CC BY
21
Исследованы пути оптимизации расходов на сотовую связь как весомой компоненты системы коммуникаций предприятия.
Ключевые слова: сотовая связь, иформационно-коммуникационные технологии, затраты, основные средства, нематериальные активы.
Venger O.I. Improving efficiency of business communication systems through the cost reduction from usage of cellular transmission
In this article author proved the importance of effective usage of communication technology system at enterprises, allocated expenditures for system communications. Author investigated ways to optimize the expenditure of cellular communications as an essential component of enterprise communications.
Keywords: cellular communication, communication technologies, costs, fixed assets, intangible assets.
УДК 623.544 Проф. Ю.В. Шабатура, д-р техн. наук;
ад 'юнкт Р.В. Кузьменко - Академш сухопутних вшськ м. гетьмана Петра Сагайдачного
ВИЗНАЧЕННЯ Д1ЙСНО1 МЕЖ1 ЗОБРАЖЕННЯ БАЛ1СТИЧНОГО Т1ЛА НА ЦИФРОВОМУ ФОТОЗН1МКУ МЕТОДАМИ НЕЧ1ТКО1 ЛОГ1КИ
У контекст широко! задачi з дослщження параметрiв траектори засобами фото-, вщеореестраци розроблено метод визначення дшсного контуру цифрового зобра-ження балютичного тша. Метод Грунтуеться на застосуванш нечггкого лопчного висновку про належшсть кожно! окремо! точки цифрового зображення.
Ключовг слова: балютичне тшо, цифрове зображення, неч™а лопка.
Актуальшсть та огляд основних результат. У сучаснш практищ проведення експериментальних зовшшньотраекторних вим1рювань на дос-лщницьких полшонах Мшютерства оборони Збройних Сил Укра!ни, одне з основних мюць займають фото-, кшотеодолггш комплекси, в яких основними ношями вим1рювально! шформацп е фото-, кшопл1вка [1].
Технолопя одержання зшмюв в аналоговому формат^ що використо-вуеться при застосуванш фото-, юно теодолтв, мае ряд ютотних недолшв, до яких можна вщнести:
• неможливють автоматизаци процесу одержання шформацп;
• наявшсть трудомгсткнх еташв проявлення [ компарування пл1вки;
• неможливють одержання результата у реальному масштаб1 часу.
Один 1з вар1ант1в усунення цих недолтв - це можлива замша анало-гових фото-, кшотеодол1тних станцш на цифровь Таке ршення дасть змогу спростити, оптим1зувати за часом та ресурсами процес отримання, анал1зу 1 збершання шформацп. Разом з тим використання цифрових метод1в фото-реестрацп балютичного тша тд час проведення експериментальних досль джень потребуе вдосконалення юнуючих 1 розробки нових метод1в анал1зу зображення.
Одним 1з основних завдань е щентифжащя контура цифрового зображення балютичного тша, що полягае у визначенш дшсно! меж1 зображення балютичного тша.
Метою ^eï роботи е розроблення методу щентифшаци контуру цифрового зображення балютичного тiла шляхом визначення належностi точки (ткселя) цифрового зображення на основi застосування нечiткого логiчного виводу.
Основна частина. У бшьшосп випадюв зображення балютичного ть ла представлено обмеженою множиною пiкселiв, причому з рiзних причин образ балiстичного тiла на цифровому зображенш е розмитим, i тому вiзуаль-не дослiдження област фотографп, яка мiстить зображення балютичного тала, зазвичай виявляе тксел^ яю безсумнiвно належать балiстичному тшу; тксел^ якi вiдповiдають фону; а також тксел^ про якi неможливо напевне стверджувати, належать вони балютичному тiлу чи нi.
Серед основних причин, що призводять до вiдзначеноï розмитостi, ви-дiлимо такi:
1) недосконалють оптично1 системи, технiчного забезпечення тощо;
2) унаслiдок значно1 швидкосл руху в процесi формування одного кадру балютичне тiло реально перебувае у положеннях, яю вiдповiдатимуть рiзним пiксельним дiлянкам цифрово1 фотографiï;
3) апостерюрна розмитiсть цифрового зображення виникае як наслщок ви-користання штерполяцп та стиску графiчноï iнформацiï; останнш аспект особливо помiтний при використанш алгоритму стиску JPEG. Зображення розмiром mxn точок у цифровому опии, прийнятому в
комп'ютернiй графiцi, задають масивом, кожен елемент якого представлений тршкою базових кольорiв. Масив mxn iз значень базового кольору називають колiрним каналом. Кодування за рiвнем насичення базового кольору вико-нуеться у дiапазонi вiд 0 до 255, а як базовi кольори використовують трiйку RGB (червоний, зелений, синш).
Вiдомо [2], що алгоритм представлення графiчноï iнформацiï у форма-ri JPEG передбачае переведення зображення з колiрноï моделi RGB у колiрну модель YCC, де Y - канал яскравосп, С - колiрнi канали. При цьому найбiльш шформативним каналом е канал яскравостi, тому надалi як приклад будемо використовувати числовий масив mxn саме каналу Y.
Для аналiзу цифрового зображення балютичного тша будемо використовувати представлення у вигл_вд прямокутного масиву натуральних чисел вiдповiдного дiапазону. Номери рядка та стовпця, що мютить визначену точку зображення, можна трактувати як положення цieï точки у деякш локальнiй системi координат. Таким чином, образ балютичного тша вщповщае деякш област у данш системi координат. Специфiка цифровоï фотозйомки балю-тичного тiла пiд час його польоту полягае в обов'язковому визначенш нечгг-костi самоï област та складностi визначення ïï межi iз достатньою точнiстю. У цьому дослщженш прийматимемо, що аналiз здшснюеться на основi невеликого фрагменту фотозображення, що мютить лише балютичне тшо та вщ-носно однорщний фон, як вiдзначено нижче. Процедурна структура методу:
• статистичнии аналiз вихiдних числових даних та 1х нормування;
• формування лшгвгстичних змiнних та вибiр 1х функцй належностi;
• формування набору правил нечеткого логiчного виводу;
• визначення методу дефазифжаци;
• аналiз функцюнальноста, тестування та налаштування системи;
• формування висновку про належшсть до балгстичного тша чи Иого межi для кожно1 iз точок зображення.
Розглянемо дат етапи детальшше та прошюструемо на прикладь Бу-демо використовувати фрагмент зображення розм1ром 16x16 точок показано-го на рис. 1, а. Зазначимо, що виб1р фрагменпв такого або бшьшого розм1ру не викликае жодних утруднень за умови використання комп'ютерних прог-рам граф1чних редактор1в.
40
30
20
10
0
ЙПЮьА
") "17 106 142 163 180
Рис. 1. Зображення батстичного тта, отримане nid час його польоту
Анал1з вихвдних даних. Попереднiй статистичний аналiз вихщних даних рис. 1, б вибраного фрагмента цифрового зображення дае змогу ствер-джувати таке: зображення утворюють 256 точок, мшмум рiвня насичення базового кольору - 17, максимум рiвня насичення базового кольору - 184, се-редне значення цього рiвня - 151,1, стандартне вщхилення 24,87, асиметрiя -3, ексцес 10,42, мода i медiана 157. Помiтною е значна асиметрiя вхiдних даних i незначна частка даних, цифрове значення яких е значно меншим вiд основно! маси даних. Побудувавши вiдрiзок таким чином, щоб його центр пе-ретинався з медiаною, а довжина давала змогу охопити максимальш значення даних, то отримаемо, що лише 28 iз 256 даних знаходяться за його межами (вщ 17 до 127); якщо !х вiдкинути, то стандартне вщхилення зменшиться до 7,96, асиметрiя становитиме - 0.1, ексцес буде дорiвнювати 3,30. Тому вiро-гiдним е припущення, що зазначеш 28 значень вiдповiдають точкам, що мю-тять образ балiстичного тша, який помiтно вiдрiзняеться вiд фону, тодi як розподiл iнтенсивностей яскравосп точок власне фону близький до нормального. Здшснений аналiз дае змогу зробити таю висновки:
• основний масив вхiдних даних е близький за значениям, що вдаоввдае при-пущенню про вiдносиу однордають фону;
• серед усiх даних юнуе пiдмиожииа, виключення яко! iз розгляду дае симет-ричний розподш значень, характерний для фону iз випадковими шумами;
• цi област можна чисельно роздiлити (у даному випадку в околi точки значення рiвня иасичеиия яко! - 127).
Чика фжсащя числового порогу, який роздiляe щ множини, не може бути обгрунтовано проведена лише на основi статистичного аналiзу, потрiбно також враховувати взаемне розташування точок, тому далi скористаемось не-чiтким описом належностi точок до образу балютичного тiла на цифровому зображенш.
Попередньо проведемо нормування вхвдних даних за формулою
и = (Ма - с)1(Ма - М,), (1)
де: Ма, М, - найбiльше та найменше iз вхiдних даних; с, и - вихщне значення "яскравосп" точки та вщповщне нормоване значення, яке лежить у дiапазонi вiд 0 до 1, котре можна трактувати як стутнь належносп точки iз таким зна-ченням до балiстичного тша.
Виб1р л1нгв1стичних зм1нних та функцш належностi. Користу-ючись термiнологiею нечггко! логiки [3, 4], введемо у розгляд едину лшгвю-тичну змшну, визначену для кожного елемента зображення, яка може приймати три значення
точка схожа на фонову, U = точка схожа на межову; >. (2)
точка схожа на фон БТ;
Вщповщш значення будемо позначати и, иь, и,.
У рамках найпроспшо! моделi для формування функцш належносп можна скористатись найпроспшими статистичними розрахунками: "прив'яза-ти" нечгтку межу до вiдповiдного персентилю вибiрки [3], гiстограма яко! представлена на рис. 1, б. Враховуючи, що 0,1-персентиль становить 127, а 0,2-персентиль дорiвнюе 154, вiдповiднi нормованi значення
(184 -154) „ (184 -127)
а = ^-0,18, р=\-±
(184 -17) (184 -17)
-0,34,
(3)
можна прийняти вщповщшсть
и{ <{и <а} , иь <{а< и < в} , и, <{в< и}. (4)
Такий вибiр еквiвалентний читай класифжацп точок зображення щодо !х належностi балiстичному тiлу чи його межь Для обчислення функцiй на-лежностi використовуемо кусково-лiнiйну форму [4] !х представлення, яку наведено нижче.
и
2а'
1 - и
Миг (и) =
1
0 < и < а;
Миь(и) =
2(1 -а)
и
2(а + в)'
- 2в + и
2(1 -в)
а < и < 1;
0<и <в;
в<и < 1;
(5)
ми,(Ц) =
и
2а
3а-в-2и
2(а - в)
1 - и 2(1 -в)'
0 <и <а;
а + в
а < и <
2(а - в) а-3в + 2П а + в
2
< и <в;
в< и < 1.
Грaфiки функцiй належносп точки iз значенням и до клашв иу, иь, иъ. вiдповiдно до (4) та (5) наведено на рис. 2, а i 2, б.
а)
1. |3 1 и ф О ар
Рис 2. Графiчне зображення функцш належност1, де
----^ и, (и)
Ми)
Зазначимо, що у ходi подальшого аналiзу може виникати потреба ко-рекцп значень параметрiв а i р. Вiдзнaчимо також, що деяку специфiку конкретного зображення (наприклад, помiтнi на рис. 1, а освiтленi облaстi удар-но1 хвилi близькi до межi балютичного тiлa) можна врахувати вибором вщпо-вщно1 функцп нaлежностi. Бiльш детально тут на цих можливостях зупиня-тись не будемо, оскiльки вони потребують вiдповiдного обгрунтування.
Формування правил нечггкого лог1чного виводу. Точка вважаеться граничною (межовою) точкою тiлa' якщо в 11 околi е як точки тша, так i точки фону. Якщо ж точка, що е схожою на межову, оточена точками, за яскравю-тю схожими на фонов^ то 11 слщ вважати схожою на фонову. Формaлiзуючи та розвиваючи цi мiркувaннЯ' прийдемо до правил нечеткого логiчного виводу. При цьому можна використовувати рiзнi стратеги aнaлiзу вихiдних даних:
• розглядаемо кожну точку окремо. У цьому випадку висновкИ' яю ми можемо зробити, зводяться до альтернативи (4);
• розглядаемо точку та 11 оточення (8 суидшх точок, для крайнх точок фрагменту - менше). Цей вар1ант розглянемо детальн1ше нижче;
• розглядаемо точку та 11 подальше оточення (8 безпосередтх сусвдв, 16 нас-тупних [ т.д.). У цьому випадку значно зростае складтсть бази нечеткого ло-пчного виводу, хоча збшьшуються 11 можливост розтзнання ситуацш.
У загальному випадку схему прийняття ршення на основi aнaлiзу тер-мiB' якi вiдповiдaють дaнiй точщ та найближчому оточенню, представлено на рис. 3. Тут матриця знань дае змогу проводити повний перебiр вaрiaнтiв' де-якi з яких показано на рис. 4, або використовувати деяю iнтегрaльнi характе-
1 и
ристики оточення точки (наприклад, середне арифметичне належносп ото-чення), що дае змогу спростити розрахунки.
и, и, и, и и, 'Хо ЬХо [Х1 йХ1 1х V V > Хо Х1 и, и, N Х2 ч Вхщн и„ и, V ч Х3 Х дат и„ и, У 4 Х5 и, и, и и, и, и, и, * *\~Р Хф Х6 Х7 Х8 / / ^
Матриця знань
Блок прийняття ршень
7
На л ежить фону Оь Належить ме>ю о, Належить тшу
Ршення
Рис. 3. Схема прийняття ршення про належтсть ткселя
И
б,
Бь
Б.
'{ ^ь Рис. 4. Змктовш набори
Формування матрицi вщбуваеться на основi експертних висновкiв iз урахуванням припущень про опуклiсть форми балютичного тiла та плавнiсть переходу вщгшюв на зображеннi. Матриця знань визначае систему лопчних висловлювань типу "якщо - то - шакше", якi дають змогу за наборами пара-метрiв {Х0, Х1, ..., Х8} зробити один iз висновюв Бь, Б8. Зв'язок мiж нечи-кими належностями окремих точок та висновками про належносп центрально! точки можна формувати на основi нечiтких логiчних спiввiдношень [4]
/к (и 0,...и8) = V
р=1
Л /к.)
1=0
де к = /, Ь, я,
(6)
де, вщповщно до [5], логiчнi операцп над функцiями належностi виконують таким чином:
/(а) л /(Ь) = тт[/(а), /(Ь)], /(а) v /(Ь) = тах[/(а), /(Ь)]. (7)
Для тдвищення точностi при побудовi контура балiстичного тiла пот-рiбно враховувати данi по вшх каналах за допомогою функцп Б, що визна-чаеться як диз'юнкщя:
= д7 V дс v дс2,
к
8
де: DtY - висновок по каналу яскравост Y; Dta - висновок по K0nipH0My каналу Ci; Dtc2 - висновок по колiрномy каналу С2.
Висновок. У роботi розроблено тдхщ до щентифжацп межi образу балютичного тша на цифровому зображенш i3 використанням нечiткого ло-пчного висновку.
Формування фyнкцiй належностi фону, тша та межi вiдбyваeться на основi статистичного аналiзy значень яскравосп точок фрагменту зображення балютичного тша.
Висновок про належнють кожно! окремо1 точки робимо на основi правил нечiткого логiчного висновку, який базуеться на оцiнцi значень належ-ностi само! точки та !! оточення. Матриця знань будуеться на базi експертних висновкiв.
Л1тература
1. Лобанов А.Н. Фотограмметрия : учебник [для студ. ВУЗов] / А.Н. Лобанов. - Изд. 2-ое, [перераб. и доп.]. - М. : Изд-во "Недра", 1984. - 552 с.
2. Петров М.Н. Компьютерная графика : учебник (+CD) / М.Н. Петров, В.П. Молочков -СПб. : Изд-во "Питер", 2003. - 736 с.
3. Руденко В.М. Математична статистика : навч. пошбн. / В.М. Руденко. - К. : Центр навч. лгг-ри, 2012. - 304 с.
4. Ротштейн А.П. Медицинская диагностика на нечеткой логике / А.П. Ротштейн. -Винница: Континент - ПРИМ, 1996. - 132 с.
5. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение в принятию приближенных решений / Л. Заде. - М. : Изд-во "Мир", 1976. - 167 с.
Шабатура Ю.В., Кузьменко Р.В. Определение реальной границы изображения баллистического тела на цифровом фото и снимке методами нечеткой логики
В контексте широкой задачи по исследованию параметров траектории средствами фото-, видеорегистрации разработаны метод определения реального контура цифрового изображения баллистического тела. Метод основывается на применении нечеткого логического вывода о принадлежности каждой отдельной точки цифрового изображения.
Ключевые слова: баллистическое тело, цифровое изображение, нечеткая логика.
Shabatura Yu.V., Kuzmenko R. V. Determination of actual limit of image of ballistic body on digital snapshot by methods of fuzzy logic
In the context of wide task on research of parameters of trajectory by facilities of photo-, video-registrations are developed method of determination actual the contour of digital representation of ballistic body. A method is based on application of unclear logical conclusion about belonging of every separate point of digital representation.
Keywords: ballistic body, digital representation, fuzzy logic.
УДК[004.042]: 621.391 Ад'юнктЗ.П. Сташевський; проф. Ю.1. Грицюк,
д-р техн. наук - Львгвський ДУ БЖД
ОСОБЛИВОСТ1 ПРОБЛЕМИ СИНТЕЗУ СИСТЕМ ЗАХИСТУ ШФОРМАЦН У СТРУКТУРНИХ П1ДРОЗД1ЛАХ МНС УКРА1НИ
Розглянуто особливост проблеми синтезу сучасних систем захисту шформаци (СЗ1), яга плануеться впроваджувати у структуры шдроздши МНС Укра1ни. Вста-новлено, що сучасш СЗ1, будучи складовою частиною глобальних шформацшних
