Апаратні засоби та методи обробки і аналізу зображень плоских фігур

2. Вперше запропонована модель розпізнавання плоских фігур з використанням клітинних аперіодичних нейроавтоматів, в якій формується вектор ознак, що дає можливість отримати повний смисловий зміст фігури.

3. На основі аперіодичного принципу функціонування клітинних аперіодичних нейроавтоматів розроблені алгоритми попередньої обробки зображень, які дозволяють у повному обсязі описати плоску фігуру шляхом найбільш точного визначення кількісного параметру.

4. Досліджені апаратні засоби та алгоритми визначення вершин фігури і запропоновані найбільш ефективні, які дозволяють підвищити точність розпізнавання. Розроблені пристрої і алгоритми пошуку завад та їх усунення.

5. Для більш повного опису зображення розроблені матричні структури і алгоритми визначення відношень контурів.

6. Вперше запропоновано принцип побудови аперіодичного елементу і на його основі досліджені спеціалізовані обчислювальні структури на прикладі операції порівняння операндів та стиску інформації.

7. Розроблено універсальний пристрій для розпізнавання плоских фігур на основі клітинних аперіодичних нейроавтоматів, який дозволяє виділити кількісні характеристики складових вектору ознак з високою точністю. Розглянуті структурно-функціональні організації основних блоків пристрою, які дозволяють обчислювати величину кожної ознаки з високою точністю. Шляхом моделювання їх в середовищі Activ-HDL доведена можливість реалізації пристрою на основі сучасних ПЛІС.

8. Проведено аналіз ефективності засобів розпізнавання і попередньої обробки зображень в клітинних аперіодичних нейроавтоматах з точки зору швидкодії та точності розпізнавання для зображень з вільною орієнтацією.

9. Доведено вплив кожної ознаки на повний опис фігури. Досліджена величина відхилень від реального значення основних параметрів при здійсненні повороту. Отримана величина оптимального кута повороту для різних алгоритмів визначення вершин.

 

 

1. Білан С. М., Ал – Зобі Салім. Структурно-функціональна організація простих клітинних аперіодичних нейроавтоматів // “Вісник ЧІТІ”, спецвипуск: Матеріали НТК “Приладобудування – 2001” -2001. – С. 385 – 389.

2. Білан С. М., Ал – Зобі Салім. Розпізнавання вільноорієнтованих плоских фігур в середовищі клітинних аперіодичних нейроавтоматів // Оптоелектронні інформаційно-енергетичні технології – 2001. – №1. – С. 161 – 168.

3. Кожемяко В. П., Белан С. Н., Ал-Зоби Салим. Модели алгоритмов выделения вершин изображения плоской фигуры и определение расстояний между ними в системах распознавания // Оптоелектронні інформаційно-енергетичні технології – 2001. – №2. – С. 39-44.

4. Белан С. Н., Кондратенко Н. Р., Ал-Зоби Салим. Исследование влияния геометрических свойств вектора признаков при распознавании плоских фигур // Радиоэлектроника и информатика – 2002. – №2. – С. 70-74.

5. Білан С. М., Ал-Зобі Салім. Реалізація багатофункціональних структур паралельної обробки інформації на базі базового аперіодичного елементу та моделювання їх в середовищі Active-HDL // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах – 2001. – №2. – С. 89-94.

6. Деклараційний патент на винахід №51190А, G06K 9/00. Спосіб розпізнавання плоских геометричних фігур. // Білан С. М., Ал-Зобі Салім. – Опубл. 15. 11. 02 -, Бюл. №11,.

7. Белан С. Н. Ал-Зоби Салим. Структурно – функциональная модель системы распознавания изображений плоских фигур на основе клеточных апериодических нейроавтоматов // Вісник Технологічного університету Поділля – 2003. – №3, Т. 1. – С. 154-158.

8. Ал – Зоби Салим. Определение отношений между ребрами плоской правильной фигуры в клеточных апериодических нейроавтоматах // Труды 7-го международного молодежного форума “Радиоэлектроника и молодежь в ХХ1 веке”. – Сб. материалов форума. – Харьков: ХНУРЕ. – 2003. – 667с.

9. Деклараційний патент на винахід №48935А, кл. 606F 7/04. Пристрій для порівняння чисел. // Білан С. М., Ал – Зобі Салім., Опубл. 2002. – Бюл. №8,

10. Кожемяко В. П., Белан С. Н., Аль-Зоуби Салим. Исследование влияния параметров количества вершин и расстояний между ними, при распознавании плоских фигур. // Збірник тез доповідей другої міжнародної науково-технічної конференції “Оптоелектронні інформаційні технології “Фотоніка-ОДС – 2002”. – м. Вінниця, “Універсум-Вінниця”. – 2002 – С. 22.

11. Active-HDL medium use for reflection of parallelel algoritms of apexes of figure in cell aperiodic neuroautomatos. // Материалы научно-практической конференции “Современные технологии проектирования систем на микросхемах с программируемой логикой”. – Харьков. – 2003. – С. 14-15.

 

Салім Ісса Салім Ал – Зобі. Апаратні засоби та методи обробки і аналізу зображень плоских фігур. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05. 13. 05 – елементи та пристрої обчислювальної техніки та систем керування. – Вінницький національний технічний університет, Вінниця, 2004.

Дисертація присвячена розробці апаратних засобів та методів обробки і аналізу зображень плоских фігур, які змінили свою орієнтацію в полі вхідної апертури пристрою розпізнавання. Обгрунтовано ефективність використання клітинних аперіодичних нейроавтоматів для обробки, аналізу та розпізнавання зображень. Застосування запропонованих методів та апаратних засобів для обробки зображень дало змогу підвищити точність та швидкодію розпізнавання зображень плоских фігур з вільною орієнтацією.

Ключові слова: клітинний аперіодичний нейроавтомат, вектор ознак, паралельна обробка.

Saleem Issa Saleem Al-Zoubi. Apparatus means and methods of imagination treatment and analysis of flat figures.

Dissertation on scientific grade of technical sciences candidate by specialty 05. 13. 05 – Elements and design of computing technical and operating systems. – Vinnytsya National Technical University, Vinnytsya, 2004.

The dissertation is dedicated to the working up of apparatus means and methods of treatment and analysis of imagination for flat figures which has changed its orientation into the filial of input aperture in a recognition construction. The efficacy of cellular a periodical neuroautomats use for imagination treatment, analysis and recognition has been proved.

Use of the methods and apparatus means proposed for the treatment of imagination has allowed to increase preciseness and high speed of imagination recognition of flat figures with free orientation.

Key words: cellular aperiodical neuroautomat, vector of signs, parallel treatment.

 

Салим Исса Салим Ал – Зоби. Аппаратные средства и методы обработки и анализа изображений плоских фигур. – Рукопись.

Дисертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05. 13. 05 – элементы и устройства вычислительной техники и систем управления. – Винницкий национальный технический университет, Винница, 2004г.

Диссертация посвящена разработке аппаратных средств и методов обработки и анализа изображений плоских фигур, которые изменили свою ориентацию в поле входной апертуры устройства распознавания.

В работе разработана новая комплексная класификация методов распознавания изображений и общий подход к решению задачи распознавания свободно ориентированных изображений плоских фигур. Рассмотрена структурная организация известных типов ПЭ-ов и представлена структура ПНЭ-та КАНА, позволяющая осуществлять операции предварительной обработки изображений, а также операции по распознаванию. Определено место КАНА в общей классификации устройств распознавания.

Разработан новый метод распознавания изображений плоских фигур со свободной ориентацией, который позволил повысить точность и быстродействие распознавания, а также на его основе разработаны алгоритмы предварительной обработки и анализа изображений с использованием КАНА. Метод основан на анализе геометрических свойств плоских фигур, которые дают возможность получить полное смысловое содержание фигуры. Получены аналитические зависимости, которые позволяют реализовать устройство распознавания универсальным относительно свободно ориентированных фигур.

Предложен новый подход к реализации многофункциональных структур с повышенным быстродействием обработки информации. На основе предложенного базового апериодического элемента разработаны модели временного сжатия изображений. Разработано устройство распознавания изображений плоских фигур, в основе которого лежат КАНА, позволяющие выделять количественные характеристики составляющих вектора признаков с высокой точностью. Обосновано эффективность использования клеточных апериодических нейроавтоматов для обработки, анализа и распознавания изображений с точки зрения точности и скорости распознавания для изображений со свободной ориентацией. Использование среды Active-HDL позволило получить VHDL-коды всех схемотехнических решений, предложенных в работе, что дает возможность реализации их на современных ПЛИС.

По результатам компьютерного моделирования доказано влияние каждого признака на полное описание фигуры. Исследована величина отклонений от реального значения основных параметров при осуществлении поворота. Получена оптимальная величина угла поворота для различных алгоритмов определения вершин, а также исследованы искажения, возникающие при повороте фигуры.

Использование предложенных методов и аппаратных средств для обработки изображений дало возможность повысить точность и быстродействие распознавания изображений плоских фигур со свободной ориентацией.

Ключевые слова: клеточный апериодический нейроавтомат, вектор признаков, параллельная обработка.