Нелинейные структурно-ориентированные методы обработки изображений для неразрушающего контроля тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.13, кандидат наук Баранов, Владимир Александрович

• Баранов, Владимир Александрович
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Баранов, Владимир Александрович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И РЕКОНСТРУКТИВНОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ С ПОЗИЦИЙ СТРУКТУРНОГО ПОДХОДА

1.1 Современная реконструктивная вычислительная диагностика и обработка

изображений

1.2 Обратные задачи и характер современной реконструктивной вычислительной диагностики как математической науки

1.3 Структурный подход к исследованию объектов и систем

1.4 Структурный подход к формализации семантической информации

1.5 Структурные характеристики обратной задачи

1.6 Теоретико-групповые статистические методы

1.7 Основные результаты первой главы

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ РЕКОНСТРУКТИВНЫХ ЗАДАЧ НА ОСНОВЕ ТЕОРЕТИКО-ГРУППОВОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДА

2.1 Возможности дифференциальной геометрии многообразий для теоретико-

групповой статистической реконструкции изображений

2.2 Методы статистической оценки и реконструкции изображений на основе локальной группы преобразований

2.3 Картановские геометрии и методы статистической реконструкции изображений с локальной группой Ли

2.4 Методы статистической оценки систем локальных микроизображений, порождаемых операторами группы Ли, в локальной микрообласти исследуемого изображения

2.5 Расширенная группа преобразования объекта контроля и томография с локальной группой Ли

2.6 Теоретико-групповые методы реконструктивной вычислительной диагностики эволюционирующих объектов

2.7 О ближайших перспективах развития теоретико-групповых статистических методов РВД

2.8 Основные результаты второй главы

ГЛАВА 3. КОНТРОЛЬ СТРОИТЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ И ОСОБЕННОСТИ ТЕОРЕТИКО-ГРУППОВЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЕКОНСТРУКТИВНЫХ МЕТОДОВ

3.1 Статистическая пространственная фильтрация изображений на основе

локальной группы (1)

3.2 Упрощенные алгоритмы распознавания локальной анизотропии

3.3 Формирование карт расположения структурных элементов

3.4"Материальная" и структурно-функциональная реконструкция объекта контроля

3.5 Симметрические аспекты принципа причинности в статистических теоретико-групповых методах реконструкции изображений

3.6 Структурная норма и структурно-функциональные связи в объекте контроля

3.7 Составная теоретико-групповая гипотеза и карта дефектности

3.8 Структурный резонанс между целостностями

3.9 Информационная избыточность структурно-функциональных связей и их

статистическая поддержка

ЗЛО Теоретико-групповая статистическая фокусировка информации в алгоритмах реконструкции

3.11 Теоретико-групповая формализация смыслов путем их представления своими группами автоморфизмов

3.12 Ошибки и 1-го и 2-го рода в распознавании "смысловых структур"

3.13 Структурно-ориентированная и "структурно-адаптивная" реконструкция

3.14 Методы визуализации "смысловых полей"

3.15 Визуализация объекта исследования и его теоретико-групповая концептуализация

3.16 Основные результаты третьей главы

ГЛАВА 4. МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОГО ОБРАТНОГО ПРОЕЦИРОВАНИЯ И "НЕЛИНЕЙНЫЙ ТОМОСИНТЕЗ"

4.1 Томосинтез среди методов реконструктивной вычислительной диагностики

4.2 Математические аспекты томосинтеза. Вариационный подход к нелинейному обратному проецированию

4.3 Результаты и выводы к главе 4

ГЛАВА 5. ПРОГРАММНО-АППАРАТНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ТОМОСИНТЕЗА

5.1 Реконструктивная вычислительная диагностика и новые информационные

технологии в неразрушающем контроле

5.2 Аппаратная предобработка проекционных данных в томосинтезе

5.3 Гибкие программно-аппаратные конфигурации для томосинтеза

5.4. "Бетатронная томография" для контроля крупногабаритных изделий

5.5 Результаты и выводы к главе 5

ГЛАВА 6. КОНТРОЛЬ ОБЪЕКТОВ ЯДЕРНОЙ ЭНЕРГЕТИКИ НА ОСНОВЕ ТЕОРЕТИКО-ГРУППОВЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ

6.1 Неразрушающий контроль компонентов атомных электростанций

6.2Трудности томографической визуализации трещин

6.3 "Эффективное" пространственное распределение для микротрещин

6.4 Преимущества предпочтительной ориентации микротрещин для решения реконструктивной задачи и трудности, возникающие на этом пути

6.5 Предположение о пространственной однородности угловых распределений микротрещин

6.6 Томографическая реконструкция распределений микротрещин по статистически взаимозависимым луч-суммам, со слабым "материального пересечением"

6.7 Томографический контроль сварных швов в АЭС

6.8 Выводы по главе 6

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Нелинейные структурно-ориентированные методы обработки изображений для неразрушающего контроля»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации. Возникновение вычислительной томографии (ВТ) явилось переломным моментом для интроскопии, ибо впервые появились методы визуализации внутреннего строения объекта [1—11], точно соответствующие ее программным целевым установкам. Однако, за прошедшие десятилетия ВТ так и не стала массовым инструментом неразрушающего контроля (НК).

Не отрицая трудностей ее технической реализации, отметим, что такого рода ее недостатки обусловлены, главным образом, непреодоленными концептуальными трудностями адаптации томографа, нацеленного на решение задач ВТ для медицинской диагностики (МД), к нуждам ВТ в НК.

Одним из недостатков ВТ традиционного типа явилась перегруженность томограммы излишней информацией, представляющей для дефектоскописта смысловой шум, затрудняющий распознавание дефектов. И в то же время существует ряд явлений, надежная диагностика которых исключительно важна для практической дефектоскопии и которые "традиционная", например, трансмиссионная рентгеновская ВТ попросту не способна выявить. В качестве примеров можно привести отслоение топлива от стенок твердотопливной ракеты или же развитую зону формирования микротрещин в сварных швах.

Распознавание и визуализация такого рода структур требует специфических методов "направленной реконструкции". Круг таких задач достаточно широк, что побуждает разрабатывать системы реконструкции изображений, в которых отход от жестких установок традиционной ВТ может быть весьма значительным. Например, в НК наблюдается тенденция решать задачу реконструкции в виртуальном пространстве дефектов {virtual defect space) [12], давая тем самым дефектоскописту максимум смысловой (семантической) информации об объекте контроля при минимуме смыслового шума.

Это естественно, поскольку с профессиональной точки зрения, его интересует вовсе не какое-то абстрактное скалярное поле коэффициента линейного ослабления рентгеновского излучения, а карта дефектности объекта контроля.

Осознание и преодоление слабых сторон ВТ в ее первоначальных реализациях в немалой степени способствовало становлению интенсивно развивающейся в наше время реконструктивной вычислительной диагностики — РВД, расценивающейся ведущими учеными как одного из наиболее приоритетных направлений в развитии современной науки.

РВД рассматривается в настоящее время в качестве теоретической дисциплины, занимающаяся разработкой общих методов ВТ и обработки изображений (ОИ) [12-36], включая распознавание образов [37-43], морфологический анализ изображений [44-46], визуализацию состояний исследуемых объектов и их эволюции [47-51], анализ пространственных структур (в частности, текстур) [52-56], борьбу с помехами, обусловленными дисторсией изображений [57-58], дистанционные исследования [59-63], методы ВТ для медицинской диагностики [7, 8] и др. Естественно, каких-то резких границ между этими областями не может быть. К этому следует также добавить, что удачные математические методы легко преодолевают барьеры между такого рода "областями". Это относится, например, к современной технике вэйвлет-преобразований [64-68]. Одним из сильнейших факторов в развитии РВД является острая практическая потребность в методах реконструкции объектов по неполным данным [69-82].

В целом реконструктивные задачи в НК оказались и намного более трудными и в меньшей степени поддающимися стандартизции, чем в МД. В отличие от МД, в НК упомянутые выше "нетипичные" задачи преобладают. С математической точки зрения это обратные задачи с "острой некорректностью"

Нетрудно понять, что в отличие от ВТ для РВД характерна существенно большая степень диверсификации задач, в силу чего весьма актуальна проблема унификации подхода к внешне разнородным задачам.

Это вполне достижимо в рамках предложенного диссертантом "структурно-ориентированного" подхода к исследованию и реконструкции объектов, основанного на сближении классического структурного метода с методами математической статистики, чему собственно говоря, и посвящена данная диссертация.

Данная тема допускает и более конкретную "расшифровку" как развитие статистических теоретико-групповых моделей реконструкции изображений и разработка на их основе методов, пригодных для решения остро некорректных обратных задач НК. Наиболее радикальный шаг в развитии данного подхода к реконструкции целостных объектов (как абстрактных, так и конкретных) состоит в том, что в нем впервые и систематически проводится сближение методов теории групп с методами математической статистики.

Цель исследования

Цель исследования - создание полного комплекса теоретико-групповых статистических методов, пригодных для решения широкого круга "некорректных" задач РВД в НК, в т.ч. остро-некорректных обратных задач, а также теоретическое обоснование развитых реконструктивных методов с позиций современного структурного (главным образом, теоретико-группового) подхода к распознаванию и реконструкции структурно-функциональных связей в объекте контроля, соответствующих его различным прагматическим аспектам.

Задачи исследования

Среди первоочередных задач исследования выделяются два больших класса: 1) Развитие собственно томографических реконструктивных методов для радиационного контроля на базе нелинейных модификаций томосинтеза; 2)

Разработка процедур цифровой фильтрации и ОИ прежде всего для предобработки проекционных изображений и для постобработки томограмм. Основные подходы и методы решения задач обоих этих классов были развиты в публикациях [83-99]. Решение задач первого класса основывалось на предложенных автором оценках нелинейного обратного проецирования [83-85]. Общее название этого класса "методы нелинейного томосинтеза". Они создавались главным образом для нужд малоракурсной томографии в радиационном контроле и широко использовались в т.н. бетатронной томографии при контроле крупногабаритных изделий [86-90], а также в других системах радиационной интроскопии, в частности для контроля изделий микроэлектроники [91-95] и в томографических системах с использованием термолюминесцентных экранов памяти [96-97].

В дальнейшем в соответствии с целями исследования были поставлены следующие задачи:

1) Теоретическое обоснование методов нелинейного томосинтеза, на основе вариационного подхода к нелинейному обратному проецированию [98, 99], а также выявления связей [100] между предложенным автором [83-85] методом минимальных проекций и известными методами проекций на выпуклые множества [101-103]. Раскрытие теоретико-групповой статистической природы оценок нелинейного обратного проецирования.

2) Теоретическое обоснование структурно-ориентированных методов фильтрации изображений [104,107].

3) Развитие общего теоретико-группового статистического подхода к решению задач реконструкции по неполной и зашумленной информации об объекте реконструкции, путем выявления структурно-функциональных связей в нем на основе статистических оценок инвариантов его группы автоморфизмов.

4) Развитие теоретико-группового статистического подхода к решению обратных реконструктивных задач и разработка методов ОИ, основанных на

исследовании изображений локальными группами Ли в рамках "геометрии в малом" [108-122].

5) Разработка теоретико-групповых статистических методов решения реконструктивных задач для эволюционирующих объектов [118].

Объекты исследования

"Объектами" данного исследования являются общеизвестные математические модели решения реконструктивных задач и развитые на их основе программные инструменты, применяющиеся в НК. Среди них модели, основанные на "локальной регуляризациии" [9-11] реконструктивных задач, на принципах нелинейного обратного проецирования [97-100] и на известой концепции "проецирования на выпуклые множества" [99-103]. Повышенное внимание уделяется нелинейным статистическим методам реконструкции томограмм по малому числу проекций [69-73]. Проводится критический анализ известных реконструктивных процедур с целью преодоления их недостатков и развития унифицированного подхода к реконструкции изображений.

Методы исследования

Теоретической базой для исследований по теме диссертации являются методы современного структурного подхода, в особенности теоретико-групповые методы. Структурный анализ определенного "проблемного поля" приводит, как правило, и к возникновению адекватного ему "междисциплинарного поля". В этом плане данная диссертация не является исключением. Предложенные в ней теоретико-групповые статистические методы реконструкции изображенний развиваются "на стыке" традиционных направлений в развитии современной математики: 1) теории групп, 2) дифференциальной геометрии многообразий, 3) математической статистики, 4) теории решения обратных задач. Традиционной сферой приложения новых реконструктивных процедур является решение остро-некорректных задач НК.

Научная новизна работы заключается в развитии структурно-ориентированного подхода к классификации и реконструкции объектов [108117], в котором впервые и систематически проведено сближение теоретико-групповых методов с методами математической статистики. Это позволило развить "синтетические" методы теории групп и разработать на их основе адекватные математические инструменты для численного решения остронекорректных задач.

1) Предложен и развит теоретико-групповой статистический подход к решению обратных некорректных задач реконструкции объектов по неполной и зашумленной информации о них, позволяющих выявлять структурно-функциональные связи в объекте на основе статистических оценок инвариантов его группы автоморфизмов.

2) Предложен и разработан общий метод пространственной фильтрации зашумленных изображений, основанный на исследовании исходного изображения локальными группами Ли в рамках "геометрии в малом" и осуществляемый путем проверки для каждого элемента изображения статистической теоретико-групповой гипотезы о том, что заданная группа Ли является группой автоморфизмов локального изображения в окрестности данного элемента.

3) Разработан метод пространственной фильтрации зашумленных изображений, основанный на распознавании локальной анизотропии микроизображения в "скользящем окне" просмотра данных, осуществляемый путем проверки для каждого элемента изображения статистической теоретико-групповой гипотезы об инвариантности микроизображения в окне относительно преобразований из группы БО (2). Проверка гипотезы осуществляется на основе дисперсионного анализа и степень отклонения микроизображения от изотропии оценивается на основе дисперсионного отношения Фишера.

й 4

4) Осуществлены применения метода пространственной фильтрации зашумленных изображений с локальной группой БО (2) для решения ряда задач НК, в частности для диагностики строительных конструкций.

5) Предложены и исследованы оценки нелинейного обратного проецирования в томографии и их аналоги в ОИ. Разработан вариационный подход к нелинейному обратному проецированию, позволяющий получать оптимальные оценки. Выявлены связи между методом минимальных проекций и методами проекций на выпуклые множества. Раскрыта теоретико-групповая статистическая природа оценок нелинейного обратного проецирования.

6) Предложена, развита, теоретически обоснована, и подтверждена на практике концепция "нелинейного томосинтеза", включающая в себя взаимосогласованные методы нелинейного обратного проецирования и методы структурно-ориентированной ОИ, что позволило существенно расширить диапазон задач РВД, решаемых в НК и сделать нелинейный томосинтез одним из наиболее пригодных для массового применения в НК реконструктивных методов.

7) Предложен теоретико-групповой подход к трактовке понятия "дефект". Локальная группа Ли в теоретико-групповых фильтрах использована в качестве инструмента для определения структурной нормы контроля. Рассмотрены методы распознавания аномальных структурно-функциональных связей в объекте контроля и формирования его карты дефектности путем проверки составной теоретико-групповой статистической гипотезы.

8) Исследованы симметрические аспекты принципа причинности в алгоритмах пространственной фильтрации изображений с локальной группой Ли, что является развитием на статистической основе классического принципа диссимметризации П.Кюри.

9) Предложены теоретико-групповые статистические методы разделения "сосуществующих" в хаотическом объекте контроля разнородных "семантических структур" ("смысловых полей"), инвариантных относительно преобразований из разных групп Ли. На этой основе разработан метод

"смысловой фильтрации" объекта исследования и, в частности, метод квазитомографической визуализации зон формирования трещин в объекте контроля под воздействием факторов, приводящих к преимущественной ориентации микротрещин.

Практическая значимость и внедрение результатов. Связь диссертационной работы с крупными научными программами.

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанные методы реконструктивной вычислительной диагностики позволили решать актуальные (и ранее не решаемые) задачи неразрушающего контроля. Наиболее успешным применением методов структурно-ориентированной обработки изображений и нелинейного томосинтеза было при: 1) контроле деталей машин и крупногабаритных изделий, 2) контроле строительных конструкций, 3) контроле и мониторинге компонентов ядерных реакторов и атомных электростанций в действии.

Разработанные методы РВД были успешно применены в нескольких международных научно-исследовательских программах.

Среди них 1) Программа разработки новых методов контроля строительных конструкций, осуществленная "Федеральным институтом по контролю и исследованию материалов" ("БАМ", Берлин) при технической поддержке фирмы Fuji Film Europe (Дюссельдорф). 2) Исследовательская программа "БАМ" совместно с несколькими немецкими институтами и Немецкой ассоциацией электростанций по развитию методов неразрушающего радиационного контроля и диагностики компонентов атомных электростанций. 3) Работа по контракту между Институтом неразрушающего контроля ТПУ (Томск) и "Фраунгоферовским институтом неразрушающего контроля" (г. Саарбрюккен, Германия) по теме "Бетатронная томография". 4) Работа по контракту между Институтом неразрушающего контроля ТПУ (Томск) и "Северокитайским

институтом технологии" (г. Тайюань) по созданию томографа для контроля крупногабаритных изделий на основе методов нелинейного томосинтеза.

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертации обсуждались: на IV Всесоюзной школе по оптической обработке информации (Минск, 1982 г.), на Всесоюзной конференции "Робототехника и автоматизация производственных процессов" (Барнаул, 1982 г.), на Всесоюзной научно-технической конференции "Обработка изображений и дистанционные исследования" (Новосибирск, 1984 г), на V Всесоюзной школе по оптической обработке информации, (Киев, 1984 г.), на П Всесоюзной межвузовской научно-технической конференции "Радиоволновые, оптические и тепловые средства неразрушающего контроля качества промышленных изделий" (Одесса, 1985 г.), на V отраслевом научно-техническом совещании "Повышение надежности и качества авиационной техники средствами неразрушающего контроля", (Андропов, 1986 г.), HaVI Всесоюзном совещании по применению ускорителей заряженных частиц в народном хозяйстве (Ленинград, 1988 г.), на Всесоюзной конференции "Измерения в медицине и их метрологическое обеспечение", на VI научно-техническом совещании "Состояние и перспективы развития методов и средств неразрушающего контроля авиационной техники" (Ульяновск, 1989 г.), на IV Всесоюзном симпозиуме по вычислительной томографии (Ташкент, 1989 г.), на Всесоюзной конференции "Обработка изображений и дистанционные исследования" (Новосибирск, 1990 г.), на международном симпозиуме "Computerized Tomography for Industrial Applications" (Berlin, 1994 г.), на VI Европейской конференции по неразрушающему контролю (Ницца, 1994 г.), на конференции "Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung e.V., Jahrestagung 1995 (100 Jahre Röntgenstrahlen und die heutige Vielfalt Industrieller ZfP-Praxis") (Aachen, 1995 г.), на международном симпозиуме "Non-Destructive Testing in Civil Engineering" (NDT-CE) (Berlin, 1994 г.), на международном симпозиуме "Computer Methods and Inverse Problems In Non-Destructive Testing and

Diagnostics" (CM NDT — 95, CM NDT - 2001) (Minsk, 1995 г., Moscow 2002 г.), на конференции "Das 33 Forschungskolloquium "Deutscher Ausschuß für Stahlbeton" (Berlin-Dahlem, 1996 г.), на конференции "Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfling e.V., Jahrestagung 1996 (Die ZfP der DACH-Lander im Spiegelbild internationaler Normung)" (Lindau, 1996 г.), на конференции XXIII MPA-Seminar "Sicherheit und Verfügbarkeit in der Anlagetechnik" mit dem Schwerpunkt "Verhalten von druckfürenden Komponenten und Systemen bei erhöten Belastungen" (Universität Stuttgart, 1997 г.), на международном симпозиуме "Computer Methods and Inverse Problems in Nondestructive Testing and Diagnostics" (Minsk, 1998 г.), на XV Российской научно-технической конференции "Неразрушающий контроль и диагностика" (Москва, 1999 г.), на конференции "XV World Conference on Nondestructive Testing" (Рим, 2000 г.), на конференции "10th European Conference on Non-Destructive Testing " (Moscow, 2010 г.), на XV Международной научно-практической конференции "Качество - стратегия XXI века" (Томск, 2010 г.), на I Всероссийской с международным участием научно-практической конференции по Инновациям в неразрушающем контроле (Sib-Test) (Горный Алтай, 2011 г.), на II Всероссийской с международным участием научно-практической конференции по Инновациям в неразрушающем контроле (SIBTEST-2013) (Оз. Байкал, 2013 г.).

Основные положения, выносимые на защиту:

1 Теоретико-групповой статистический подход к решению задач реконструкции объектов по неполной и зашумленной информации о них, позволяющий выявлять структурно-функциональные связи в объекте на основе статистических оценок инвариантов его группы автоморфизмов.

2. Метод пространственной фильтрации зашумленных изображений, основанный на исследовании исходного изображения локальными группами Ли в рамках "геометрии в малом" и осуществляемый путем проверки для каждого элемента изображения статистической теоретико-групповой гипотезы об

идентичности заданной группы Ли группе автоморфизмов локального изображения в окрестности данного элемента

3. Метод пространственной фильтрации зашумленных изображений, основанный на распознавании локальной анизотропии микроизображения в "скользящем окне" просмотра данных, осуществляемый путем проверки для каждого элемента изображения статистической теоретико-групповой гипотезы об инвариантности микроизображения в окне относительно преобразований из группы БО (2).

4. Концепция нелинейного обратного проецирования, позволяющая получать эффективные оценки решений реконструктивных задач в томографии и ОИ.

5. Метод "нелинейного томосинтеза", основанный на оценках нелинейного обратного проецирования и структурно-ориентированной обработке изображений.

6. Статистический теоретико-групповой подход к трактовке понятия "дефект".

7. Квазитомографический теоретико-групповой подход к разделению разнородных "смысловых полей" в объекте контроля путем статистической теоретико-групповой фильтрации, как с применением дисперсионного анализа, так и на основе оценок нелинейного обратного проецирования

Публикации. Основное содержание диссертационной работы отражено в 104 научных и научно-технических работах автора. Из них 60 статей в российских и зарубежных изданиях, 38 тезисов докладов, 4 депонированных статьи, 1 монография, 1 научно-технический отчет. Из статей 27 - в журналах, рекомендованных списком ВАК, остальные в других журналах и сборниках трудов.

Личный вклад соискателя. Представленные в диссертации теоретические положения, новые реконструктивные методы, а также алгоритмы и программные инструменты являются разработками автора. Помощь от коллег и соавторов получена главным образом в экспериментальной части работы. Совместно с ними осуществлялось и системотехническое проектирование новых программно-аппаратных комплексов РВД.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав с выводами, заключения (основных результатов), списка литературы, включающего в себя 232 наименований. Диссертация содержит 290 страниц основного текста и 41 рисунок.

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И РЕКОНСТРУКТИВНОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ С ПОЗИЦИЙ СТРУКТУРНОГО ПОДХОДА

1.1 Современная реконструктивная вычислительная диагностика и обработка изображений

Неразрушающий контроль (НК) на наших глазах превращается из довольно рыхлого конгломерата "физических методов контроля", каким он был еще пару десятилетий назад, в стройную математическую науку, концептуальным ядром которой является реконструктивная вычислительная диагностика (РВД). В настоящее время она рассматривается как теоретическая дисциплина, занимающаяся разработкой общих методов вычислительной томографии (ВТ) [111], обработки изображений (ОИ) [12-35], распознавания образов [36-42], морфологического анализа изображений [43-45] и других смежных дисциплин.

Среди известных методов ВТ, развитых в конце ХХ-го столетия, формированию РВД в ее современном виде в значительной мере способствовали методы реконструкции объектов по неполным и зашумленным проекционным данным [68-82].

Результаты, представленные в диссертационной работе, также внесли определенный вклад в эту линиию развития. Среди них нелинейные реконструктивные процедуры для малоракурсной томографии [83-100] на основе математической техники нелинейного обратного проецирования [97-103] и теоретико-групповые статистические методы реконструкции объектов [104-122], позволяющие существенно расширить диапазон задач, решаемых в рамках РВД.

Являясь закономерным этапом развития ВТ, современная РВД переросла ее первоначальную проблематику, что, однако, не нарушило преемственности между ними, проявляющейся прежде всего в том, что обе они нацелены на решение проблем синтеза внутренней структуры объекта контроля (и,

следовательно, на решение обратных некорректных задач) с использованием вычислительной техники. В традиционной ВТ это "реконструкция внутреннего строения объекта контроля по набору его рентгеновских проекций". В РВД же общая проблема синтеза ставится с предельной широтой, как восстановление целого по косвенной (как правило, фрагментарной и зашумленной) информации о нем.

В процессе развития ВТ выяснилось, что многие реконструктивные задачи ОИ "квазитомографичны", благодаря чему возникла возможность разработки в рамках РВД единого подхода к решению внешне разнородных реконструктивных задач (в равной мере томографических или же "нетомографических" в своей первоначальной постановке).

Включая в себя традиционную проблематику ВТ, РВД все же в большей степени ориентирована на разработку реляционных моделей объекта контроля, позволяющих реконструировать структурно-функциональные связи и отношения в нем и, таким образом, уверенно выявлять его "функциональные" характеристики в отличие от классических реконструктивных задач ВТ, где решением служит распределение сугубо "материальных" характеристик объекта вроде коэффициента линейного поглощения рентгеновского излучения /л (х, у, z). Принимая во внимание эти тенденции, не будет преувеличением сказать, что РВД формируется как научное направление, развивающееся в русле современного структурного подхода. Резко расширяя возможности ВТ, такой подход вполне адекватен сущности НК, поскольку техника насквозь "функциональна" и типичные "технические" объекты контроля (скажем, "дефекты" в деталях технических устройств) определяются не столько своими материальными характеристиками, сколько связями и отношениями между ними. Кроме того, в отличие от традиционных методов ВТ, данный подход остается работоспособным при сильно зашумленных и фрагментарных исходных данных.

В отличие от ВТ в РВД активизирован "человеческий фактор" {human factor). Она "идет навстречу" естественным намерениям человека

(профессионального исследователя, оператора, "пользователя" и пр.), стремясь дать ему качественно наиболее ценную информацию (т.е. семантическую и прагматическую), очищенную от смысловых шумов и представленную в оптимальной для восприятия человеческим сознанием целостной форме. При решении данного круга задач также становится востребованным структурный подход. В этом случае задачи РВД и задачи инженерной психологии уже неразделимы.

С данным обстоятельством тесно связана и характерная для современной РВД тенденция разработки специфических реконструктивных методов [12], для которых характерна "смысловая направленность" т.е. нацеленность на визуализацию определенных аспектов объекта контроля, например его "карты дефектности" [109-114].

Отметим, что сам термин РВД {reconstructive computerized diagnostics) пока не является вполне устоявшимся и наряду с ним употребляются такие его синонимы как image recovery methods, image reconstruction methods (методы реконструкции изображений) и др. [14].

Характер развития современной реконструктивной вычислительной диагностики

По своему происхождению РВД является "технической" наукой, выросшей, главным образом, на трудных задачах НК. Тем не менее, сфера приложений современной РВД не ограничивается НК и непрерывно расширяется. Это естественный процесс математизации и "технологизации" как отдельных наук, так и самых разнообразных сфер практической деятельности.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Баранов, Владимир Александрович, 2014 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Хермен Г. Восстановление изображений по проекциям. Основы реконструктивной томографии // М: Мир, 1983. - 382 с.

2. Brooks R.A., DeChiro G. Principles of computer assisted tomography (CAT) in radiographic and radioisitopic imaging // Phis. Med. Biol. - 1976. - 21. - Pp. 689732

3. Cormack A.M. Representation of a function by its line integrals with some radiological application // J. Appl. Phys.. - 1963. - №34. - Pp. 1722-1727.

4. Herman G.T. An introduction to some basic mathematical concept in computed tomography // In "Roentgen-Video Techniques for Dynamic Studies of Structure and Function of the Heart and Circulation" (P.H.Heintzenm T.M.Bursch, eds.),Thieme, Stuttgart. - 1978. - Pp. 253-260

5. Hounsfield G.N. A method and apparatus for examination of a body by radiation such as X or gamma radiation., Patent Specification 1283915. The Patent Office, London, England, 1972.

6. Hounsfield G.N. Computerized transverse axial scanning tomography: Part I, description of the system // Br.J.Radiol. 1973. - № 46-Pp. 1016-1022

7. Lauterbur P.C. Medical imaging by nuclear magnetic resonance zeugmatography // IEEE Trans. Nucl. Sci. NS-26.'- 1979. - Pp. 2808-2811

8. Wood E.H. et al. Application of high temporal resolution computerized tomography to physiology and medicine. // In Image Reconstruction from Projections: Implementations and Applications" (G.T. Herman ed.).— 1979. -Pp.247-279

9. Тихонов A.H., Арсенин В.Я., Тимонов A.A. Математические задачи компьютерной томографии. - М., Наука- 1987.

Ю.Наттерер Ф. Математические аспекты компьютерной томографии. - М., Мир, 1990.-228 е., ил.

И.Луис А.К., Наттерер Ф. Математические проблемы реконструктивной вычислительной томографии // ТИИЭР.- 1983- Т. 71- № 3 - С. 125-147

12.Vengrinovich V., Denkevich Y., Tillac G-R., Heine S. Reconstruction using minimal projection and maximum a priory knowledge, Proc. of International Symposium "Computer Methods and Inverse Problems in Nondestructive Testing" (CM NDT -95)".- Minsk, 1995. - Pp.77-81

13.Гонсалес P., Вудс P. Цифровая обработка изображений // Пер. с англ., М: Техносфера, 2006. - 1072 с., ил.

14.Реконструкция изображений // Пер. с англ., Ред. Старк Г. - М: Мир, 1992 - 636 е., ил.

15.Лайонс Р., Цифровая обработка сигналов // Пер. с англ., 2-е изд-е, М: ООО "Бином-Пресс", 2011. 656 с., ил.

16. Яне Б. Цифровая обработка изображений // Пер. с англ., М: Техносфера. 2007. -584 с.

17. Красильников Н.Н. Цифровая обработка 2D- и 3D изображений //СПб.: БХВ-Петербург. 2011. -608 с., ил.

18.Красильников Н.Н. Цифровая обработка изображений // М: Вузовская книга, 2001.-320 с.

19. Василенко Г,И., Тараторин А.М. Восстановление изображений // М: Радио и связь, 1986.-302 с.

20.Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений // М: Высшая школа, 1983. - 295 с.

21.Ярославский Л,П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии //М: Радио и связь, 1987. - 296 с.

22.Методы компьютерной обработки изображений. Под ред. В.А. Сойфера // М: Физматлит, 2001. - 784 с., ил.

23.Pratt W.K. Digital image processing, PIKS Inside // Wiley, New York, 3rd edn., 2001.

24.Прэтт У. Цифровая обработка изображений / Перев. с англ. - М: Мир, 1982. -Т. 1. - 310 с.// М: Мир, 1982. - Т.2. - 790 с.

25.0бработка изображений и цифровая фильтрация // Под ред. Т. Хуанга. Перев. с англ. - М: Мир, 1979. - 318 с.

26.Huang T.S., ed. Two-dimensional Digital Signal Processing II: Transforms and Median Filters // Vol. 43 of Topics in Applied Physics, Springer, New York, 1981.

27.B.Jäne. Handbook of Digital Image Processing for Scientific Application // CRC Press, Boca Raton, FL, 1997.

28.Madisetti V.K. and Williams D.B., eds. The Digital Signal Processing Handbook // CRC Press, Boca Raton, FL, 1998.

29.Russ J.C., The image processing handbook //CRC Boca Raton, FL, 4th edn. 2002.

30.Chelappa R. Digital Image Processing // IEEE Computer Society Press, Los Alamos, CA, 1992.

31.Jain R. Fundamentals of Digital Image Processing // Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NY, 1989.

32.Zamperoni P. Methoden der digitalen Bildsignalverarbeiterung // Vieweg, Braunschweig, 1989.

33.Voss K. and Süße H. Praktische Bildverarbeitung // Hanser, München, 1991.

34.Granlund G.H. and Knutsson H., Signal Processing for Computer Vision // Kluwer, 1995.

35.Demant C., Streicher-Abel В., and Wazkewitz P. Industrial Image Processing. Visual Quality Control in Manufacturing, Springer, Berlin, 1999.

36.Jähne В., Spatio-temporal Image Processing, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Berlin, 1993.

37.Duda R.O., Hart P.E, Stork D.G. Pattern Classification //Wiley New York, 2nd edn., 2001.

38.Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен // Перев. с англ. - М: Мир, 1976.-511 с.

39.Webb A. Statistical pattern recognition, Wiley, Chichester, UK, 2002.

40.Schiirman J. Pattern Classification // John Wiley & Sons, New York, 1996.

41.Ulman S. High level Vision. Object Recognition and Visual Cognition // The MIT Press, Cambridge, MA, 1996.

42.Van der Heijden F. Image Based Measurement System. Object Recognition and Parameter Estimation // Wiley, Chichester, England, 1994.

43. Rao A.R. Taxonomy for Texture Description and Identification // Springer, New York, 1990.

44.Serra J. and Soille P. eds. Mathematical Morphology and its Application to Image Processing, vol. 2 of Computational Imaging and Vision // Kluwer, Dordrecht, 1994.

45.Soille P. Image analysys and mathematical morphology // London: Academic Press. 1982.

46. Soille P. Morphological Image Analysys. Principles and Applications // Springer, 4 Berlin, 2nd edn., 2000

47.Kastury B.J. and Jain R.C. Computer Vision: Advances and Applications // IEEE Computer Society, Los Alamos, 1991.

48.Kastury B.J. and Jain R.C., eds. Computer Vision: Principles // IEEE Computer Society, Los Alamos, 1991

49.Umbaugh. S.E. Computer Vision and Image Processing. A Practical Approach Using CVIP Tools // Prentice Hall PTR, Upper Saddle River, NJ, 1998.

50.Watt A. 3D Computer Graphics // Addison-Wesley, Workingham, England 3rd edn., 1999.

51.Groß M., Visual Computing // Springer, Berlin, 1994.

52.Samet H. The Design and Analysis of Spatial Data Structures // Addison-Wesley, Reading, MA. 1990.

53.Samet H. Application of Spatial Data Structures: Computer Graphics, Image Processing and GIS // Addison-Wesley, Reading, MA. 1990.

54.Burkhardt H. ed. Worcrkshop on Texture Analysys, 1998, Albert-Ludwigs-Universität, Freiburg, Institut fur Informatic.

55.0hser J. and Mücklich F. Statistical Analysis of Microstructures in Material Science // Wiley, Chicester, England. 2000.

56.Landron С., Bouaziz О., Maire E, Adrien J. Characterization and modeling of void nucleation by ibterface decohesion in dual phase steels // Scripta Materiala, 63 (2010) 973-976.

57.Wolberg G. Digital Image Warping // IEEE Computer Society, Los Alamos, 1990.

58.Broit C. Optimal registration of deformed images // Diss., Univ. of Pennsylvania, USA, 1981.

59.Richards J.A. and Jia X. Remote Sensing Digital Image Analysis // Springer, Berlin, 1999.

60.Shott I.R. Remote Sensing. The Image Chain Approach // Oxford University Press, New York, 1997.

61. Stewart R.N. Methods of Satellite Oceanography // University of California Press, Berkely, 1985.

62.Людаев М.Ю. Применение алгоритма адаптивной фильтрации для обработки аэрофотоснимков // Электросвязь, 2009, № 7, с. 1-3.

63.Drury S.A. Image Interpretation in Geology // Chapman & Hall, London, 2nd edn., 2001.

64.Чуи К., Введение в вэйвлеты // Пер. с англ., М: Мир, 2001. -412 с., ил.

65.Блатгер К., Вэйвлет-анализ. Основы теории. // Пер. с нем., М.: Техносфера, 2004. -280 с.

66.Louis А.К., MaaB P., Rieder A. Wawelets. Theorie und Anwendungen // B.G. Teubner Stuttgart, 1994.

67.Hubbard B.B, The World According to Wawelets // A. K. Peters, Wellesley, Massachusetts, 1996.

68.Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вэйвлет-преобразования // СПб.: ВУСб 1999.-204 с.

69.Баландин А.Л. Пикапов В.В. Трехмерный алгоритм максимума энтропии в малоракурсной оптической томографии потоков // Оптические методы исследования потоков: Тез. докл. I Всесоюзн. конф. - Новосибирск: ИМ СО АН СССР, 1989, с. 83-84.

70.Сороко JI.M. Принцип максимума энтропии и его применение для решения обратных задач // Сб. ЭЧАЯ - М. Атомиздат, 1981,12, № 3, с. 754.

71.Frieden B.R. Restoring with maximum likelihood and entropy // J.Opt.Soc.Am.62, 511-518(1972).

72.Minerbo G., MENT: A maximum entropy algorithm for reconstructing a source from projection data// Comput. Graph. Process. 10,48-68 (1979).

73.Wernecke S.I. and d'Addario L.R. Maximum entropy image restoration // IEEE Trans, Comput. C-26, 351-364 (1977).

74.Gordon R., Bender R. and Herman G.T„ Algebraic reconstruction techniques for three-dimensional electron microscopy and x-ray photography // J. Theor. Biol. 29, 471-481 (1970).

75.Gordon R., Bender R. and Herman G.T„ Algebraic reconstruction techniques for three-dimensional electron microscopy and x-ray photography // J. Theor. Biol. 29, 471-481 (1970).

76.Medoff B.R., Brody W.R. and Macovsky A. Image reconstrucrion from limited data // Proc. Int. Workshop on Physics and Engineering in Medical Imaging. (Pacific Grove, 1982), IEEE Computer Society, Silver Spring, 188-192,1982.

77.Gull S.F. and Daniell G.I., Image reconstruction from incomplete and noisy data // Nature 272, 686-690 (1978).

78.Louis A.K. Ghosts in tomography — The null space of the Radon transform // Math. Meth. Appl. Sci. 3,1-10 (1981).

79.Grangeat P. Mathematical framework of cone beam 3D reconstruction via the first derivative of the Radon transform // Mathematical Methods in Tomography: Lect. Not. Math., Berlin, Springer-Verlag, 1991, Vol. 1497, P. 66-97.

80.Jacobson Caroline. Fourier Methods in 3D-Reconstruction from Cone-Beam Data // Department of Electrical Engineering. Lincoeping University, Lincoeping, Sweden, 1996.

81. Hanson K.M. CT reconstruction from limited projection angles // Proc. PIES 347, 166-173 (1982).

82.Hanson K.M. and Wecksung G.W. Bayesian approach to limit-angle reconstruction in computed tomography // J. Opt. Soc. Amer. 73,1501-1509 (1983).

83.Баранов B.A., Янисов B.B. Программная реализация цифрового томосинтеза на базе мини-ЭВМ // Тез. докл. 5-го отраслевого научно-технич, совещания "Повышение надежности и качества авиационной техники средствами неразрушающего контроля", Андропов, 1986, с. 91-92.

84.Баранов В.А., Янисов В.В. Итерационный метод для цифрового томосинтеза // Тез. докл. 5-го отраслевого научно-технич, совещания "Повышение надежности и качества авиационной техники средствами неразрушающего контроля", Андропов, 1986, с. 30-36.

85.Баранов В.А., Чекалин A.C. Система цифрового томосинтеза для неразрушающего контроля //Дефектоскопия, 1988,5, с. 30-36.

86.Баранов В.А., Бердоносов В.А., Матвеев Ю.В., Темник А.К., Чахлов B.JL, Чекалин A.C. Послойная визуализация контрастных включений в бетоне по набору радиографических проекций, полученных при помощи малогабаритного бетатрона // Тез. докл. Шестого Всесоюзного совещания по применению ускорителей заряженных частиц в народном хозяйстве, Ленинград, 1988, с. 167.

87.Баранов В.А, Темник А.К., Чахлов В.Л., Чекалин A.C. Бетатронный томографический комплекс для неразрушающего контроля крупногабаритных изделий // Тез. докл. 5-го Всесоюзного симпозиума по вычислительной томографии, Звенигород, 1991, с. 123.

88.Баранов В.А, Чахлов В.Л., Темник А.К. Бетатронная малоракурсная томография для неразрушающего контроля // В сборнике "Кибернетика и вуз" (интеллектуальные информационные технологии), под ред. акад. В.З. Ямпольского, Вып. 28, Томск, 1994, с. 67-75.

89.Baranov V.A., Temnik А.К., Chakchlov V.L., Chekalin A.S. Betatron tomography with the use of nolinear backprojection techniques // In coll. of papers to

International Symposium on Computerized Tomography for Industrial Applications, Berlin, 1994, pp. 271-277.

90.V.Baranov, V.Chakhlov, M.Kroning, W.Morgner. High speed computerized tomography on thickwalled steel and concrete components using a portable 6 MeV betatron // In coll. of papers to "6-th European Conference on Non-destructive testing", Nice, France, 1994, Vol. 2, pp. 1287-1291.

91.Баранов В.А, Чекалин A.C., Темник A.K. Рентгенотелевизионная ЗД томография и цифровой томосинтез // Тез. докл. Международной конференции "Обработка изображений и дистанционные исследования" (ОИДИ-90), Новосибирск, 1990, с. 33.

92.Баранов В.А, Чекалин А.С., Темник А.К. Обработка изображений в реальном времени // Тез. докл. Международной конференции "Обработка изображений и дистанционные исследования" (ОИДИ-90), Новосибирск, 1990, с. 32.

93.Баранов В.А, Чекалин А.С., Темник А.К., Филишов Н.Я. Новые возможности радиоскопических телевизионных систем, достигаемые путем аналого-цифрового накопления изображений // Тез. докл. Международной конференции "Обработка изображений и дистанционные исследования" (ОИДИ-90), Новосибирск, 1990, с. 34.

94.Баранов В.А, Темник А.К., Чекалин А.С. Рентгеновская 3D-микротомография на базе методов томосинтеза: программная и аппаратурная реализация // Тез. докл. 5-го Всесоюзного симпозиума по вычислительной томографии, Звенигород, 1991, с. 241.

95.Баранов В.А, Темник А.К., Чекалин А.С., Чахлов B.JI. Рентгенотелевизионные реализации малоракурсной томографии // Тез. докл. 13-й научно-технич, конференции "Неразрушающие физические методы и средства контроля", Санкт-Петербург, 1993, с. 66-67.

96.Baranov V.A., Dmitrieva A.V., Moskalev Yu.A., Petushenko V.F., Temnik A.K., Chakchlov V.L., Chekalin A.S. Tomographic 3D reconsnruction from small number

of views with the use of thermoluminescent storage screens // Proc. of international symposium on computerized tomography, Novosibirsk, 1993, p. 25.

97.Баранов B.A, Москалев Ю.А., Петушенко В.Ф., Темник А.К., Чахлов В.Л., Чекалин А.С. Оперативный томографический контроль в нестационарных условиях // Тез. докл. 13-й научно-технич, конференции "Неразрушающие физические методы и средства контроля", Санкт-Петербург, 1993, с. 67-68.

98.Baranov V.A. Non-linear backprojecrion as a variation problem // Proc. of international symposium on computerized tomography, Novosibirsk, 1993, p. 24.

99.Baranov V.A.. A Variational Approach to Non-Linear Backprojection // "Computerized Tomography", coll. of papers , Novosibirsk - Utrecht, Editor-inChief: M.M.Lavrent'ev, 1995 Utrecht, the Netherlands, pp. 82-97.

100. Baranov V.A. Convex projections reconstruction on the basis of non-linear backprojection techniques // In coll. of papers to International Symposium on Computerized Tomography for Industrial Applications, Berlin, 1994, pp. 88-95.

101. Youla Dante C., Generalized Image Restoration by the Method of Alternative Orthogonal Projections // IEEE Trans, on Circuits and Systems, CAS-25(9). 694702 (1978).

102. Брегман Л.М. Нахождение общих точек выпуклых множеств методом последовательных проекций // ДАН СССР, 1965,162, в.З, с. 487.

103. Губин Л.Г., Поляк Б.Т., Райк Е.В. Метод проекций для нахождения общих точек выпуклых множеств // ЖВМ и МФ, 1967, в.7, с.1.

104. Ewert U., Baranov V., Borchard К. New nonlinear backprojection algorithms as a tool for crosssectional imaging of building construction using imaging plates // In coll. of papers to International Symposium "Non-Destructive Testing in Civil Engineering" (NDT-CE), Berlin, 1995, pp. 1264-1267.

105. Ewert U., Baranov V., Borchard K. Cross-sectional imaging of building elements by new non-linear tomosynthesis technique using imaging plates and 60Co radiation" //NDT & E International, 1997 Elsevier Science Ltd., Vol. 30, № 4, pp. 243-248.

106. Baranov V., Ewert U. A group-theoretical approach to ill-posed problems //

_ j

Book of abstracts to 3 international scientific conference "Computer Mrthods and Inverse Problems in NDT and Diagnostics" (CM NDT - 2001), Moscow, 2002, pp. 11-12.

107. Baranov V., Ewert U., Redmer B. Reconstruction of cracks on the basis of group-theoretical algirithms of situational recognition // Book of abstracts to 3 rd international scientific conference "Computer Methods and Inverse Problems in NDT and Diagnostics" (CM NDT - 2001), Moscow, 2002, pp. 39-40.

108. Баранов В.А., Эверт У., Редмер Б., Кренинг Х.-М., Бразовский В.В., Учайкина Е.С., Кулешов В.К. Нелинейное обратное проецирование в реконструктивных методах неразрушающего контроле // Дефектоскопия, 2011, № 10, с. 62-67.

109. Баранов В.А., Эверт У.Статистический теоретико-групповой подход к трактовке понятия "дефект" // Дефектоскопия, 2011, № 10, с. 76-80.

110. Баранов В.А., Эверт У. Методы статистической пространственной фильтрации изображений на основе локальной группы преобразований // Дефектоскопия, 2012, № 2, с. 64-72.

111. Баранов В.А., Эверт У. Симметрические аспекты принципа причинности в статистических теоретико-групповых методах реконструкции изображений // Дефектоскопия, 2012, № 3, с. 53-58.

112. Баранов В.А., Эверт У, Редмер Б., Кренинг Х.М. Квазитомографическая визуализация зон формирования трещин по радиографическим проекциям // Дефектоскопия, 2012, № 4, с. 64-59.

113. Baranov V.A.., Ewert U., KrGning H.-M., Brazovsky W.W., Uchaikina E.S., Kuleshov V.K. Nonliinear Backprojection in Reconstruction Nondestructive Testing Methods // Russian Journal of Nondestructive Testing, 2011, Vol. 47, № 10, pp 696700.

114. Baranov V.A.., Ewert U. The Statistical Group-Theoretical Method for Ttreatment of the Notion of Defect // Russian Journal of Nondestructive Testing, 2011, Vol. 47, № 10, pp 707-709.

115. Baranov V.A.., Ewert U. Methods of Statistical Spatial Filtering of Images on the Basis of Local Group of Transformations // Russian Journal of Nondestructive Testing, 2012, Vol 48. № 2, pp 123-128

116. Baranov V.A.., Ewert U. Symmetrical Aspects of the Causality Principle in Statistical Group-Theiretical Image-Reconstruction Methods // Russian Journal of Nondestructive Testing, 2012, Vol 48. № 3, pp 187-190

117. Baranov V.A.., Ewert U., Redmer В., Kroening H.M. Quasi-Tomograpic Visualization of Crack-Formation Zones using Radiographic Projections Methods // Russian Journal of Nondestructive Testing, 2012, Vol 48. № 4, pp 245-249.

118. Баранов В.А., Авдеева Д.К., Пеньков П.Г., Южаков М.М., Максимов И.В., Балахонова М.В. Стробоскопические теоретико-групповые методы реконструктивной вычислительной диагностики эволюционирующих объектов // Контроль, Диагностика 2013, № 13, стр. 146-153.

119. Баранов В.А., Кулешов В.К. Современные проблемы науки. Неразрушающий контроль в системе наук, его философские и методологические аспекты // Изд. ТПУ (Сигнальный экземпляр), Томск, 2005. -176 с.

120. Кулешов В.К., Капранов Б.И„ Баранов В.А. Концепция организации работы на базе НИИ ИН и кафедры ФМПК центра подготовки специалистов мирового уровня в области диагностики и неразрушающего контроля материалов, оборудования и окружающей среды // Известия Томского политехнического университета / Издательство ТПУ, 2008. - Том 312 (Математика и механика. Физика) - № 2 - стр. 381-385.

121. Баранов В.А, Темник А.К, Чахлов С.В., Чекалин А.С. Вычислительная диагностика на базе алгоритмов томосинтеза // В научно-технич. сборнике

"Тпансферные технологии в информатике". Под ред. проф. В.К.Погребного, Томск, 1999, с. 6-11.

122. Чахлов В.Л„ Чекалин А.С, Темник А.К., Баранов В.А, Аппаратные средства и программное обеспечение для автоматизированной обработки радиографической информации // Тез. докл. Российского с международным участием научно-технич. семинара "Перспективы применения методов и средств контроля на предприятиях химического и машиностроительного комплексов - 94", Томск, 1994, с. 16.

123. Хант Э. Искусственный интеллект // Пер. с англ., М.: Мир, 1978. - 560 с.

124. Горелов И.Н. Разговор с компьютером. Психолингвистический аспект проблемы // М.: Наука, Глав. Ред. физ.-мат. лит., 1987, - 256 с.

125. Биркгофф Г. Математика и психология // Пер. с англ., М: Советское радио, 1977.-96 с.

126. Адамар Ж. Исследование психологии процесса изобретения в области математики // М.: Советское радио, 1970. - 152 с,

127. Крамер Г. Математические методы статистики // Пер. с англ., М: Мир, 1976. -648 с.

128. Rice J.A. Mathematical Statistics and Data analysis // Duxbury Press, Belmont, CA, 1995.

129. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике // М.: И.-JI., 1963.

130. Бриллюэн Л. Наука и теория информации // М.: Физматгиз, 1960.

131. Стратонович Р.Л. Теория информации // М., Сов. радио, 1975.

132. Харкевич A.A. Теория информации. Распознавание образов // М.: Наука, 1973.

133. Мазур М. Качественная теория информации // Пер. с польск., М: Мир, 1974. -239 с.

134. Ефимов Н.В., Высшая геометрия // М: Государственное издательство физико-математической литературы, Изд. 4-е, 1961. - 580 с.

135. Дубровин Б.А., Новиков С.П., Фоменко А.Т. Современная геометрия. Методы и приложения // М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1979. - 760 с.

136. Клейн Ф. Неевклидова геометрия // Пер. с нем. М: Издательство ЛКИ, Изд. 3-е, 2007. - 352 с

137. Горшкова Л.С., Паньженьский В.И., Марина Е.В. Проективная геометрия // М: Издательство ЛКИ, Изд. 2-е, 2007. - 168 с.

138. Курош А.Г. Лекции по общей алгебре // Издательство Лань, 2005. - 560 с.

139. Ван дер Варден Б.Л. Алгебра // Пер. с нем., М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1976. - 648 с., ил.

140. Бурбаки Н. Группы и алгебры Ли (Часть I) // Пер. с франц., М: Мир, 1976. -496 с.

141. Бурбаки Н. Группы и алгебры Ли (Часть II) // Пер. с франц., М: Мир, 1972. -334 с.

142. Тихонов А.Н. Математическая модель // Математический энциклопедический словарь. - М.: Изд-во «Большая Российская энциклопедия», 1995. - С. 343-344.

143. Моисеев H.H. Математика ставит эксперимент // М.: Наука, 1979. - 223 с.

144. Radon J., Über die Bestimmung von Functionen durch ihre integralwerte längs gewisser Mannigfaltigkeiten//Leipzig: Ber.Verh.Sachs. Acad.Wiss., 1917.

145. Barber В., Resistance by Scientists to Scientific Discovery // "Science", CXXXIV, 1961, pp. 596-602.

146. Пригожин И. Введение в термодинамику необратимых процессов // М.: Издатинлит, 1960.

147. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах // М.: Мир, 1979.

148. Гленсдорф П., Пригожин И. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуаций // М.: Мир, 1980.

149. Пригожин И. От существующего к возникающему // М.: Наука, 1985.

150. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса, новый диалог человека с природой//М.: Прогресс, 1986.

151. Пригожин И., Стенгерс И. Время, хаос, квант: к решению парадокса времени // М.: Прогресс, 1994.

152. Бор Н. Атомная физика и человеческое познание // М. 1961.

153. Планк М. Единство физической картины мира // М.: Наука, 1966.

154. Шредингер Э. Что такон жизнь с точки зрения физики // M.-JL, ИЛ, 1947.

155. Гейзенберг Вернер. Избранные философские работы // Санкт-Петербург: "Наука", 2006.-576 с.

156. Кузнецов Б.Г. Принцип дополнительности //М.: Наука, 1968. - 88 с.

157. Кант И. Критика чистого разума // Пер с нем., ИКА "Тайм-аут", С.Петербург, 1993.-478 с.

158. Клейн Ф. Элементарная математика с точки зрения высшей // В 2-томах. Перев. с нем. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. Т 1-й: Арифметика, Алгебра, Анализ - 432 е., Т 2-й: Геометрия - 416 с.

159. Клейн Ф. Лекции о развитии математики в XIX столетии // В 2-томах.Т 1-й. Перев. с нем., М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989. - 456 с.

160. Klein F. Das Erlanger Programm // Ostwalds Klassiker der exaeten Wissenschaften, Akademische Verlagsgesellschaft, Geest & Portig K.-G., Leipzig, 1974.

161. Декарт Р. Рассуждение о методе // M.: Академический Проект, 2011. - 335 с.

162. Лем С. Сумма технологии // / Пер. с польск. М:000, Изд-ство: ACT; СПб: Terra Fantastica, 2002. - 668 с.

163. Кун Т. Структура научных революций // Пер. с англ. М:000, Изд-ство: ACT, 2001. - 608 с.

164. Принцип соответствия. Историко-методологический анализ // Под ред. акад. Б.М.Кедрова и д.ф.н. Н.Ф.Овчинникова, М.: Наука, 1879. - 318 с.

165. Пуанкаре А., О науке // Пер. с франц. // М: Наука, 1983. - 559 с.

166. Сноу Ч.П. Две культуры // М.: Прогресс, 1973. - 114 с.

167. Фейнберг E.JI. Две культуры: интуиция и логика в искусстве и науке // М.: Наука, 1992, Вопросы философии, 7, с. 54,199.

168. Хакен Г. Синергетика // М. : Мир, 1980.

169. Хакен Г. Информация и самоорганизация // М.: Мир, 1991.

170. Чижевский AJI Земное эхо солнечных бурь // М.: Мысль, 1976.

171. Вигнер Е. События, законы природы и принципы инвариантности // УФН, 1965, 85, стр. 726-737.

172. Вигнер Е. Нарушение симметрии в физике // УФН, 1966, 89, стр. 453-466.

173. Автономова Н.С. Философские проблемы структурного анализа в гуманитарных науках//М. 1977.

174. Бразовский В.В., Баранов В.А., Ивженко О.О., Кулешов В.К. Универсальный оптический метод контроля динамических дисперсных потоков // Естественные и технические науки, № 5,2010, стр. 392-400.

175. Вейль Г., Классические группы, их инварианты и представления. - М.: Иностр. лит-ра, 1947.-408 с.

176. Каргаполов М.И., Мерзляков Ю.И. Основы теории групп // М: Наука, 1972. -240 с.

177. Кириллов A.A. Элементы теории представлений // М.: Наука, Глав. ред. физ.-мат. лит., 1978. - 344 с.

178. Ван дер Варден Б.Л. Метод теории групп в квантовой механике // Изд-во ЛКИ, M.: URSS, 2007. - 200 с.

179. Вигнер Е., Этюды о симметрии // М.: Мир, 1971. -320 с.

180. Шубников A.B., Копцик В.А. Симметрия в науке и искусстве // М: Наука, 1972.-339 с.

181. Компанеец A.C. Симметрия в микро- и макромире // М.: Наука, Глав. ред. физ.-мат. лит., 1978. - 206 с.

182. Хомяков П.М. Системный анализ. Краткий курс лекций. // М: КомКнига, Изд.-е 2-е стереотипное, 2007. - 216 с.

183. Тарасенко Ф.П. Прикладной системный анализ: учебное пособие // М.: КноРус, 2010.-224 с.

184. Богданов А.А. Всеобщая организационная наука (тектология) // 3-е изд., ЧЗ.,М.;Л.: 1925-1929,270 с.

185. Баранов В.А., Бразовский В.В., Эверт У., Редмер Б. Структурно-ориентированная визуализация зон образования трещин в компонентах атомных электростанций // Естественные и технические науки, № 5, 2010, стр. 386-391

186. Баранов В.А., Бразовский В.В., Ивженко О.О., Эверт У. Структурно-ориентированный подход к обработке изображений // Естественные и технические науки, № 5, 2010, стр. 407-413.

187. Баранов В.А., Эверт У. Кулешов В.К , Янушевская М., Тубалов Н.П. Формирование "карт дефектности" объекта контроля на основе статистических теоретико-групповых методов обработки изображений // Ползуновский вестник, 2011, №2, Часть 2, стр. 270-274.

188. Баранов В.А., Эверт У. Кулешов В.К , Янушевская М, Тубалов Н.П. "Нелинейный томосинтез" как метод решения реконструктивных задач радиационного контроля // Ползуновский вестник, 2011, №2, Часть 2, стр. 275279.

189. Баранов В.А., Бразовский В.В., Кулешов В.К., Эверт У. Нелинейные структурно-ориентированные методы обработки изображений // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований, №3, 2011, стр.91-94.

190. Баранов В.А., Бразовский В.В., Кулешов В.К, Эверт У. Статистические теоретико-групповые методы обработки изображений // Известия Томского политехнического университета / Издательство 111 У, 2009. - Том 315 (Управление, вычислительная техника и информатика) - № 5 - стр. 108-112.

191. Баранов В.А., Эверт У, Учайкина Е.С., Свинолупов Ю.Г. Статистические теоретико-групповые методы обработки изображений как средство

формирования карты дефектности объекта контроля // Вестник науки Сибири, 2011, №1 (1), сгр .181-185.

192. Баранов В.А., Эверт У, Учайкина Е.С., Свинолупов Ю.Г. Методы решения реконструктивных задач радиационного контроля на основе "нелинейного томосинтеза" // Вестник науки Сибири, 2011, №1 (2), стр. 71-78.

193. Арнольд В.И. Жесткие и мягкие математические модели // М: 2000.

194. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа // М: Наука, 1981.-487 с.

195. Бордовский Г.А., Кондратьев A.C., Чоудери А.Д.Р. Физические основы математического моделирования // М.: Издательский центр "Академия", 2005 -320 с.

196. Воронин Ю.Ф. Начала теории сходства // Новосиб.:, Наука, 1991.

197. Понтекорво Б., Покровский В. Энрико Ферми в воспоминаниях учеников и друзей //М.: Наука, 1972. - 160 с.

198. Фон Нейман Дж. Математик // "Природа", 2,1983, стр. 86-95.

199. Сазанов A.A. Четырехмерный мир Минковского // М.: Наука, 1988. - 224 с.

200. Eweit U., Schümm А., Nockeman С,. (Berlin), Baranov V.A. (Tomsk, RUS), Fortschritte auf dem Gebiet der digitalen Laminographie // Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung e.V., Jahrestagung 1995 (100 Jahre Röntgenstrahlen und die heutige Vielfalt Industrieller ZfP-Praxis), Aachen, 22-24 Mai, 1995, P6, S. 471-475.

201. Баранов В.А., Янисов B.B. Визуализация произвольных поверхностей, проходящих через томографируемый объект, средствами цифрового томосинтеза // Тез. докл. Всесоюзной научно-технич. конф. "Обработка изображений и дистанционные исследования" (ОИДИ-84), ч I, с. 22-23.

202. Ewert U., Redmer В., Müller J., Trobitz M. (Berlin), Baranov V. (Tomsk, RUS), Mechanisierte Durchstrahlungsprüfung von Rundschweissnäten - Prüfung mediengefüllter Rohrleitungen und Tiefenlagebestimmung durch Tomosynthese // 23 MP-Seminar "Sicherheit und Verfügbarkeit in der Anlagetechnik" mit dem

Schweipunkt "Verhalten von druckftirenden Komponenten un Systemen bei erhöten Belastungen", Staatliche Materialprüfunganstalt (MPA), 1997, Universität Stuttgart, Band 23, SS. 13.1-13.14. ;

203. Redmer В., Ewert U., Onel Y. (Berlin), Müller J. (Frechen), Diener H. (Nürnberg), Walkman M (Gundremmingen) Baranov V. (Tomsk, Russia) Automated radiometric weld inspection in nuclear power industry by tomosynthesis // In coll. of papers to International Symposium "Computer Methods and Inverse Problems in Non-Destructive Testing and Diagnostics" (CM NDT - 98), Minsk, 1995, pp. 441-448

204. Ewert U., Redmer В., Onel Y. (BAM-Berlin, Germany), Baranov V.A. (Institute of Introscopy, Tomsk, Russia) Tomographic Methods of Crack Detection for components of Nuclear Power Industry // 15-th World Conference on Nondestructive Testing (Rome - 2000), CD of proceedings.

205. Ewert U., Redmer В., Schnitger D., Mueller J., Baranov V.A., Lichachev A. Perspectives of weld inspection by computerized industrial radiology // In Book of 1 abstracts to 15-th Russian scientific and technical conference "Nondestructive testing and diagnostics", Moscow, 1999, Vol. 2, p. 238.

206. Redmer В., Ewert U., (BAM-Berlin, Germany), Lichachev A.V., Pickalov V.V. (Institute of Theoretical and Applied Mechaniccs, Novosibirsk, Russia), Onel Y. (BAM-Berlin, Germany), Zheng Li (Tsinghua University, China), Baranov V.A. (Institute of Introscopy, Tomsk, Russia) Sensitive Detection of planar Defect by a Mechanized Radiometric Weld Inspection System // 15-th World Conference on Nondestructive Testing (Rome - 2000), CD of proceedings.

207. Баранов B.A., Эверт У., Редмер Б. Томографическая визуализация зон образования трещин в компонентах атомных электростанций // Известия Томского политехнического университета / Издательство ТПУ, 2008. — Том 312 (Математика и механика. Физика) - № 2 - стр. 299-311.

208. Ziesdes des Plantes B.G. Eine neue method zur differenziierung in der röntgenographie//Acta Radiol., 1932,13, S. 182-192.

209. Ziesdes des Plantes B.G. Serieskopie. Eine röntgenographische Methode, welche ermöglicht, mit Hilfe einiger Aufnahmen, eine unendliche Reihe paralleler Ebenen in Reihenfolgen gesondern zu betrachten // Fortschr. Röntgenstr., 1938, № 57, S. 605.

210. Grant D.G. Tomosynthesis: A three-dimensional radiographic imaging technique // IEEE Trans.Bio.Med.Eng, 1972, BME-19, pp. 20-28.

211. Kock M., Tiemens U, Tomosynthesis: A holographic method for variable depth display // Opt. Commun, 1973, vol. 7, № 3, p. 260-265.

212. Meyer-Ebrecht D, Weiß H, Tomosynthesis: 3D X-ray imaging by means of holography or electronics // Opt. Acta, 1977, 24, № 4, p. 293-303.

213. Klotz E, Weiiss H. X-ray 3D coded aperture imaging displayin the heart // Appl. Opt., 1976, v. 15, pp. 1913-1918.

214. Colay N.I.J. Point arrays having compavt non-redundant autocorrelation // J. Opt.Soc.Amer., 1972, v.61, pp. 271-278.

215. Knutsson H.E, Edholm P, Granlund G.H. and Peterson C.U. Ectomgraphy - a new radiographic reconstruction method. 1. Theory and error estimates // IEEE Trans/ of Biomed Engineering, BME-27,1980, (11), 640-648.

216. Баранов В.А, Чекалин A.C. Итерационные методы томографической реконструкции на базе нелинейных алгоритмов томосинтеза // Тез. докл. 5-го Всесоюзного симпозиума по вычислительной томографии, Звенигород, 1991, с. 229-230.

217. Ewert U, Baranov V. Industrial application of digital tomosynthesis and special types of non-linear backprojection algorithms // In coll. of papers to International Symposium "Computer Methods and Inverse Problems in Non-Destructive Testing and Diagnostics" (CM NDT - 95), Minsk, 1995, pp. 82-86.

218. Ewert U, Baranov V, Redmer B. Digitale Laminographie - Anwendungen an Stahlbetonkonstructionen - Das 33 Forschungskolloquium "Deutcher Audschuß für Stahlbenon", Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (ВАМ), BerlinDahlem, 1996, В 33, S. 118-125.

219. Redmer В., Ewert U., Onel Y. (Berlin), Baranov V. (Tomsk, RUS) Untrsuchung zur Optimierung der Aufnahmeordnung für die Tomosynthese und structurabhängige Vorfiltering // Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung e.V., Jahrestfgung 1996 (Die ZfP der DACH-Länder im Spiegelbild internationaler Normung), Lindau, 13-15 Mai, 1996. P 29.

220. Баранов B.A, Чекалин A.C. Табличный видеопроцессор для реализации нелинейных методов 3D томографии и обработки изображений // Тез. докл. 5-го Всесоюзного симпозиума по вычислительной томографии, Звенигород, 1991, с. 164-165.

221. Баранов В.А., Чекалин A.C., Темник А.К. Цифровой томосинтез для медицинских исследований // Тез. докл. 9-й Всесоюзной конференции "Измерения в медицине и их метрологическое обеспечение", Москва, 1989, с. 107.

222. Baranov V.A. Non-destructive testing and ecological problem // Proc. of International conference "Fundamental and applied problems of environment protection"", Tomsk, 1995, p. 7.

223. Вернадский В.И. Биосфера и ноосфера // М.: Айрис пресс, 2007. - 576 с.

224. Шкарин В.В. Прогресс и проблема современного этапа компьютерного анализа электрокардиограмм // КАРДИОЛОГИЯ (Электронный ресурс). URL: http://www.diamant.spb.ru (дата обращения: 11.05.2012)

225. Авдеева Д.К., Лежнина И.А., Пеньков П.Г., Рыбалка С.А., Уваров A.A. Экспериментальные исследования высокочувствительного канала для измерения сигналов биоэлектрической активности различных органов и тканей человека с помощью медицинских наноэлектродов // Контроль и диагностика, 2011, № 116 С. 24-28.

226. D.Avdeeva, I.Lezhnina, P.Penkov, Y.Sadovnikov, A., Uvarov, S.Rybalka, O.Vylegzhanin, S.Demjanov, I.Maksimov. Results of medical nanoelectrodes usr in electrocardiographic research. The 6th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering (iCBBE 2012), Китай, Шанхай. V3 Biomedical

Engineering. Biomedical Devices and Artificial Organs. P.263. Produced by IEEE express Conference Publishing (Электронный ресурс). URL: http://www.ieee.org/conferencepublishing (дата обращения: 11.05.2012).

227. Баранов В.А, Эверт У. Распознавание и реконструкция "смысловых структур" в объектах контроля на основе теоретико-групповых статистических методов // Сборник научных трудов II Всероссийской с международным участием научно-практической конференции по инновациям в неразрушающем контроле (SibTest-2013), 12-17 августа 2013 г, Томск 2013, стр. 264-274.

228. Баранов В.А., Авдеева Д.К, Пеньков П.Г., Южаков М.М, Максимов И.В., Балахонова М.В. Реконструктивная вычислительная диагностика объектов контроля в процессе их эволюции на основе стробоскопических теоретико-групповых методов // Сборник научных трудов II Всероссийской с международным участием научно-практической конференции по инновациям в неразрушающем контроле (SibTest-2013), 12-17 августа 2013 г, Томск 2013, стр. 245-257.

229. Баранов В.А, Эверт У. Теоретико-групповой статистический подход к распознаванию и реконструкции "смысловых структур" в объектах контроля // Контроль, Диагностика 2013, № 13, стр. 127-133.

230. Баранов В.А, Д.К. Авдеева Д.К, И.А. Лежнина И.А, Уваров A.A. Системы реконструктивной медицинской диагностики с управлением регистрации исходных данных биологическими ритмами человека // Контроль, Диагностика 2012, Специальный выпуск, стр. 88-94.

231. Баранов В.А, Авдеева Д.К, Пеньков П.Г, Южаков М.М, Максиимов И.В, Балахонова М.В, Григорьев М.Г. Структурный подход к обратным задачам диагностики в кардиологии // Современные проблемы науки и образования. -2013. - № 6; URL: http://www.science-education.ru/113-11343 (дата обращения: 25.12.2013).

/ 288/ ¿у^

232. Авдеева Д.К., Рыбалка С.А., Южаков М.М. Разработка метода измерения широкополосных сигналов нановольтового и микровольтового уровня для электрофизиологических исследований // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2012. - 11.-.С.37-38.