Разработка программно-аппаратных средств для обработки информационных сигналов на основе гистограммных преобразований для визуализации изображений: На терминальных устройствах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Морозова, Наталья Васильевна

  • Морозова, Наталья Васильевна
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 2005, Москва
  • Специальность ВАК РФ05.13.06
  • Количество страниц 169
Морозова, Наталья Васильевна. Разработка программно-аппаратных средств для обработки информационных сигналов на основе гистограммных преобразований для визуализации изображений: На терминальных устройствах: дис. кандидат технических наук: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям). Москва. 2005. 169 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Морозова, Наталья Васильевна

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ТЕРМИНАЛЬНЫХ УСТРОЙСТВАХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ.

1.1. Обзор существующих методов обработки изображений при визуализации изображений.

1.2. Техническое обеспечение визуализации изображений.

1.3. Анализ процесса визуализации изображений как объекта автоматизации.

1.4. Постановка задачи исследования.

Выводы по главе.

Глава 2 . МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

ДО ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ НА ТЕРМИНАЛЬНЫХ УСТРОЙСТВАХ

2.1. Метод анализа гистограмм уровней яркости изображений.

2.1.1. Анализ существующих методов преобразований гистограмм уровней яркости изображений.

2.1.2. Формализованное представление метода гистограммных преобразований.

2.1.3. Алгоритм управления яркостным содержанием изображений на основе метода гистограммных преобразований.

2.1.4. Выравнивание гистограммы.

2.1.5. Практическая реализация метода гистограммных преобразований.

2.2. Методы и алгоритмы построения граничных функций локальных преобразований изображений.

2.2.1. Разработка метода построения функций для локальных преобразований изображений.

2.2.2. Алгоритм наложения функций на локальные области изображений.

2.3. Методы выделения контуров разных уровней яркости для воспроизведения и передачи основной информации об изображении.

2.3.1. Методы выделения краёв при обработке изображений.

2.3.2. Методы определения оптимальных порогов яркости.

2.3.3. Метод построения графиков для определения оптимальных порогов яркости и его алгоритмизация.

2.3.4. Конструктивная реализация масок.

Выводы по главе.

Глава 3 . МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ТЕРМИНАЛЬНЫХ УСТРОЙСТВАХ.

3.1. Методы и алгоритмы воспроизведения изображений на устройствах визуализации.

3.1.1. Аналитическое обобщение существующих методов и алгоритмов воспроизведения изображений.

3.1.2. Алгоритм рассеяния ошибок при визуализации изображений на терминальных устройствах с ограниченной палитрой цветов и низким разрешением.

3.1.3. Алгоритм визуализации цветных изображений на видеотерминалах с ограниченным числом цветов из заданной цветовой палитры.

3.1.4. Обобщённый алгоритм для цветных изображений с определённой цветовой шкалой.

3.2. Методы учета искажений при визуализации изображений на терминальных устройствах.

3.2.1. Метод учета искажений при воспроизведении на терминальных устройствах.

3.2.2. Использование функций коррекции искажений на терминальных устройствах.

3.3. Методы и алгоритмы создания битовых растровых структур для имитации цветов и полутонов изображений.

3.3.1. Анализ существующих методов растрирования.

3.3.2. Формализация методов растрирования для создания регулярных растровых структур.

3.3.3. Конструирование растров.

3.4. Эксперимент по точности передачи изображения при визуализации на терминальных устройствах.

Выводы по главе.

Глава 4 . ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ТЕРМИНАЛЬНЫХ УСТРОЙСТВАХ РПО.

4.1. Автоматизированный программный комплекс для визуализации изображений (АПК ВИ).

4.2. Архитектурная организация и технология АПК ВИ при использовании распределенных производственных объектов.

4.2.1. Основные технические характеристики АПК ВИ.

4.2.2. Структура интерфейса АПК ВИ.

4.3. Оценка эффективности применения разработанных методов визуализации изображений на терминальных устройствах.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», 05.13.06 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка программно-аппаратных средств для обработки информационных сигналов на основе гистограммных преобразований для визуализации изображений: На терминальных устройствах»

Научно-технический прогресс, улучшение технических характеристик цифровых компьютерных средств, соответствующее повышению уровня жизни, выдвинули на первый план проблему улучшения качества воспроизводимой цифровыми устройствами информации, значительная доля которой является графической.

Устройства визуализации на основе цифровой обработки информации (терминальные устройства, ТУС) получают всё более широкое распространение в различных сферах деятельности человека. Это, в первую очередь, мониторы компьютеров, а также экраны карманных компьютеров, видеотелефонов и сотовых телефонов, терминалы видеоконференций связи, промышленной и бытовой техники, систем слежения при охране объектов, устройства печати. Терминальные устройства являются компонентами управляющих систем распределённых производственных объектов (РПО).

Для обработки изображений с целью улучшения их качества, как правило, применим классический аппарат обработки. Программное обеспечение известных систем обработки изображений предусматривает выполнение основных функций: высокочастотной и низкочастотной фильтрации, изменения контраста, интенсивности, масштаба, растрирования; цветокоррекции. При всех преимуществах существующие программные системы дороги, не предусматривают расширения, несовместимы по аппаратной платформе с другими системами. Системы обработки изображений не включают всех необходимых процедур или обладают недостаточным быстродействием, особенно при визуализации изображений для управляющих систем РПО. При реализации методов и алгоритмов в целом не используются параллельные и распределенные вычисления.

Результаты исследований, направленных на создание эффективных методов визуализации изображений на ТУС, изложены в работах зарубежных и отечественных ученых: L. Davis, J.F. Jarvis, B.Lippel, M.Kurland, R.W Floyd, Steinberg, J.M.S. Prewitt,. А. Розенфельда,. B.E. Bayer, T Pavlidis, B.A Абрамова.

Таким образом, проблема исследования и разработки эффективных методов и средств визуализации изображений на ТУС РПО с использованием современных математических методов и микропроцессорных средств вычислительной техники является весьма актуальной.

Цель работы состоит в создании эффективных методов визуализации изображений на основе специализированного программного обеспечения в соответствии с существующей аппаратной платформой РПО.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- разработать методику и алгоритм визуализации изображений с ограниченной палитрой цветов;

- формализовать проблему конструирования фильтров для высокоскоростной визуализации изображений на терминальных устройствах;

- разработать эффективный алгоритм визуализации изображений в контурном виде, с возможностью управления степенью выявления контуров в зависимости от их четкости;

- разработать метод преобразований локальной области изображения без нарушения целостности восприятия всего изображения;

- рассчитать функцию коррекции искажений для низколиниатурных терминальных устройств и устройств визуализации с ограниченной палитрой цветов;

- разработать автоматизированный программный комплекс для визуализации изображений на терминальных устройствах РПО.

Для решения означенных проблем используются методы исследования, основанные на принципах системотехники, математическом аппарате моделирования, теории множеств, теории вычислительных процессов, теории информации, математической логики, дискретной математики, математического анализа.

Научная новизна работы. В работе осуществлено решение научной проблемы разработки эффективных методов и средств визуализации изображений на терминальных устройств РПО, получены новые научные результаты, а именно:

- формализован процесс визуализации изображений и разработана математическая модель процесса для терминальных устройств РПО;

- разработан метод и алгоритм гистограммных преобразований яркостей изображений с высокой степенью проработки в узких диапазонах яркостей;

- адаптирован метод рассеяния ошибок для имитации недостающих оттенков цветов при выводе изображений на терминалы с ограниченной палитрой цветов;

- создана методика расчета коррекции растискивания точек для визуализации изображений на ТУС РПО. Практическая ценность работы. Предложенные методы и алгоритмы позволяют разрабатывать и создавать высокопроизводительные средства визуализации изображений на терминальных устройствах РПО.

По результатам проведенных исследований (при внедрении работы) разработан автоматизированный программный комплекс визуализации изображений для анализа и модификации изображений при передаче по IP-сетям. Указанные методы и алгоритмы позволили повысить скорость воспроизведения информации в графическом режиме в 1,5 раза, а также улучшить проработку деталей изображений в любых диапазонах яркостей в 1,8 раза, что особенно важно в темных и светлых областях яркостей изображений. Ряд элементов разработанного автоматизированного программного комплекса, а также программные средства и решения защищены свидетельством РОСПАТЕНТА РФ №2003611775 от 24 июля 2003 года. Личный вклад автора

1. Показана актуальность разработки новых методов и алгоритмов обработки и улучшения изображений для воспроизведения с использованием новых технических средств и устройств вывода, систем распределённых объектов.

2. Разработаны методы и алгоритмы визуализации на экранах графических адаптеров и печати черно-белых и цветных изображений на принтерах и других цифровых устройствах печати, а также для визуализации на терминалах распределённых объектов. Показано, что предложенные методы являются оптимальными в смысле быстродействия и возможности использования на ЭВМ и прочей микропроцессорной технике. Разработана модель системы обработки изображений для отдельных видеоустройств и для терминалов распределённых объектов.

3. Предложен интерактивный алгоритм гистограммных преобразований, изменяющий яркостную составляющую изображения в произвольном выбранном диапазоне яркостей и улучшающий проработку деталей в этом диапазоне.

4. Проведен расчет коррекции растаскивания точек для воспроизведения на терминалах и печати на различных принтерах. Исследованы модели коррекции растаскивания, давшие схожие результаты, выявлены закономерности для печати на разных видах бумаги.

5. Предложен и экспериментально исследован метод воспроизведения изображений с уменьшением палитры цветов и имитацией недостающих оттенков, являющийся обобщением и развитием метода рассеяния ошибок.

6. Усовершенствованы методы создания растровых структур. Предложены структуры, наиболее подходящие для увеличения чёткости, сохранения яркостного содержания изображения и имитации оттенков цветов.

7. Разработан метод поиска оптимальных порогов яркости при выделении контуров на полутоновых и цветных изображениях. Предусмотрена возможность выделения линий разной чёткости регулировкой порогов, выбранных из допустимого диапазона порогов яркости для полутоновых и для цветных изображений.

8. Разработаны метод и алгоритм построения функций для локальных преобразований на изображении с целью визуализации выделенной области изображения без нарушения целостности восприятия изображения.

9. Составлены рекомендации по обработке изображений для передачи по IP-сетям и воспроизведения при использовании интерактивной системы обработки изображений или системы с распределёнными объектами, рассчитанной на микропроцессорные средства вычислительной техники.

Достоверность полученных результатов подтверждается качеством, информативностью и скоростью воспроизводимой видеоинформации на различных ТУС РПО.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы (исследования в области гистограммных преобразований, расчет коррекции растаскивания точек при визуализации изображений) были использованы в телекоммуникационных сетях ОАО "ОТИК" и ООО "ИПОВС (МАКРОСОФТ)".

Большинство полученных в работе результатов доведено до уровня инженерных методов, алгоритмов и реализовано в качестве программных средств. Практическое использование результатов подтверждено актами о внедрении.

Все работы по реализации и внедрению проводились под руководством или при непосредственном участии автора как руководителя и ответственного исполнителя. Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе на кафедре ИПОВС в МИЭТ (ТУ) при чтении лекций по курсам: "Системное и программное обеспечение", "Теория вычислительных процессов", в спецкурсе "Обработка изображений на микропроцессорных средствах вычислительной техники", при изучении интерактивного курса дистанционного обучения "Цифровые устройства визуализации на базе микропроцессорных средств вычислительной техники", входящих в базу знаний ОАО "ОТИК". Разработанные методы и алгоритмы реализованы также в программных системах обработки и воспроизведения полутоновых изображений Grey View и цветных изображений PictureMan в ОАО "СТОИК".

В результате проведенных исследований получены и выносятся на защиту следующие основные научные результаты:

- анализ состояния проблемы и необходимость создания эффективных методов и средств визуализации изображений на ТУС РПО;

- формализация процесса визуализации и математическая модель обработки изображений;

- методика и алгоритмическое решение задачи интерактивного изменения яркости изображения;

- модифицированный метод (алгоритм) визуализации для воспроизведения на терминальных устройствах с полной и ограниченной палитрой цветов, а также для черно-белых и цветных печатных изображений;

- теоретическое обобщение и экспериментальное исследование метода рассеяния ошибок;

- расчет коррекции растискивания точек при визуализации изображений на разнотипных терминальных устройствах РПО;

- высокоскоростной метод (алгоритм) подготовки информационной части изображений для передачи по телекоммуникационным сетям РПО;

- внедрение автоматизированного программного комплекса для визуализации изображений на терминальных устройствах РПО.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях.

1. Седьмой научно-технической конференции молодых специалистов (Москва, МИЭТ, 1981 г.);

2. Четвертой научно-технической конференции молодых специалистов ПО "Альфа", "Автоматизация в технологических системах" (г. Рига, ПО "Альфа", май 1981 года);

3. Научно-технической конференции "Методы проектирования, автоматизация проектирования комплексов оборудования и систем управления в микроэлектронике" (Москва, МИЭТ, 1982 г.);

4. Всесоюзном научном семинаре по робототехническим системам (Москва, МВТУ им. Н.Э. Баумана, 1983 г.);

5. Девятой научно-технической конференции молодых специалистов (Москва, МИЭТ, 1983 г.);

6. Всесоюзной конференции "Системы технического зрения и их применение в САПР и робототехнике" (Севастополь, 1989 г.);

7. Научно-технической конференции "Методология и опыт создания САПР комплексов специального технологического оборудования и систем управления производством в микроэлектронике", Московское городское правление научно-технического общества приборостроительной промышленности им. Академика С.И. Вавилова, (Москва, МИЭТ, Политехнический музей, 1984 г.);

8. Всесоюзном семинаре по автоматизации допечатных процессов (Москва, ВНИИ КПП, 1988 г.);

9. На симпозиуме ВНИИ полиграфии совместно с лабораторией ВТТ Научно-технического центра Финляндии "Разработка и испытание технологического процесса переработки текста и иллюстраций для книжно-журнального производства" (Москва, ВНИИ КПП, апрель 1990 г.);

10. Восьмой всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов (Москва, МИЭТ, 2001 г.);

11. Девятой всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика-2002" (Москва, МИЭТ, 2002 г.)

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 26 работ, в том числе 15 статей в журналах и научных сборниках и 8 отчетов о научно-исследовательской работе.

Работа над диссертацией проводилась в плане решения задач, определяемых "Приоритетными направлениями развития науки, технологий и техники Российской Федерации "ив соответствии с "Перечнем критических технологий Российской Федерации "Информационные технологии и телекоммуникационные системы":

Диссертационная работа основана на результатах, полученных в ходе выполнения НИР, проводимых в рамках программы Минобразованияя РФ "Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники" (№ гос. Регистрации 01200007109, 01200007111), грантов Минобразования РФ по фундаментальным исследованиям в области технических наук (№ гос. per. 01200105720).

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 103 наименований и приложений. Работа содержит 125 страниц основного текста, 42 страницы с рисунками и таблицами.

Похожие диссертационные работы по специальности «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», 05.13.06 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Морозова, Наталья Васильевна

Выводы по главе

Необходимость модификации существующих методов визуализации полноцветных изображений на ТУС с ограниченной палитрой цветов продиктована, в первую очередь, разнообразием устройств в составе распределенных производственных объектов, во вторую очередь, средствами реализации методов, т.е. МСВТ.

Модифицированные методы позволяют воспроизводить полноцветные изображения на ТУС типа видеотерминалов: - на экранах графических адаптеров с палитрой из 16 цветов, формирующих 4 уровня каждого цветового тона в системе RGB с хорошим качеством воспроизведения; на ТУС с палитрой в 256 цветов, формирующих 16 уровней каждого цветового тона с качеством воспроизведения, близким к реальному. Исследованы и разработаны методы и алгоритмы визуализации изображений с разной цветовой палитрой на ТУС типа графических адаптеров и цифровых устройствах печати. Показано, что предложенные методы являются оптимальными по быстродействию и использованию преимуществ МСВТ.

Предложен и экспериментально исследован метод, являющийся обобщением метода рассеяния ошибок; разработаны алгоритмы для ТУС с различными характеристиками по количеству передаваемых оттенков цветов. Разработана методика создания фильтров для разных задач, требований точности и быстродействия, а также ТУС с ограниченной палитрой цветов или набором палитр.

Построены функции искажений при воспроизведении изображений на ТУС, проведен расчет коррекции растискивания точек для визуализации на ТУС разного типа. Исследованы имитационные модели коррекции растискивания, давшие хорошую сходимость, выявлены закономерности для печати на разных видах бумаги.

Корректирующие функции позволили широко использовать модифицированный метод рассеяния ошибок, настраивая его на конкретные ТУС.

Усовершенствованы методы создания растровых структур. Рассмотрены и исследованы механизмы управления яркостным и тоновым содержанием изображения в зависимости от конструируемых матриц растрирования. Предложены структуры, позволяющие повысить чёткость и выполнять художественные эффекты.

По сравнению с использованием традиционного косинусного преобразования с целью получения растровых структур для визуализации на ТУС, разработанные методы имитации оттенков цветов с созданием соответствующих растров, обрабатываются быстрее в количество раз, равное размеру обрабатываемой за один шаг области изображения, выраженной в пикселях.

Глава 4. ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ТЕРМИНАЛЬНЫХ УСТРОЙСТВАХ РПО

4.1. Автоматизированный программный комплекс для визуализации изображений (АПК ВИ)

Общие принципы построения сложных систем и управления ими описаны в литературе [81-84, 95-97, 102], на базе которых был реализован автоматизированный программный комплекс ВИ, фактически представляющий собой аппаратно-программную реализацию разработанных методов и алгоритмов ВИ. Эта система обработки изображений, ориентированная на микропроцессорные средства вычислительной техники, рассчитана на оперативную подготовку изображений для визуализации на различных терминальных устройствах, поэтому она интерактивна, имеет удобный интерфейс пользователя с возможностью вмешиваться в процесс обработки. АПК ВИ включает широкий круг процедур над изображениями - классические, традиционно используемые в системах обработки изображений и представленные в данной работе.

В АПК ВИ предусмотрено оптимальное сочетание удовлетворительных для ВИ качества, быстродействия, удобства освоения и использования, наличия всех видов обработки изображений (от качественной до корректировки погрешностей визуализации или печати). Правильный выбор процедур обработки и их последовательности обеспечивает максимум эффективности обработки и воспроизведения изображений.

Выбор процедур обработки основан на использовании эффективных методов ВИ при имеющемся техническом обеспечении. В системе предусматриваются все качественные преобразования изображения (фокусировка, расфокусировка, увеличение четкости, интенсивности), изменение масштаба в широком диапазоне, яркостные преобразования, кадрирование; выполнение преобразований в локальной области. АПК ВИ кроме того "убирает" шумы, выделяет контура, выполняет всевозможные виды растрирования, корректирует погрешности при выводе на принтеры, учитывает передаточную характеристику печатного процесса в типографии.

Реализация яркостных преобразований выполнена для интерактивной системы и основана на простом и быстром алгоритме.

В общем случае технологическая последовательность этапов обработки изображений следующая (для конкретного изображения она может быть короче):

1. Ввод со сканирующего устройства или видеокамеры с преобразованием в цифровой вид иллюстрации с указанием параметров разрешения, линиатуры или величины пиксела изображения, интенсивности, кадрирования выделенного для оцифровывания фрагмента изображения. Чем выше разрешение и глубина тона при оцифровке, тем качественнее последующая обработка.

2. Нормализация или обработка с целью возможного улучшения качественных или информационных характеристик. Если изображение имеет плохой диапазон оптических плотностей, его следует растянуть по максимуму.

3. Частотные преобразования, т.е. изменение резкости или увеличение четкости изображения как в области контуров, так и по всему изображению.

4. Яркостные преобразования. При одинаковом распределении яркостей наблюдается эквализация, т.е. выравнивание гистограммы. Если изображение с плохим распределением уровней яркости или оттенков цветов производится модификация гистограммы. Эта команда может выполняться несколько раз в интерактивном режиме в окне предварительного просмотра, пока не будет найден оптимальный вариант. Не рекомендуется выполнять несколько последовательных шагов функции Модификация гистограммы, т.к. это может привести к потере оттенков цветов. Локальное преобразование - преобразование в локальной области, а не на всем изображении.

5. Растрирование. Выбирается подходящий растр из указанного ранее списка с соответствующей коррекцией визуализации. Выбор растра зависит от способа визуализации или воспроизведения на жёсткой копии, а также от имитации вывода на различные терминальные устройства.

4.2. Архитектурная организация и технология АПК ВИ при использовании распределенных производственных объектов

Программный комплекс может работать на персональных компьютерах под управлением ОС Windows (Windows 98, Windows 2000, Windows XP) или Linux. Компьютеры должны быть соединены в локальную сеть или подключены к IP-сети. Управляющий программный комплекс устанавливается на один из компьютеров, который становится при этом WEB-сервером и на нем устанавливается также ПО АПК ВИ, а также будет храниться вся информация. WEB-сервер может быть HTTP- или HTTPS-сервером, работающим в сети Интернет, или в TCP/IP локальной сети Интранет. Пользовательские компьютеры должны быть подключены к сети и могут работать под управлением любой из перечисленных ОС, на них устанавливается АПК ВИ с настройками в соответствии с терминалом компьютера, позволяющий как непосредственно визуализацию информации с сервера, так и ее обработку в соответствии с оперативными требованиями на месте с последующей визуализацией. Управляющий программный комплекс создается на основе свободных программных продуктов (open sourse software): web server Apache, database MySQL, языки программирования PHP, Perl, Си с необходимыми библиотеками. Управляющая выбором информации программа должна быть написана на языках высокого уровня РНР или Perl с использованием языка запросов SQL для создания информационной базы данных. Структурирование информации для хранения и получения ответов на запросы является иерархическим. Пользовательский интерфейс: любой современный web-броузер, например, Internet Explorer или Netscape Navigator.

Архитектурная организация АПК ВИ представляет собой иерархическую структуру на основе команд обработки и ВИ, а также построения сценариев обработки в зависимости от клиентских запросов на сервер.

Рис.4.1. Общая структурная схема АПК ВИ

4.2.1. Основные технические характеристики АПК ВИ

Размеры обрабатываемых изображений могут достигать нескольких тысяч пикселов в ширину и нескольких тысяч пикселов в длину и сотни МБ памяти. Размеры ограничиваются вычислительными ресурсами системы: свободной дисковой памятью, быстродействием, позволяющим за приемлемое время обработать изображение, возможностью вывода на выводные устройства.

Среда обработки изображений должна иметь удобный пользовательский интерфейс, который позволяет легко устанавливать режимы обработки, осуществлять просмотр преобразованных изображений на экране компьютера, воспроизводить на выводных устройствах. Такой комплекс был реализован для полутоновых изображений [34, 75, 85, 99]. Эти принципы построения интерактивности в системе обработки изображений относятся и к системам обработки цветных изображений для разных сфер деятельности человека.

4.2.2. Структура интерфейса АПК ВИ

Основное меню разработанной на основе представленных методов системы включает команды, описанные ниже, хотя АПК ВИ в зависимости от конкретных требований может иметь и специфические функции. Для РПО часть этих команд может выполняться как на сервере, так и на клиентских машинах - смотря по тому, какова конкретная задача и типология ТУС, поэтому

часть команд внутренних уровней иерархии может отсутствовать в ниспадающем меню. На серверной машине могут отсутствовать команды меню РАСТРИРОВАНИЕ, т.к. непосредственно сама визуализация выполняется на последнем этапе, т.е. на ТУС клиентской машины.

1. Команда РАСТРИРОВАНИЕ или Dithering - установка параметра формирования растровой структуры. Команда основана на алгоритмах перехода от многоуровневых изображений к низкоуровневым для вывода на терминалы с меньшей глубиной цветов, чем у исходного изображения, и печатающие устройства, включая черно-белые принтеры. При активизации этой команды на экране появляется меню со списком возможных видов режимов растрирования: опции установки полутонов, Хаотический растр, Случайный растр, матрица Бауэра 2x2, 8x8, квадратное, горизонтальное, вертикальное, диагональное, ромбическое, эллиптическое, круглое, фигурное.

В нижней части окна меню удобно поместить флажок возможности добавления и величины случайного шума к растровой структуре, а также флажок для просмотра шкалы яркостей при выполняемом преобразовании.

Хаотический растр - хаотический растр, основанный на алгоритме рассеяния ошибок. Структура характеризуется высокой четкостью и проработкой мелких деталей, особенно в области темного сравнительно с другими режимами растрирования, обладает высоким разрешением. Функциональная зависимость коррекции растискивания точки для этого растра своя, отличная от функции коррекции для других структур.

Случайный растр - хаотический растр, построенный на основе алгоритма рассеяния ошибок, но использует случайный порог. Используется в основном для художественных эффектов. Мелкие детали не прорабатывает, но сохраняет гистограмму уровней яркости на изображении.

Следующие режимы растрирования относятся к растрированию на ортогональных решетках и построены по одному принципу - сравнения входного полутонового значения изображения с детерминированной периодической матрицей пороговых значений.

Матрица Бауэра 2x2 - классический растр для полутоновых изображений, в данной модификации разделяет цветовые оттенки изображений на 4 уровня яркостей. Режим удобен для визуализации на терминалах, имеющих 4 цветовых оттенка, для подготовки к печати на четырехкрасочных принтерах или печатных машинах, не имеющих возможности печати оттенков этих красок. Это может быть полезно для научных, геофизических и медицинских изображений, для подготовки реклам, плакатов, проспектов, афиш, оберток.

Матрица Бауэра 8x8 - классический растр Бауера, применяется во многих программах растровой графики. Линиатура выходного растра равна ли-ниатуре сканирования, делённой на 4.

Квадратное - построение квадратной точки. Обеспечивает выходной растр линиатурой равной линиатуре сканирования, деленной на 4.

Горизонтальное - построение растра с подчеркнутой горизонтальной линией. Удобно использовать для изображений, где нужно подчеркнуть горизонтальную линию.

Вертикальное - построение растра с подчеркнутой вертикальной линией. Используется для изображений, где нужно подчеркнуть вертикальную линию.

Диагональное - имеет характер растра диагональный. Выходная линиатура равна линиатуре сканирования, деленной на 6. Достаточно хороший контраст при приемлемой четкости.

Ромбическое, эллиптическое, круглое - растрирование с получением растровой точки соответствующей формы.

Фигурное - режим, позволяющий загружать встраиваемые матрицы. При его активизации появляется новое меню со списком матриц, дающих различные фигурные растровые точки. Растры, созданные в этом режиме, могут быть полезны для художественного оформления и создания текстур. Имеет невысокое разрешение. Активизацией левой кнопкой мыши и нажатием клавиши ОК загружается требуемая матрица для последующей обработки.

Шкала добавления функции случайного шума к растровой структуре регулирует количество случайных элементов, вносимых в растровую структуру. Количество увеличивается по шкале слева направо. Диапазон изменений по шкале от 0 до 1, числовое значение соответствует вероятности изменения элемента изображения.

Меню ВЫВОД обеспечивает вывод на ТУС (монитор, печатающие устройства) или запись в файл. В режиме воспроизведения на ТУС предусмотрена возможность коррекции, реализованная в виде шкалы с установкой коэффициента, учитывающего растаскивание точки лазерного принтера: чем выше коэффициент, тем большее растаскивание точки учитывается. Коэффициент учитывает растаскивание от 1 до 2, т.е. от случая, когда точка не растискивается, до случая с увеличением точки в 2 раза при растаскивании. Коррекцию выполняется любой из следующих команд, но исключительно за последнимо преобразованием, т.е. устанавливается с последней выполняемой командой.

Меню ВЫВОД включает следующие команды.

Нормализация - изменение диапазона яркостей или оптических плотностей от минимального значения, равного 0, до максимального значения, равного количеству оттенков яркости каждой цветовой составляющей, для полутоновых изображений - это диапазон яркостей от черного до белого. Команда устраняет недостаток установки интенсивности считывающего устройства (сканера, видеокамеры и других устройств оцифровки изображений).

Выравнивание - выравнивание гистограммы уровней яркости. Для некоторых изображений выполняет функцию обработки. Может служить для сравнения изображений одного класса, оцифрованных при разных освещен-ностях.

Гамма-коррекция - изменение яркостей изображения по экспоненциальному закону, соответствует природным изменениям освещенности и режимам степени проявки фотографий. Известное и широко используемое преобразование. Имеется шкала установки коэффициента контрастности, изменяющая коэффициент от 0 (min) до 2 (максимум контрастности). По умолчанию устанавливается у = 1.

Передаточная функция - построение передаточной функции процесса преобразования изображения по произвольно выбранному закону, определяемому в интерактивном режиме взаимодействия, позволяет устанавливать зависимость выходных яркостей от входных в интерактивном режиме в окне, появляющемся при активизации команды. Содержимое окна представляет собой график зависимости выходной яркости (по оси Y) от входной яркости (по оси X) По умолчанию установлена линейная зависимость, чтобы привести график к ее виду, нужно воспользоваться режимом начальной установки. График представлен в виде движков, которые можно перемещать курсором мыши (при отжатой левой кнопке), изменяя зависимость выходной яркости от входной. Положение движков характеризует вид графика выходной от входной яркости изображения. Вариант реализации показан на рис.4.2.

Модификация гистограммы. Эта команда играет важную роль в преобразовании изображений. Она позволяет перераспределять количество уровней яркости на изображении. При активизации команды модификация гистограммы на экране появляется окно, в котором можно вычислить гистограмму изображения в активизированном окне, изменить ее произвольным образом или привести к нормальному закону распределения. Вариант реализации показан на рис.4.3. и иллюстрирует возможность изменения гистограммы произвольным образом и в интерактивном режиме.

Содержимое окна представляет график зависимости количества пикселов с определенным значением яркости изображения (по оси Y) от значений яркости изображения (по оси X). График, как и в предыдущей команде, реализован движками, которые можно перемещать мышью. Возможные режимы работы с графиком:

- измерить - измерить гистограмму изображения;

- нормализовать - преобразовать к нормальному закону распределения;

- выполнить - выполнить;

- отменить - отменить.

Если нужно подготовить изображение, имитирующее воспроизведение на определённом выводном устройстве, и записать его в файл или вывести на свой рабочий экран, то в диалоговом окне преобразования используется параметр уровень - установка количества уровней яркости каждого цвета монитора или другого выводного устройства.

Традиционная команда меню ОБРАБОТКА наряду со специальными функциями включает следующие:

- простое - Делает контурные переходы на изображении более плавными.

Сглаживание по Грехему - удаление мелких шумов на изображении.

- медианная фильтрация - удаление шумов, зернистости, равномерных пятен.

- обострение контуров - делает контурные переходы более резкими.

- выделение контуров - преобразование изображения к контурному виду: наиболее контрастные переходы представляются контурами.

- локальное преобразование - ретуширование локальной области или выполнение любого другого вида обработки в этой области. Преобразование строится таким образом, что в центре выделенной области преобразование больше, а к краям области преобразование сходит к 0.

- глобальное преобразование - преобразование осуществляется для всего изображения.

Последовательность этапов обработки изображений зависит от класса обрабатываемых изображений. Влияние также оказывают устройства ввода и вывода обрабатываемых изображений, которые могут требовать дополнительных этапов обработки в зависимости от используемых устройств оцифровки и вывода. На основе созданной структуры АПК ВИ реализовано ПО. Программы написаны на языке Си и представлены отдельными функциональными модулями в приложении 3.

4.3. Оценка эффективности применения разработанных методов визуализации изображений на терминальных устройствах

Оценка эффективности методов обработки изображений для воспроизведения зависит от следующих параметров:

- качество обработки иллюстрационного материала;

- скорость обработки;

- оптимальный выбор комплекса технических средств по стоимости используемой техники, техническим характеристикам;

- возможность внесения творческого элемента в процессе обработки;

- перспективы использования разработанных методов на более совершенной технике и для передачи по сетям;

Наиболее важным критерием является качественная оценка обработки иллюстрационного материала. Поэтому встает задача выбора критериев количественной оценки качества изображений.

В [84] качество определяется как степень совершенства продукции, которая фиксируется требованиями, учитывающими запросы потребителя и возможности производителя. В [84, 87-89, 91] сформированы основные принципы оценки качества продукции.

Количественная оценка качества изображений для воспроизведения допустима только применительно к определенным типам изображений, классифицируемым по смысловому содержанию, и зависит от целевого назначения обработки. Количественная оценка должна включать характеристики соответствия изображения и оригинала по передаче основного смыслового содержания.

Очевидно, что критерии оценки качества для таких изображений как рисунок, орнамент из четких линий или пейзаж, включающий близко расположенные четкие предметы и всевозможные детали, различны. Также различны критерии для пейзажа и портрета, хотя они оба характеризуются тем, что близко расположенное более четкое, чем далеко расположенное.

Именно поэтому критерии оценки имеют смысл для определенного типа изображений, к которым уже предъявлен ряд требований, например, по четкости, резкости, более контрастном выделении тех или иных областей, по выделению смысловых форм или предметов, например, сделать акцент на качество выделения близких предметов.

Существуют иные критерии оценки качества изображений, но они являются информационными [6, 89, 100, 101]. Количественная оценка качества иллюстрационного материала упирается в художественную оценку результатов, которая в большей степени является субъективной. Проблема выбора показателей качества продукции, т.е. иллюстрационного материала, усложняется субъективностью оценки результатов творческого труда.

Количественный критерий оценки качества продукции предложен в [91] -критерий балльной оценки: оценивается важность каждого критерия в баллах и выводится интегральная оценка либо в форме средневзвешенного арифметического, либо в форме средневзвешенного геометрического, либо в форме средневзвешенного гармонического [84]. Но балльный метод субъективен, т.к. сводится к экспертным оценкам экспертов, определяющих важность каждого критерия качества. Кроме того, каждый критерий качества требует количественной оценки. Возникают трудности с оценкой каждого критерия и выбором для него единицы измерения.

В результате наиболее прост и эффективен метод экспертной оценки всей обработанной с использованием одних методов иллюстрации к той же иллюстрации, обработанной другой группой методов или по другой технологии.

Разработанные методы и идеология построения системы обработки позволяет производить качественную оценку иллюстраций как по результатам вывода на экран дисплея и визуального сравнения непосредственно на нем, так и по результатам в виде "твердой" копии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. На основании анализа состояния проблемы обработки и воспроизведения изображений на терминальных устройствах выявлена необходимость создания эффективных методов и средств визуализации изображений для распределенных производственных объектов.

2. Представлена формализация процесса визуализации на терминальных устройствах и создана математическая модель обработки и воспроизведения изображений.

3. Разработаны методика и алгоритмическое решение задачи интерактивного изменения яркости изображения; что дало возможность улучшить проработку деталей изображений в любых диапазонах яркостей в 1,8 раза, что особенно важно в темных и светлых областях яркостей изображений.

4. Создан модифицированный метод (алгоритм) визуализации для воспроизведения на терминальных устройствах с полной и ограниченной палитрой цветов, а также для черно-белых и цветных печатных изображений; метод позволил повысить скорость воспроизведения информации в графическом режиме в 1,5 раза и выше.

5. Представлено теоретическое обобщение метода рассеяния ошибок, выполнен расчет коррекции растаскивания точек при визуализации изображений на разнотипных терминальных устройствах РПО.

6. Разработан высокоскоростной метод (алгоритм) подготовки информационной части изображений для передачи по телекоммуникационным сетям распределенных производственных объектов.

7. Разработаны эффективные методы (алгоритмы) создания растровых структур и поиска оптимальных порогов при выделении контуров на полутоновых изображениях и видеопоследовательностях.

8. Построена модель интерактивной системы обработки иллюстративного материала с использованием разработанных методов.

9. Разработан курс лекций для учебного процесса и апробирован на кафедре

ИПОВС как составляющая при чтении дисциплин "Системное и программное обеспечение", "Теория вычислительных процессов"; факультативный спецкурс "Обработка изображений на современных средствах вычислительной техники"; интерактивный курс дистанционного обучения "Цифровые устройства визуализации средств вычислительной техники в системах распределённых объектов".

Ю.Создан и внедрен автоматизированный программный комплекс визуализации изображений для анализа и модификации изображений при передаче по IP-сетям на терминальные устройства РПО.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Морозова, Наталья Васильевна, 2005 год

1. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений. М., Мир, 1972.

2. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М., Мир, 1982. Т.1. 310 стр.; Т.2. 480 стр.

3. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработка изображений, М., "Радио и связь", 1986.

4. Digital Halftoning. Cambridge, М.А.: MIT Press, 1987.

5. Д. Роджерс, "Алгоритмические основы машинной графики", М., "Мир", 1989.

6. Digital Image Processing and Analysis. Обзор в Department of Electrical Engineering University of Toronto, 1985.

7. Lippel В., Kurland M. "The Effect of Dither on Luminance Quantization of Pictures", IEEE Trans on Communication Tech., 6, 879-888, 1971.

8. Bayer B.E. "An optimum method for two level rendition of continuous tone two pictures", in Proc.IEEE Int. Conf. on Communications, Conf. Res., p.p.(26-l 1) -(26-15)., 1973.

9. Floyd R.W., Steinberg "Adaptive algorithm for spatial grayscale", in SID Int. Sym. Dig. Tech. Papers, pp. 36-37, 1975. Vol. 6, Apr 22-23, Washington, 1975, 156p.

10. Jarvis J.F., Judice C.N., Ninke W.H. "A survey of techniques for the display of continuous-tone pictures on bilevel displays". CGIP, V5, pp 13-40, 1976.

11. Prewitt J.M.S. "Object enhancement and extraction", "In picture Processing and Psychopictories", B.S.Lipkin & A.Rosenfeld (Eds.), pp. 75-149, Academic Press, N.Y. 1970.

12. Ulichney R.,"Generalized odered dither", MIT, Tech. Rep. ATRR-T51, 1985. Also Digital Equipment Corporation, Maynard, MA. Tech. Rep. DEC-TR-412, 1985.

13. Уличини P.A. "Рандомизация точечных структур голубым шумом", ТИИЭР, стр.63-88, 1988.

14. Jarvis J.F., Roberts C.S. "A New Technigue for Displayind Confinuous Tone Images on a Bilevel Display", IEE Traw, Vol 24(8), pp. 891-898, Aug. 1976.

15. Jarvis J.F. "The Line Drawing Editor Schematic Diagram Editing Using Pattern Recognition Techniques", CGIP, 6(5), pp. 452-484, Okt 1977.

16. Pirsch P., Netravali A.N. "Transmission of grey level image by multilevel dither technigues", Computer & graphics, V7, vl, pp. 31-44, 1983.

17. Морозова H.B. "Использование алгоритмов распознавания изображений в технологических системах", 4 научно-техническая конференция молодых специалистов г. Рига, ПО "Альфа", 1981 г., с. 12.

18. Морозова Н.В. "Модифицированный метод масок для преобразования многоуровневой видеоинформации при переходе к контурным изображениям", Всесоюзный научный семинар по робототехническим системам, МВТУ им. Н.Э. Баумана, 1983, стр.34-39.

19. Колдаев В.Д., Морозова Н.В. "Преобразование многоуровневого изображения в контурное методом масок", в сборнике научных трудов "Проектирование и применение специализированных вычислителей и систем управления", М., МИЭТ, 1983, стр.111-116.

20. Морозова Н.В. "Обработка многоуровневых изображений с распознаванием контурных объектов", в сборнике научных трудов "Проектирование и применение специализированных вычислителей и систем управления", М., МИЭТ, 1983, стр.112-114.

21. Морозова Н.В., Гринько А.П.// Определение осей симметрии плоских фигур, заданных цепным кодом" / М., Сборник научных трудов МИЭТ "Алгоритмическое обеспечение и проектирование микропроцессорных управляющих систем", 1982, стр.11-16.

22. Абрамов В.А., Колдаев В.Д., Морозова Н.В. "Выделение элементов контуров многоуровневых изображений градиентными методами". "Электронная техника", серия "Экономика и системы управления", вып.4(57), стр. 48-52, 1985.

23. Отчет №209 , ВНИИКПП, 1989.

24. Морозова Н.В. "Алгоритмы улучшения качества изображений для полиграфического воспроизведения", Сборник трудов ВНИИ ПОЛИГРАФИИ, том 39, выпуск 2, 1989.

25. Плотников И.П., Морозова Н.В., "Алгоритм рассеяния ошибок при обработке полутоновых иллюстраций для визуализации на устройствах отображения и вывода", Труды ВНИИКПП, т.40, вып.2 , стр.41-48, 1990.

26. Морозова Н.В., Головко С.Б., " Электронная обработка иллюстраций в издательствах", М., изд-во МГУ, 1989.

27. Листратенко В., Мельникова Н., Власова Т., Морозова Н., "Бумага для лазерного принтера", Полиграфия, М., №1, 1990, стр.42-43.

28. Морозова Н.В., "Информационная значимость изобразительной информации в журналистике", Сборник докладов на конференции по журналистике, М., 1990, стр.72-75.

29. Гагарина Л.Г., Морозова Н.В., "Преобразование изображений методом анализа гистограмм уровней яркости в интерактивном режиме", "Оборонный комплекс научно-техническому прогрессу России" М., 2, 2002г., стр. 53-55.

30. Гагарина Л.Г., Морозова Н.В., "Современные информационные технологии реализации алгоритмов визуализации цветных изображений", журнал "Известия вузов. ЭЛЕКТРОНИКА", вып.2, М., 2002г., стр.58-60.

31. Agvances in image pickup and displays. V4, NY Academic Press, Inc., p. 157229, 1981.

32. Roberts L.G. "Picture coding using pseudo-random noise", IRE Trans. Infor-mat. Theory, Vol. IT-8, pp. 145-154, 1962.

33. Shiozaki A. "Image Enhancement in a Dithered Picture", CVGIP, V24, vl, pp. 107-113, 1987.

34. Limb, J.O. "Design of Dither Waveforms for Quantized Visual Signals" Bell System Tech. J., 48, 2555-2582, 1969.

35. L. Davis, A survey of edge detection techniques, CGIP 4,HH.248-270,1975.

36. T. Peli, D. Malah, A study of Edge Detection Algorithms, CGIP 6, 221-276, 1977.

37. Abdou, Quantitative Methods of Edge Detection, Image Processing Institute, Univ.Southern Calif., Los Angeles, USCIPI, Rep 830, 1978.

38. E. M. Riseman, M.A. Arbib, Computation tehniques in the visual seqmentation of static scenes, CGIP 6, 221-276, 1977.

39. Freeman H., Computer Processing of Line-Drawing Images, Computing surveys, v.6, n.l, 1974.

40. Robinson S., Edge detection by Compass Gradient Masks, CGIP, v.6, n.5, pp.492-501, 1977.51 .Ярославский Л.П., "Введение в цифровую обработку изображений", М., Советское радио, 312 стр., 1979.

41. Нестерук В.Ф. "Принцип дуальности при нелинейных безинерционных преобразованиях изображения", в трудах ГОИ им. Вавилова, Иконика, книга 4, "Анализ и обработка изображений" т. 64, вып. 1986.

42. Овчинников Ю.М., "Объективные и визуальные методы программирования градационного преобразования изображений", Труды ВНИИ полиграфии, т. 29, в. 2, стр. 49-57, 1980.

43. Аваткова Н.А., "Метод определения градационной характеристики репродукции с учетом особенностей зрительного восприятия", Труды ВНИИ полиграфии, т. 22, в. 1, с.51-68, 1971.

44. Солнцев И.А. "Искусственное увеличение четкости репродукций при электронном цветокорректировании", Труды ВНИИ полиграфии, т. 22, в. 1, стр. 69-84, 1971.

45. Аваткова Н.А. "Некоторые проблемы определения оптимальной градационной передачи воспроизведения и корректуры цвета в полиграфической репродукции" (Автореферат канд. диссертации), М., МПИ, 1969.

46. Листратенко В.И., Солдатова И.И., Овчинников Ю.М. "Выбор объективных критериев для оценки равномерности печати", М., "Полиграфия", v6, 1975.

47. Литван Р.И. "Метод оптимизации градационного преобразования в полиграфическом репродукционном процессе", (Автореферат канд. диссертации). Л., ЛЖИ, 1973.

48. Овчинников Ю.М. "Частотно-спектральный метод оценки явления муара при полиграфическом репродуцировании, Труды ВНИИ полиграфии, т. 22, в. 1, с.3-11, 1971.

49. Выбрать и разработать критерии качества отдельных видов книжной продукции, отчет 16-81, Т1а, рук. Каган Б.В., 1981.

50. Разработка и промышленные испытания технологии репродуцирования черно-белых изображений с использованием устройства "Фотомейшн", отчет 4-75/3, рук. В.Д.Элькин, 1976.

51. Элькин В.Д., Литван Р.И., Власова Т.М. и др. "Разработка методов улуч-нения изображений с использованием устройства "Фотомейшн" и ЭВМ "Альфа LSI" (Отчет) рук. Литван Р.И., ВНИИ полиграфии. М., 1977.

52. Власова Т.М., Литван Р.И., Овчинников Ю.М., Элькин В.Д. "Комплекс алгоритмов цифровой обработки полиграфических изображений", Труды ВНИИ полиграфии, т. 32, в. 2, стр. 57-60, 1982.

53. Овчинников Ю.М. "Моделирование процесса нерезкого маскирования изображений", Труды ВНИИ полиграфии, т. 28, в. 1, стр. 49-55, 1979.

54. Овчинников Ю.М., Радченко Э.С., Солнцев И.А., Воронин В.В., Элькин В.Д. "Изменение масштаба при построчном воспроизведении изображения", Труды ВНИИ полиграфии, т. 28, в. 1, стр. 67-71, 1979.

55. Воронцов Л.А., Солнцев И.А., Овчинников Ю.М. "Перспективы создания электронных цветокорректоров с цифровой системой преобразования информации", Труды ВНИИ полиграфии, т. 28, в. 1, стр. 79-85, 1979.

56. Мельников Г.М., Солнцев И.А. "Формирование растровых сеток при электронном растрировании", Труды ВНИИ полиграфии, т. 32, в. 4, стр. 1117, 1983.

57. Солнцев И.А., Мельников Г.М. "Разработка растровой комбинации для четырехкрасочной печати при электронном растрировании", Труды ВНИИ полиграфии, т. 32, в. 4, стр. 19-22, 1983.

58. Степушкина Е.Д., Хайзников А.О. "Устройство визуального программирования в репродукционном процессе", Труды ВНИИ полиграфии, т. 32, в. 4, стр. 23-27, 1983.

59. Зеленин А.И., Мухортов И.Н., Радченко Э.С., Солнцев И.А., Файнберг И.С., "Устройство программного экспонирования для изготовления контрольных шкал", Труды ВНИИ полиграфии, т. 32, в. 4, стр. 29-32, 1983.

60. Игнатьев Н.К., "К исследованию муара, возникающего при полиграфическом репродуцировании", Труды ВНИИ полиграфии, т. 32, в. 4, стр. 61-65, 1983.

61. Гришин М.П., Курбанов Ш.М., Святославская Т.А., Святославский Н.Л., Бикматов P.P. "Многоканальный автоматический микроденситометр", Ико-ника. Цифровая обработка видеоинформации, М., стр. 65-69, 1989.

62. Безрук А.А., Лебедев Д.С. "Выделение контуров на основе иерархической двухуровневой вероятностной модели ансамбля изображений", Иконика, цифровая обработка видеоинформации, М., стр. 5-18, 1989.

63. Бокштейн И.М. "Возможности повышения резкости цветных изображений", Иконика, цифровая обработка видеоинформации, М., стр. 60-65, 1989.75. "Полиграфия", №5-12, 1989.

64. Вудс Р.Э., Гонсалес Р.С., "Цифровые методы улучшения изображений в реальном времени", ТИИЭР, т. 69, стр. 176-190, 1981.

65. Артюшина И.Л., Винокур А.И. "О построении растровых систем с заданными градационными характеристиками", в сб. "Технология и оборудование полиграфического производства", в.2.,М., Изд-во МПИ, с.63-67, 1989.

66. Контактные растры, "Полиграфия", 1975-1976.

67. Янсон К.Р., "Процессы изготовления и применения контактных растров с заданной градационной характеристикой для черно-белой офсетной репродукции", М., 1962.

68. Кузнецов Ю.М., Узилевский В.А., "Электронное растрирование в полиграфии", М., Книга, 1976.

69. Болтянский В.Г. "Оптимальное управление дискретными системами", М., Наука, 1973.

70. Абрамов В.А., Крикун В.М. "Алгоритм оптимального управления многостадийной технологической структурой", Научные труды по проблемам микроэлектроники, Сер. физ.-мат., вып. 14, МИЭТ, 1973.

71. Месарович М., Мако Д., Такахара И., "Теория иерархических многоуровневых систем", М., Мир, 1973.

72. Пролейко В.М., Абрамов В.А., Брюнин В.М., "Системы управления качеством изделий микроэлектроники", М., Советское Радио, 1976.

73. Гагарина Л.Г., Морозова Н.В., "Алгоритм коррекции изображений при выводе на различные устройства визуализации", журнал "Известия вузов, Электроника", вып.2, М., 2003г., С. 83-86.

74. Гагарина Л.Г., Морозова Н.В. РОСПАТЕНТ РФ №2003611775 от 24 июля 2003 года.

75. Гличев А.В., Мор Я.Б., Погожев И.Б., Азгальдов Г.Г., Панов В.П., Райхман Э.П., "Квалиметрия (ее содержание, задачи и методы)", Стандарты и качество, т.11, 1970.

76. Гофайзен О.В., Епифанов Н.И. "Оценка качества ТВ изображений по совокупности параметров", Техника кино и телевидения, т. 6, 1976.

77. Лучник И.Б., Паморозкий Е.И., Эльман Р.И. "Автоматизированная обработка полутоновых изображений (обзор состояния проблемы), "Автоматика и телемеханика", т. 2, стр. 84-126, 1981.

78. Плотников И.П. Диссертация на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук. "Разработка и исследование алгоритмов обработки изображений в многоапертурных оптических системах", 1988 г.

79. Корн Г., Корн Т., "Справочник по математике", М., Наука, 1978.

80. Сиренев И.Г., Чернышев Н.А. "Наборные и фотонаборные процессы", М., Книга, 1983.

81. Гиленсон П.Г., "Справочник художественного и технического редакторов", М., 1989.

82. Переберин, А. В., "Многомасштабные методы синтеза и анализа изображений", Диссертация на соискание учёной степени доктора технических наук, 1999 г.

83. Бохан К.А., "Модели и алгоритмы обнаружения и оценки параметров изображений динамических объектов в видеокомпьютерных системах", автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук, Рязань, 2001.

84. Илюшечкина JI.B., "Разработка средств моделирования для исследования систем распределённой обработки информации", автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук, Москва, 2002.

85. На основании проведенного Морозовой Н.В. анализа методов и алгоритмов визуализации изображений выбраны наиболее подходящие и модифицированы существующие для визуализации на терминальных устройствах.

86. Экономический эффект от внедрения методов обработки и визуализации изображений выражается в повышении качества воспроизведения изображений без снижения времени воспроизведения по сравнению со стандартными методами.1. Начальник отдела1. В. Епифанов

87. Разработанные и модифицированные в рамках диссертационной работы Морозовой Н.В. методы и алгоритмы внедрены в ОКР «Разработка информационно-навигационной оболочки для использования в абонентских комплексах КСКЗИ».

88. В соответствии с разработанными методами и алгоритмами создано программное обеспечение для информационно-навигационной приемной оболочки.

89. Главный конструктор предприятия1. В.Л.Розинов, к.т.н.

90. ТВЕРЖДАЮ» .•^Щректор МИЭТ по УР,

91. МщШ^ЩА.С. Поспелов I ^liilM 2004 г.1. АКТв учебный процесс результатов диссертационной работы Морозовой

92. Натальи Васильевны на тему: РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ГИСТОГРАММНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ (НА ТЕРМИНАЛЬНЫХ УСТРОЙСТВАХ)

93. В курсе: "Системное и программное обеспечение" освещаются разработанные методы и алгоритмы визуализации изображений и рассматриваются вопросы оптимального выбора для использованиявышеуказанных в конкретных задачах.

94. В курсе "Теория вычислительных процессов" разработанные обработки и визуализации изображений рассматриваются как эффективные в вычислительном отношении и сравниваются с некоторыми классическими методами и алгоритмами.

95. Заведующий кафедрой ИПОВС д.т.н.,

96. Декан факультета МП и ТК д.т.н., профессор1. А.Э. Нестеров1. Ю.В. Савченко1. ЦшШние (s

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.