Разработка и моделирование алгоритмов оценки параметров геометрической трансформации изображений с использованием неподвижной точки

• Автор: Потапов, Михаил Александрович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Ульяновск
• Количество страниц: 102 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ СОВМЕЩЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

1.1. Постановка задачи

1.2. Методы построения оценок параметров

1.3. Классификация методов совмещения.

1.4. Тензорная фильтрация смещений

1.5. Адаптивноморфологические методы.

1.6. Методы совмещения изображений при растровых искажениях

1.7. Алгоритмы совмещения по опорным точкам.

1.8. Корреляционные методы

1.8.1. Простейший метод корреляции.

1.8.2. Метод выделения корреляционных окон.
1.8.3. Метод поиска минимума с большим шагом. Определение параметров трансформации с использованием эллипсов ошибок
1.8.4. Методы определения сдвига менее одного пикселя.
Поиск смещения по сжатым кадрам
1.9. Псевдоградиентные алгоритмы совмещения.
1.9.1. Совмещение при заданной модели трансформации
1.9.2. Совмещение при незаданной модели трансформации
1 Выводы
ГЛАВА 2. ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ГЕОМЕТРИЧЕСКОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ОСНОВАННОЕ
НА ИСПОЛЬЗОВАНИИ НЕПОДВИЖНОЙ ТОЧКИ ОТОБРАЖЕНИЯ
2.1. Неподвижная точка и принцип сжимающих отображений.
2.2. Использование неподвижной точки для оценивания параметров геометрической трансформации изображений.
2.3. Выводы
ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ГЕОМЕТРИЧЕСКОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕПОДВИЖНОЙ ТОЧКИ.
3.1. Алгоритм неподвижной точки для оценки параметров геометрической трансформации двумерных изображений.
3.1.1. Оценивание сдвига двумерных изображений при малых углах поворота и изменениях масштаба
3.1.2. Нахождение неподвижных точек.
3.1.3. Оценивание параметров геометрической трансформации двумерных изображений при больших углах поворота и изменениях масштаба.
3.1.4. Уменьшение перебора при нахождении траекторий неподвижных точек.
3.1.5. Обнаружение прямых линий на двумерных
изображениях.
3.1.6. Ложные прямолинейные траектории во множестве хаотических точек
3.1.7. Исследование точности алгоритма неподвижной точки
на некоторых моделях изображений.
3.1.8. Алгоритм неподвижной точки для оценивания параметров геометрической трансформации спектрозональных изображений
3.2. Алгоритм неподвижной точки для оценки параметров геометрической трансформации трехмерных изображений
3.2.1. Отбраковка ложных неподвижных точек.
3.2.2. Поиск траектории неподвижной точки на трехмерном бинарном изображении.
3.2.3. Исследование точности алгоритма неподвижной точки
на трехмерных изображениях.
3.3. Исследование формы и размеров рабочей зоны алгоритма неподвижной точки
3.4. Показатели точности и вычислительные затраты алгоритма неподвижной точки
3.5. Выводы.
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ
ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ГЕОМЕТРИЧЕСКОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕПОДВИЖНОЙ ТОЧКИ.
4.1. Структура комплекса программ.
4.2. Описание и возможности комплекса программ
4.3. Системные требования для комплекса программ
4.4. Дополнительные возможности комплекса программ
4.5. Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


При этом в прикладных задачах значения этих параметров могут быть большими например, в медицине и робототехнике. В настоящее время существует множество методов и алгоритмов оценивания параметров ГТ, однако они требуют неприемлемых вычислительных затрат при больших значениях параметров ГТ. Например, в корреляционноэкстремальных алгоритмах для достижения высокой точности требуется производить пробные совмещения при большом количестве комбинаций значений параметров ГТ . Псевдоградиентные алгоритмы ПГ дают высокоточные оценки параметров при небольших вычислительных затратах, но их существенным недостатком является небольшая рабочая зона РЗ, то есть требуется иметь достаточно точные начальные приближения значений параметров ГТ, при которых эти алгоритмы работоспособны . Поэтому, при возможных больших значениях параметров, приходится применять эти алгоритмы многократно для множества возможных начальных приближений, что также ведт к большим вычислительным затратам. Из сказанного следует, что было бы весьма полезно иметь алгоритмы, которые при небольших вычислительных затратах обладают большой РЗ и дают оценки параметров ГТ, которые можно использовать в качестве начальных приближений для высокоточных алгоритмов. Таким образом, разработка алгоритмов оценивания параметров ГТ изображений с большой РЗ является актуальной. Цель и задачи работы. Целью диссертации является повышение быстродействия систем извлечения полезной информации из совокупностей изображений за счт применения новых алгоритмов оценивания больших значений параметров межкадровых ГТ. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи. Построение алгоритмов оценки параметров ГТ изображений на основе метода неподвижной точки НТ оператора ГТ. Исследование математических моделей ГГ изображений и нахождение их НТ. Математическое моделирование траекторий НТ последовательности ГТ. Выбор вспомогательных ГТ, обеспечивающих траектории простого типа для облегчения их обнаружения. Разработка численных процедур для вычисления параметров ГТ по параметрам траектории НТ оператора ГТ. Исследование точности разработанных алгоритмов, а также формы и размера их РЗ на реальных и имитированных изображениях. Разработка комплекса программ, реализующего предложенные алгоритмы. Методы исследования. При решении поставленных задач применялись методы теории вероятностей, математической статистики, функционального анализа, обработки изображений и сигналов, численные методы и математическое моделирование с применением ЭВМ. Научная новизна положений, выносимых на защиту. Предложен новый способ оценки параметров ГТ изображений с использованием НТ оператора ГТ, который при небольших вычислительных затратах имеет РЗ, значительно большую по сравнению с известными алгоритмами. НТ. ПТ и численные процедуры оценивания параметров ГТ изображений по параметрам этих траекторий. ГТ. Практическая значимость. Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы при выполнении госбюджетной НИР УлГТУ, гранта РФФИ а5 и в учебном процессе УлГТУ в дисциплине Основы теории обработки изображений, что подтверждено соответствующим актом. Достоверность. Достоверность положений диссертации обеспечивается корректным использованием математических методов и подтверждается близостью теоретических расчтов и результатов статистического моделирования алгоритмов на реальных и имитированных изображениях. Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на VI и VII Всероссийских с участием стран СНГ научнопрактических конференциях Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем Ульяновск, и ЬХ1У и ЬХУ научных сессиях Российского научнотехнического общества радиотехники, электроники и связи им. А.С. Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 статей, из них 2 опубликованы в изданиях из перечня ВАК и 6 в трудах научных конференций. Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 1 наименования, и приложения, общий объем 2 страницы.