автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы выделения информативных элементов и линейчатых структур на полутоновых изображениях

РГ6 ОД

I Ь! ШШ НАУК РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН

1!ЛУ1ПЮ-ПРСИЗВ0ДСТВЕНН0Е ОБЪЕДИНЕНИЕ "КИБЕРНЕТИКА"

На правах рукописи

МАЛИКОВ Мислвдцинхзн Нурвдцияхэнович

МЕТОДЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАТИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ И ЛИНЕЙЧАТЫХ СТРУКТУР НА ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ

Специальность 05.13.01 - Управление в технических

системах

АВТОРЕФЕРАТ'

диссертации нз соискание ученой степени кандидата технических наук

Ташкент - 1933

Работа вылсшюца в Институте кибернетики НПО "Кибернетика" АН республики Узбекистан.

Научный руководитель :

доктор геолого-минералоологических нзук Ф.А. Усмзнов

Официальные огазоненты :

доктор технических наук, профессор п.Ф. Хасанов

кандидат физико-мзтемэтичосгаф нзук,с.н.с. Р.А.Лутфулляов

Ведущая организация :

Физико-технический институт HAH республики Казахстан, г. Алматы.

Защита состоится "£.0 " ^^ </>&89,5 г. в/9 час. Еа заседании Специализированного Совета Д 015.12.21 научно - производственного объединения "Кибернетика" АН республики Узбекистан по адресу: 700143, г. Ташкент, ул. Ф.Ходазевз, 34.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института кибернетики НПО "Кибернетика" АН РУз. Автореферат разослан tiCjflpj 1983 г.

Ученый секретарь Специализированного Совета

д. т. н. , трофессор ^fjffjv/^ ___* 3.3. Шансиев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Несмотря на то, что визуальная обработка привалирует почти во всех естественных науках, з сельском хозяйства и промышленности, уровень автоматизации обработки видеоинформации еэ отвечает требованиям современности. Для решения этой проблемы создаются автоматизированные систеш, управление которыми осуществляются на основе результатов обработки и анализа визуальной информации. Часто эти систеш функционируют в реальном масштабе времени. Рэзить эту задачу не .легко, так как анализ визуальной информации связан с обработкой большого объема данных и использованием довольно сложных алгоритмов. Существуют два пути решения задачи обработки к анализа визуальной информации в реальном масштабе времени. Первый путь связан с аппаратной реализацией алгоритмов обработки и анализа исходных изображений с помощыэ . довольно дорогих высокоскоростных вьгчис.<~тгельных средств. Второй путь основан на реализации более эффективных алгоритмов обработки изображений, позволявших резко сократить объем вычислений й упростить процедуру выделения информативных признаков для «элей управления этими системами.

На данном этапе развития систем,управляемых на основе результатов обработки визуальной информации, широко применяется второй путь.Особенность этого подхода состоит в следующем.Из полутоновых изображений, поступаших на вход систеш, выделяют наиболее информативные элементы и на их основе строят описание изображения, позволяющее определять роакциз системы нз управляемый прошсс.

Конкретнее воздействие на управляющие системы осукэствляется на базе различного рода информативных прзтанзкоа, извлэкзекых из геометрических, яркостных и спзк-1 рзльяых и других характеристик

объектов анализа. Такие признаки содержатся в результатах анализа текстурных к спектральных; характеристик,скелетоз к контуров исследуемых объектов.Сложность вычислений.узкопрофильность и сравнительно малая информативность текстурных и спектральных характеристик не позволяет их широко применять в практика. Скелеты и, особенно контуры,имеющие вид линейчатых структур, обладают достаточно большой информативностью,так как содержат информации не только о форкз и размерах, но и о многих других геометрических характеристиках анализируемых объектов. Контур представляет собой совокупность всех видимых граничных лиям,отделяющих объект от фона или различные части объекта друг от друга,точно отражающих пространственное положение и форму этих л^таш'относительно друг-друга, соотношение размеров объекта на изображении. Но в реальных ситуациях, вслэдства различны оптических эффектов, атмосферных явлений, погрешности средств получения и шредачи изображений в вычислительную среду, исходная информация искажается, что исклотает возможность получения идеальных гранщ. В связи с этим возникает необходимость разработки ряда вспомогательных средств для доведения результатов выделения граничных элвшнтов на полутоновых изображениях до линейчатых структур требуемого качества и г Нормативности, таких как утоньшенЕЭ г^ зничного препарата,устранение разрывов и коррекция линий путем аппроксимации.

Уже создано больное количество методов и алгоритмов выделение граничных элементов. Однако они не всегда достаточно эффективны и обесшчкваггг лишь иолученив широких линий с разрывами, что осложняет зэдэчу ввдаюния признаков и составления описания изобрашвия Погодное, составляемое на основе граничных элементов(ГЗ) не обес-пзчзшяат высокую стбшнь рзспознззагия шкгяткя решений. Е связи с этих возникает необходимость построения по ::сходаым ГЭ нещг рыбного графического препарата.т.е. информативных лкногчэтых структур

удобных для составления описания.

Таким образом, разработка эффективных методов и алгоритмов выделения граничных элементов, адаптивных к различным типам полутоновых изображения, а также построения графических препаратов ¿а основе ГЭ, является актуальной задачей.

Целью настоящее работы яьдяется получение на полутоновых ; изображениях линейчатых информативных структур,содержащих основную часть признаков объектов исследования. Она достигается решением следующих задач:

- исследование существующих работ по выделении граничных элементов и их систематизация;

- разработка критериев оданки и осуществление машинного экспериментального анализа методов выделения граничных элементов;

- разработка новых эффективных методов выделения граничных элементов на полутоновых изображениях;

- разработка методов получения липоачзтьп. структур;

- разработка алгоритмов и библиотеки прикладных программ выделения ГЭ и построение на их основе информативных линейчатых структур аз полутоновых дискретных изображениях;

- репениз практических задач с помощью разработанных элго- : ритмов и программ.'

Методы исследования. В работа использованы методы дискретной математики, матричной алгебры, осювныэ понятия теории множеств и теории полиномов.

Научная новизна работы:

- разработаны новые критерии, тест и .методика, позволяющие качественную оценку особенностей методов вцделзния границ на полутоновых цифровых изображениях й служащие работал инструментом при ! разработке новых алгоритмов:

- разработаны адаптивные локальные метода выделения грзниц на реальных дискретных полутоновых изображениях;

- разработаны метода утоныпешя граничного препарата,сегментации и полиномиальной аппроксимации дискретных кривых,поиска пар точек их разрывов и устранения этих разрывов;

Реализация результатов исследований. Разработанные методы в составе ППП "САЙТ" внедрены в Институте физики высоких энергия АН Казахстана (г.Алма-Ата), Специализированном опытно-конструкторском технологическом бюро СО ВАСХНИЛ (г.Новосибирск), Московском радио-тегническом институте РАН,институте термофизики и электрофизики АН Эстонии (г.Таллинн),, Институте геологии и геофизики АН РУз (г.Ташкент) , 1-ташкентеком тосударственнЬм мединституте и эксплуатируются в центре обработки изображения Института кибернетики с ВЦ НПО "Кибернетика" АН РУз,т.к. были выполнены го теме "Создать и ввести в опытную эксплуатацию в НПО "Кибернетика" центр цифровой обработки изображений для институтов АН РУз(ГКНТ и АН СССР. 1388-1990гт.).

Полученный экономически® эффект подгверкдон соответствующими актами внедрения.Разработки переданы в вида программного продукта в Ведомственный Фонд алгоритмов и программ при НПО "кибернетика" АН РУз. " .

Апробация работы.' Диссертационная работа и ее отдельные разделы докладывались и обсуждались на: Всес. конф. "Аэрокосмические, иэтода исследования лесов"(Красноярск, 1984); Per.конф."Обработка изображений и дистанционные исследования (ОИДИ-87)" (Новосибирск, 1837), Респ.конф."Методология и прикладные аспекты САПР"(Ташкент, 1887), Всес.конф."Метода и средства обработки сложной графической информации"(Горький,Г 488) ,2-ок Респ. семинаре "Проблемы создания систем обработки,анализа и распознавай! ч изображэаиг"(Ташкент. 183Э), Респ.конф."Проблемы создания систем обработки, анализе л понимания изображений" (Ташкент,1891), Респ.конф. "ЯерспективЕКэ

в

информационные технологии в анализе гообрзйегота и распознавании образов"(Ташкент. 1592),научных семинарах лаборатории "Обработка изобра:кеяий" ИК с ВЦ ШО"Кибернэтакэ" АН РУз<Тзшкзнт,1983-1993гг.>.

Публикации. По тема диссертации опубликованы 15 шчэтных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литэратуры,включающей 149 наименования и содержит 124 страницу основного текста,47 рисунков ж фотографий, приложений на 20 страницах.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во вгздении обосновывается актуальность темы диссертации, формулируются цель и решаемые задачи, показаны научная новизна и реализация результатов проведенных исследований,приведена краткая аннотация работы по главам.

В первой главе дан обзор и сравнительный анализ существующих методов выделения границ на дискретных полутоновых изобргтанкях и осуществлена их классификация.Указаны основные тендэнции развэтия теории и практики выделения контура обюкта на изображениях.Определены обЕне принципы выделения границ на дискретных изображениях. Исследованы особенности отдельных подходов, области практического пркмаяе&ия аетодов выделения границ на изображениях.

По площади анализируемой части изображения катода выдзления ГЭ делятся на два крупных класса - глобальные и локальные, кагкдый из которых делится,в свою.очередь,на Еесколысо подслассоз.

Глобальные методы часто используют информации всего кзобрзяо-ния и сложный математический аппарат, что приводит к сложности их реализации на ЭВМ с ограниченными скоростью и оперативной памятью, локальные же метода для анзлиза конкретной точки используют некоторую ее окрестность и чаще всего "обходятся простыми арифметическими операциями. Исходя из'этих соображений показана целесообразность построения зовнх алгеретеоа на базе локзльзых методов.

Почта все метода наделения ГЭ на дела только усиливают вероятные элементы искомых граничных линия. В результате .вместо линии толщиной в один элемент, получается некоторая полоса, называемая граничным препзратом, имеющая пиковые значения в районе расположения граничных линий, й для получения из этого препарата граничной линии необходима процедура утоньшения полос. Также необходимы средства устранения допущенных в процессе предыдущих обработок разрывов граничных линий. Анализ указанных методов показал, что средства утоньшения граничного препарата к тонким линиям единичной толщины не должны привода!гь к искажению информации в виде разрывов, съедания концевых участков, смещения с фактических позиций, а в методах устранения разрывов должна быть предусмотрена возможность определения пар соединямых концов, и в то ыэ эромя все онк должны быть простыми в реализации.

■ Во второй главе сформул1фоваяы требования к дискретным грант. яьш линиям, проведен анализ тестов и критериев оценки иотодов выделения границ на дискретных полутоновых изображениях .предложен и обоснован комплекс: критериев и тестов для проведения сравнительного экспериментального анализа исследуемых алгоритмов.Описана методика экспериментального анализа методов г 'деления границ,. формирования, и наложэгчя шума на изображения.Выбраны типовые алгоритмы выделзния границ из наиболее распространенных классов и с помощью _ этих алгоритмов, упомянутых вшэ критериев,тестов и реальных изоб-ракэниг проведен их экспериментальный анализ.Выявлены особенности исследуемых алгоритмов,указаны недостатки и преимущества каждого из катодов. Приведены результаты проведенного экспериментального ан?ч5за..

При оценке кзтодоэ выделвния ГЭ к кх результатам продп.язлл-ются определенные требования. Граница должна воспроизводить фтвду и соот_оозню размеров анализируемого объекта с точность» до шага

дискретизации, состоять из множества замкнутых и незамкнутых связных лилий единичной толззшы.

Зги требования в спою очередь накладывает определенною условия на операторы выделения граничных элементов. Оператор должен подчеркивать по возможности узкие полоса, величина его отклика должна резка возрастать при пргблиаенш к граница независимо от ее ориентации и величины перепада. Он должен быть устойчивым к шумам и быть достаточно простым в реализации. Кроме того, его результат не должен зависеть от соотношения яркостей фона и объекта, должен призодить к гладким и связным границам, имеющим минимальные отклонения от реальных позиций»обеспечивать высокую скорость обработки.

Дяг определения уровня соответствия оператора перечисленным требованиям необходимы критерии оценки и тестовые изображения.

В набор критерязв наряду с общепринятыми критериями эффективности, отноиения сигнзл^шум, качества,величины отклика »ориентации и быстродействия кётодов выделения ГЭ,возданы такие,как достоверностью, сЕязностьнз.сиещента-з.гладкость-БМ граничных линий:

С^/Ц С=С20-2г)/2;

Б-К^Г 1^1; БМ=«С1+3), где ¿^(гах^пу^уУл^+п2 для

"•прямолинейных и й^У(У^Уд)2 для криволинейных участко дискретных линий;(х1,у1_)-координаты ГЭ на исходной границе; (з^.у-^) -координата обнаружения ГЭ; .л,п^-коэффициенты уравнения анализируемой прямой; 20,2г-числа концрзых точек на исходной и выделенной границах; Ка-колкчество правильно обнаруженных ГЭ; К^-общее число ГЭ на исходной границе.

Разработано универсальное тестовое изображение,представляющее г'обоа круг, в который вписана' кокбчнация из 29 простых замкнутых геометрических фетур^пргогоутольтшш, треугольники и ггшогоуголыпх.

наложенные друг на друга). Оно позволяет за один проход обработать 16 дискретных ориентация:, каждая из которых имеет до 16 величин перепада одновременно, и оценить метода выделения границ по всем критериям при наложении шумов различного уровня. При этом одновременно анализируются и криволинейная,и прямолинейная границы.

По характеру воздействия на изображение шумы разделяются на два больших класса: шумы смаза и импульсные шумы. Для получения эффекта смаза была использована низкочастотная фильтрация. А для генерации импульсного шума использован метод Марсальи-Макларенэ, так называемый метод прямоугольника - клина - хвоста.

Для проведения машинного экспериментального анализа были отобраны широко распространенные локзльнка метода! выделения ГЭ: Робертса(класс построения модели перепада),Собела(градиент),Ли и Фу (предварительная сегментация), Лапласа и Розенфельда (разностные). Чавда(из гибридных) и др.

Проведанные исследования показали,что предложенные критерии, тест и методика проведения экспериментов на ЭВМ могут служить хорошим инструментом при анализе и разработке методов ввделвния ГЭ, что локальные операторы при достаточной простоте математического аппарата позволяют получить довольно хорошие результаты (табл. 1), Но они имеет нэксторые не достатки, такие как чувствительность к шумам и величине перепада яркости,требование априорных знания (пред верительная сегментация),сложность вычислений (построении модели) и т.д. Ее достаточно эффективны и метода построения линейчатых структур. Поэтому возникает необходимость разработки более эффективных методов выделения ГЭ и построения линейчатых структур.

В третьей главе осуоествлеяа формализация задачи выделения границ, введены понятие дарепзда и его математическое выражение, указаны талы перепадов, определена катекатиче жзя суть границ нз дискретных изображениях. Описаны разработанные адаптивные катоды

выделения граничных элементов на дискретных полутоновых изсбра»»-ниях. Изложены метода утоаьшения толстых линия и устранения разрывов в линиях,сегментации и полиноминальной аппроксимации линий. Разработанные методы проанализированы на упомянутых выше тестовых и реальных изображениях по всем критериям, определены их недостатки и преимущества.

Приведена формализация задачи, получены математические выражения для изображения и перепада:

Р(1^,Ь)=0 или в явном ввдэ Ь=/(1,3) т.е. Р={а^ ! а1;} =Т71"; СЫ£У; 0<1<с»; СЬШ 1,3,Ъ е 1^}, где - множество положительных целых чисел.

Граница на изображении характеризуется резким изменением

значений функции /(1,3)

з? а/ а/ где Тг- некоторый заданный

— > Т с или — + — > Гс и

«Ь »1 порог.

Существуют следующие виды перепадов:

ступенчатый

наклонный

крышеобразный

Ь =

*

1>1Г

Ь (10)^(1) , если 1=1ф

*

Ь =

где ь (1)

. м\=__1_1

а+дсЦ) Г а+Ь+*(1)

а+*(1>

а+Ь+£(1> Ь°(1) Ь° (1) (1)

1<1Г

если 1.|<1<12

1<1

если

ь (1>~

1

ы2

11<1<12

1г<1<13

И1г 1>13 Ы+а13+а12+Ы2

а - яркость фана; 'а - величин гврэпада яркости на границе; «(1)-золичина,прячо пропорционально зависящая от уровня шума.

Прэдло:кэн разностный адаптивный катод выделения ГЭ, где учитывается, что изображения наиболее подвержены искажениям именно в области границ объектов. Компенсировать этот эффект можно путем увеличения размера маски анализа, что может привести к искажению информации о другой границе,проходящей в непосредственной близости, и усложнить процедуру обработки. Во избежание данного эффекта введена весовая функция W=Y(P)=2 L р J

где р(кД)-расстояниэ от границы до точки (k,i>, и (_ р j-знак, означающий наибольшее цзлоэ значение, не превышающее р.

Метод определяет пврепзд по следующим выражениях:

EQ =1пгх(г1,г2,гз,г4>-1п1п(г1,г2,гз,г4>

151 =пзх(1'5 ,i*6 ,г7,г8) -rain (г5 ,rg ,г7 ,г8 > D=iDax(i50 .Ilj)

гдэ ги -отклик окрестности Рп:/(1^,1в),УЫ1^,2й)>-соотввтственно элементы и иг веса в окрестности Рш;D-оконч это л ъшй отклик по всем окрестностям.

Описан градиентный катод, определяющий шрэпад по третьей производной изображения:

D=W

Dx=/(i-2,3)-4/(i-1,3)+6/(i,J)-4/(i+1,3>+/(i+2.d> .

Dy=/(i.3-2>-4/(i,d-1)+6/(i,3>-4/<i,d+1>+/(í.3+H)

Изложен гибридный, который с помощью системы линейных урав-Е9НК2 г rcb+ (fí-ra)a=D

nb+(x2-2r+1_-ri)a= Е. Е /<К,1)

k=i-r 1=3-г

кодаялруэт ступенчатый перепад ...

если 1"сое9+3'б1пэ < р /(i«3>-i . всли i'coso+^'eiivs > р

L Ъ=а+Ь,

да г-радаус каски анализа;п-колкчество элементов обьеста в каске; «-величина отклика некоторого другого оператора; и-число точок сбъ-!Кта;К-об1цеэ количество элэнентсв.знализхфуежых эпз& оператором.

Изложен метод угот. ^ния.суть "оторого заклотается в покско рнтральног пиковой величина пошрзчного сечения обрабзтьвзексг галосы. Если их несколько, выбирается центральные злетатг.

Описывается • квтод сегментации даскрвтных жат. .рвализуошй с помощью вторах производных массивов координат КХ' и ИХ к путей локализации прямолинейных участков:

<1)=кх°(1-1)+кх°а+1}-2-кх<1) {1>=кх0(1-1>-2-кх{1)+к°а+1)

газ КХ°(а-1)=ГКХ(ЕН-3)+ПХ(!П-г)+КХ(га-1)]/'3 ЕХ°(пн-1 )=ЕКХ(ен-1 >+КХ(ш2)+КЗ(^3)]хЗ и ЕУ°(гаИ) анзлагкчпы.

Изложен алгоритм аппроксимации криволинейных участков дискретных линия ортогональным стегшдьм пелкношг

>=а0+а1í+a2t2+aзt3+... Нз текущем учаси^ выбираются опорные точзеи, например дая построения полинома 3-степэни 7-10 точок, к методом накшкызих квадратов находятся коэффициенты многочленов

где (1 ^, ^ >-координата опорной'точки, .1-порядковы£ номер в сегменте.

Описывается метод поиска точек разрывов,дая чего изолируются точки,являющиеся на саком дела коночныяи(т.е.нэ яааяадиеся точкзки ' разрыва), и оставшиеся проверяются.на соответствие:

если Е=аЕ-ап5Гай г I//

гдо Г к Т~ - соотзотетбужзео пороги пз >

и 1,7, -соответствующие средние яркости слова и справз для

• К Л

к-той койзчвоя точки,то данная пара соответствует друг-другу. Если же в рассматриваемой окрестности более двух концевых точек, то вероятность образования пары точками гт и 2п,где анализируемая конечная точка обозначена через 2П, выражается формулами

(1 +cosam)(1+coesn)

где (L^ - расстояние кезду точками 2т и Zn, Ь7Г и Ьйт- левые и

правые средние яркости Zffl соответственно , ^-ориентация линии в

данной окрестности;

Г 1 если/(к,1)£порог 15 5,

t (к,1>=- SïïM^-jr— е £ /■ (к.1) /<к,1>

„ О в противном случае 1 1=1 к=1

1 5 5 5 5

43 п0 1=1 к=1 п 1 = 1 к=1 ^ 1

,15 5 ,

л =~n~ ï Е l/dc.D-SUU. | V (k.l) П1 1=1 к=1 1

X ,Е4|/<к.1)-вИ0|'£1-/,<к.1)1

О 1=1 к=1

если -ej|s юах ^ ^ и |Ъ° -Ь°|< шх {б'и' , >

где а^, а^-средние .яркости условного фона; и Ъ® Ъ?-средние яркости условного объекта, то такие точки объявляется парами.

Осуществлен экспериментальная оценка разработанных методов результаты которой приведены в таблица 1.

Подавляющее большинство разностных и градиентных операторов выделяот ГЭ четырех(горизонтальная, вертикальная и две диагональные) или восьми ориентация. Проведенные исследования показали,что описанный разностный метод позволяет выделить границу, которые не попадает в эти рамки. Кроме того он сохраняет концы граничных линия. Выявлено,что локальные адаптивные метода выделения ГЭ могут

Таблица I

Усредненные по исходному и заиумленным тестам результаты экспериментального анализа.

V Оператор КритерииЧ Ж и Фу Лапласа Ро~ бертса Розон-фельда Со-бэлз Чан-да Гра-дознта Раз-лости Гибрид ный

Эффективность 0,88 0,67 0,71 0,77 о.ез 0.73 0,66 0,80 о,7а

Достоверность 0,4? 0.41 0,38 0,52 0,43 0.48 0.45 0.54 0.51

Кач-во Прэтта 0.55 0,51 .0,44 0,47 0,43 0,47 0,45 0,6о 0.58

ОСИ 6.67 4,09 2,99 5,26 4,01 5,03 4.97 7,69 7.11

Велич.откликз - 1 0,71 0,82 1.03 1,07 1.03 1,11 1,04

Связность 0,69 0,61 0,57 0,63 0,63 0.36 0.64 0,72 0.08

Смещение 0,21 0,27 0,31 0.25 0,28 0,19 0.22 0,19 0.21

Ориентация 0.53 0.44 0,37 0,41 0,43 0.48 0,43 0,59 0,55

Гладкость 0.56 0,46 0,39 0,49- 0.47 0.51 0,41 0,53 0,48

Быстродойствкэ 0,36 0.88 1 0,52 0.68 0.43 П,72 0,52 0,в8

эффективно применятся при построении линейчатых структур на поду тоновых изображениях и позволяют получить довольно точные контур! обюктоз,и:«о;!2чке отклонения от фактических в допустимых пределах Продложэшгыэ метода позволяют полностью решить задачу построения ляЕэачатых структур и когут быть использованы в решении родственных • а дач .таких как скзлэтизация ликоачатых объектов, сглаживание и сегментация произвольных лшиз и т.д..

Б четвертой глазе Сш:саны структуры технических средств и обдасистеаного и прикладного программного обеспечен:« комплекса диалоговой обработки изображений, к особенности библиотеки диалоговой обработки кзобракэнка - БДОЛ(рис.уяок). Приведены результать обработки рентгеновских сниакоа запломбированных зубов и хдшвювь се:,"як, макроскопических снимков хлопкового волокно, фотографий радиодеталей.

В заключении сформулированы основные результаты исследования, которые сводятся к следующему:

1. Предложена новая схема классификации, позволяющая более удобную и полную систематизацию методов выделения ГЭ.

2. Разработаны набор критериев и универсальный тест, а так-

х:з методика проведения экспериментального сравнительного анализа

■ *

кэтодов выделения граничных влекеятов, пос олязощие всесторонне оцзнить их характеристики.

3. Проводе^, наиболее полный экспериментальный сравнительный анализ МВГЗ, которыа выявил, что применение локальных методов для рекекия практических задач будет более эффективным и дальнейшее развитие этих катодов позволит получить результата, удовлэтворя-цкэ требованиям практики.

4. Осуществлена формализация задачи выделения граничных элэ-мзегов на дяскретнах полутс-овых изображениях.

5. Разработаны адаипшнао кетог' ввдздэния грзЕичных элакеа-

■ Структура программного обэсшчонип кокпвзксз диалоговой обработки изобратания

тов разностного, градиентного к гибридного типов, позволяют получить результаты быстро и с меньшими потерями.

8. Разработаны эффективные метода получения линейчатых структур (утоньжениз граничного препарата,устранение разрывов в них.сег-кентапия и сглаживание дискретных кривых),с помощью которых можно Еыде-^тгь оси граничного препарата или привести удлиненные объекты к гладам линиям единичной толщины.

7.На базе.операционных систем RAFOS.OC РВ для СМ ЭВМ создана библиотека прикладных и сервисных программ, лзгко переносимая на ЭВМ друшх классов.

8. С поковдз разработанных методов, алгоритмов и программ решены практические задачи получения наиболее информативных линейчатых структур на полутоновых изображениях.

В приложениях приведены результаты обработки тестов, изобра-наниг ряда биологических и технических объектов с помощью исследованных и разработанных алгоритмов, акты и справки о внедрении.

Основное содержанке диссертации отражено в следующих работах:

1. Совместно с Кадаровой Г.Х.и др. Структура и организация пакета прикладных программ диалоговой обработю: изображений'/Алгоритмы. ТеороТКЧ0СК09 и системное .программирование.-Ташкент: РИСО АН РУз,1883.-Вып.51.-С. 62-68.

2. Совместно с. Аззговкм-Щ.Р..,Сздьковым С.С.и др. Система автоматизированной обработки изображений^Аэрокосмические метода исслз-дования лесов: Тез.докл.Всес.конф.- Красноярск, 1SS4.- С. 150.

3. Метод выделения контуров изобрашЕИй^/Вопросы кибернетики. Вычислительная техника в управлении.- Ташкент: РИСО АН РУз, 1887. - Вып. 135. - С.52-57.

4. Матехэтичесхое обосвгтнзга г?-эдобрд5отки для реа-еняя- зялзч pac-

познавания графических изображений^>4!бтодологическкэ к прикладные аспекты систем автоматизированного проектирования: Тр.

3-респ. конф.-Ташкент,1987.-С.92.

5. Совкостно с Садайекгг С.С.к др. Диалоговая скстейл обработки изобрашяий САКТ^Обработка изображений и дистанционные кссле-дозания(0ИДИ-87): Тез.докл.Рег.конф.-Новосибирск, 1987.- С. 19.

6. Метод аппроксимации контурных линий^/Алгоритмы. Автоматизация программирования.- ТашК9Нт:РИСО АН РУз,1088.-Вып.63.-С. 67-74.

7. Метод получения регулярных линиз на ЭВИ^/Методк и средства обработки сложной графической информации: Тез. докл. Всес. конф. - Горький, 1888. - С. 26-27. '

8. Два алгоритма выделения границ на полутоновых изображениях-'/ проблемы создания систем обработки, анализа и распознавания изображений: Тез.докл.II Вэсп.семинара-Ташкент,1989.-С. 71-72.

9. Методика тестирования алгоритмов выделения границ на полутоновых изображениях-"/Пробледа создания систем обработки,анализа и распознавания изображений: Тез.докл. и Респ.семинара.-Ташкент, 1989. - С. 11С -114.

10.Два адаптивных метода выделения границ полутоновых изображений ✓✓Проблемы создания систем обработки, анализа и понимания изображений: Тез.докл.Респ.кояф.- Ташкент, 1991. - С. 4.

11.Методика проведения экспериментального анализа методов выделения границ на дискретных изображениях^Л!роблзш создания систем обработки,анализа и понимания изображений: Тез.докл.Респ. конф. - Ташкент, 1991. - С. 181. . .

12.Методы и алгоритмы выделения контурных элементов изображ лий^ В кн. Метода и алгоритмы цифровой обработки изображений, под ред. Садькова С.С. - Ташкент, 1992. - С. 88-126;

13.Система цифровой обработки изображониа^В кн. Методы и алгоритм мы цифровой обработки изображений, под ред. Садакоза С.С. -

Ташкент, 1992. - С. 88-128.

14.Совместно с Бабахановым Б.Х. Автоматизация процесса обработки К8ДИЦИИСКПХ изображаниа^Шрспектавше информационные технологии в анализе изображения и распознавания образов: Тез.докл. Респ.конф. - Ташкент, 1932. - С. 82-83

15.Сг"зместно с Махкамовым К.Э. и Бзбзхановым Б.Х. Особенности применения средств обработки ¡да^ровьа изображений в нейрохирургии /^Перспективные информационные технологии в анализе изображений распознавания образов:Тез.докл.Респ.конф.-Ташкент,1992,-С. 82-83

М.Н. Маликовниаг "КУп^кгкатли тасг-ирлзрдан ахборотли (1 лфоркатиз) элементлар вэ чизлзуз* тузхлмз{структура >-лар з.тозтиб олиа усдублара" мавзугдаги 05..13.01-Техника тизгаиарвда в^зорат" кутахасскзжга бугичз техника фанлари яокзодк дзражзсини олкш учу а ёзилган шхкя ишеинг яисцзчз 1щиятй Кнсон ?,ар чадзкдэ график, харкта, турли чтзмалзр, жироскоп, рентген, тагВр-з,сунъкг вздцошдар йрдзкина слинган сурзтлар, оддкз раем ва суратлгр,кшга,телэввд?ЯЕЭ,турли ёзуз ва боща кйэинкэдзги тгевирларга дуч келэдяДажми жэдал суръатлзр билая оший боргётгая бу ахборотнинг. татдаш к^пшча огир.днкЕнафзс з~ гясон сорлкркгэ зарарладкр, иунинг учуй бу юяи Э^лэр елкзеигз егслэш эяг долг арб жзезлзлзрдандар. Газдгм этан-аз илмиа ишдз шу мэсглаяинг Сир бсс-кичи ечжмлари тзклпф этилгая. Фанга фстладаган хдеса кугидагича: -КУпфйиаггдй тасв:трларда чегарзвка сахаиарнв кучагпшиэ ус-лубларизи янгича,мав;худларидан муфассзллиги бклан эжрэ.£<б турузчи синфлаштарип вэ бу услублзрнинг аэззрия асослзри тахлкф гтаяди;

-кутршатли тасвярязрдэ чзгзрзвиа сохзлзряи кучаахириш ус-лубЛарини сифзтли бахолашнинг к~зов, Езмуна таезкр ва усулибтдзри излаб бу янги услублзр устида излаяишдз куда гфг квлздк;

-ТУрли кулдаматли тасвирлардз чогара чк>к*лзриЕй кучзггарез-еинг мослзшувчач ках;зллий (летал) услублари излзб чждаагзн;

-кучагтирилган чвгаргвиз сох;алзркк чхезшдэ к,лпфка. дкехрот чизицларни булаклзз, зфщэд бядзн апфокекмациялзш, узучлзрини то-пкб улаи услублари таклиф этштан;

-ужЗу со^адаги гмзлиа кэсзлалзрнн ечкш учун змалиа дэс рлзр тазмаси жаада техник ва дастуркг воситалар тюга излай чкзигл.

йлмиг га взтажглзрвдан фо2даигави5 г^алс^ х^злитя, ксдаанз, фзн ва езноатга сад туря* мэсаяэлзр ечгдди. Иг вапЕгалзрвдзз САЙТ . •газгаги тархиЗида идхнизг унта ягда ¡¿щзрдзрадз фоадманакживз.

sinmsr

tc the Research ffork by Mai Осот U.H. on tie Theme "Inionrativc Pixel aid Line Structure Extraction Techniques In Grayscale Images", tbe Work Is done _or tbe Delendans оi the Sclentiiic Degree oi the Kcndidate oi iecbnie Sciences on Speciality 05.13.01-the Technic System Control.

тшб (7оЛ is devoted to tte Picture Processing in the branch autoratic Feature Extraction Line irons Grayscale Images. The Aim oi the "ori: is Searching the existence Feature Extraction Techniques and to Invention the пен Techniques.

This Work carries out the Practice and theoretic Problem of feature Extraction, proposed Techniques ci Solving. The Value oi "She Keaulta oi the S?ork iB iollo*a: -proposed new, more completed Clasfiiication and theoretic basis oi Edge detection In Grayscale togee;

-proposed the new Technology oi Evaluating oi Edge Detection Techniques, teat Images end Criterion lor Evaluating; -proposed the new adaptive local Edge Detectors, -proposed the new Techniques oi Approximation, Segmentation and Gap Pilling in discrete Cirves;

-proposed the dialog System oi Software and Hardware lor -solved by seans oi Eacults this Researches воле oi practice Scisatiiic .Technic агЛ Agricultural ргоЫешз. The Besulta oi this "'ori-' iind Application In varioa Heglcns oi йшшш Actions and in Structure £oit,;ara "Salt" used in varioa Institutions ten Cities oi Usbaktstsn, Russian, Ea^achstan, Estonia and Moldavia.