Методы эффективной декомпозиции вычислительных процедур линейной локальной фильтрации изображений (18.02.2008)
Автор: Мясников Владислав Валерьевич
Целью работы является разработка и теоретическое обоснование методов построения процедур ЛЛФ сигналов и изображений, учитывающих априорную информацию о задаче ЛЛФ для снижения вычислительной сложности ее решения. Для достижения этой цели в диссертации решаются следующие задачи: формализация описания задач ЛЛФ и алгоритмов их решения; определение свойств и операций для алгоритмов ЛЛФ; определение понятия «наилучшего» (далее – эффективного) алгоритма ЛЛФ над множеством алгоритмов ЛЛФ, определение свойств эффективного алгоритма; определение общей структуры метода построения эффективного алгоритма ЛЛФ; конкретизация метода построения для случаев различной доступной априорной информации о задаче ЛЛФ, в частности, для случаев, когда КИХ фильтра задана явно или неявно, то есть в форме ограничений и критерия (задача построения локальных линейных признаков); разработка численных процедур, реализующих метод построения эффективного алгоритма ЛЛФ; определение ограничений, при которых предлагаемый метод допускает аналитическое построение эффективного алгоритма ЛЛФ; применение метода построения и собственно эффективных алгоритмов ЛЛФ для решения задач обработки изображений и компьютерного зрения. Методы исследований В диссертационной работе используются методы алгебры, математического анализа, теории вероятностей и статистического анализа, теории оптимизации, теории цифровой обработки сигналов и изображений, теории распознавания образов. Научная новизна работы Научная новизна диссертации заключается в теоретических положениях, совокупность которых обосновывает предлагаемые в работе методы эффективной декомпозиции вычислительных процедур ЛЛФ цифровых сигналов и изображений. В частности, новыми являются следующие теоретические результаты: алгебраическая система алгоритмов ЛЛФ и ее конкретизация для алгоритмов ЛЛФ постоянной сложности; определение алгоритма, индуцированного априорной информацией о задаче вычисления свертки, и теоретическое обоснование процедуры его построения; существование специального класса последовательностей и наборов последовательностей, для которых существуют алгоритмы ЛЛФ с минимальной вычислительной сложностью; метод построения эффективных локальных линейных признаков или их наборов путем решения задач построения, соответственно, последовательностей или наборов последовательностей из этого класса, согласованных с заданным производящим функционалом; доказательства свойств задач построения и способов их решения; теоретическое обоснование метода согласованной оптимизации нелинейных процедур локальной обработки сигналов и изображений. Практическая ценность работы Практическая значимость работы состоит в том, что использование методов эффективной декомпозиции вычислительных процедур ЛЛФ сигналов и изображений приводит к снижению вычислительной сложности выполнения операций обработки цифровых сигналов и изображений. При этом максимальная вычислительная сложность конструируемых процедур ЛЛФ оказывается не выше минимальной вычислительной сложности БА ЛЛФ, а минимальная сложность составляет всего две арифметические операции. Поэтому применение методов эффективной декомпозиции процедур ЛЛФ сигналов и изображений приводит к снижению временных затрат и повышению потребительских свойств систем обработки изображений и компьютерного зрения. Связь с государственными и международными программами Основные результаты диссертации получены в рамках научно-исследовательских работ (НИР) по международным, государственным, межвузовским и региональным научно-техническим программам и грантам: грантам Российского фонда фундаментальных исследований № 93-01-00486-а, 96-01-00453, 06-01-00616, 07-07-97610-р_офи, 07-01-12070-офи; грантам Фонда содействия отечественной науки (2006-2007); программе фундаментальных исследований Президиума РАН "Математическое моделирование и интеллектуальные системы" (2004-2005); совместной российско-американской программе «Фундаментальные исследования и высшее образование» (2002-2005); ведомственной научной программе Федерального агентства по образованию «Развитие научного потенциала высшей школы» (2004-1005); программе фундаментальных научных исследований ОИТВС РАН "Новые физические и структурные решения в инфотелекоммуникациях" (2003-2006); Федеральным целевым научно-техническим программам «Исследования по приоритетным направлениям науки и техники гражданского назначения» (1999-2001 годы) и “Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники” (2002-2006); государственной научно-технической программе “Перспективные информационные технологии” (1996-1997); международной Соросовской программе образования в области точных наук (1996-1998). Реализация результатов работы Результаты диссертации использованы при выполнении ряда госбюджетных и хоздоговорных НИР в Институте систем обработки изображений РАН, Самарском государственном аэрокосмическом университете, ОАО «Самара-Информспутник» и ЗАО «Компьютерные технологии», что подтверждено актами внедрения. Апробация работы Основные результаты диссертации докладывались на следующих научных конференциях и семинарах: Пятом международном семинаре по цифровой обработке изображений и компьютерной графике “Image Processing and Computer Optics”, г. Самара, 1994; Первой Поволжской научно-технической конференции «Научно-исследовательские разработки и высокие технологии двойного применения», г. Самара, 1995; Второй Всероссийской с участием стран СНГ конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии» (РОАИ-2-95), г. Ульяновск, 1995; Третьей Всероссийской с участием стран СНГ конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии» (РОАИ-3-97), г. Нижний Новгород, 1997; Второй Международной конференции "Распознавание 95", г. Курск, 1995; Пятом Международном семинаре "Распределенная обработка информации", г. Новосибирск, 1995; Третьей Международной конференции IEEE по электронике, сетям и системам (ICECS’96), г. Родос, Греция, 1996; Десятой Скандинавской международной конференции IAPR по анализу изображений (SCIA’97), г. Лапперанта, Финляндия, 1997; Международном симпозиуме “Optical Information Science and Technology” (OIST’97), г. Москва, 1997; |