WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |

Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийских с участием стран СНГ конференциях «Методы и средства обработки сложной графической информации» (Нижний Новгород, РФ, 2001г.; Нижний Новгород, РФ, 2003г.); на международных конференция «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии» (РОАИ-6-2002, Великий Новгород, РФ, 2002г.; РОАИ-7-2004, Санкт-Петербург, 2004г.; РОАИ-8-2007, Йошкар-Ола, РФ, 2007г.; РОАИ-9-2008, Нижний Новгород, РФ, 2009г.); на 5-ой международной конференции «Распознавание-2001» (Курск, РФ, 2001г.); на открытых российско-немецких семинарах «Распознавание образов и понимание изображений» (OGRW-6-2003, Катунь, РФ, 2003г.; OGRW-7-2007, Эттлинген, Германия, 2007г.); на международной конференции Диалог'2004 (Верхневолжский, РФ, 2004г.); на международных конференциях "Информационное общество. Интеллектуальная обработка информации. Информационные технологии" (Москва, РФ, 2002г.; Москва, Российская конференция, 2007г.); на 9-ой международной конференции «Распознавание образов и обработка информации» (PRIP'2007) (Минск, Республика Беларусь, 2007г.); на 2-ой международной конференции «Семантика и цифровые медиа технологии» (SAMT2007) (Генуя, Италия, 2007г.); на 2-ой международной конференции «Машинное зрение: теория и приложения» (VISAPP 2007) (Барселона, Испания, 2007г.); на международных семинарах «Извлечение информации из изображений. Теория и приложения» в рамках международных конференций «Машинное зрение. Теория и приложения» (IMTA-1-2008, Фуншал, Мадейра, Португалия, 2008г.; IMTA-2-2009, Лиссабон, Португалия, 2009г.)

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка использованной литературы и трех приложений. Объем основного текста работы – 111 страниц, список литературы включает 108 наименований.

Содержание работы

Во Введении обосновывается актуальность выбранной темы; формулируются цель и задачи исследования, показана научная новизна, теоретическая значимость и прикладная ценность результатов. Кратко излагается содержание диссертации по главам.

Первая глава посвящена решению задач 1-3 диссертационной работы.

В разделе 1.1 вводится понятие онтологии предметной области: существующие определения, виды онтологий, способы представления, области применения. Обсуждается роль тезаурусов и онтологий в автоматизации обработки, анализа, оценивания и распознавания изображений. Показывается, что необходимым условием указанной автоматизации является построение тезаурусного представления области анализа изображений. Тезаурус должен быть специализированным, т.е. являться средством представления современного состояния рассматриваемой области знания, включать все основные понятия и фиксировать существующие связи между этими понятиями - представлять знания и понятийную структуру соответствующей предметной области. В разделе 1.2. описана общая методология построения тезаурусов предметных областей: основные источники терминологии и методы отбора терминов при составлении словника, принципы построения классификационных схем. В разделе 1.3 перечислены основные источники терминологии, использованные при составлении словника Тезауруса по анализу изображений (ТАИ).

Раздел 1.4. посвящен описанию структуры ТАИ. Структура ТАИ определяется современным состоянием теории анализа и распознавания изображений, накопленным опытом решения прикладных задач, функциональными требованиями и спецификой лексического наполнения языка предметной области. Она включает следующие базовые элементы: тематические разделы дескрипторов, функциональные категории дескрипторов, набор связей между дескрипторами, схема словарной статьи.

Выделены следующие направления, в соответствие с которыми в ТАИ формируются тематические разделы: лексика, описывающая само изображение; обработка изображений; анализ изображений; распознавание изображений; распознавание образов; прикладные задачи; общематематическая лексика.

Исходя из специфики предметной области «Анализ изображений», в ТАИ включены следующие категории терминов: 1) категория "Объекты", в которую входят: наименования видов изображений; наименования элементов изображений; 2) категория "Задачи", в которую входят: наименования задач обработки изображений; наименования задач анализа изображений; наименования задач распознавания образов, в т.ч. наименования задач распознавания изображений; 3) категория "Подходы", в которую входят: наименования подходов к обработке изображений; наименования подходов к анализу изображений; наименования подходов к распознаванию образов, т.ч. подходов к распознаванию изображений; 4) категория "Методы", в которую входят: наименования методов обработки изображений; наименования методов анализа изображений; наименования методов распознавания образов, в т.ч. наименования методов распознавания изображений; 5) категория "Инструменты", в которую входят: наименования инструментов (операторов, преобразований, фильтров) обработки изображений; наименования инструментов анализа изображений; наименования инструментов распознавания образов, в т.ч. наименования инструментов распознавания изображений; 6) категория "Характеристики", в которую входят: наименования характеристик инструментов; наименования характеристик (элементов описания) изображений.

Исходя из специфики предметной области была выявлена необходимость фиксировать в ТАИ помимо эквивалентной и иерархической связей следующие основные связи между дескрипторами, характерные для рассматриваемой предметной области: “задача – метод”, “метод – инструмент”, “инструмент – результат”, “инструмент – характеристика инструмента” и др.

Элементы данных одного дескриптора объединены в словарную статью. Примеры словарных статей дескрипторов ТАИ приведены на рис. 1.

global operator

RUS

глобальный оператор (изображений)

UF

global image operator

global image transform operator

global transform

global transform operator

SEC

IMAGE PROCESSING

DEF

Global operators are a>

BTG

image processing operator

RT

cosine transform

Fourier transform

Haar transform

Hadamard transform

Hartley transform

Hough transform

Karhunen-Loeve transform

local operator

point operator

глобальный оператор

англ.

global operator

синонимы

глобальный оператор изображений

глобальный оператор обработки изображений

глобальное преобразование

раздел

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ

опр.

Глобальные операторы – класс операторов обработки изображений …[Klette, 1996]

выше-род

оператор обработки изображений

ассоц.

косинусное преобразование

преобразование Фурье

преобразование Хаара

преобразование Адамара

преобразование Хартли

преобразование Хафа

преобразование Карунена-Лоэва

локальный оператор

точечный оператор

(а) Словарная статья дескриптора

«global operator»

(б) Словарная статья дескриптора

«глобальный оператор»

Рис.1. Примеры словарных статей дескрипторов.

Вторая глава посвящена решению задач 4-7 диссертационной работы.

В разделе 2.1 рассматриваются и обосновываются принципы построения классификации методов и задач обработки, анализа и распознавания изображений.

В ходе выполнения работы был составлен перечень задач, возникающих в процессе работы с изображениями. Выделенные задачи далее были разбиты на три функциональные группы: задачи обработки изображений, задачи анализа изображений и задачи распознавания изображений. Для разбиения задач на группы внутри каждой из трех выделенных категорий были использованы тематическая и техническая классификация. К тематическим задачам относятся задачи, определяющие цель преобразований изображения, а также задачи, которые соответствуют основным видам решений, которые принимаются по информации, представленной в виде изображений. Технические задачи – это элементарные задачи, необходимые для решения тематических задач.

Целью обработки изображений, как правило, является повышение качества изображений для улучшения его визуального восприятия человеком, обработка изображений для их хранения, представления и передачи в системах машинного зрения или преобразование изображений таким образом, чтобы повысить эффективность их дальнейшего анализа и распознавания.

В данной работе к тематическим задачам обработки изображений были отнесены следующие: 1) сжатие изображений; 2) улучшение качества изображений; 3) восстановление изображений.

К техническим задачам обработки изображений относятся следующие: 1) преобразования, заключающиеся в применении к изображениям арифметических операций; 2) геометрические преобразования изображений; 3) яркостная и цветовая коррекция изображений; 4) преобразование контраста изображений; 5) преобразование гистограммы изображений; 6) усиление яркостных переходов на изображении; 7) удаление (подавление) шума на изображении; 8) фильтрация изображений; 9) сглаживание изображений; 10) повышение резкости изображений; 11) бинаризация тоновых изображений; 12) кодирование изображений; 13) дискретизация и квантование изображений.

Под анализом изображения понимается применение к нему системы преобразований, обеспечивающей извлечение из изображения полезной информации о свойствах изображаемого объекта или процесса. Результатом анализа изображений является приведение изображения к виду, удобному для распознавания, т.е. построение формального описания – модели изображения.

К тематическим задачам анализа изображений были отнесены следующие задачи: 1) выделение непроизводных элементов, групп пикселов – обнаружение углов, яркостных переходов, границ областей, локальных окрестностей, областей, кривых и т.д.; 2) сегментация изображений – разбиение изображения на однородные области или выделение областей с заданными свойствами; 3) описание выделенных непроизводных элементов, групп пикселов; 4) выбор, выделение и вычисление признаков изображений, признаков фрагментов изображений или признаков групп пикселов, используемых при построении моделей изображений; 5) построение и описание моделей изображений; 6) описание двухмерных объектов на изображении; 7) реконструкция изображений – восстановление изображений в целом по их фрагментам; восстановление фрагментов изображения (и объектов) на основе непроизводных элементов и признаков, восстановление пропущенных кадров в последовательности изображений.

К техническим задачам анализа изображений относятся следующие: 1) связывание и классификация яркостных переходов; 2) прослеживание, группировка и представление границ областей; 3) построение остова области; 4) выделение, заполнение и анализ контуров; 5) сегментация кривых; 6) разбиение, заполнение, классификация и представление областей.

Задачей распознавания изображений является отнесение изображения, его фрагментов или представленных на нем объектов к некоторому классу, либо разбиение множества изображений, его фрагментов или представленных на нем объектов на несколько классов. Иногда в состав задачи распознавания включают приведение изображения к виду, удобному для распознавания, причем на этапе собственно распознавания в качестве исходной информации выступают модели изображения, его фрагментов или представленных на нем объектов.

В качестве тематических задач распознавания, возникающих при работе с исходной информацией, представленной в виде изображений, могут быть выделены следующие: 1) преобразование и оценивание моделей изображений; 2) сопоставление двух изображений в целом для установления их принадлежности к одному классу; 3) сопоставление изображения в целом с набором или серией последовательных изображений, представляющих некоторый класс изображений (цель – та же, что и в задаче 2); 4) задачи 2 и 3 для случая нескольких классов; 5) поиск на предъявленном на распознавание изображении некоторой регулярности / нерегулярности (объекта, ситуации), на которую следует обратить внимание, хотя она и не задавалась в априорном перечне эталонов; 6) поиск на предъявленном на распознавание изображении регулярности / нерегулярности / фрагмента заданного вида; 7) разбиение множества изображений на непересекающиеся подмножества (задача автоматической классификации); 8) выбор и формирование траектории задачи распознавания изображений (в смысле задачи распознавания со стандартной обучающей информацией); 9) решение задач 2-8 в случаях наличия на изображениях динамических объектов, сложной фоновой обстановки и с учетом способа получения, формирования и представления изображений.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»