Разработка и исследование псевдоградиентных алгоритмов привязки изображений в условиях интенсивных помех

• Автор: Кавеев, Ибрагим Нариманович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Ульяновск
• Количество страниц: 139 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРИВЯЗКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

1.1. Постановка задачи

1.2. Анализ методов привязки изображений

1.3. Целевые функции в задаче привязки изображений

1.4. Псевдоградиентные процедуры привязки.

1.5. Выводы и постановка задачи исследования

Глава 2. ПРИВЯЗКА ИЗОБРАЖЕНИЙ В УСЛОВИЯХ

ИНТЕНСИВНЫХ ПОМЕХ.

2.1. Постановка задачи .
2.2. Основные принципы и обоснование методики привязки изображений.
2.3. Задание множества опорных фрагментов изображений.
2.4. Формирование начальных приближений при оценивании параметров местоположения опорных фрагментов
2.5. Выбраковка срывов оценивания параметров местоположения фрагментов.
2.6. Оценивание параметров глобальной модели привязки по совокупности оценок параметров местоположения фрагментов.
2.7. Анализ вероятности ошибки при отбраковке срывов
2.8. Фильтрация и интерполяция оценок координат центров фрагментов
2.9. Прогноз линии привязки между центрами двух привязываемых фрагментов по параметрам оценок их местоположения
2 Прогноз поля привязки между центрами четырех привязываемых фрагментов по параметрам оценок их местоположения.
2 Критерии остановки процесса оценивания параметров местоположения фрагментов, основанные на анализе сходимости оценок.
2 Оценка достоверности сформированного поля привязки
2 Основные результаты и выводы
Глава 3. КОМПЛЕКС ПРОГРАММ, РЕАЛИЗУЮЩИХ
МЕТОДИКУ ПРИВЯЗКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ.
3.1. Постановка задачи.
3.2. Структура и состав комплекса прикладных программ
3.3. Краткое описание алгоритмов некоторых
программных модулей.
3.4. Примеры использования комплекса программ.
3.5. Основные результаты и выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Использование разработанных критериев остановки процесса псевдоградиентного оценивания параметров местоположения фрагментов, обеспечивающих сокращение среднего времени привязки, по сравнению с априорно заданным количеством итераций, позволяет получить максимальную точность оценивания при заданном ресурсе имеющихся в распоряжении вычислительных средств, что важно при разработке информационных систем непрерывной обработки последовательностей кадров изображений. Земли, навигационном отслеживании курса подвижного объекта в условиях ограниченной видимости, идентификации биометрических параметров, в робототехнике, медицине, обеспечении государственной безопасности и т. Адаптивные алгоритмы привязки монохромных и многозональных изображений, заданных дискретными сетками отсчетов, в условиях априорной неопределенности»; гранта «Синтез и оптимизация безыдентификационных псевдоградиентных процедур автоматизированного совмещения (и распознавания фрагментов) монохромных и многозональных изображений» фонда «Human Capital Foundation»; государственного контракта р/ от «Совмещение изображений в условиях интенсивных помех на основе адаптивных псевдоградиентных процедур»; при разработке программного обеспечения для ОАО «Самара-Информспутник». Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на международных конференциях «Pattem Recognition and Image Analysis: New Information Technologies» (Нижний Новгород, , Санкт-Петербург, ), «Телевидение: передача и обработка изображений» (Санкт-Петербург, ), на Научных сессиях, посвященных дню радио (Москва, , , , ), на международной школе-семинаре «Методы оптимизации и их приложения» (Иркутск, ), на всероссийских конференциях «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем» (Ульяновск, , ), «Инновации и актуальные проблемы техники и технологий» (Саратов, ), на Российской школе-семинаре «Информатика, моделирование, автоматизация проектирования» (Ульяновск, ), на IX Всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи (Москва, ), на ежегодных научно-технических конференциях Ульяновского государственного технического университета (-). По теме диссертации опубликовано работ, в том числе 9 статей, 3 из которых в изданиях из списка ВАК, работ в трудах и материалах международных и всероссийских сессий, конференций и школы-семинара, 2 свидетельства на регистрацию программ для ЭВМ. Некоторые результаты отражены в отчетах по НИР. Основное содержание диссертационной работы изложено на 9 страницах машинописного текста, содержит рисунок, 3 таблицы и состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 4 наименований и 2 приложений. В первой главе проведен обзор методов привязки изображений, их классификация и сравнительный анализ в соответствии с целью исследования, проанализированы известные целевые функции, применяемые в задаче привязки, сформулированы основные задачи исследований диссертационной работы. Во второй главе рассмотрены основные принципы и дано обоснование методики привязки изображений, рассмотрены задачи: задания множества опорных фрагментов изображений, оптимизации начальных приближений псевдоградиентных процедур при оценивании параметров местоположения опорных фрагментов, выбраковки срывов оценивания параметров местоположения фрагментов, оценивания параметров модели привязки по матрице оценок параметров (оценок сдвигов) местоположения фрагментов, анализа вероятности ошибки при отбраковке срывов, фильтрации и прогноза оценок местоположения фрагментов, прогноза поля привязки между центрами привязываемых фрагментов, разработки критериев остановки процесса оценивания параметров местоположения фрагментов, основанных на анализе сходимости оценок, оценки достоверности полученного поля привязки. Третья глава посвящена разработке алгоритмического обеспечения и комплекса программ, реализующего разработанную методику привязки изображений. Приведены примеры полученных с помощью разработанного программного обеспечения результатов.