Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Системный анализ, управление и обработка информации

Диссертационная работа:

Чобану Михаил Константинович. Аналитический синтез многомерных неразделимых сигналов и устройств для многоскоростных систем обработки изображений : диссертация ... доктора технических наук : 05.13.01 / Чобану Михаил Константинович; [Место защиты: Моск. гос. техн. ун-т им. Н.Э. Баумана].- Москва, 2007.- 388 с.: ил. РГБ ОД, 71 07-5/643

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

Стр.

ВВЕДЕНИЕ 14

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ПРЕОБРАЗОВАНИЯ МНОГО
МЕРНЫХ ЦИФРОВЫХ СИГНАЛОВ 33

1.1. Неразделимые многомерные решетки и фильтры. История вопроса. 33

  1. Многоскоростные системы и банки фильтров. Введение 33

  2. Преимущества неразделимой обработки данных 38

  3. Исследования в области синтеза неразделимых матриц децимации 42

1.2. Биортогональные и ортогональные многомерные банки фильтров 44

  1. Основные требования, предъявляемые к синтезируемым фильтрам 45

  2. Основные подходы при проектирования многомерных банков фильтров 47

1.3. Системы кодирования многомерных сигналов 58

  1. Моделирование и обработка изображений 59

  2. Кодирование многомерных сигналов 65

  3. Метод частичной сортировки вейвлет-коэффициентов 68

1.4. Предпосылки прорыва в технологиях обработки многомерных
сигналов 75

1.4.1. Работы российских ученых по многомерным неразделимым

многоскоростным системам 75

1.5. Выводы 78

ГЛАВА 2. СИНТЕЗ НЕРАЗДЕЛИМЫХ ДЕЦИМАТОРОВ И ИНТЕР
ПОЛЯТОРОВ 80
2.1. Основные операции с многомерными сигналами 80

  1. Многомерная дискретизация. Решетки и подрешетки 80

  2. Многомерная децимация и интерполяция 82

Стр.

2.2. Полная параметризация многомерных неразделимых матриц де
цимации 104

  1. Требования к матрицам децимации 104

  2. Двумерный случай 105

  3. Трехмерный случай ПО

  4. Произвольная размерность D .114

2.3. Свойства многомерных банков фильтров 119

  1. Условие точного восстановления сигнала 121

  2. Фильтры с линейной фазой 122

  3. Пример. Двухканальные банки фильтров 130

2.4. Выводы 135

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА БИОРТОГОНАЛЬНЫХ И ОРТОГОНАЛЬ
НЫХ МНОГОМЕРНЫХ БАНКОВ ФИЛЬТРОВ
137

3.1. Синтез многомерных банков фильтров с помощью метода пре
образования 137

  1. Метод преобразования МакКлеллана 137

  2. Синтез фильтра прототипа с четным размером носителя и свойством ТВС 138

3.2. Синтез многомерных банков фильтров с помощью методов ком
пьютерной алгебры 141

  1. Метод достройки унимодулярной матрицы 141

  2. Синтез банков фильтров с линейной фазой для двухканальной системы 147

  3. Синтез банков фильтров с нулевой фазой 149

3.3. Синтез биортогональных банков фильтров с помощью полино
мов Бернштейна 155

  1. Полиномы Бернштейна. Двумерный случай 156

  2. Трехмерный случай 158

  3. Четырехмерный случай 160

  4. Теорема о разделяющей гиперплоскости 161

  5. СКО-оптимизированные банки фильтров 163

Стр.

  1. Метод «неразделимый-через-разделимый» 165

  2. Примеры проектирования 168

3.4. Синтез с помощью метода лифтинга 169

  1. Основные этапы лифтинга 169

  2. Лифтинг-схема и полифазное представление 170

  3. Многомерные интерполяционные фильтры и фильтры с дробным сдвигом 172

3.5. Синтез неразделимых ортогональных фильтров 180

  1. Синтез двухканальных неразделимых ортогональных фильтров 180

  2. Структурный синтез четырехканальных ортогональных фильтров 183

  3. Примеры проектирования 189

3.6. Факторизация полифазных матриц 190

  1. Разложение полиномиальных матриц на элементарные множители 190

  2. Факторизация двухканальных многомерных полифазных матриц 192

3.6.3. Сравнение числа операций 193

  1. Результаты применения синтезированных многомерных банков фильтров 194

  2. Выводы 196

ГЛАВА 4. ПОСТРОЕНИЕ МНОГОМЕРНЫХ ШКАЛИРУЮЩИХ И
ВЕЙВЛЕТ ФУНКЦИЙ 198

  1. Вейвлет-преобразование 198

  2. Дискретное вейвлет-преобразование в Ш 201

  3. Построение вейвлет базисов для двухканальных систем в RD . . 205 4.3.1. Биортогональные банки фильтров на основе полиномов Берн-штейна 209

  4. Построение фильтров в RD при наличии сдвигов 209

4.5. Связь частотных характеристик фильтров многоскоростных си
стем и порождаемых ими вейвлетов 212

4.5.1. Условия Стренга- Фикса 213

Стр.

  1. Алгоритм построения многомерных вейвлетов 214

  2. Выводы 216

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ КОДИРОВА
НИЯ МНОГОМЕРНЫХ СИГНАЛОВ 220

5.1. Выбор оптимальной цветовой модели для представления цвет
ного изображения с целью его кодирования иерархическим ал
горитмом 220

  1. Классификация цветовых систем и анализ их характеристик . 221

  2. Разработка новой цветовой модели 222

  3. Распределение бит по каналам цветного изображения. Динамический формат кодирования 222

  4. Субъективное тестирование 227

  5. Альтернативные критерии оценки качества сжатых изображений229

5.2. Иерархический алгоритм кодирования 236

  1. Свойства потока . . 238

  2. Оптимизация алгоритма 238

5.3. Применение иерархического алгоритма для неразделимых реше
ток и банков фильтров 242

  1. Неразделимая децимация 242

  2. Необходимость адаптации алгоритма SPIHT 244

  3. Сдвиг 244

  4. Трехканальные неразделимые системы 249

  5. Результаты 251

5.4. Сжатие изображений с помощью частичной сортировки вейвлет-
коэффициентов 251

  1. Алгоритм SQP 252

  2. Результаты моделирования 259

5.5. Реализация многомерных многоскоростных систем 261

  1. Описание многомерных сигналов 262

  2. Продолжение сигнала 262

  3. Децимация 268

Стр.

5.5.4. Результаты моделирования 3-D многоскоростной системы . . . 269

5.6. Программная реализация алгоритма сжатия изображений .... 272

  1. Программный комплекс. Обзор 272

  2. Программы "і_сотр"и sptv 274

  3. Три поколения программного обеспечения 275

  4. Обработка трехмерных данных 277

5.7. Выводы 279

ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИИ 282

ЛИТЕРАТУРА 285

ПРИЛОЖЕНИЕ 308

П.1. СИНТЕЗ НЕРАЗДЕЛИМЫХ МАТРИЦ ДЕЦИМАЦИИ .... 309 П.2. РЕЗУЛЬТАТЫ СИНТЕЗА БИОРТОГОНАЛЬНЫХ БАНКОВ

ФИЛЬТРОВ 316

П.2.1. Применение метода преобразования 316

П.2.2. Применение полиномов Бернштейна 319

П.2.3. Реализация метода "неразделимый-через-разделимый" 325

П.2.4. 2-D фильтры с дробным сдвигом. Применение ряда Тейлора. . 326 П.2.5. 2-D фильтры с дробным сдвигом. Симметричные структуры. . 326 П.З. РЕЗУЛЬТАТЫ СИНТЕЗА ОРТОГОНАЛЬНЫХ БАНКОВ

ФИЛЬТРОВ 329

П.3.1. Двухканальный ортогональный БФ 329

П.3.2. Четырехканальный ортогональный БФ 330

П.4. ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ ИЗ КОМПЬЮТЕРНОЙ АЛГЕБРЫ . 336

П.4.1. Упорядочивание в многомерном случае 336

П.4.2. Базис Грёбнера 339

П.4.3. Вычисление сизигии 343

П.4.4. Упрощение полиномиальных систем 344

П.5. РЕЗУЛЬТАТЫ РАСЧЕТА БАНКОВ ФИЛЬТРОВ С ПОМО
ЩЬЮ МЕТОДА ДОСТРОЙКИ 346

Стр.

П.5.1. Банки фильтров с линейной фазой 346

П.5.2. Банки фильтров с нулевой фазой 348

П.6. ЦВЕТОВЫЕ МОДЕЛИ 355

П.7. РЕЗУЛЬТАТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ . . 363

П.7.1. Сравнение SPIHT и JPEG2000 363

П.7.2. Кодирование ММ сигналов с помощью неразделимых БФ . . . 367

П.7.3. Трехканальные системы 368

П.8. ОСОБЕННОСТИ ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГО
РИТМА СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ 370

П.8.1. Программа "i_comp" 370

П.8.2. Программа sptv 373

П.8.3. Особенности реализации 374

П.9. ДОКУМЕНТЫ, ПОДТВЕРЖДАЮЩИЕ ВНЕДРЕНИЕ РЕ
ЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ 377

АННОТАЦИЯ

В работе рассматривается обширная область цифровой обработки сигналов, получившая за рубежом громадное развитие в течение последних 20-30 лет. Это методы и средства цифровой обработки многомерных сигналов - неподвижных изображений, видео, меняющихся во времени томографических, сейсмических и многих других сигналов. В последнее время с этой целью все чаще стали использоваться неразделимые операторы, которые являются операторами наиболее общего вида.

Сейчас можно говорить о новом научно-техническом направлении в области информационно-телекоммуникационных технологий и обработки сигналов. Это разработка теории многомерных систем и методов обработки многомерных сигналов, развитие которых стимулируется важными практическими задачами. Многомерные сигналы описываются функциями нескольких переменных и могут обрабатываться только многомерными системами, т.е. системами, описываемыми функциями и уравнениями многих переменных. Интенсивное развитие данного направления началось с 60-х годов и основано на теории одномерных и многомерных сигналов и систем, а также на таких разделах математики, как теория функций многих переменных, компьютерная алгебра, теория вейвлет-преобразования, функциональный анализ, теория аппроксимации и др.

В работе речь пойдет о цифровых системах, имеющих широкое применение, которые обрабатывают многомерные цифровые сигналы, получаемые в результате дискретизации и квантования многомерных аналоговых сигналов. В диссертационной работе будут представлены новые методы аналитического синтеза основных операторов и устройств, из которых состоят многомерные многоскоростные системы, применяемые в системах преобразования многомерных сигналов с целью их сжатия, архивирования, передачи и т.д. Это методы синтеза неразделимых матриц децимации, неразделимых биортогональных и ортогональных банков фильтров, систем преобразования цветового формата, квантования и кодирования многомерных сигналов. Приведены результаты реализации и применения разработанных неразделимых операторов систем обработки многомерных сигналов.

СТРУКТУРА ДИССЕРТАЦИИ

Введение к работе:

Актуальность темы. В настоящее время непрерывно растет интерес к решению задач анализа, синтеза, обработки одномерных и в особенности многомерных сигналов для их передачи, хранения, архивирования, восстановления в системах передачи информации (проводных и беспроводных) при наличии ограничений (на скорость передачи, на полосу пропускания, на динамический диапазон и т д) Это объясняется громадным ростом таких областей приложения, как мультимедиа технологии и телекоммуникации, осуществляющих обработку и сжатие неподвижных изображений, видеосигналов и меняющихся во времени трехмерных сигналов Сюда же относятся обработка мультиспектральных и гидролокационных сигналов, обработка геофизических, световых и акустических полей, медицинских сигналов (рентгеновская и ультразвуковая томография), данных в картографии и метеорологии, космонавтике, ядерной физике и др , что отражено в Приоритетных направлениях развития науки, технологий и техники РФ "Информационно-телекоммуникационные технологии и электроника", "Рациональное природопользование" и "Транспортные, авиационные и космические системы", и в Перечне критических технологий РФ "Технологии обработки, хранения, передачи и защиты информации" и "Технологии мониторинга и прогнозирования состояния атмосферы и гидросферы"

Под многомерными сигналами понимаются сигналы, зависящие от нескольких пространственных и/или временной координат двумерные неподвижные изображения, трехмерные томографические снимки или видеосигналы, четырехмерные томографические сигналы, зависящие от времени Эффективным способом преобразования таких сигналов является применение многомерных многоскоростных систем С их помощью сигнал может быть представлен в виде, более удобном для решения многих прикладных задач, таких, как сжатие (с потерями или без потерь), удаление шумов, распознавание образов и др В диссертации разработанные многоскоростные системы используются для сжатия многомерных сигналов.

Многоскоростные системы состоят из цифровых фильтров и устройств изменения плотности отсчетов в пространственно-временной области, поэтому обработка сигнала в различных частях системы происходит с различной скоростью Это позволяет проводить анализ сигналов на различных шкалах С этой целью сигнал может рассматриваться на более редкой шкале (путем его прореживания или децимации), или на более частой шкале (путем его интерполяции, заключающейся в добавлении нулей между отсчетами сигнала) Применение таких систем позволяет строить различные схемы кратномасштабного анализа на основе вейвлетов

Большое развитие получает практика применения вейвлетов для решения задач сжатия и обработки изображений и видео, являющихся

нестационарными по своей природе В этой области применение вейвлет-преобразования позволило достичь одновременного снижения сложности и повышения эффективности кодеков В настоящее время разработаны международные стандарты по сжатию неподвижных изображений и видео -JPEG-2000, Н 264/AVC, WMP10 и MPEG-4 Ядром стандарта JPEG-2000 является одномерное вейвлет-преобразование

Большинство проблем обработки сигналов являются в действительности многомерными, однако часто рассматриваются и решаются после замены всех переменных одной До недавнего времени многомерные операторы, из которых состоят цифровые системы, были представлены в виде прямого (или тензорного) произведения одномерных функций координат, что не соответствовало природе обрабатываемого сигнала, являющегося неразделимым, то есть не представимым в виде прямого произведения одномерных функций Многомерные многоскоростные неразделимые системы являются одной из самых многообещающих областей применения многомерных методов цифровых систем Современные методы сжатия еще весьма далеки от тех границ, которые задаются внутренней структурой источников сигналов, таких, как видеосигналы, неподвижные изображения, акустические и световые поля Поэтому создание методов неразделимого представления и обработки многомерных сигналов является очень актуальной задачей

Важнейшим является то обстоятельство, что многоскоростные системы, имеющие m > 2 каналов, позволяют, в отличие от одноканальных систем, строить как блок (или банк) анализа сигнала (для декомпозиции сигнала на составляющие), так и блок (банк) синтеза сигнала только из цифровых фильтров с конечной импульсной характеристикой (КИХ) При синтезе многомерных многоскоростных систем, обладающих свойством точного восстановления сигнала, возможность построения всей системы только на основе КИХ фильтров важна как с фундаментальной точки зрения (не нужно решать сложные задачи обеспечения устойчивости многомерных БИХ фильтров), так и с практической (применение КИХ фильтров позволяет ускорить обработку за счет использования конвейерной обработки данных)

Известны методы численного и аналитического синтеза одномерных многоскоростных систем, имеются некоторые результаты, в основном, численного синтеза многомерных систем В отличие от численных методов, дающих некоторое приближение требуемого результата и существенно зависящих от начальной точки при проведении итераций, аналитические методы позволяют учесть все требуемые ограничения, накладываемые на многомерные многоскоростные системы, и получить результат в виде соотношений, описывающих различные операторы системы, в замкнутой и удобной для анализа форме Поэтому задача аналитического синтеза многомерных многоскоростных систем и схем вейвлетного кратномасштабного анализа, построенных на их основе, является очень важной задачей

Дискретизация двумерных сигналов была впервые рассмотрена в работах Игнатьева И К При этом не решалась задача дискретизации и децимации для произвольной неразделимой матрицы децимации Пионерской работой в области многоскоростных систем в СССР является работа Витязева В В , посвященная разработке и применению численных методов синтеза одномерных многоскоростных систем В конце 20-го века - начале 21-го века были опубликованы работы, позволившие приступить к синтезу многомерных многоскоростных систем в наиболее общем - неразделимом - виде Это работы Веттерли М , Ковачевич Е , Тай Д , Чобану М К Одновременно в работах Хан Б , Рименшнайдера С , Скопиной М А развивались методы синтеза вейвлет-функций, теснейшим образом связанных с синтезируемыми банками фильтров многоскоростных систем Отечественной монографией в области теории вейвлетов (или всплесков) является коллективная работа Новикова И Я , Протасова В Ю и Скопиной М А , в которой наряду с вопросами синтеза одномерных вейвлетов приведены некоторые результаты, касающиеся многомерных вейвлетов Другим направлением исследований является развитие теории атомарных функций в работах Кравченко В Ф и Рвачева В Л Их результаты позволили строить схемы синтеза одномерных атомарных функций, имеющих заданные характеристики

Аппаратурная реализация многих методов обработки многомерных сигналов была неэффективной, т к требовала применения суперЭВМ с распараллеливанием операций Новый импульс в разработке теории цифровой обработки сигналов и необходимых цифровых устройств связан с радикальным изменением технологических возможностей новейших процессорных систем, в том числе с разработкой быстродействующих СБИС, ПЛИС и сигнальных процессоров Использование таких систем обеспечит реализацию сложных и математически емких алгоритмов обработки сигналов, что невозможно было сделать ранее Теперь задача синтеза систем обработки многомерных сигналов ставится таким образом, чтобы в полной мере использовать новые технологические возможности

Резко возросшая в течение последних лет потребность в алгоритмических, программных и аппаратных средствах обработки многомерных сигналов требует создания гибких технологий высокого уровня Данная работа призвана решить часть задач, связанных с созданием теории и методов аналитического синтеза систем на основе «истинных» многомерных подходов

Цель работы - создание теории и развитие методов цифровой обработки многомерных сигналов и реализация неразделимых операторов многомерных многоскоростных систем для эффективного сжатия многомерных сигналов, а также для решения принципиально новых задач визуализации многомерных сигналов

Для этого необходимо развить и создать новые методы комплексной обработки современных многомерных сигналов и новые подходы к разработке

соответствующих устройств путем широкопланового развития аналитического синтеза многомерных многоскоростных систем, состоящих из неразделимых (несепарабельных, или не представимых в виде произведения одномерных) цифровых фильтров, неразделимых децимирующих/интерполи-рующих устройств и систем кодирования многомерных сигналов

В соответствии с указанной целью в работе поставлены и решены следующие основные проблемы

- параметризация неразделимых матриц децимации (или матричных ко
эффициентов расширения), лежащих в основе многомерных устройств по
вышения/понижения частоты дискретизации многомерных сигналов,

- аналитическое построение с помощью полиномиальных методов и
методов компьютерной алгебры эффективных неразделимых биортогональ-
ных/ортогональных банков фильтров, удовлетворяющих заданным ограни
чениям (точное восстановление сигнала, линейная/нулевая фаза, заданное
число каналов, заданная гладкость, конечная импульсная характеристика),

построение неразделимых многомерных биортогональных/ортогональ-ных вейвлет-функций на основе синтезированных банков фильтров,

разработка эффективных средств преобразования цветового формата, устройств квантования, иерархического и блочного кодирования многомерных сигналов и их реализация

Научная новизна исследования состоит в том, что в нем впервые разработана сквозная методология аналитического синтеза всех составных частей неразделимых многомерных многоскоростных систем, позволившая дать универсальные и эффективные подходы к синтезу и анализу цифровых многомерных систем К числу существенных результатов диссертационной работы, полученных автором и обладающих элементами научной новизны, относятся следующие

  1. Осуществлена полная параметризация матриц децимации для двумерного и трехмерного неразделимых случаев, рассмотрены особенности четырехмерного случая, предложены и обоснованы критерии, которым должны удовлетворять матрицы децимации, используемые в многомерных устройствах повышения/понижения частоты дискретизации

  2. Получены свойства классов реализуемых неразделимых многомерных банков фильтров для заданного числа каналов

  3. Предложена методология аналитического синтеза многомерных неразделимых биортогональных и ортогональных банков фильтров Разработаны методы синтеза основных классов биортогональных и ортогональных многомерных банков фильтров, используемых на практике, включая синтез всего банка многомерных фильтров с произвольным числом каналов по одному известному фильтру банка анализа, синтез с помощью полиномов Берн-штейна, синтез многомерных банков фильтров, имеющих четный носитель, синтез с помощью схемы лифтинга, синтез с помощью преобразования Кэли

и структурного метода

  1. Разработаны новые классы биортогональных и ортогональных многомерных неразделимых вейвлет функций, построенных на основе синтезированных банков фильтров

  2. Предложена эффективная алгоритмическая и программная реализация синтезированных многомерных многоскоростных систем для сжатия многомерных сигналов, включая факторизацию многомерных полифазных матриц, оптимальный статический формат (распределение бит между цветовыми каналами) для оптимизированных моделей YUV и YIQ, метод предыска-женной неразделимой фильтрации с целью получения прямоугольных многомерных носителей вейвлет-образа, алгоритмы оптимального иерархического и блочного кодирования многомерных сигналов, реализация эффективного вычисления многомерного вейвлет-преобразования

Положения, выносимые на защиту

1 Параметризация неразделимых матриц децимации, что позволяет ана
литически синтезировать все допустимые матрицы децимации для заданной
размерности сигналов и заданного числа каналов многоскоростной системы

  1. Свойства реализуемых классов неразделимых многомерных банков фильтров для заданного числа каналов, что дает возможность аналитически синтезировать реализуемые многоскоростные системы

  2. Методология аналитического синтеза основных групп применяемых на практике многомерных неразделимых биортогональных и ортогональных банков фильтров с конечной импульсной характеристикой, что позволяет строить банки фильтров в пространственной области, аналитически оценивать влияние параметров фильтров на их свойства

  3. Новые классы биортогональных и ортогональных многомерных неразделимых вейвлетов с заданной гладкостью и кратномасштабный анализ на их основе, что позволяет использовать их в различных приложениях

  4. Факторизация многомерных полиномиальных полифазных матриц, что дает выигрыш в 3-5 раз в числе операций, позволяет заменять операции умножения двоичными сдвигами Новый статический формат (распределение бит между цветовыми каналами), который обеспечил выигрыш в пиковом отношении сигнал/шум (ПОСШ или PSNR) порядка 1-2 дБ

  5. Алгоритмы иерархического и блочного кодирования многомерных сигналов с применением разделимых/неразделимых банков фильтров и матриц децимации, что обеспечило применимость разработанных неразделимых банков фильтров и дало выигрыш в PSNR по сравнению с известными алгоритмами кодирования (включая JPEG-2000) 1-3 дБ (зависит от изображения), данные алгоритмы могут свободно распространяться и обладают в 2-3 раза меньшей вычислительной сложностью, чем JPEG-2000 Программная реализация всех разработанных многомерных операторов многоскоростных систем, что позволяет осуществлять разработанные алгоритмы кодирования

на известной и новой элементной базе (графических процессорах)

Методы исследования При решении поставленных задач использованы методы теории цифровой обработки одномерных и многомерных сигналов, теории вейвлет-преобразования, теории матриц, компьютерной алгебры и теории аппроксимации

Объектом исследования являются многоскоростные системы, применяемые для цифровой обработки многомерных сигналов с целью их сжатия, архивирования, удаления шумов и т д Предметом исследования являются методы преимущественно аналитического синтеза основных операторов, из которых состоят многомерные многоскоростные системы - устройств повышения/понижения пространственно-временной плотности отсчетов сигналов, цифровых фильтров, устройств преобразования формата цветных изображений, их квантования и кодирования

Теоретической и методологической основой исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых по теории цифровой обработки сигналов, теории аппроксимации, компьютерной алгебре, теории матриц и теории вейвлет-преобразования В процессе разработки вопросов синтеза многоскоростных систем использованы труды отечественных ученых Зубарева Ю Б , Дворковича В П , Витязева В В , Лукина В В , Скопиной М А , Миронова В Г , Гантмахера Ф Р, Суслина А А Также были использованы труды зарубежных ученых Вайдьянатана П П , Ковачевич Е , Веттерли М , Вудбурн С , Добеши И , Бухбергера Б , Басу С , Догерти Э , Питаса Я , Ганбари М, Пирлмана В Для создания и отладки программного и аппаратного обеспечения исследования применялись при участии автора пакеты MATLAB, MAPLE , некоторые программы написаны на языке С

Теоретическое и практическое значение основных результатов диссертационной работы:

разработаны теория и эффективные процедуры аналитического синтеза матриц децимации и многомерных банков фильтров, удовлетворяющих заданным условиям, что позволяет решать широкий круг задач по их применению для сжатия, интерполяции и т д многомерных сигналов,

разработана методика кодирования цветных многомерных сигналов, основанная на новом статическом формате и иерархическом или блочном алгоритмах кодирования, отличающаяся повышенной вычислительной эффективностью и характеристиками сжатие/искажение (в сравнении с известными методиками), демонстрирующая вычислительные возможности этих кодеков, а также позволяющая снизить время разработки новых изделий за счет использования готового программного обеспечения,

- разработаны библиотеки программ для разделимой/неразделимой
обработки двух- и трехмерных сигналов на языках программирования
MATLAB и других математических пакетов, а также на языке С, которые
могут найти применение при исследовании поведения многомерных мно-

госкоростных систем в системах различного назначения, использованы в качестве прототипов при реализации алгоритмов на различных вычислительных платформах, а также в учебных курсах

Составляющие основу диссертационной работы разработанные аналитические методы и реализующие их алгоритмы, а также созданные высокоэффективные компьютерные программы в прикладном плане применимы

при обработке многомерных сигналов с целью их сжатия, архивирования, передачи, распознавания образов и др в мобильных и Интернет сетях, а также при интерполяции, восстановлении сигналов, сжатых с потерями и/или на фоне аддитивных и/или мультипликативных помех,

при создании систем трехмерной визуализации, включая системы трехмерного телевидения (3D-TV), системы обработки многомерных сеток, акустических и световых полей,

при разработке и исследовании систем многоканального дистанционного зондирования Земли,

при реализации кодирующих устройств для видеосигналов, многоканальных комплексов видеонаблюдения для обеспечения безопасности в городе и на транспорте, устройств для регистрации данных рейса на морском транспорте и записи видео на борту самолета («черных ящиков»), систем идентификации лиц, номеров машин и др ,

при оценке характеристик систем преобразования многомерных сигналов на стадии проектирования, эксплуатации и в учебном процессе

Реализация результатов работы. Работа выполнялась в соответствии с планом научно-исследовательских работ по нескольким темам Работа поддержана

грантами РФФИ (OO-Ol-10911-з, Ol-Ol-10928-з, 02-01-11019-3 и 04-01-10733-3 в 2000, 2001, 2002 и 2004гг для поддержки участия в работе международных конференций в Финляндии, Сингапуре, Франции и Австрии, а также грантом 01-01-00738-а), в 2006г стартовал совместный грант РФФИ и японского общества JSPS 06-07-91751-ЯФ_а

грантами и программами Минобразования РФ

а) 209 01 01 044 "Применение многомерного вейвлет-преобразования для
улучшения изображений и трехмерных сигналов", номер госрегистрации
01200304660, (2003-2004) (г/б)

б) Т02-03 1-2522 "Синтез эффективных двух-, трех- и четырехмерных
многоскоростных систем для обработки многомерных сигналов", номер го
срегистрации - 01200305655, (2003-2004) (г/б)

в) 208 04 04 042 "Разработка системы сжатия видео сигналов для пе
редачи по низкоскоростному телекоммуникационному каналу на основе
сигнальных процессоров TMS320C6x", номер госрегистрации 01200105418,
(2001-2002) (г/б)

г) Т00-3 1-1251 "Синтез многоскоростных систем для обработки много-

мерных сигналов", номер госрегистрации - 01200103899 (2001-2002) (г/б)

Разработанные в диссертационной работе методы и алгоритмы синтеза многомерных многоскоростных систем реализованы в виде комплекса программ на ЭВМ и внедрены в практику проектирования систем обработки многомерных сигналов в ФГУП «НИИ автоматики», ГУП НПЦ «ЭЛВИС» и в АО «Ансальдо-ВЭИ», что подтверждается соответствующими актами Основные положения и теоретические результаты диссертации использованы в учебном процессе МЭИ (ТУ) при чтении лекций и проведении практических занятий и лабораторных работ по курсам «Цифровая обработка многомерных сигналов», «Цифровые многоскоростные системы», «Синтез дискретных систем управления» и «Сигнальные процессоры и СБИС» Результаты диссертационной работы также использовались в учебном и научном процессе в ЯрГУ им П Г Демидова (Ярославль)

Личное участие автора в получении результатов, изложенных в диссертации Все результаты диссертационной работы получены лично автором диссертации В Г Миронову принадлежат идея и поддержка проведения исследований, связанных с разработкой методов и средств цифрового преобразования многомерных сигналов

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на

- Международных конференциях Международной Академии информатизации «Информационные средства и технологии» ITS-1998, ITS-2000, ITS-2001, ITS-2002, ITS-2003, ITS-2004, ITS-2005, ITS-2006 (МЭИ, Москва), Международных конференциях и выставках «Цифровая обработка сигналов и ее применение» - DSPA'1998, DSPA'2000, DSPA'2002, DSPA'2003, DSPA'2004, DSPA'2005, DSPA'2006 и DSPA'2007 в г Москве, IV Международной научно-технической конференции «Электроника и информатика-2002» (Зеленоград), VI Всероссийской конференции по повышению эффективности методов и средств обработки сигналов в 2000г (Тамбов), IV Международной конференции по электротехнике, электромеханике и электротехнологии - ICEE-2000 (Москва), Всероссийской удаленной конференции по электронике в 2003г, Всероссийской научной конференции «Информационные и телекоммуникационные технологии» в 2004г (Сочи), Всероссийской научной удаленной конференции по информационным и телекоммуникационным технологиям-2003 (Москва, МАИ), II Международной конференции «Автоматизация, управление и информационные технологии - АОТ'2005» (Новосибирск, Академгородок), I Международной научно-технической школе-семинаре «Современные проблемы оптимизации в инженерных приложениях» (IWOPE-2005) (Ярославль), II Международной конференции «Optimization of finite element approximations and splines and wavelets» - OFEA'2001 (Санкт Петербург), Международной конференции «Wavelets and splines' 2003» (Санкт Петербург),

- II International Workshop on Spectral Methods and Multirate Signal
Processing, SMMSP-2002, в г Тулуза (Франция), HI International Workshop
on Spectral Methods and Multirate Signal Processing, SMMSP-2004, в
г Вена (Австрия), 2005 International Workshop on Spectral Methods and
Multirate Signal Processing, SMMSP-2005, в г Рига (Латвия), X European
Signal Processing Conference EUSIPCO-2000, в г Тампере (Финляндия),
XI European Signal Processing Conference EUSIPCO-2002, в г Тулуза
(Франция), XII European Signal Processing Conference EUSIPCO-2004, в
г Вена (Австрия), European Conference on Circuit Theory and Design -
ECCTD 2005, в г Корк, Ирландия, International Symposium on Circuits and
Systems ISCAS-2004, в г Ванкувер (Канада), XIV International Symposium
of Mathematical Theory of Networks and Systems MTNS-2000 в г Перпиньян
(Франция), XV International Symposium of Mathematical Theory of Networks
and Systems MTNS-2002, в Университете Нотр-Дам (США), 47th IEEE
International Midwest Symposium On Circuits and Systems MWSCAS-2004,
в г Хиросима (Япония), II International Workshop on Multi-dimensional (nD)
Systems NDS-2000, в г Зелена Гура (Польша), III International Conference
on Information, Communications, and Signal Processing - ICICS'2001, в Син
гапуре, 51 International Scientific Colloquium в г Ильменау (Германия) в
2006г , SIP Symposium в г Киото (Япония), 2006

в институте Электроники и телекоммуникаций Норвежского университета науки и технологий в июне 1999г (г Тронхейм), в институте Электротехники и обработки сигналов Университета города Ставангера (Норвегия) в июне 1999г, на кафедре Математики Питтсбургского университета (ш Канзас, США) в 2001, 2002 и в 2003гг, на кафедре Электронной и вычислительной техники Университета Калифорнии в Санта-Барбаре (США) в августе 2002г, на кафедре Систем связи и интегрированных систем Института технологий в Токио (Япония) в 2004г

на Научных семинарах в ФГУП «НИИ автоматики» (Москва),

- на кафедре Электрофизики Московского энергетического института
Публикации. Основное содержание диссертационной работы отражено

в 90 печатных работах Из них 16 статей в журналах перечня ВАК «Проблемы управления», «Электросвязь», «Научный Вестник МГТУ ГА», «Цифровая обработка сигналов», «Вестник МЭИ», «Вестник Санкт-Петербургского университета», «Электричество», «Успехи современной радиоэлектроники», «Известия вузов Электроника», 8 статей в рецензируемых журналах не из перечня ВАК и в сборниках трудов «Современная электроника», «Электроника НТБ»,«Nonlinear Analysis Modelling and Control» (Литва), «Труды МЭИ», «Обработка информации в системах управления» (Рязань, РРТИ), 66 статей в трудах перечисленных выше российских и международных (в том числе зарубежных) конференций На английском языке опубликовано 28 из перечисленных статей 1 в журнале и 27 в трудах конференций Всего

30 публикаций выполнены без соавторов

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка использованных источников, содержащего 253 наименования, и приложения Текстовая часть изложена на 388 страницах (рисунков 153, таблиц 21) В приложении на 11 страницах размещаются документы, подтверждающие внедрение результатов диссертации

Подобные работы
Линович Александр Юрьевич
Методы и цифровые устройства адаптивной многоскоростной обработки сигналов в задачах обратного моделирования динамических систем
Никитин Виктор Васильевич
Информационно-логическая модель автоматизированной системы обработки изображения
Киселев Антон Евгеньевич
Информационная система обработки изображений для оптоэлектронной спутниковой навигации по наземным ориентирам
Кузьмин Сергей Алексендрович
Организация вычислительного процесса обработки изображений в системе технического зрения робота на базе микроЭВМ
Кочергин Андрей Михайлович
Алгоритмы и технологии предварительной обработки изображений в системах каталогизации данных дистанционного зондирования Земли
Еремеев Андрей Викторович
Базовые алгоритмы и технологии координатной и яркостной обработки изображений в системах дистанционного зондирования Земли
Егошкин Николай Анатольевич
Система обработки и анализа изображений колесных тележек железнодорожных составов на основе сканерной тепловизионной съемки
Брянцев Андрей Анатольевич
Алгоритмы вейвлет-анализа изображений в системах компьютерной обработки информации при производстве герконов и генераторных ламп
Хебайши Мохамед Ахмед
Обработка изображения радужной оболочки глаза в системе идентификации личности
Вакунов Николай Вячеславович
Разработка и исследование многомасштабных алгоритмов обработки и анализа изображений в производственных системах контроля качества

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net