Аффинное преобразование растровых изображений в информационно-измерительных системах

Актуальностьтемы. Совершенствование управления производственными процессами является одной из важнейших научно-технических задач. Её решению способствует внедрение информационно-измерительных систем (ИИС), как составной части технологических процессов. Современные ИИС различного назначения характеризуются широким применением изображений объектов, полученных с использованием технических средств восприятия визуальной информации, в качестве источника измерительной информации. Это обусловлено следующими причинами: во-первых, сигналы изображения обладают наибольшей информативностью из всех видов сигналов, используемых как живыми организмами, так и техническими системами [19, 26, 43, 44, 63, 67, 68, 70]- во-вторых, в современной технике существует широкий класс измерительных приборов, построенных на основе датчиков видеоинформации, предназначенных для получения в цифровом виде изображений трёхмерных сцен [11, 19, 26, 32, 44]- в-третьих, ЭВМ имеют достаточное быстродействие для решения задач преобразования изображений в реальном масштабе времени [32, 34, 37, 55, 60, 65, 72, 75].

Указанные обстоятельства определили выбор объекта исследования диссертации, который может быть охарактеризован как ИИС технического зрения на основе датчика видеоинформации, предназначенная для извлечения полезной информации из изображений.

Характерными особенностями изображений, поступающих от видео датчика, кроме высокой информационной избыточности, наличия сигналов от объектов второго плана, наличия шумов (помех разного вида), являются: наличие искажений (амплитудные, координатные искажения, искажения спектра пространственных частот), а также разномасштабность и несоответствие исходных координат объекта [19, 44]. Указанные особенности не позволяют при решении ряда задач измерений непосредственно использовать первичный сигнал датчика видеоинформации. В то же время, некоторые задачи извлечения полезной информации, такие как распознавание образов, оценка размеров на изображении, могут быть успешно решены только после предварительной обработки, в результате которой изображения объектов приводятся к эталонному виду. Приведение к эталонному виду в этом случае осуществляется посредством аффинных преобразований изображений объектов, например, путём поворотов, масштабирования.

Указанные обстоятельства определили выбор предмета исследования диссертации, который может быть охарактеризован как методы аффинного преобразования растровых изображений.

Целью диссертационной работы является создание методов аффинного преобразования растровых изображений и реализация указанных методов в программном комплексе ИИС.

В соответствии с поставленной целью автором решаются следующие задачи:

— предложена обобщённая методика аффинных преобразований растровых моделей изображений;

— найдено интерполяционное соотношение для расчёта результата аффинного преобразования растровой модели изображения;

— на основе спектрального анализа проведена классификация аффинных преобразований растровых моделей изображений;

— разработан комплекс алгоритмов и программ, реализующих методы аффинного преобразования растровых моделей изображений, а также методологию моделирования изображений в соответствии с классификацией;

— проведены экспериментальные исследования вычислительной сложности и погрешности алгоритмов аффинного преобразования, в результате которых выбраны параметры алгоритмов, обеспечивающие лучшие показатели качества и быстродействия.

Методы исследования. В работе, главным образом, используются методы теории дискретизации, линейной алгебры, теории линейных преобразований и теории алгоритмов.

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. Предложена обобщённая методика аффинного преобразования растровых моделей изображений на основе модифицированной системы со вторичной дискретизацией.

2. Разработаны методы аффинного преобразования растровых моделей изображений в сигнальной и спектральной областях.

3. Исследованы потери при аффинных преобразованиях растровых моделей изображений.

4. Разработан метод вычисления ошибки аффинного преобразования растровых моделей изображений.

Практическая ценность работы заключается в применении теоретических положений и выводов диссертации для решения практических задач извлечения полезной информации из изображений:

1. Разработаны универсальные алгоритмы аффинного преобразования растровых изображений в сигнальной и спектральной областях, позволяющие выполнять как произвольное аффинное преобразование, так и композицию последовательности аффинных преобразований.

2. Разработан алгоритм преобразования растяжения-сжатия растровых изображений в спектральной области, не сопровождающийся ошибкой преобразования.

3. Разработаны алгоритмы расчёта энергетических потерь при аффинном преобразовании и вычисления погрешности аффинного преобразования.

Направление исследований по теме диссертации является частью работ по хоздоговорной НИР «Разработка математического и программного обеспечения имитационной системы испытательного стенда» по договору № 22 701 от 1.10.97 г. с конструкторским бюро приборостроения г. Тула.

Реализация результатов диссертационной работы. Прикладные результаты диссертационной работы были внедрены в рамках хоздоговорной НИР «Разработка математического и программного обеспечения имитационной системы испытательного стенда» по договору № 22 701 от 1.10.97 г. с конструкторским бюро приборостроения г. Тула.

Теоретические результаты работы внедрены в учебных курсах «Машинная графика» и «Системы искусственного интеллекта» на кафедре ЭВМ Тульского государственного университета.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на следующих конференциях и семинарах. 1. XI межвузовская научно-техническая конференция (г. Тула, ТВАИУ, 1997 г.). 2. XIV научная сессия, посвященная дню радио (г. Тула, ТулГУ, 1997 г.). 3. Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика — 98» (г. Москва, МИЭТ, 1998 г.). 4. XV научная сессия, посвященная дню радио (г. Тула, ТулГУ, 1998 г.). 5. VI научно-техническая конференция «Современное телевидение» (г. Москва, 1998 г.). 6. Научно-техническая конференция «Медико-экологические информационные технологии — 98» (г. Курск, 1998 г.) 7. Научно-техническая конференция «Математические методы в технике и технологии», (г. Новгород-Великий, 1999 г.) 8. Ежегодные научно-практические конференции профессорско-преподавательского состава.

ТулГУ (г. Тула, 1996;99 г. г.). 9. Ежемесячные семинары аспирантов и магистров ТулГУ (г. Тула, 1998;99 г. г.).

Публикации. По результатам исследований опубликовано 12 печатных работ.

Характеристика работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти разделов и заключения, изложенных на 154 страницах машинописного текста, содержит 35 рисунков, 12 таблиц, список использованной литературы из 83 наименований и приложения.

5.7. Выводы.

1. Определён порядок работы с программным комплексом ИИС ТЗ под управлением диалоговой оболочки. Отмечены особенности комплекса.

2. На основе экспериментов установлено, что меньшей вычислительной сложностью обладает алгоритм, реализующий метод аффинного преобразования в сигнальной области с определением ядра g (p) на основе классификации. В связи с этим, при использовании в программе визуализации предпочтение следует отдать указанному методу.

3. На основе экспериментов установлено, что алгоритмы, реализующие методы аффинных преобразований в спектральной области не подходят для обработки растровых изображений в реальном масштабе времени.

4. Экспериментальным путём получены зависимости потерь от параметров преобразований масштабирования и поворота.

5. Для методов аффинного преобразования растровых изображений в сигнальной и спектральной области найдены экспериментальные зависимости, характеризующие изменение ошибки преобразований масштабирования, переноса и поворота при изменении параметров указанных преобразований.

6. Установлено, что лучшие показатели точности при выполнении преобразования в сигнальной области соответствуют интерполяционной функции 1-го порядка. Функции 2-го и 3-го порядков удобно использовать, если требуется дополнительное сглаживание выходного изображения.

7. Показано, что масштабирование и перенос выполняются в спектральной области без ошибки.

8. Рассмотрены основные дефекты, возникающие при аффинных преобразованиях растровых изображений. Предложен способ устранения высокочастотного шума путём модификации метода аффинного преобразования в сигнальной области. Выработаны рекомендации по устранению «лестничного эффекта».

9. Выделены типы ограничений методов аффинного преобразования на практике.

заключение

.

В целом по диссертационной работе можно сформулировать следующие основные выводы и результаты.

1. Сформулирована задача выполнения аффинного преобразования растровых моделей изображений.

2. Разработана обобщённая методика аффинного преобразования растровых моделей изображений на основе модифицированной системы вторичной дискретизации.

3. Получено интерполяционное соотношение для расчёта растровой матрицы выходного изображения через растровую матрицу входного изображения.

4. Выполнена классификация аффинных преобразований, в результате чего стало возможным упростить интерполяционные соотношения для преобразований классов 1, 2, 3.

5. Предложены методы аффинного преобразования растровых моделей изображений в сигнальной и спектральной области. Из них следует выделить, во-первых, универсальный метод преобразования в сигнальной области с определением ядра оператора аффинного преобразования на основе классификации, который имеет наименьшую вычислительную сложность, и, во-вторых, метод растяжения-сжатия растровых изображений в спектральной области, который выполняется без погрешности преобразования. Разработано программное обеспечение для выполнения аффинных преобразований растровых изображений.

6. Получено соотношение для расчёта коэффициента энергетических потерь и сформирован метод расчёта потерь энергии при выполнении аффинных преобразований моделей растровых изображений.

7. Выведено соотношение для энергий сигналов на входе и выходе блока аналогового аффинного преобразования. На основе соотношения предложен метод вычисления ошибки аффинного преобразования моделей растровых изображений.

8. Проанализировано влияние шума квантования и ошибки квантования на результат аффинного преобразования растрового изображения.

9. Разработано программное обеспечение для выполнения интерактивного синтеза изображений трёхмерных динамических сцен в реальном масштабе времени. К достоинствам разработанного программного обеспечения следует отнести, во-первых, высокую производительность, позволяющую соблюдать реальный масштаб времени при обработке изображений, во-вторых, реалистичность синтезируемых изображений трёхмерных сцен.

10. Разработано программное обеспечение для расчёта потерь энергии при выполнении аффинных преобразований растровых изображений, а также программное обеспечение для вычисления ошибки аффинного преобразования.

11. Прикладные результаты диссертационной работы внедрены в рамках хоздоговорной темы «Разработка математического и программного обеспечения имитационной системы испытательного стенда» по договору № 22 701 от 1.10.97 г. с конструкторским бюро приборостроения г. Тула. Теоретические результаты работы внедрены в учебных курсах «Машинная графика» и «Системы искусственного интеллекта» на кафедре ЭВМ Тульского государственного университета.