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:

Вакунов Николай Вячеславович. Разработка и исследование многомасштабных алгоритмов обработки и анализа изображений в производственных системах контроля качества : Дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 : Владимир, 2005 121 c. РГБ ОД, 61:05-5/3752

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

Введение 5

1 Обзор и анализ методов и алгоритмов обработки изображений на основе
вейвлет — преобразования
10

1.1 Теоретические основы вейвлет - преобразования 10

  1. Непрерывное вейвлет- преобразование 10

  2. Ортогональное диадное вейвлет - преобразование 11

  3. Ортогональный многомасштабный анализ 12

  4. Вейвлет — преобразование дискретных сигналов 14

  5. Двумерное вейвлет — преобразование 15

1.2 Использование вейвлет - преобразований в обработке изображений 17

  1. Общие принципы вейвлет — обработки изображений 17

  2. Сжатие изображений 19

  3. Удаление шума на изображении 19

  4. Формирование запроса изображения 22

1.3 Анализ возможностей разработки и модификации вейвлет - алгоритмов

для построения автоматизированных систем обработки изображений 23

Выводы по Главе 1 32

2 Разработка алгоритмов обработки полутоновых изображений на основе
вейвлет — преобразования
35

  1. Разработка математической модели полутонового изображения 35

  2. Разработка алгоритма локальной фильтрации в области вейвлет -коэффициентов :..40

  3. Разработка алгоритма гомоморфной фильтрации на основе вейвлет — преобразования 43

  4. Разработка алгоритма кратномасштабного представления сигнала с адаптивным выбором коэффициентов изменения масштаба 47

Выводы по Главе 2 53

3 Разработка алгоритмов выделение признаков изображения на основе
вейвлет- преобразования
54

  1. Постановка задачи 54

  2. Выделение структурных элементов изображения на основе кратномасштабного представления , 55

  1. Кратномасштабное представление полутоновых изображений 55

  2. Выделение контуров на полутоновом изображении 58

  3. Сегментация изображений 59

  4. Скелетизация полутоновых изображений 62

3.3 Использование кратномасштабного представления кривых для анализа и
редактирования структурных признаков изображений.... 66

3.3Л Кратномасштабное представление кривых 66

  1. Сглаживание кривой 68

  2. Редактирование.общего вида кривой 69

  3. Редактирование особенностей кривой 71

  4. Ориентация деталей кривой 71

3.4 Алгоритмы классификации изображений, основанные на вейвлет -
преобразовании 72

  1. Обеспечение доступа к информации в графических банках данных 72

  2. Постановка задачи формирования запроса изображения 75

  3. Формирование метрики запроса 76

3.5 Использование вейвлет — преобразования для классификации текстур... 82

Выводы по Главе 3 86

4 Возможности практического применения алгоритмов вейвлет-
обработки изображений в промышленных приложениях
87

4.1 Исследование возможностей применения вейвлет — преобразования в
промышленной металлографии 87

  1. Основные принципы формирования металлографических изображений 87

  2. Использование вейвлетов для решения задачи фокусировки микроскопа при регистрации изображения 89

  3. Использование вейвлет алгоритмов для препарирования изображений микроструктуры металлов 92

4.1.4 Классификация изображений микроструктуры металла 94

4.2 Основные аспекты применения вейвлет — преобразования в
промышленной компьютерной томографии 97

  1. Предварительная обработка проекций 99

  2. Реконструкция изображения по проекциям 102

  3. Анализ томографического изображения 105

  4. Построение трехмерной модели объекта по плоским срезам 105

Выводы по Главе 4 107

Заключение J 108

Литература 112

Приложения. Акты внедрения 120

Введение к работе:

Обработка изображений, в настоящее время, находит самые разнообразные применения в различных областях человеческой деятельности. Она используется в науке, производстве, медицине, космонавтике и т.д. Внедрение систем автоматической обработки оптических, рентгеновских, ультразвуковых, спектроскопических снимков, зачастую позволяет выйти на принципиально новую технологическую основу научной и производственной деятельности.

В связи с этим возникают задачи создания новых систем, методов и алгоритмов, получения, предварительной обработки, выделения структурных признаков, анализа и распознавания изображений.

На сегодняшний день создано достаточно много алгоритмов обработки цифровых изображений, основанных на различных теоретических подходах. Тем не менее, по-прежнему актуальна разработка более эффективных и точных методов, использующих максимальное количество полезной информации, формируемой из исходного изображения, для получения требуемого результата. Необходима разработка новых и усовершенствование известных алгоритмов обработки изображений. Кроме того, с каждым годом появляются все новые классы прикладных задач, в значительной мере расширяющих границы области применения подобных алгоритмов.

Мощным толчком, к разработке новых алгоритмов обработки изображений явилось появление вейвлет - преобразования. Основным его преимуществом перед традиционно применяемыми подходами (например, Фурье - преобразованием), является возможность представления не только характерных частот (масштабов) сигнала, но и локальных пространственных координат, на которых эти частоты себя проявляют. Таким образом, главной область применения вейвлетов является анализ существенно неоднородных в пространстве сигналов, какими, в большинстве своем, и являются изображения.

В связи с этим, возникает интерес к созданию алгоритмов, позволяющих проводить весь цикл обработки изображения: реставрацию, препарирование, анализ и т.д. в области вейвлет - коэффициентов, без промежуточных преобра-

зований. Существующие на сегодняшний день алгоритмы решают эту задачу не в полной мере. Кроме того, многие из них, больше ориентированы на частотный подход, и практически не используют преимущества вейвлет - обработки нестационарных сигналов.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование алгоритмов обработки и анализа цифровых изображений на основе вейвлет — преобразований.

Исходя из цели работы задачами исследования являются:

  1. Обзор и анализ использования применяемых в настоящее время алгоритмов обработки изображений, основанных на вейвлет - преобразовании

  2. Построение математических моделей изображений, основанных на свойствах вейвлет — преобразования, служащих основой для построения новых алгоритмов обработки изображений.

  3. Разработка новых алгоритмов обработки и анализа изображений, основанных на вейвлет - преобразовании.

  4. Разработка новых подходов к кратномасштабному представлению изображений, адаптированных к конкретным типам изображений.

  5. Исследование возможностей применения разработанных алгоритмов для решения практических задач.

Методы исследования В работе использованы методы дискретной математики, основные понятия математического анализа и теории множеств, методы цифровой обработки сигналов и изображений.

Научная новизна

В процессе проведенных исследований получены следующие новые результаты:

  1. Разработана математическая модель цифрового изображения, основанная на использовании статистических характеристик коэффициентов вейвлет -разложения.

  2. Разработан алгоритм подавления аддитивного шума на изображении с помощью применения линейного фильтра в области вейвлет - коэффициентов.

  1. Показана возможность гомоморфной вейвлет — фильтрации изображений для удаления мультипликативных помех.

  2. Впервые поставлена задача использования вейвлет - преобразования для выделения и анализа структурных признаков изображения. Показана возможность его применения при обработке контуров и скелетов изображений.

  1. Разработан алгоритм адаптивного кратномасштабного представления, основанный на учете частотных особенностей изображения.

  2. Разработан подход к классификации текстур на основе анализа гистограмм распределений вейвлет - коэффициентов.

Практическая ценность работы

Практические результаты работы позволяют:

  1. Проводить весь цикл обработки изображения (в сочетании с известными вейвлет - алгоритмами обработки и сжатия) в различных промышленных системах, от предварительного улучшения, до выделения признаков и классификации в области вейвлет коэффициентов, без промежуточных преобразований.

  2. Использовать разработанные алгоритмы в промышленной металлографии для автоматизации и уточнения процесса анализа микроструктур образцов металлов и сплавов.

  3. Использовать разработанные алгоритмы в малоракурсной промышленной томографии для улучшения качества изображений и ускорения процесса реконструкции.

На защиту выносятся

  1. Математическая модель цифрового изображения, основанная на вейвлет - преобразовании.

  2. Алгоритмы фильтрации изображений в области вейвлет - коэффициентов

  3. Алгоритм адаптивного кратномасштабного представления изображения

  4. Новый подход к выделению и анализу структурных признаков изображений, основанный на кратномасштабном анализе кривых.

  5. Алгоритм классификации текстур, на основе сравнения гистограмм распределений вейвлет — коэффициентов.

6. Результаты практического применения разработанных алгоритмов обработки изображений.

Апробация работы Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на XIII Международной научно — технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (г. Рязань, 2004г.); Всероссийской научно — технической конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы 2004» (г. Рязань, 2003, 2004 г.); Международном форуме по проблемам науки, техники и образования «III Тысячелетие — новый мир» (г. Москва, 2004 г.); Международной научно — технической конференции «Новые методологии проектирования изделий микроэлектроники» (г. Владимир, 2004 г.); Международной научно — технической конференции «Инфотелекоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании» (г. Ставрополь, 2004), X Республиканской открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации» (г. Москва, 2005г.); 7 Международной конференции и выставке «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (г. Москва, 2005 г.); VI Международной научно - технической конференции «Перспективные технологии в средствах передачи информации» (г. Владимир, 2005 г.), Международной заочной научно — практической конференции «Качество науки — качество жизни» (г. Тамбов, 2005).

Публикации По теме диссертации опубликовано 16 печатных работ, в т.ч. 1 монография.

Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, четырех

глав, заключения, списка литературы имеющего 81 наименование. Общий объем диссертации 119 с, в том числе 109 с. основного текста, 8 с. списка литературы, 2 с. приложений. Таблиц 6, рисунков 33.

Краткое содержание работы

В первой главе рассматриваются теоретические основы одномерного и двумерного вейвлет-преобразования. Проводится обзор общих принципов вейвлет обработки изображений. Рассматриваются алгоритмы сжатия изображений, удаления шума и распознавания основанные на вейвлетах. Анализиру-

9 ются возможности разработки и модификации вейвлет — алгоритмов для построения автоматизированных промышленных систем обработки изображений.

Определяются цели и задачи диссертационной работы, направленные на разработку новых алгоритмов обработки и анализа изображений, основанных на вейвлет - преобразовании.

Во - второй главе проводится разработка новых алгоритмов и подходов к обработке изображений с применением вейвлетов. Разработана новая математическая модель цифрового изображения, основанная на вейвлетах. Предложены вейвлет алгоритмы удаления аддитивных и мультипликативных помех на изображении. Разработан алгоритм адаптивного кратномасштабного представления одномерных и двумерных сигналов, основанный на учете частотных особенностей.

В третьей главе рассматриваются возможности использования вейвлет -преобразования для выделения признаков изображений. Ставится задача получения структурных признаков изображения на основе использования свойств кратномасштабного представления изображений. Показаны возможности анализа изображений на основе отслеживания особенностей изменения контуров и скелетов изображений. Предложен алгоритм классификации текстур, основанный на использовании в качестве признаков гистограмм распределений вейвлет - коэффициентов.

В четвертой главе рассматриваются возможности применения разработанных алгоритмов в промышленных системах металлографии и промышленной малоракурсной томографии.

В заключении сформулированы основные результаты, полученные в ходе работы.

В приложении приводятся акты, подтверждающие использование результатов работы на Муромском машиностроительном заводе и Селивановском машиностроительном заводе.

Подобные работы
Карапетян Геворк Карлосович
Разработка, исследование и практическая реализация алгоритмов обработки и анализа графических изображений
Яковлев Александр Владимирович
Методы, модели и алгоритмы формирования и анализа изображений в системе контроля качества материалов и продукции машиностроительного предприятия
Брянцев Андрей Анатольевич
Алгоритмы вейвлет-анализа изображений в системах компьютерной обработки информации при производстве герконов и генераторных ламп
Хамухин Анатолий Владимирович
Разработка и анализ высокоэффективных способов и алгоритмов автоматического сопряжения, синхронизации, юстировки изображений, управления поворотными камерами и обработки информации в приборах и системах видеонаблюдения
Агзамов Сайдакбар Агзамович
Исследование и разработка методов автоматизированного контроля качества работы телефонной сети
Курицын Константин Александрович
Разработка и исследование интерактивного алгоритма обработки информации для протоколов квантовой криптографии
Можакова Ольга Александровна
Разработка и исследование алгоритмов и технических средств обработки электрокардиосигнала для управления имплантированными кардиостимуляторами
Чумаченко Павел Юрьевич
Исследование и разработка моделей и алгоритмов прогнозирования и обработки информации для распределенных систем управления опережающими логистическими потоками
Шер Арнольд Петрович
Исследование тестовых методов диагностики и разработка на их основе алгоритмов обработки океанологической информации для задач рыбопромыслового прогнозирования
Кудряшов Павел Павлович
Алгоритмы обнаружения лица человека для решения прикладных задач анализа и обработки изображений

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