Воспроизведение цветных изображений на основе согласованной идентификации

• Автор: Никоноров, Артем Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 139 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ОБОСНОВАНИЕ ОБЩЕЙ СХЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ ЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

1.1 Модели воспроизведения цветных изображений

1.2 Формулировка задачи идентификации

1.3 Качественный анализ метода идентификации, конкретизация задач исследования

Выводы и результаты

ГЛАВА 2. СОГЛАСОВАННАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИНЕЙНЫХ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ

2.1 Алгоритмы согласованной идентификации линейных моделей цветовоспроизведения

2.2 Сравнение точности согласованных и МНКоценок

2.3 Построение оценок на основе мультнфрактальных характеристик

2.4 Генетический алгоритм получения промежуточных оценок
2.5 Согласованная идентификация на основе мобильного генетического алгоритма
2.6 Сравнение согласованной идентификации с робастными оценками
Выводы и результаты
ГЛАВА 3. СОГЛАСОВАННАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ МОДЕЛЕЙ ЦВЕТОВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ
3.1 Постановка задачи и общая схема согласованной идентификации нелинейных моделей
3.2Согласованная идентификация моделей цветовоспроизведения по критерию минимума цветового контраста
3.3 Согласованное оценивание моделей неинвариантных к сдвигу в цветовом пространстве
3.4 Реализация алгоритмов согласованной идентификации нелинейных моделей
Выводы и результаты
ГЛАВА 4. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ СОГЛАСОВАННОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ
4.1 Параллельные алгоритмы согласованно идентификации
с фиксированной размерностью подсистем
4.2 Последовательность перебора подсистем с сохранением нормы Хемминга
4.3 Параллельный генетический алгоритм
согласованной идентификации
Выводы и результаты
ГЛАВА 5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
ТОЧНОСТИ ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ ЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
5.1 Системы управления цветом
5.2 Сравнительный анализ методов идентификации
моделей цветовоспроизведения
5.3 Анализ точности идентификации
моделей неинвариантных к сдвигу
Выводы и результаты
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


В настоящей работе эта идея используется для построения алгоритмов согласованной идентификации моделей, используемых в системах воспроизведения цветных изображений. При этом ставится задача получения высокоточных оценок за приемлемое время в условиях априорной неопределенности. Целью работы является повышение точности воспроизведения цветных изображений и сокращение числа измерений по шкалам цветового охвата путем применения специально разрабатываемых для этого методов и алгоритмов идентификации моделей цветовоспроизведения. В соответствии с поставленной цслыо в рамках диссертационной работы решаются следующие задачи. Разработка и исследование методов идентификации линейных моделей цветовоспроизведения на основе стохастического поиска, обеспечивающих повышение точности оценок. Разработка и исследование метода и итерационного алгоритма повышения точности согласованной идентификации моделей цветовоспроизведения на основе анализа мультифрактального спектра множества оценок. Исследование комбинированных генетических алгоритмов согласованной идентификации нелинейных моделей цветовоспроизведения, обеспечивающих получение высокоточных оценок за приемлемое время. Разработка и исследование алгоритмов идентификации моделей цветовоспроизведения с неопределенностью в структуре модели. Разработка алгоритмов и информационной технологии идентификации моделей цветовоспроизведения но ограниченным наборам образцов спектров с использованием характеристики цветового контраста. Разработка и оценка эффективности параллельных алгоритмов согласованной идентификации. В диссертации получены следующие новые научные результаты. Разработаны методы стохастического поиска наиболее согласованного подмножества оценок в задаче идентификации линейной модели цветовоспроизведения с использованием мобильного генетического алгоритма. Предложен новый критерий согласованной идентификации, основанный на анализе мультифрактального спектра множества оценок. Разработан поэтапный оптимизационный алгоритм идентификации нелинейной модели цветовоспроизведения на основе стохастического поиска наиболее свободной от шума подсистемы. Предложена новая схема идентификации нелинейных моделей с разбиением пространства параметров модели цветовоспроизведения на изопланатичные области по критерию согласованности. Разработан алгоритм согласованной идентификации параметров моделей цветовоспроизведения по критерию минимума цветового контраста. Основные результаты были доложены Fia следующих конференциях. РОЛИ-), Новгород, г. Всероссийской конференции «Высокопроизводительные вычисления и технологии». Ижевск, Удмурдскнй Государственный Университет, . Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов» ММРО-, Москва, . European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering, Jyvaskyla, Finland, -, July, . РОАИ-), Санкт-Петербург, г. Всероссийской конференции «Математическое моделирование », Самара 2-6 июня года. ISPE Concurrent Engineering: Research and Application, , Dallas /Fort Worth, USA, - July . Метод согласованной идентификации линейных моделей цветовоспроизведения на основе стохастического поиска, обеспечивающий повышение точности оценок. Критерий качества оценок и итерационный алгоритм повышения точности согласованной идентификации на основе анализа мультифрактального спектра множества оценок. Двухэтапный генетический алгоритм согласованной идентификации нелинейных моделей, обеспечивающий получение высокоточных оценок за приемлемое время. Общая схема и алгоритм идентификации моделей цветовоспроизведения с неопределенностью в структуре модели с разбиением пространства параметров на изопланатичные области. Алгоритм согласованной идентификации модели цветовоспроизведения по критерию минимума цветового контраста. Параллельная реализация алгоритмов согласованной идентификации и полученные теоретические и экспериментальные оценки ускорения. Диссертационная работа была выполнена при поддержке Министерства образования РФ, Администрации Самарской области, Американского фонда гражданских исследований и развития (СКОР), РФФИ (гранты № 9, 9, 0).