Анотація до роботи:

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.

У дисертації наведено узагальнене та отримано нове вирішення наукового завдання усунення семантичного конфлікту між обробкою та тематичною інтерпретацією візуальної інформації у вигляді моделей мультиграничної сегментації зображень і перетворень класів еквівалентності або толерантності на основі даних, які визначені специфікою предметної області. Під час проведення дисертаційних досліджень отримано такі основні результати:

1. Встановлено, що в концептуальному і прикладному аспектах для інтерпретації візуальної інформації досить універсальним і адекватним є підхід, що полягає в отриманні часткової сегментації зображень на базі мультиграничних моделей і наступних перетворень розбиттів і/або покриттів поля зору, що продукуються, з урахуванням апріорних даних.

2. Запропоновано обґрунтовані й досліджені моделі, в основу яких покладено зв’язок розбиттів і покриттів поля зору, індукованих розбиттями й покриттями діапазону зміни яскравостей (множини ознак). Властивості розбиттів і покриттів забезпечують отримання розбиттів, аналіз яких створює передумови для пошуку розумного компромісу між надмірною і недостатньою сегментацією.

3. Встановлено, що для підвищення ефективності інтерпретації візуальної інформації доцільно проводити морфологічну обробку окремих класів еквівалентності або толерантності, а розбиття або покриття повинні перетворюватися з урахуванням їхніх просторових властивостей та ознакової інформації, пов’язаної зі специфікою предметно-орієнтованої області.

4. На основі узагальнених вимог до трансформацій результатів часткової сегментації конкретизовано операції з окремими областями і з їхніми сімействами. Виявлено випадки одержання однозначних результатів і ситуації, що вимагають залучення додаткової інформації: або ознак форми об’єктів чи областей, що визначають носій їхніх зображень, або характеристик просторової конфігурації необхідної фактор-множини.

5. Удосконалено методи мультиграничної сегментації зображень. Шляхом експериментальних досліджень виявлено особливості двоетапної процедури сегментації на основі мультиграничних моделей і перетворень розбиттів і покриттів у плані застосування операцій, що забезпечують істотне зменшення кількості аналізованих областей за рахунок злиття або вилучення фрагментів несуттєвих із погляду застосувань.

6. Теоретичні й практичні результати дисертації реалізовано у вигляді програмних засобів, що забезпечують як розв’язання конкретних завдань обробки та інтерпретації візуальної інформації, так і їхнє використання в задачах імітаційного моделювання для вибору характеристик алгоритмів сегментації на базі мультиграничних моделей.

7. Результати теоретико-експериментальних досліджень реалізовано та впроваджено у вигляді прикладних та дослідницьких програмних комплексів, що використовуються при розробці систем медичної діагностики.

Публікації автора:

1. Чупиков А.Н. Свойства толерантностей при сегментации изображений // Прикладная радиоэлектроника. – 2006. – № 3 (5). – С. 408–411.

2. Машталир В.П., Чупиков А.Н. Модели покрытий в задачах сегментации изображений реквантованием // Радиоэлектроника и информатика. – 2006. – № 3. – С. 58–65.

3. Егорова Е.А., Чупиков А.Н., Щербинин К.А. Интеллектуальная обработка результатов сегментации синтезированных изображений // Прикладная радиоэлектроника. – 2006. – Т. 5, № 3. – С. 408–411.

4. Chupikov A., Kinoshenko D., Mashtalir V., Shcherbinin K. Image retrieval with segmentation-based query // Adaptive multimedia retrieval: user, context, and feedback / S. Marchand-Maillet et al. (Eds.). 4-th International Workshop Adaptive Multimedia Retrieval. Geneva, Switzerland, July 27–28, 2006. – Berlin Heidelberg: Springer-Verlag. – Lecture Notes in Computer Science. – Vol. 4398. – 2007. – Р. 208–222.

5. Chupikov A., Mashtalir S., Yegorova E. Morpholohical normalization of image binary cuts // Computational Imaging and Vision / M.A. Viergever, ed. International Conference on Computer Vision and Graphics. Warsaw. Poland, September 22–24, 2004. – Dordrecht: Springer. –Vol. 32. – 2006. – P. 558–564.

6. Чупиков А.Н. Синтез методов сегментации в задачах идентификации // Материалы I международной научной конференции «Глобальные информационные системы. Проблемы и тенденции развития». Харьков, 3–6 октября 2006 г. – Харьков: ХНУРЭ, 2006. – С. 87–88.

7. Чупиков А.Н. Синтез и комбинирование методов сегментации изображений // Материалы Х международной научной конференции, посвященной памяти генерального конструктора ракетно-космических систем академика М.Ф. Решетнева. Красноярск, Россия, 8–10 ноября, 2006 г. – Красноярск: СибГАУ, 2006. – С. 327–328.

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.