Анотація до роботи:

Кустра Н.О. Методи та засоби попереднього опрацювання наборів однотипних зображень. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.23 – Системи та засоби штучного інтелекту, Національний університет "Львівська політехніка", Львів, 2008.

Дисертація присвячена вдосконаленню та розробленню методів та засобів попереднього опрацювання наборів однотипних зображень.

У роботі розроблено метод виділення об’єктів уваги на зображенні для систем реального часу на основі вертикальних зрізів.

Також розроблено векторно-кореляційний метод суміщення зображень з використанням кореляційного аналізу і векторного поля, який порівняно з відомим методом кореляційної прив’язки дає часову перевагу у 1.8-2.0 рази; удосконалено метод суміщення зображень, який дає перевагу у часі на 5-8% при обробці одного зображення.

Розроблено метод фільтрування набору однотипних зашумлених зображень з використанням математичної статистики, який дає змогу автоматизувати виділення шуму в наборі.

Вперше запропоновано і розроблено метод підвищення роздільної здатності з використанням апарату теорії нечітких множин.

У дисертаційній роботі розв’язано актуальну наукову задачу попереднього опрацювання наборів однотипних зображень шляхом розроблення та вдосконалення методів і засобів підвищення роздільної здатності та виділення об'єктів уваги для систем реального часу. При цьому отримано такі основні результати:

1. На підставі опрацювання літературних джерел проведено аналіз відомих методів і засобів підвищення роздільної здатності зображень при їх застосуванні для прикладних задач спостереження та аналізу об’єктів, який засвідчує необхідність розробки нових або удосконалення існуючих методів обробки наборів зображень, які суміщені в межах одного-двох пікселів шляхом використання надлишкової інформативності.

1. Розроблено метод суміщення однотипних зображень в наборі на основі поєднання теорії векторного поля та кореляційного аналізу, який дає змогу у 1.8-2.0 рази зменшити час опрацювання зображення.

2. З використанням методів математичної статистики розроблено метод фільтрування набору однотипних зображень, який забезпечує можливість у реальному часі в автоматичному режимі вилучати ”шум” з цього набору, не вимагає додаткових даних про набір, що дає змогу автоматизувати процес фільтрації без втручання оператора.

3. Розроблено метод підвищення роздільної здатності для наборів однотипних зображень з використанням методів теорії нечітких множин, основною перевагою якого є збереження розмірності вхідного набору та яскравісних градієнтів зображень, що є важливим надалі у прикладних задачах видобування інформації.

4. Розроблено метод виділення об’єктів уваги з потоку даних з використанням апарату лінійної алгебри, який дає можливість використовувати його для одночасної ідентифікації будь-яких за геометричною формою об'єктів у реальному часі.

5. Удосконалено метод суміщення зображень на основі методів математичної статистики, який в порівнянні з методом класичної кореляційної прив’язки дає змогу на 5-8% пришвидшити процес суміщення.

6. Розроблені програмні засоби для попереднього опрацювання наборів однотипних цифрових зображень і виділення об'єктів уваги використано для розробки адаптивного пристрою введення зображень.

Публікації автора:

1. Рашкевич Ю. Збільшення роздільної здатності зображень методами теорії нечітких множин / Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, А. Ковальчук. Н. Кустра // Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: Комп’ютерні науки та інформаційні технології.- 2006.- №565.- С. 243-250.

2. Рашкевич Ю. Удосконалений алгоритм центрування зображень на основі методів кореляційного аналізу / Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, Н. Кустра // Науковий вісник НЛТУ України: Збірник науково-технічних праць. - 2006.- вип. 16.2.- С. 108-112.

3. Рашкевич Ю. Використання методів інтегрального числення для покращення алгоритму центрування зображень побудованого на основі методів кореляційного аналізу / Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, Н. Кустра, З.Шпак // Інформаційні технології і системи. - т.9.-№1(2006).-С. 23-27.

4. Рашкевич Ю. Фільтрація наборів зображень / Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, Н. Кустра, З. Шпак // Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: Комп’ютерні науки та інформаційні технології. - 2005.-№543.-С. 121-125.

5. Пелешко Д.Д. Автоматизована система підрахунку промислових товарів / Д.Д. Пелешко, Б.А.Демида, Р.С. Марцишин, М.С. Пасєка, Н.О. Кустра, Ю.Ю. Рашкевич // Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: Комп’ютерні науки та інформаційні технології. - 2004.-№521.- С. 23-33.

6. Рашкевич Ю. Центрування зображень на основі методів кореляційного аналізу / Ю. Рашкевич, Б. Демида, Д. Пелешко, Н. Кустра // Збірник наукових праць Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є.Пухова. -2005.- Вип. 29.- С. 121-128.

7. Кустра Н. Аналіз окремих методів цифрової обробки сигналів / Наталія Кустра, Дмитро Пелешко // Технічні вісті. - 2005/1(20), 2(21). - С. 56-58.

8. Рашкевич Ю. Аналіз методів фільтрації та сегментації дискретних зображень / Ю.Рашкевич, Д. Пелешко, Н. Кустра // Технічні вісті.- Львів, 2006/1(22), 2(23). -С. 85-88.

9. Рашкевич Ю. Удосконалений алгоритм збільшення роздільної здатності зображень / Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, Н. Кустра, З. Шпак // Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: Комп’ютерні науки та інформаційні технології. - 2007.-№598.-С. 176-181.

10. The algorithm of images centering constructed on the basis of combination of the total count and correlation analysis methods: proceedings of the First International Conference of Computer Science and Information Technologies [“CSIT’2006”], (Lviv, 28-30 September 2006) / Lviv Polytechnik National University.- Lviv: Lviv Polytechnik National University, 2006.- Р.139-143.

11. Удосконалений алгоритм сегментації для систем автоматизованого обліку об’єктів: Збірка наукових праць в п'яти томах [“Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій ISDMIT’2005”], (Євпаторія, 18-21 травня 2005) / Херсонський морський інститут.- Херсон: Видавництво Херсонського морського інституту, 2005.- т.1.-С.134-139.

12. Кореляційний спосіб горизонтального і вертикального суміщення зображень: 9^th International modelling school of AMSE-UAPL, (Alushta, 12-17 September, 2004) / Rzeszow University of Technology.-Rzeszow: Rzeszow University of Technology, 2004. -P.195-197.

13. Зниження зашумленості наборів зображень методами статистичної обробки: 10^th International modelling school of AMSE-UAPL, (Alushta, 12-17 September, 2005) / Rzeszow University of Technology.-Rzeszow: Rzeszow University of Technology, 2005. -P.171-175.

14. Прискорений алгоритм пошуку зображень: Матеріали науково-практичної конференції [“Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій ISDMIT’2006”], (Євпаторія, 15-18 травня 2006) / Херсонський морський інститут.- Херсон: Видавництво Херсонського морського інституту, 2006.- т.1.-С.176-178.

15. Схема покращення алгоритму збільшення роздільної здатності зображень побудованого на основі методів нечітких множин: proceedings of the Second International Conference of Computer Science and Information Technologies [“CSIT’2007”], (Lviv, 27-29 September 2007) / Lviv Polytechnik National University.- Lviv: Lviv Polytechnik National University, 2007.- P. 84-86.