8. Чупиков А.Н. Современные проблемы сегментации изображений // Сборник материалов международной научной конференции «Современные проблемы математики и ее приложения в естественных науках и информационных технологиях». Харьков, 23–25 марта 2007 г. – Харьков: ХНУ им. В.Н. Каразина, 2007. – С. 49–52.
9. Каграманян А.Г., Киношенко Д.К., Чупиков А.Н., Щербинин К.С. Мультипороговая сегментация с использованием признаков формы // Материалы международной конференции «Интеллектуальные системы принятия решений и прикладные аспекты информационных технологий». Евпатория, 14–18 мая 2007 г. – Херсон: ПП Вышемирский В.С., 2007 – Т. 3. – С. 143–146.
10. Чупиков А.Н. Анализ отношений толерантности в задачах сегментации изображений // Материалы 10 международного молодежного форума «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке». Харьков, 10–12 апреля 2006 г. – Харьков: ХНУРЭ, 2006. – С. 275.
анотація
Чупиков А.М. Моделі мультиграничної сегментації зображень – Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.23 – системи та засоби штучного інтелекту. – Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2008.
Дисертація присвячена розробці моделей і методів, що забезпечують синтез адекватних із прикладного погляду розбиттів поля зору на основі двоетапних процедур. Перший етап полягає в одержанні часткової сегментації зображень на основі мультиграничної обробки. Другий етап пов’язаний з одержанням на базі перетворень розбиттів або покриттів сімейств носіїв зображень, придатних для тематичної інтерпретації, та сцен, що корелюють зі значущими об’єктами. Проведені теоретико-експериментальні дослідження мультиграничних моделей та операцій із класами еквівалентностей або толерантностей з урахуванням їхніх просторових властивостей і апріорної ознакової інформації, пов’язаної зі специфікою предметно-орієнтованої області, дозволили створити програмні засоби, що забезпечують як розв’язання конкретних завдань обробки та інтерпретації візуальної інформації, так і їхнє використання при виборі характеристик алгоритмів сегментації на базі мультиграничних моделей.
Ключові слова: зображення, сегментація, розбиття, покриття, мультигранична обробка.
аннотация
Чупиков А.Н. – Модели мультипороговой сегментации изображений. – Рукопись.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.23 – системы и средства искусственного интеллекта. – Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, 2008.
Диссертация посвящена разработке моделей и методов сегментации изображений на основе анализа и преобразований индуцированных мультипороговыми ограничениями классов толерантностей и эквивалентностей с целью создания предпосылок для проблемно-ориентированной интерпретации визуальной информации.
На основе анализа современного состояния и тенденций развития методов обработки и распознавания изображений установлено, что увеличение объемов видеоинформации и интенсивности решения задач ее обработки влечет повышение требований к алгоритмическому обеспечению. При этом заметно возрастает и сложность обработки и интерпретации изображений, в первую очередь, в семантическом и структурном отношении, что приводит к необходимости разработки новых моделей и методов.
Установлено, что для устранения семантического конфликта в настоящее время внимание исследователей все более фокусируется на так называемом «среднем уровне», обеспечивающем разумную связь результатов первичной обработки (в том числе и традиционной сегментации) и продукционных методов.
На основе детального анализа локальных и глобальных методов сегментации, их пространственных, спектральных, гистограммных, текстурных реализаций, изучения в сравнительном аспекте алгоритмов на базе простого порогового ограничения, пространственно-адаптивных и интервальных порогов, квазипороговой и мультипороговый обработки показано, что теоретическую ценность и практическую значимость имеют обобщения подходов низкого уровня с целью создания методов адаптации данных для интеллектуальных систем принятия решений.
Проведена формализация и изучены свойства индуцированных покрытий на базе правильных, упорядоченно связных, базисных покрытий, транзитивных триплетов, функциональных бинарных отношений. Доказано, что классы толерантности образуют правильное покрытие множества, функциональное отношение не меняется, если из индуцирующего его покрытия будут удалены все неправильные элементы. Найдены условия, когда классы образов и прообразов функционального отношения, фактически индуцированного изображением и некоторым упорядоченно связным покрытием, являются классами толерантности. Показано, что любой смежный класс произвольного толерантного отношения содержит подмножество – класс толерантности, которому принадлежит элемент, порождающий данный смежный класс. Изучены свойства матричных представлений произвольных толерантных отношений, условия, когда покрытие является базисным для произвольной функциональной толерантности.
Поскольку результаты частичной сегментации практически всегда являются чрезмерными или недостаточными для валидной интерпретации изображений требуется достаточно интенсивная обработка полученных разбиений или покрытий. Указаны условия, налагаемые на потенциальные преобразования как отдельных областей, так и их семейств (вплоть до фактор-множеств): условие существования требуемого отображения, его аддитивности, монотонности, возможности обработки нескольких множеств, определяющих сегментированное изображение.
Для манипуляций с разбиениями (в первую очередь, с покрытиями) в качестве базовых выбраны операции алгебры Минковского на плоскости, на основе которых вводятся традиционные операции бинарной морфологии. Они позволяют удалять незначимые для целей интерпретации мелкие объекты и тонкие части больших объектов, приводить к разделению объектов, соединенных тонкими линиями, заполнять мелкие включения, объединять близлежащие объекты,
Для огрубления и/или детализации результатов сегментации или отдельных фрагментов введена характеристическая функция классов эквивалентности, формализующая их преобразования с использованием матрицы отношений, однозначно задающей все возможные варианты взаимного расположения элементов разбиения, анализ которых повышает точность и надежность интерпретации.
Определен набор признаков формы областей, обсуждены алгоритмы аппроксимации недостаточно определенных результатов сегментации.
Проведены экспериментальные исследования теоретических результатов и обсуждены особенности их внедрения при автоматизации неинвазивных методов исследования и диагностики патологии глаза. Изображения были получены с использованием поляризованного света, что позволяет использовать физические свойства глазных сред при прикладной интерпретации визуальной информации данного типа.
Схема реализации теоретических результатов представляется следующим образом. После медианной фильтрации на основе мультиграничных моделей выполняется мультипороговое реквантование изображений с учетом детектирования локальных максимумов гистограмм. После индексации связных областей на базе бинарной морфологии исключаются из анализа мелкие детали, а в каждом оставляемом классе устраняются несущественные вложения. Пороговая фильтрация в признаковом пространстве обеспечивает отсечение ряда элементов фактор-множеств, представляющих фоновые компоненты. После выделения внутренностей и границ элементов разбиений (покрытий) на базе пространственного контекста (вложенности, касания, пересечения областей) выполняются теоретико-множественные операции с целью получения пригодного для однозначной интерпретации результата.
Ключевые слова: изображение, сегментация, разбиение, покрытие, мультипороговая обработка.
ABSTRACT
Chupikov A.N. Models of multithreshold image segmentation. – Manuscript.
Thesis for a candidate of technical science (Ph.D.) degree in specialty 05.13.23 – systems and tools of artificial intelligence. – Kharkiv National University of Radio Electronics, Kharkiv, 2008.
The thesis is devoted to development of models and methods providing on the basis of double-step procedures synthesis of partitions of a field of view which are adequate from applied standpoint. The first stage consists in production of partial image segmentation on application of multithreshold processing. The second one is connected with obtaining on the transformation basis of partitions or coverings of image carriers families, which are suitable for problem-oriented interpretation, and correlate with significant objects of the scene. The implemented theoretic and experimental researches of multithreshold models and operations with classes of equivalences or tolerances, in view of their spatial properties and aprioristic feature information connected with specificity of subject-oriented fields, have allowed to create the software providing as solutions of specific processing and interpretation of the visual information problems and their use at a choice of multithreshold segmentation algorithms parameters.
Keywords: image, segmentation, partition, covering, multithreshold processing.