CC BY
16
методи до видшення ознак, а саме аналiз головних компонент i статистичний метод, то останнiй мае властивосп iнварiантностi до повороту в широкому дiапазонi кутiв, але дискри-мiнуючi характеристики аналiзу головних компонент е кращими при малих кутах повороту поверхш. Нейромережевий метод видiлення ознак за дискримшуючими характеристиками поступаеться аналiзу головних компонент при малих кутах повороту, але при великих кутах повороту переважають статистичш методи.
При зашумленш тестових поверхонь адитивним гаушвським шумом найбiльш стiйкий результат отримуеться у випадку використання аналiзу головних компонент при малих кутах повороту поверхш.
При розшзнаванш чи класифшаци поверхонь постають проблеми, пов'язанi iз вибором навчально! вибiрки i оптимального шформативного опису максимально! кiлькостi окремих li елементiв. В основi цих проблем лежить задача формування вектора ознак, що е об'ектом дослщження.
Висновки
Розглянуто методи видiлення ознак для розтзнавання та класифшацп поверхш тривимiр-ного зображення. Проведено дослщження наведених методiв видiлення ознак при поворот i зашумленнi поверхнi, а також ощнено !х ефективнiсть. Запропоновано удосконалення струк-тури нейронно! мережа Результати, представленi в статтi, мають практичне значення.
Список лiтератури: 1. Forsyth D.A. Shape from texture and integrability // Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision, Vancouver, BC, Canada. 2001 Vol.2. Р.447-452. 2. HaralickRM., Shanmugam K., Dinstein I. Textural Features for Image Classification // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1973. Р.610-621. 3. КапустшБ.О., РусинБ.П., ТаяновВ.А. Системи розтзнавання образш з малими базами даних. Л^в: СПОЛОМ, 2006. 152с. 4. Tax D.M.I. and Duin R.P.W. Uniform object generation for optimizing one-class classifiers // Jornal of Machine Learning Research. 2001. Vol.2. Р. 155-173. 5. Русин Б.П., Любунь З.М., Луцик О.А. Особливють навчання мережi Кохонена на основi методу нейроядерно! ентропи при стиску зображень // Радиоэлектроника и информатика. 2007. .№1. С. 69-72. 6. Bishop C.M. Neural networks for pattern recognition // Oxford University Press, 1995.
Надшшла до редколегИ 17.01.2008
Русин Богдан Павлович, д-р техн. наук, професор, зав. вщдшом "Метода та систем аналiзу, обробки та вдентифшацп зображень" ФМ1 НАН Укра!ни iм. Г.В. Карпенка. Науковi штере-си: аналiз, обробка та розтзнавання зображень. Адреса: Укра!на, 79601, Львiв, вул. Науко-ва, 5а, тел. 229-61-09, e-mail: rusyn@ipm.lviv.ua.
Таянов Вгталш Анатолшович, канд. техн. наук, м.н.с., ФМ1 НАН Укра!ни iм. Г.В. Карпенка. Науковi iнтереси: розпiзнавання образiв, машинне навчання. Адреса: Украта, 79601, Львiв, вул. Наукова, 5а, тел. 229-65-30, e-mail: vtayanov@ipm.lviv.ua.
Луцик Олексш Андршович, аспiрант ФМ1 НАН Укра!ни iм. Г.В. Карпенка. Науковi ттере-си: нейромережевi тдходи для обробки зображень. Адреса: Укра!на, 79601, Львiв, вул. Наукова 5а, тел. 229-65-30, e-mail:olutsyk@ipm.lviv.ua.
УДК 621.327
В.В. БАРАННИК, И.В. ХАХАНОВА
ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКОГО ДЕКОДИРОВАНИЯ ДВУХУРОВНЕВЫХ ПОЛИАДИЧЕСКИХ КОДОВ
Разрабатывается метод восстановления изображений без внесения погрешности. Восстановление обеспечивается на основе декодирования двухуровневых полиадических кодовых конструкций трансформант и выполнения обратного dwt-преобразования.
1. Введение
Информационно-управляющие системы (ИУС) играют важную роль в процессе решения комплекса общенациональных и прикладных задач [1; 2]. Основными задачами ИУС являются: организация своевременной обработки, доведение достоверной информации и
обеспечение принятия правильных решений. Одна из трудностей, с которыми приходится сталкиваться в процессе функционирования ИУС, состоит в обработке больших объемов оцифрованных изображений [1 - 3]. В связи с этим для снижения времени обработки и передачи организуется компактное представление данных. Одним из эффективных представителей методов сжатия является метод динамического кодирования трансформант в двухуровневом полиадическом пространстве [4]. Однако для обеспечения достоверного получения данных на приемной стороне требуется организовать процесс декодирования кодовых комбинаций сжатого представления. Поэтому цель исследования заключается в своевременном восстановлении изображений на приемной стороне с заданной степенью достоверности. Отсюда научная задача состоит в создании метода восстановления изображений на основе динамического декодирования двухуровневых полиадических кодовых конструкций.
2. Особенности процесса восстановления трансформант
Для взаимооднозначного получения исходных данных процесс восстановления должен:
1. Учитывать следующие особенности формирования кодовых кодограмм сжатого представления:
- трансформанта Y dwt-преобразования обрабатывается отдельными частями, представляющими собой массивы Ут размерностью (128 х п) элементов;
- массивы трансформант представляются в виде полиадических чисел. В этом случае выполняются условия:
Дт) „,(т)
y j <у j-1, i=1,128; j=1, n; (1)
У (j = min( x(iX), j), i=1m; j=й; (2)
Х(х) = max {yj} + 1; x(T) = max {yj } + 1, (3)
1< j< n J J 1<i < m J
где Уj - основание (i,j)-ro элемента т -го массива компонент трансформанты; yj -
(i, j) -й элемент т -го массива; А^х), X(т) - ограничения на динамический диапазон элементов, расположенных соответственно в i-й строке и в j-м столбце т -го массива;
- система оснований = {уj} полиадического числа строится на основе динамического и двухуровневого принципов. Динамический принцип заключается в том, что при построении системы оснований т -го массива учитывается система ^т_1 оснований (т _ 1) -го массива. Двухуровневость системы оснований состоит в том, что вычисление кодов-номеров проводится с учетом формирования двух типов полиадических кодов в абсолютном и дифференциальном полиадических пространствах;
- перед декодированием кодов-номеров трансформант необходимо провести декомпрессию служебной матрицы Gm)n :
G(m)n = {g(j}, i=1m ; j=й.
Элементы gj матрицы Gm)n несут информацию о принадлежности (i; j) -й компоненты трансформанты к абсолютному или к дифференциальному полиадическому пространству.
2. Удовлетворять требованиям, состоящим в: - использовании взаимообратных преобразований; - получении данных на приемной стороне за счет только известной служебной информации; - выполнении целочисленных вычислительных операций.
3. Построить метод динамического восстановления трансформант в двухуровневой полиадической системе.
В соответствии с особенностями процесса компрессии метод восстановления трансформант dwt-преобразований должен включать в себя следующие этапы:
1. Получение элементов служебной матрицы Gm)n . Данный этап необходим для определения типа полиадического числа, к которому принадлежат элементы трансформанты.
Восстановление элементов g ^ осуществляется на основе декодирования структурных
(т)
кодов L по количеству двоичных перепадов $ : g ^ j = фd(L, &).
2. На втором этапе организовывается формирование системы оснований. Такой процесс включает в себя следующие действия:
1) система Ч (Ч = Ч^1-* = {У^}, 1 = 1,т; j = 1,п) оснований первого массива У1 трансформанты преобразования является базовой и служит опорной для восстановления систем Чт оснований последующих массивов Ут, т = 1, V , где V - количество массивов, на которые разбивается трансформанта. Для первого массива матрица Gm)n не формируется, т.е. компоненты у(1) принадлежат абсолютному полиадическому пространству. Тогда для т = 1 восстановление компонент массива У[ проводится на основе следующих соотношений:
- если для текущего 9 -го элемента у -го полиадического числа выполняется неравенство у^1,^) ^ 2М-1, то компонента у(1) принадлежит у -му полиадическому числу
(1) (1, У) ™ (1) ж
у> j : = у9 . В этом случае значение компоненты у^ j получается по формуле
у(1, V) = ^У)] [ ^ У) ] у(1,У) у 9 = [ь(1, у)] [ у (1, у)ь(1, у)] У9 ; (4)
h 9 у9 h 9
- если выполняется неравенство у91, ^)h91, ^) > 2М -1, то компонента у(1) является
/А П / П (1) (1, У + 1)
первым (9 = 1) элементом очередного (у+1)-го полиадического числа у^ j : = у1 . Значение компоненты у ■ ^ восстанавливается на основе выражения
у(1 У+1) = К(1, У+1) - [К(1,У+1) ] у(1,У+1)
у1 = ^ [ (1.7+1) ] У1
Т1 , (5)
где у - индекс полиадического числа; N(т, ^) - код-номер у -го полиадического числа, построенного для т -го массива компонент трансформанты; у91, - 9 -е значение у -го полиадического числа для первого массива трансформанты, 9 = 1, @ ; ®1 у - количество
элементов в у -м полиадическом числе первого массива; h91,^) - весовой коэффициент
(1, У)
элемента у9 ;
2) для последующих массивов Ут трансформанты (т > 2) восстановление системы
оснований Чт осуществляется с учетом соответствующей матрицы Gm)n и системы
(т)
оснований Чт-1 предыдущего массива Ут-1. Если для значения признака g^ j выполняется условие
g(? = 0, (6)
то:
а) компонента у ■т является элементом абсолютного полиадического числа у ■т е Ут у ;
б) элемент у-^ принадлежит системе оснований нижнего диапазонного уровня , сформированной для предыдущего (т-1 )-го массива Yт_1:
у(? < у(]-1).
(т)
В этом случае восстановление элемента у1 j проводится по следующей системе выражений:
/£, ^< 2М-1
если выполняется неравенство Уе ^ е < 2 -1, то
(т) _ (т,т) _ гк(т'у\ г^!^ 1 (т,у) у 1 j _ уд _ 1 [ У(т,у) ь(т,у)1 Уе ; (7)
hе уе he
(1, У)и(1, у ) оМ , в противном случае, когда Уд hд > 2 -1, тогда
то:
у(т) _ у(т, У) _ к(т,у+1) - г У+1) 1 у(т,У+1)
у1 j _ у1 _ ^ Г у(т,у+1)Лт,У+1)1 Уе . (8)
уе h е
В случае, когда условие (6) не выполняется, т.е.
g 1(]) _ 1, (9)
а) компонента у^ является элементом дифференциального полиадического числа
(т) 7 у1 / е ¿ту ;
б) элемент у(^ принадлежит системе оснований верхнего диапазонного уровня ^2),
получаемой для текущего т -го массива Yт :
(т-1) , (т^ (т) У ■ ■ у < у ■ ■ < У ■ Т1j у1j Т1j •
Особенность процесса восстановления компонент второго класса заключается в том, что система оснований формируется для массива Y,12) _{у^^ } размерностью Vg х п .
Данный массив получается из массива Yт вычеркиванием элементов, имеющих значение
(т)
признака g 1 j _ 0 . Поэтому для того, чтобы установить соответствие между основаниями У (^ и элементом у^, необходимо позиционировать массив Y,12) на основе элементов матрицы Gm)n , значения которых равны единице. Заполнение массива YT2) происходит
по строкам слева направо (взаимно-однозначно с формированием массива Y.12) на передающей стороне), причем:
(Т, 2) (т) - если и < п, то у|,'и+1 _ у1
- если и _ п , то у|+1и _у
(т,2) _ у(т) и j •
Для размеченного массива Y,P) восстановление элемента у('-) проводится по следуюТ ^ J
щей схеме:
, (т, у) (т, у) ^ ~М 1 - если выполняется неравенство dе Ре < 2 -1, то
(т) _ (т,Y) _ п _ r R(T'Y) ld(т,Y)
z 1 j _ z6 _ r p(t,y)J rd(T,Y) р(т,Y)Jd6 ; (10)
Pe dg p0
- в противном случае, когда dg1, Y) pg1, Y) > 2M _1, тогда
z(T) _ z(T,Y) _ r(T,Y+1) _ r R(1,Y+1) ]d(T,Y+1)
Zij _ Z1 _ R rd(T,y+1) р(т,Y+1)Jd6 , (11)
gg
где R^ y) - код-номер y -го полиадического числа, построенного для т -го массива компонент трансформанты в дифференциальном пространстве; zg^ y) - 6 -е значение Y -го дифференциального полиадического числа для т -го массива трансформанты; pg^ y) -
весовой коэффициент элемента zg^ Y); dg^ Y+1) - основание элемента zg^ Y).
(т)
Поскольку величина zj j является элементом дифференциального полиадического числа, то исходная компонента получается по формуле
yj _ zi ? +V j (12)
(т)
На завершающем этапе требуется расставить полученные компоненты y j j на исходные места в массиве YT . Для этого используются матрицы Gjmn и yT2).
Таким образом, построен метод восстановления трансформант dwt-преобразований без внесения погрешностей, учитывающий принцип динамичного формирования оснований полиадических чисел в двухуровневом пространстве.
3. Выводы
1. Разработан метод восстановления трансформант дискретных вейвлет-преобразова-ний без внесения погрешности на основе динамического декодирования двухуровневых полиадических кодов.
Научная новизна созданных результатов состоит в том, что впервые учитывается:
- форма представления трансформант dwt-преобразований в виде двухуровневых полиадических чисел;
- построение системы оснований по динамическому принципу на базе оснований предыдущего массива трансформанты.
2. Практическая значимость состоит в том, что разработанный метод восстановления позволяет:
- получать изображения с заданным качеством при минимально необходимом количестве служебных данных;
- сокращать время обработки за счет однопроходности процесса восстановления и рекуррентной схемы его реализации.
Список литература: 1.AdamsM.D. The JPEG-2000 Still Image Compressio 1 N 2412, Sept. 2001. 2. Wallace G.K. The JPEG Still Picture Compression Standard // Communication in ACM. 1991. V34, №4. P.31-34. 3. БаранникВ.В., Королева Н.А., ПоляковП.Ф. Метод восстановления изображений // Системи обробки шформаци. Харшв: НАНУ, ПАНМ, ХВУ. 2001. Вип. 6(16). С. 140 - 145. 4. БаранникВ.В., Гуржий П.Н. Метод восстановления видеоданных // // Системи обробки шформаци. Харьков: НАНУ, ХУПС. 2006. Вип. 3. С. 12- 15.
Поступила в редколлегию 08.08.2007 Баранник Владимир Викторович, д-р техн. наук, старший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории Харьковского университета Воздушных Сил имени Ивана Кожедуба. Научные интересы: обработка и передача информации. Адрес: Украина, 61023, Харьков , ул. Сумская, 77/79, тел. 8 050-3038971.
Хаханова Ирина Витальевна, канд. техн. наук, доцент кафедры автоматизации проектирования вычислительной техники ХНУРЭ. Научные интересы: обработка и передача информации. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14.
