
2.2.8. Усреднение меры резкости.
2.2.9. Итоговый алгоритм
2.3. Эксперименты.
2.3.1. Тестовая базы для сравнения
2.3.2. Метрика для сравнения методов .
2.3.3. Результаты сравнения.
2.3.4. Визуальное сравнение результатов.
2.4. Заключение.
Глава 3. Оценка положения и ориентации плоского участка поверхности.
3.0.1. Постановка задачи
3.1. Существующие методы оценки плоскости
3.1.1. Метод наименьших квадратов.
3.1.2. Устойчивые методы оценки плоскости.
3.1.3. МеэНтагБ и медиана квадратов разностей
3.1.4. Методы на основе случайных выборок.
3.1.5. Преобразование Хафа
3.1.6. Выводы
3.2. Метод оценки положения и ориснтации плоскости
3.2.1. Схема предлагаемого метода. .
3.2.2. Получения множества замеров положения плоскости
3.2.3. Фильтрация ложных замеров
3.2.4. Идея предлагаемого метода
3.2.5. Машинное обучение
3.2.6. Признаки для классификации.
3.2.7. Формирование обучающей выборки.
3.2.8. Обучение классификатора
3.2.9. Оценка параметров плоскости
3.3. Проверка надежности оценки плоскости.
3.4. Эксперименты.
3.4.1. Оценка качества алгоритма фильтрации ложных замеров .
3.4.2. Точность оценки плоскости
3.4.3. Качество процедуры проверки надежности плоскости
3.5. Заключение.
Глава 4. Программная реализация предложенных методов
4.1. Алмазообрабатывающая промышленность
4.1.1. Открытие окон
4.1.2. Построение трехмерной модели камня.
4.1.3. Моделирование дефектов внутри камня и уточнение
4.1.4. Планирование огранки камня.
4.2. Интерфейс и функциональность системы x i
v
4.3. Детали реализации подсистемы Ii
4.3.1. Взаимодействие реализованной подсистемы с x
i v
4.32. Архитектура подсистемы уточнение модели поверхности камня
4.3.3. Архитектура подсистемы моделирование включений
4.3.4. Замеры производительности разработанных алгоритмов
4.4. Заключение.
Заключение.
Благодарности
Литература


Разработка программной системы построения трехмерных моделей микрообъектов с применением предложенных методов. В рамках диссертации разработан новый метод построения трехмерных моделей участка поверхности объекта, который представим в виде карты глубины. Отличительной чертой предложенного метода является его повышенная устойчивость к ложным данным, часто возникающим в областях поверхности объектов, которые не содержат текстуры, слабо освещенных областях поверхности и в местах присутствия бликов. В работе представлены результаты сравнительного анализа, подтверждающие, что предложенный метод позволяет добиться более устойчивых и точных результатов, чем существующие аналоги. В рамках решения задачи оценки положения и ориентации плоского участка поверхности объекта предложен новый метод для определения того, можно ли считать замер положения участка сцены надежным. Кроме того, предложенные методы позволяют сделать оценку положения и ориентации плоского участка поверхности объекта более устойчивой к ошибкам в измерениях. Предложенный метод построения трехмерной модели участка поверхности объекта но изображениям с микроскопа существенно расширяет класс объектов, для которых применим данный подход. Существующие методы в основном ориентированы на работу с объектами, отражающие свойства поверхности которых близки к Ламбертовской модели. Предложенный метод позволяет строить корректные модели объектов, состоящих из таких материалов, как металл и стекло, на поверхности которых возможно наличие бликов. Также предложенный метод способен корректно моделировать объекты, на поверхности которых присутствуют области без текстуры, в то время как существующие методы ориентированы па работу с объектами, на поверхности которых видимая текстура присутствует повсеместно. Разработанный метод определения положения и ориентации плоского участка поверхности объекта позволяет производить оценку плоскости даже при наличии во входных данных шумов и большого количества ошибочных измерений. Разработанный метод определения надежности оценки плоскости позволяет для любых входных данных определить, удалось ли по ним корректно оценить положение и ориентацию плоского участка поверхности объекта. На основе предложенных методов была создана программная система для моделирования поверхности алмазов и дефектов внутри алмазного сырья. Данная система была интегрирована в программный продукт Oxygen Microscope Server компании-заказчика Octonus Software Ltd. Сурат (Индия) и г. Геммологическом центре Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова. Ю.М. А.В. ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, МГУ им. М.В. Ломоносова, МГТУ им. Н.Э. Баумана, ИНОТиИ РГГУ и отделения мПрограммирование"ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, Россия, Москва . Материалы диссертации опубликованы в 5 печатных работах: 2 статьи в рецензируемых журнала-х, рекомендованных ВАК [2, 3], две статьи в сборниках трудов конференций [4, 5], а также тезисы доклада [6]. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографии. Общий объем диссертации составляет 3 страницы, включая рисунка. Библиография включает наименования. В первой главе описывается математическая модель формирования изображения и дается понятие области резкости, описываются базовые принципы работы методов построения трехмерных моделей по изображениям с микроскопа и дается обзор существующих методов. Также в главе описываются основные недостатки существующих методов - неустойчивое поведение методов в областях объекта, где на поверхности отсутствует текстура, либо присутствуют крупные блики. Во второй главе предлагается новый метод построения трехмерных моделей по изображениям с микроскопа семейства shape from focus, отличающийся от существующих аналогов повышенной устойчивостью к ложным данным, которые возникают в областях поверхности объекта без текстуры, слабо освещенных областях поверхности и в местах присутствия бликов. Также в главе приводятся результаты экспериментов на реальных данных, которые подтверждают, что предлагаемый метод позволяет получить более устойчивый результат, чем существующие аналоги.