CC BY
271
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Кавтарадзе Д.Н., Фридман В. С. (рец.) Розенберг Г.С., Мозговой Д.П., Гелашвили Д.Б. Экология. Элементы теоретических конструкций современной экологии. 1999 // Самарская Лука: 2001. №11.
2. Краснощеков Г.П. (рец.) Розенберг Г.С., Мозговой Д.П., Гелашвили Д.Б. Экология. Элементы теоретических конструкций современной экологии. 1999 // Известия Самарского научного центра РАН. 2000. Т.2. №2.
3. ЛебедевЮ.М. (рец.) Розенберг Г.С., Мозговой Д.П., Гелашвили Д.Б. Экология. Элементы теоретических конструкций современной экологии. 1999 // Биология внутренних вод. 2001. №4.
4. Розенберг Г.С., Мозговой Д.П., Гелашвили Д.Б. Экология. Элементы теоретических конструкций современной экологии. Самара: СНЦ РАН, 1999.
5. Швец И.М. (рец.) Розенберг Г.С., Мозговой Д.П., Гелашвили Д.Б. Экология. Элементы теоретических конструкций современной экологии. 1999 // Экология и жизнь. 2001. №4(21).
6. Шилов И. А. (рец.) Розенберг ГС., Мозговой Д.П., Гелашвили Д.Б. Экология. Элементы теоретических конструкций современной экологии. 1999 // Известия Российской академии наук. Сер. биол. 2001. №3.
© С.В. Саксонов, Н.В. Конева
Институт экологии Волжского бассейна РАН,
г. Тольятти
Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера
Москва: Физматлит, 2001. 784 с. Тираж 1000 экз.
Монография "Методы компьютерной обработки изображений" под редакцией чле-на-корреспондента РАН В.А. Сойфера, вышедшая в издательстве "Физматлит" (Москва) в октябре 2001 года тиражом 1000 экземпляров, содержит 784 страницы. Издание осуществлено при финансовой поддержке Федеральной целевой программы " Государственная интеграция высшего образования и фундаментальной науки на 1997-2000 годы". Авторами монографии являются сотрудники Института систем обработки изображений РАН.
В книге десять глав, большая часть которых написаны разными авторами. Книга написана в строгой математической форме, снабжена большим числом рисунков и графиков (более 300 иллюстраций). Изложение выдержано в единой терминологии и единых обозначениях. Подобное единство материала особенно важно, так как данная книга рекомендована Министерством образования Российской Федерации в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по специальности "Прикладная математика".
Материал монографии последовательно охватывает разные стороны проблемы, начиная с теоретических основ цифровой обработки сигналов и изображений и заканчивая изложением оригинальных методов, алгоритмов и информационных технологий, разработанных авторским коллективом. В монографии рассматриваются оптические изображения, хотя в силу общности математических моделей, предлагаемые методы обработки изображений являются достаточно универсальными и могут применяться для обработки широкого класса многомерных сигналов различной физической природы.
Книга состоит из двух частей. Первая часть монографии, состоящая из четырех глав, может служить учебным пособием для знакомства с проблемами, классическими методами и алгоритмами цифровой обработки изображений. Вторая часть книги, состоящая из шести глав, написана в существенно более лаконичном стиле и ориентирована на подготовленного читателя. В этой части нашли свое отражение результаты многолетней работы коллектива авторов в данной облас-
ти. В связи с этим, направленность содержания глав второй части определяется, в первую очередь, научными интересами авторов.
Рассмотренные в монографии методы компьютерной обработки изображений по многообразию целей и задач можно классифицировать следующим образом: улучшение качества изображений, измерения на изображениях, спектральный анализ многомерных сигналов, распознавание изображений, компрессия изображений. Вся гамма этих методов, многие из которых оригинальны, описана в книге.
Первые четыре главы, составляющие первую часть монографии и написанные В.В. Мясниковым, С.Б. Поповым, В.В. Сергеевым, В.А. Сойфером и В.М. Черновым, содержат описание классических методов, подходов и алгоритмов, которые используются при построении математических моделей изображений, разработке критериев качества изображений, оценке погрешностей дискретного представления изображений, повышении качества изображений, расчете геометрических параметров объектов на изображении, распознавании изображений.
В пятой главе, написанной В. М. Черновым и М. А. Чичевой, представлен оригинальный унифицированный подход к синтезу быстрых алгоритмов (БА) дискретных ортогональных преобразований, базирующийся на кодировании входных данных и параметров преобразований элементами подходящих алгебраических структур (ассоциативных алгебр). Подробный анализ связи вычислительных характеристик БА с алгебро-арифмети-ческими свойствами кодирующих структур позволил авторам синтезировать в ряде случаев как БА с минимальной вычислительной сложностью, так и БА с простой регулярной структурой и вычислительными характеристиками, существенно лучшими, чем у большинства известных алгоритмов.
В шестой главе, написанной М.В. Гаш-никовым, Н.И. Глумовым, С.Б. Поповым и В.В. Сергеевым, особое внимание уделено разработанному авторами методу сжатия изображений на основе иерархической сеточной интерполяции, который включает ряд
оригинальных процедур преобразования информации. Разработанная структура хранения кодированного изображения позволяет эффективно декодировать изображения на различных уровнях разрешения, что позволяет использовать этот алгоритм в современных технологиях передачи данных.
Седьмая глава, написанная Н.Ю. Ильясовой, В.А. Сойфером, А.Г. Храмовым, посвящена изложению оригинального подхода к анализу одного класса специфических, но часто встречающихся на практике изображений - изображений со " структурной избыточностью". Рассматриваемый подход базируется на понятной аналогии между изображениями данного класса и интегральными кривыми подходящего дифференциального уравнения. Развитие этой аналогии путем неявного, но конструктивного перехода к представлению данных в касательном пространстве, позволило разработать практически эффективные алгоритмы анализа реальных изображений со скрытой квазипериодической структурой: интерферрограмм, дактилограмм, текстурных изображений и т.п.
В восьмой главе, написанной Н.И. Глу -мовым, В.В. Мясниковым, В.В. Сергеевым и А. В. Черновым, рассматриваются методы локальной обработки изображений, реализуемые на основе рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой. Разработанные фильтры, обладая низкой вычислительной сложностью, не зависящей от размеров окна обработки, применяются для реализации сверхбыстрых вычислений сверток с конечными импульсными при решении различных задач обработки и анализа изображений.
В девятой главе, написанной Н.И. Глу -мовым, В.В. Мясниковым и В.В. Сергеевым, рассматриваются методы распознавания, используемые при работе с изображениями. Рассматриваются различные наборы локальных и глобальных признаков изображения, алгоритмы их формирования, основные требования, предъявляемые к формируемым по изображению признакам. Описан ряд критериев локализации объектов на изображении, учитывающих специфику двумерного пред-
ставления данных и их пространственную протяженность. Приводятся методы построения и настройки мультиклассификаторов - наборов решающих правил, обеспечивающих совместное вынесение решения при распознавании.
Десятая глава, написанная В. А. Фурсовым, рассматривает методы и алгоритмы оценивания, ориентированные на применение в ситуациях, когда доступно небольшое число наблюдений. Показано, что в этом случае использование априорных вероятностных моделей полезных сигналов и ошибок наблюдений не вполне правомерно. Описан нестатистический подход, примыкающий к методам теории некорректных задач.
Авторы монографии представляют собой тесный научный коллектив и принадлежат одной научной школе, хорошо известной у нас в стране и за рубежом. Данная книга обобщает более чем 20-летний опыт работы коллектива в области компьютерной обработки изображений. Она будет полезной для инженеров и исследователей, которые специализируются в обработке изображений, распознавании образов, искусственном ин-
теллекте, обработке сигналов, компьютерной оптике, оптической обработке информации и т. п. Книга будет полезна для университетов как учебник по специальным главам обработки изображений и прикладной математики.
Исследования по методам и алгоритмам компьютерной обработки изображений ведутся во всем мире, начиная с 50-х годов. Особенно бурный рост интереса к компьютерной обработки изображений произошел в последние десять лет в связи с появлением развитой аппаратной базы, позволяющей решать технические задачи, постановка которых ранее даже не производилась из-за слабости вычислительной техники. Основными достоинствами монографии является последовательное и систематическое введение читателя в круг современных идей и методов цифровой обработки изображений, изложение оригинальных математических методов решения актуальных задач данной проблематики, не имеющих зарубежных аналогов.
© П.К. Кузнецов
Самарский государственный технический
университет
