Видеоинформационная
технология визуализации и обработки изображений вихревых волновых структур
ориентирована на решение задач моделирования и идентификации статических и
динамических изображений процессов в рабочих телах газов и жидкостей,
возникающих в трактах массопереноса различных транспортных, энергетических
или информационных систем. Общие системно- и схемотехнические принципы, на
которых базируется эта технология, известны Обобщенная блок-схема ПАО исследовательского комплекса VortexVision включает четыре программных субкомплекса: предварительной обработки — Grad, корреляционно-экстремального классификатора — Klass_Kor, классификатора на основе парных критериальних функций — Klass_Krit, классификатора на основе оценки параметров структурно-спектральных моделей — Klass_Mod (рис. 1). Программный субкомплекс предварительной обработки Grad производит пространственно-спектральную фильтрацию изображений примитивов вихревых волновых структур на основе методов многомерных преобразований Фурье и Гильберта, а также морфологическую обработку и построение структурно-спектральных моделей (рис. 2). Программный субкомплекс Klass_Kor моделирует работу корреляционно-экстремального классификатора изображений структурных примитивов различного типа (рис. 3). Комплекс работает с двумя основными каталогами: первый содержит эталонные изображения, второй — текущие. Субкомплекс реализует вычисление различных спектральных критериальных функций на основе двумерного вещественного преобразования Фурье. Программный субкомплекс Klass_Kor работает со следующими каталогами: /i — входные реальные изображения, /sp — амплитудные спектры, /h — трансформанты Гильберта, /g — градиенты от исходных изображений, /gh — градиенты от трансформант Гильберта, /a — обобщенные амплитуды, /f — обобщенные фазы, /w — обобщенные частоты.
В процессе вычисления критериальных функций производится свертка в спектральной области тестовых и эталонных изображений примитивов волновых структур с последующим анализом формы и структуры критериальной функции. Анализ критериальной функции производится путем вычисления глобального максимума (out_m1), ближайшего по величине максимума (out_m2) и эффективной ширины интервала корреляции (out_in) и принятия решения об идентификации типа структурного примитива, наблюдаемого в выделенном фрагменте изображения волнового поля. Головная процедура программного комплекса Klass_Kor вызывает следующие подпрограммы: генератор равномерного (гауссового) шума, двумерное преобразование Фурье, вычисление в спектральной области свертки (conv), корреляционной функции (correl), функции Рота (rota), функции когерентности (koger), функции Неппа (neppa).
Программный субкомплекс Klass_Krit реализует процедуры построения классификаторов и идентификации типов примитивов вихревых волновых полей с использованием функций, отличных от кореляционно-экстремальных функций (рис. 4). Этот подход основан на применении т.н. парных критериальных функций, а именно Рао (k2.3), Джекарда (k2.4), Дейка (k2.5), Соукала и Снита (k2.6), Кулзинского (k2.7), Роджера и Танимото-I (k2.8), Соукала и Мишнера (k2.10), Юла (k2.11), Хаммана (k2.12) [4]. В качестве сравниваемых образов используются двумерные гистограммы параметров спектральных моделей изображений примитивов, подвергнутых предварительной обработке, которая производится программным комплексом Grad. Особенностью субкомплекса является возможность моделирования аффинных преобразований (affin): сдвиг, поворот, изменение масштаба, растяжение и т.д., что позволяет оценивать эффективность и устойчивость алгоритмов идентификации к пространственным искажениям изображений.
Программный субкомплекс Klass_Mod моделирует работу классификатора реальных изображений вихревых волновых полей различного типа на основе оценки параметров их структурно-спектральных моделей (рис. 5). Комплекс работает с каталогом текущих изображений и реализует предварительную обработку изображений, которая включает в себя двумерное вещественное преобразование Фурье, фильтрацию и пороговую обработку, а также морфологическую обработку изображений, включающую сегментацию бинарных изображений на связные области с последующим вычислением информативных параметров каждой области. В блоке параметров эллипса производится определение максимального и минимального радиусов, угла наклона максимальной оси эллипса относительно оси абсцисс каждой из связных (эллиптических) областей. Особенностью субкомплекса является управление потоком данных, получаемых в ходе обработки и анализа формы: на этапе обучения заполняется библиотека эталонных параметров формы и формируются решающие правила, на этапе классификации тестовых изображений поток данных направляется в классификатор в обход библиотеки эталонных параметров формы.
Проблема идентификации структурных примитивов вихревых волновых потоков может быть успешно решена путем использования исследовательского программного комплекса обработки и распознавания изображений VortexVision, входящего в состав информационной технологии InfoTechVision. Основой предложенных алгоритмов обработки и идентификации является гибридное спектральное преобразование — разложение изображений в базисах Фурье, Гильберта, Фуко, позволяющее построить пространственно-спектральные и спектрально-структурные модели примитивов и произвести сегментацию изображений потоков с выделением квазиоднородных областей. Разработанный программный комплекс обеспечивает функциональную гибкость и адаптируемость к задачам сегментации и структурного анализа и, как показано, применим в различных научных исследованиях и технических областях для обеспечения оптимального конструирования трактов массопереноса, повышения качества текстурного анализа и поиска скрытых нарушений пространственной периодичности, а также для идентификации типов потоков по интегральным структурным признакам. Литература
Copyright © 2000-2001 Odessa State Polytechnic University. All Rights Reserved. | |||||||||
