Математические и программные средства распознавания графических изображений для передачи по цифровым каналам связи

Актуальность темы

Бурное развитие компьютерной техники и телекоммуникационных систем привело к резкому расширению возможностей получения, хранения и обработки информации. Одной из наиболее удобных форм представления информации являются графические образы или изображения. Однако огромная информационная емкость изображений так или иначе ограничивает возможности их использования при решении различных научных и практических задач. Несмотря на быстродействие и другие вычислительные ресурсы современных компьютеров, эти ограничения проявляются сразу, как только объемы информации, переносимые изображениями, начинают превышать некоторые пороговые значения. Иначе говоря, насколько бы ни расширялись возможности современных средств вычислительной техники и передачи данных по каналам связи, всегда возникает потребность оперирования объектами большего объема, чем эти средства могут обеспечить.

В настоящее время наиболее узким звеном для передачи графической информации являются цифровые каналы связи: их пропускная способность ограничивает возможности быстрой передачи больших объемов информации за короткое время передачи.

Созданию средств обработки и эффективных цифровых моделей изображений уделено большое внимание в работах как отечественных, так и зарубежных ученых: Журавлева Ю. И., Ковалевского В. А., Лебедева Д. С., Цуккермана И. И., Прэтта У., Розенфельда А., Стокхэма Т., Фу К., Харали-ка P.M., Марра Д., Нарасимхана Р., Павлидиса Т., Васина Ю. Г., Завалиши-на Н.Б., Мучника И. Б., Файна B.C., Ярославского Л. П., Хюккеля М. и др.

Достигнутые результаты в области цифровых методов представления и сжатия изображений тем не менее не решают в полной мере задачу их эффективного представления, что делает поиск эффективного представления изображений актуальным. Одним из путей ее решения представляется разработка интеллектуальных технологий обработки изображений, обеспечивающих не формализованное их кодирование, а распознавание их пространственной структуры, которая и является носителем заключенной в них информации, поскольку возможности извлечения полезной информации из изображений целиком и полностью определяется их пространственно-структурными свойствами и характеристиками.

Объектом исследования являются: графические изображения, получаемые на различных стадиях процесса их воспроизведенияцифровые каналы связиструктурно-графические свойства изображенийтекстуриро-вание планарных элементовцентроидное преобразование изображений.

Предметом исследования являются: модели и методы распознавания графических изображенийцвето-тоновые преобразования изображенийсхема кодирования и распознавания структурных элементов изображенийпрограммно-инструментальные средства обработки графических изображенийпрограммноаппаратные средства интеллектуальных телекоммуникационных систем распознавания и передачи графических изображений.

Целью работы является проведение научных исследований, направленных на разработку математических и программных средств распознавания графических изображений для передачи по цифровым каналам связи телекоммуникационных систем.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

— разработка модели процесса воспроизведения графических изображений, учитывающей структурную обусловленность пространственным планом их построения, графическую определенность, влияние различных искажений регулярного и стохастического характера;

— формирование схемы учета различительных тоноцветовых характеристик элементов структуры изображений;

— построение модели текстурированных планарных элементов структуры, учитывающей возможность размещения в Них текстур, регулярных рисунков, помех и шумов, и метода их оценки и распознавания;

— разработка метода обнаружения и распознавания структурных элементов изображений;

— формирование схемы кодирования и распознавания структурных элементов графических изображений по их геометрическим параметрам и характеристикам;

— создание программно-инструментальных средств распознавания графических изображений;

— оценка эффективности результатов распознавания графических изображений;

— формирование технология обработки графической информации, обеспечивающей возможность ее использования в интеллектуальных телекоммуникационных системах.

Методы исследования. В работе применялись теоретические и экспериментальные исследования.

Теоретические исследования основаны на использовании функционального анализа, аффинной и дискретной геометрий, теории вероятностей и математической статистики, теории случайных функций, теории статистических решений, методов обработки и анализа изображений, методов распознавания образов.

В экспериментальных исследованиях созданных моделей и алгоритмов использовались модели представления пространственных данных, основы цифровой обработки изображений и системного программирования, методы передачи информации по цифровым каналам связи телекоммуникационных систем.

Достоверность изложенных положений работы подтверждается результатами обеспечения широкого практического использования аппаратно-программного комплекса, методик и технологий обработки графической информации, научными трудами и апробациями созданного научно-технического продукта на представительных научных форумах. Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов подтверждена сопоставительным анализом разработанных и существующих математических моделей и методов.

Теоретические положения, выведенные в работе, обосновываются строгостью исходных посылок и корректным применением использованного математического аппарата при выводах аналитических выражений.

Достоверность экспериментальных результатов обеспечена их хорошей согласованностью с теоретически предсказанными характеристиками, а также выбором надежных критериев при построении алгоритмов обработки информации. Исходные данные при выполнении вычислительного эксперимента были тщательно верифицированы и дали хорошую воспроизводимость результатов на больших объемах экспериментального материала.

На защиту выносятся результаты разработки моделей и методов анализа и описания структуры графических изображений, учитывающих влияние процесса воспроизведения изображений и воздействия искажающих факторов, а также создание программно-инструментальных средств для распознавания изображений в интеллектуальных телекоммуникационных системах, в том числе:

— анализ структурно-графических свойств изображений и исследование моделей и методов анализа структуры графических изображений;

— определение степени достоверности процессов воспроизведения графических изображений с учетом влияния искажающих факторов на их тоноцветовые характеристики;

— разработка методики формирования текстурированных планарных структурных элементов изображений;

— применение центроидной фильтрации для обработки графических изображений и обнаружения и распознавания их структурных элементов;

— принцип формирования секторные цепных кодов линейных элементов структуры изображений для их распознавания и оценки их геометрических параметров;

— создание программного обеспечения и проведение экспериментальных исследований инструментальных средств распознавания изображений;

— проведение оценки эффективности результатов распознавания графических изображений и возможностей использования созданных средств их распознавания в интеллектуальных системах телекоммуникаций.

Научная новизна полученных результатов определяется впервые проведенными комплексными исследованиями, в результате которых разработаны модели и методы анализа и описания структуры графических изображений, учитывающих влияние процесса их воспроизведения и воздействия искажающих факторов, а также созданы программно-инструментальные средства для распознавания изображений в телекоммуникационных системах, что вносит существенный вклад в решение задач интеллектуализации обработки графических изображений в технических системах различного назначения, в ходе которых:

— определена адекватная модель графических изображений, обладающая векторным нетопологическим объектным характером, удовлетворяющая условиям топологической корректности;

— предложена схема цветотонового преобразования изображений для получения их тоновых копий, воспроизводящих цветовые различия, существующие между оригиналами, и существенно упрощающая процесс их анализа за счет сокращения размерности пространства признаков — устранения цветовых компонент.

— разработан метод обнаружения и распознавания структурных элементов изображений, построенный на базе центроидной фильтрации и кластерного анализа реакций центроидного фильтра на элементы изображения.

— предложена схема кодирования линейных элементов структуры с помощью однонаправленных и двунаправленных секторных цепных кодов, с помощью которых построена схема распознавания линий на растре, учитывающая геометрические их характеристики.

— разработан метод оценки и распознавания текстурированных пла-нарных элементов изображений, основанный на применении сканометрийлокальных функционалов специального вида.

— предложены технологические схемы обработки графической информации для экспериментальных исследований, результаты которых позволили определить оптимальные характеристики центроидной фильтрации, процедур обнаружения и распознавания, а также процедур синтеза и визуализации графических изображений.

Практическая ценность работы заключается в применении новых эффективных моделей и методов анализа и воспроизведения графических изображений.

Разработано и отлажено программное обеспечение, реализующее алгоритмы обработки графической информации для передачи ее по цифровым каналам связи. Проведен анализ возможностей и получены оценки эффективности разработанных технологий, средств и методов распознавания графической информации.

Работа выполнялась в рамках ряда научно-технических и организационно-методических работ, проводимых в соответствии с планами НИ-ОКР Минсвязи РФ и выполняемых ИжГТУ и ОАО «Удмурт Телеком» совместно с отраслевыми НИИ, производящими программно-аппаратные средства для телекоммуникаций, на основании «Основных положений развития Взаимоувязанной сети связи РФ на перспективу до 2005 года».

Реализация и внедрение работы. Полученные результаты использованы и апробированы для опытно-проиэводственной эксплуатации системы обработки графической информации в ОАО «Удмурт Телеком».

Созданные программно-инструментальные средства обработки графической информации позволили повысить эффективность функционирования цифровых телекоммуникационных каналов связи при ее передаче, обеспечили повышение их пропускной способности, сокращение объемов памяти для цифрового представления графических изображений и увеличение скорости передачи информации.

Апробация работы. Результаты работы докладывались на российских и международных научно-технических конференциях и конгрессах: Международной конференции: Internation Conference «Intelligent Networks Services and Standards» (Москва, 1999) — Международной конференции: Internation Conference «Intelligent Networks 2000: Services and Problems of Convergence «(Москва 2000) — Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в инновационных проектах» (Ижевск, 2000, 2001) — 32−34 Научно-технической конференции ИжГТУ (Ижевск, 2000;2002) — Российской научно-технической конференции «Приборостроение в XXI векеИнтеграция науки, образования и производства» (Ижевск, 2001) — Международный Самарский симпозиум телекоммуникаций для руководящих работников отрасли связи (1997; 2001) — 32 научно-технической конференции (Ижевск, 2000) — 4, 5-й Российской университет-ско-академических научно-практических конференциях (Ижевск, 1999,.

2001) — The 5th International congress on mathematical modelling (Dubna,.

2002).

Публикации. Основные научные результаты по теме диссертации опубликованы в 11 научных работах, в том числе: 1 работа в материалах международного конгресса- 2 статьи в журналах РАН- 4 научно-технических журналах- 2 депонированных рукописей- 2 тезисах докладов научно-технических конференций.

Структура диссертационной работы определяется общим замыслом и логикой проведения исследования и разработки.

Диссертация содержит введение, 4 главы и заключение и приложение, изложенные на 154 с. машинописного текста. В работу включены 24 рис., 8 табл., список литературы из 112 наименований и приложение, в котором представлен акт об использовании результатов работы.

1.4. Выводы и постановка цели и задач исследования.

1. На основе анализ различных видов и типов изображений выявлен класс графических изображений и определены их отличительные свойства: структурная обусловленность пространственным планом их построения и графическая определенность. Выявлены также подклассы графических изображений линейчатые, планиментные и комбинированные, а также условия графикации, изображений при которых нарушается свойство графической определенности, в частности, такие как текстурирование планар-ных элементов.

2. Проанализированы существующие модели и методы анализа пространственной структуры изображений. Сделан вывод о перспективности разработки метода обнаружения и распознавания структурных элементов на базе центроидного преобразования изображений, основанного на использовании векторной топологически корректной объектной модели пространственных данных.

3. Обоснована необходимость разработки интеллектуальной технологии обработки видеоинформации, представленной в форме графических изображений и основанной на анализе пространственной структуры этих изображений, для передачи ее по цифровым каналам связи телекоммуникационных систем.

На основании вышеизложенного целью и задачами исследования диссертационной работы является следующее.

Целью работы является проведение научных исследований, направленных на разработку математических и программных средств распознавания графических изображений для передачи по цифровым каналам связи телекоммуникационных систем.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

— разработка модели процесса воспроизведения графических изображений, учитывающей структурную обусловленность пространственным планом их построения, графическую определенность, влияние различных искажений регулярного и стохастического характераформирование схемы учета различительных тоноцветовых характеристик элементов структуры изображений;

— построение модели текстурированных планарных элементов структуры, учитывающей возможность размещения в них текстур, регулярных рисунков, помех и шумов, и метода их оценки и распознавания;

— разработка метода обнаружения и распознавания структурных элементов изображений;

— формирование схемы кодирования и распознавания структурных элементов графических изображений по их геометрическим параметрам и характеристикам;

— создание программно-инструментальных средств распознавания графических изображений;

— оценка эффективности результатов распознавания графических изображений;

— формирование технология обработки графической информации, обеспечивающей возможность ее использования в интеллектуальных телекоммуникационных системах.

2. ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ ГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 2.1. Процессы воспроизведения графических изображений.

Как было отмечено в разд. 1.1, графические изображения обладают свойствами структурной обусловленности пространственным планом их построения и графической определенности. Наличие априорного плана построения изображений означает, что существует некое описание структуры изображений в терминах образующих его структурных элементов. Последние подразделяются по типам на планарные и линейные (возможно также комбинирование с некоторой совокупностью символов или знаков). Кроме того, для описания планарных элементов в терминах векторной объектной модели пространственных данных необходимо также описание их границ, а для описания линейных элементов и границ в виде последовательности векторов необходимо координатное описание всех узлов, как топологического типа (точки стыка и пересечения линейных элементов и границ), так и геометрических (собственных последовательностей узлов линейных элементов и границ).

Поэтому пространственный план построения графического изображения в терминах векторной объектной модели пространственных данных может быть представлен последовательностью блоков, каждый из которых описывает отдельный пространственный объект. В каждом таком блоке должны быть указаны код вида этого объекта (или элемента), который позволяет различать объекты по видам, и описание местоположения этого элемента. Для линейных объектов описание местоположения сводится к определению последовательности точек с указанием их координат, такой, что каждая пара соседних точек последовательности определяет соответствующий вектор [16, 22, 23,28,45,57,68,71,83]. в) г).

Рис. 2.1. Этапы процесса воспроизведения изображения: а) пространственный план построения (графический аналог) — б) результат графика-циив) результат формированияг) результат регистрации.

Для планарных объектов описанием их местоположения дается определением их границы, описание которой аналогично описанию местоположения линейного элемента с дополнительными условиями замкнутости и неса-мопересекаемости. Кроме того, как отмечалось в разд. 1.2, необходимо также обеспечить условие топологической корректности описания, которое достигается при полной идентичности совпадающих по координатам узлов смежных, касающихся и пересекающихся объектов. В конечном счете, графический аналог такого описания имеет вид, показанный на рис. 2.1 .а, где разные типы линейных элементов представлены в различных стилях их графического исполнения, границы планарных элементов показаны пунктиром, а сами планарные объекты обозначены различными буквами.

На рис. 2.1.6 показан результат преобразования структурного описания изображения в его графическую форму, т. е. результат графикации. При гра-фикации производится окрашивание областей планарных элементов в определенный тон или цвет, либо заполнение этих областей рисунком определенного стиля или текстурой [8, 66]. Для линейных элементов производится размещение линий определенной толщины и тона (цвета), либо линия определенного стиля вдоль трассы размещения линейного элемента. Графикация определяется с помощью соответствующих таблиц (графикаторов), в которых устанавливается соответствие между кодами видов объектов и графическими параметрами их воспроизведения.

Однако процесс реального воспроизведения изображения сопровождается представлением его на том или ином виде на материальном носителе, например, в виде цветной печатной формы на бумаге (рис. 2.1.в). При физической реализации графического изображения неизбежны искажения как детерминированного, так и стохастического характера. К детерминированным искажениям относятся пространственно-частотные искажения, которые проявляются в том, что изменяется (чаще всего уменьшается) разрешающая способность изображения и, кроме того, добавляются помехи и шумы, обусловленные неоднородностью материального носителя изображения (например, бумаги).

На следующем этапе процесса воспроизведения изображения оно подвергается регистрации с целью преобразования его в форму, доступную для восприятия автоматическими системами (рис. 2.1.г). При этом также имеет место воздействие пространственно-частотных искажений (в данном случае определяемых разрешающей способностью регистрирующего прибора, например, сканера), и воздействие шумов и помех измерительного канала (оптико-электронного преобразователя).

Резюмируя вышесказанное, можно отметить, что на этапах формирования и регистрации процесса воспроизведения изображений наблюдается воздействие искажающих факторов: пространственно-частотных искажений, нелинейной тоно- (цвето-) передачи и наложение шумов и помех.

2.2. Цвето-тоновые преобразования изображений.

Как отмечено выше в разд. 2.1, одним из видов искажений, которым подвергаются графические изображения, являются нелинейные безынерционные преобразования. С учетом того, что при наличии графической определенности изображений дискретная тоноцветовая шкала преобразуется в этом случае в некую новую дискретную тоноцветовую шкалу, учет воздействия таких преобразований достаточно прост — установление соответствия между значениями этих двух тоноцветовых шкал. Однако возможность такого простого учета воздействия преобразований позволяет также решить задачу установления цветовых различий между структурными элементами графического изображения.

На рис. 2.2 представлена цветовая шкала топографических карт [8, 66], определенная нормативными требованиями к полиграфическим оригиналам этих карт. Как видно из рис. 2.2, тоноцветовая шкала представлена всего десятью значениями, причем количество чистых цветов (красок) всего шесть,.

РОССИЙСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННА БИБЛИОТЕК.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. На основе анализа отличительных свойств графических изображений, структурной обусловленности пространственным планом их построения и графической определенности, определена их адекватная модель, обладающая векторным нетопологическим объектным характером, удовлетворяющая условиям топологической корректности.

2. Предложена схема цвето-тонового преобразования изображений с целью получения их тоновых копий, воспроизводящих цветовые различия, существующие между оригиналами, и существенно упрощающая процесс их анализа за счет сокращения размерности пространства признаков — устранения цветовых компонент.

3. Разработана модель текстурированных планарных элементов структуры, учитывающая возможность размещения в них как собственно текстурных изображений, так и регулярных рисунков, а также помех и шумов.

4. Разработан метод обнаружения и распознавания структурных элементов изображений, построенный на базе центроидной фильтрации и кластерного анализа реакций центроидного фильтра на элементы изображения.

5. Предложена схема кодирования линейных элементов структуры с помощью однонаправленных и двунаправленных секторных цепных кодов, обладающих высокой степенью сжатия графической информации — до одного бита на элемент линии.

6. На основе секторных цепных кодов построена схема распознавания линий на растре, учитывающая геометрические их характеристики: местоположения, ориентировки и длины.

7. Разработан метод оценки и распознавания текстурированных планарных элементов изображений, основанный на применении сканометрий — локальных функционалов специального вида.

8. Разработаны технологические схемы обработки графической информации для экспериментальных исследований, результаты которых позволили определить оптимальные характеристики центроидной фильтрации, процедур обнаружения и распознавания, а также процедур синтеза и визуализации графических изображений.

9. Предложен метод оценки эффективности результата распознавания графических изображений, основанный на использовании секторных цепных кодов при максимально плотном размещении минимальных структурных элементов. Показано, что эта оценка на порядок лучше соответствующих оценок сжатых растров.

10. Сформирована технология обработки графической информации, обеспечивающая возможность ее использования в интеллектуальных телекоммуникационных системах.