автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Разработка и исследование ориентированных на аппаратурную реализацию алгоритмов геометрических преобразований изображений

Волгоградский Ордена Трудового Красного Знамени Государственный Технический университет

РГ6 од

На правах рукописи

СЕРОВ Андрей Анатольевич

УЖ 681.31:519.6

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ОРИЕНТИРОВАННЫХ НА АППАРАТУРНУЮ РЕАЛИЗАЦИЮ АЛГОРИТМОВ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАНА ИЗОБРАЖЕНИЙ

Специальность 05.13.16 - применение вычислительной техники.

математического моделирования и математических ыетодов з научных исследованиях

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ВОЛГОГРАД - 1994

Работа выполнена б Волгоградском государственном техническом

университете

Научный руководитель - доктор технических наук»

профессор Е.И. Духнич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Мухе: ЮП,

кандидат технических наук, доцент Мальгине?

Ведущая организация - Волгоградское Проектно-конструкторское

бюро "Управляющих вычислительных машин"

Залита состоится " г/" июня 1994 г. в 40 часов на ааседании специализированного совета К 063.76.05 Волгоградского государственного технического университета по адресу: 400066, г. Волгоград, проспект Ленина 28. ауд. 209.

С диссертацией мокко ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан "13" мая 1994 г.

Ученый секретарь специализированного совета» кандидат технических наук,

доцент 1 В.К. Водопьянов

- 3 -

ОШАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

о

Актуальность темы. Обработка изображений на ЭБМ, как область исследований привлекает к сеОе пристальное внимание, поскольку системы обработки изображений (ОИ) находят широкое применение во многих приложениях. Примерами применения этих методов могут служить коррекция искажений изображений, получаемых при аэрофотосъемке, автоматический анализ характера местности, исследование природных ресурсов с искусственных спутников земли, формирование и улучшение качества биологических и медицинских изображений, включая рентгенограммы, термограммы и изображения радиоыотопной диагностики, автоматическое обнаружение дефектов в деталях машин - с помощью промышленных рентгенограмм.

Графические методы приобрели особое значение в системах автоматизированного проектирования и автоматизированных системах технологической подготовки произвопства. Отдельно следует гтметить такую область деятельности, как искусство, . в котором изображения являются конечным результатом деятельности.

Все больше находит применение представление в виде изображения информации, не являющейся визуальной (например, томография) и дальнейшая обработка таких изображений. Прослеживается тенденция к усложнению изображений, повышен:^ разрешающей способности устройств отображена и увеличению информационной емкости отдельного элемента изображения (увеличение числа градаций цвета представления каждого пиксела).

Очевидно, что го всех этих и многих других приложениях требуется высокая скорость вычислений. Так, для построения однто яркостного элемента растра автоматизироьанной томографии требуется от 1000 до 10000 арифметических операций. Для получения типовой рентгенс^ской томограммы требуется выполнить более 10° отдзльных операции. При исследованиях, требующих просмотра большого числа поперечны* сечений (слоев), врачи бывают вынуждены ожидать результатов обработки от одного до двух часов после завершения сканирования.

Большинство операций, обычно выполняемых в системах ОИ, преобразуют изображение в изображение. Можно выделить класс точечных преобразований (регулирование яркости и контрастности изображаю'О. 5

Другой класс задач связан с преобразованиями, когд значение элемента в выходном образе зависит от значени некоторых близлежащих элементов в входном образе (изменени резкости изображения, выделения контура и другие).

Особый класс составляют так называемые геометрически преобразования: масштабирование, перенос, транспонирование поворот. Эти преобразования находят самое широкое применение Так, при синтезе изображений; состояаем из восьми этапов геометрические преобразования используются б четырех. Этот клаа процедур является наименее исследованный с точки зренн. аппаратурной их реализации, необходимость которой вытекзет и; требований скорости и точности обработки изображений повышенно! сложности.

Поэтому актуальной является разработка алгоритмов, специально предназначенных для аппаратурной реализации [ спецпроцессорах, что позволяет достигнуть очень высоко! производительности при решении определенного (достаточж широкого) крута задач. •

В диссертации проведет исследования и разработан! алгоритма, направленные на аппаратурную реализацию основнш геометрических преобразований трехмерных изображений повышенно? сложности, и структуры специализированных процессоров, включаемых в вычислительную систему, и позволяющих повысить производительность в 5...10 раз. Предложенные структуры отвечают требованиям технологии СБИС, что позволяет расширить диапазон применения разработанных алгоритмов.

Представляемая работа является частью исследований, проводимых в Волгоградском Ордена тоудового Красного Знамени государственном техническом университете в области дискретных линейных преобразований (ДЛШ. руководит которыми доктор технических наук, профессор Духнич Е.И. Тема диссертации тесно связана с планом хоздоговорных и госбюджетных работ ВолгГТУ. Исследования выполнялись по заказам промышленных предприятий в рамках хоздоговорных работ.

Дедыо диссертации является разработка и исследование аппаратурно ориентированных алгоритмов, направленных на выполнение процедур геометрических преобразований трехмерных изображений, встречаемые при решении различных научных и

производственных задач. Применение таких алгоритмов позволит увеличить производительность вычислительных' систем 031 и расширить функциональные возможности за счет применения укрупненных макроопераций, реализующих такие типовые процедуры.

Достижение поставленной цели требует решения следующих задач теоретического и прикладного характера:

выделение критериев оценки алгоритмов обработки изображений и выбор на их основе аппаратурных методов для их реализации;

определение ба-эвого набора процедур (макроопераций) обработки изображений на примере решения конкретной задачи и разработка алгоритмов этих процедур;

разработка общее концепции применения кватернионкой математики для обработки изображений:

разработка алгоритмов декретных кватерккенных

преобразований (ДКШ. направле ¡них на аппаратурную реализацию;

экспериментальная проверка и исследование предложенных алгоритмов моделированием на универсальной ?ВМ;

разработка структур спецпроцессора геометрически преобразований для плоских и объемных изображений.

Методы исследования_ В работе использовались метода математического моделирования, теория вычислительных систем, методы вычислительной и дискретной математики, методы эйинннх преобразований, итерационные методы вы1 гслений, методы построения конвейерных и параллельных алгоритмов и структур.

х Научная новизна работы.

1. Синтезированы алгоритмы дискретных линейных преобразований двумерного вращения, ори. атированные на аппаратурную реализацию.

2. Созданы машинно-ориентированные алгоритмы дискретных кватершонных преобразований для геометрических преобразован.^ Трехмерных изображений, использующие простые операции типа сложения и сдвига.

3. Реализация разраоотанных алгоритмов в Еиде спецпроцессора геометрических преобразований двумерного изображения и спецпроцессора ДКП для геометрических преобразований трехмерного изображения.

4. Р?зработа.^ алгоритмы плоского и пространс:зенного

вращения вектора для аппаратурной параллельной и конвейерной реализация.

Практическая ценность. На основе выделенного базового преобразования вращения разработаны процедуры гесметр;песк;1х преобразований изображений, представленные в веде функционально полного (в рачках решаемой задачи) набора алгоритмов обработки изображений повышенной сложности. Реализация (программная или аппаратурная) этих алгоритмов позволяет упростить программирование и повысить скорость вычислений при решении задач ОК. Решена вадача синтеза вычислительных структур на основе разработанных алгоритмов для создания высокопроизводительных систем обработки изображений.

На защиту выносятся:

1. Критерии оценки и рекомендации по ЕыСору алпаратурно-ориенгироБакных алгоритмов обработки изображений.

2. Методология построения эффективных алгоритмов преобразования изображений.

3. Методология моделирования машинно-ориентированных алгоритмов обработки изображений.

4. Методология построения структур высокопроизводительных спецвычислителей.

5. Методы построения конвейерных вычислительных структур для обработки двумерных и трехмерных изображений.

Реализация результатов работы. Полученные в диссертации результаты были использованы при проектировании спецпроцессора геометрических преобразован-«! для полутоновых дисплеев повышенной разрешающей способности по заказу ПО "Терминал" (Винница); в работах ПКБ УВК (Волгоград) по созданию точечно-пространственного высокопроизводительного процессора; прк разработке алгоритмов для аппаратурной реализации базового набора функциональных преобразований для включения в микропроцессорный набор в КО! ШС (Таганрог): при проведении работ по госбюджетной тематике по разработке и исследованию алгоритмов линейной алгебра для реализации в виде СБИС,-проводимых в ВолгГТУ (Волгоград). Кроме того, полученные результаты внедрены в ТОО "Ижен-Сервис" в процессе разработка

математического и программного обеспечения для светодинамического информационного табло. ъ

Апробация работы. Результаты диссертации докладывались и обсуждались на конференции "Микропроцессорные системы управления технологическим процессом и ГПС" (Одесса. 1990), на конференции 'Проблемы создания систем обработки, анализа и понимания изображения" (Ташкент, 1931), на ежегодных научных конференциях ВолгГТУ (Волгоград, 1989-1993 гг.).

Публикации. Но материалам диссертации опубликовано 6 печатныл работ, полнено одно авторское свидетельство на изобретение и одно положительное реаение..Кроме того, результаты исследований отражены в 3 отпо хоздоговорной тематике, зарегистрированных в ВНТЩ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит и? введения, четырех разделов, заключения, списка использованных источников, содержащего 54 наименования, и прял олений. Работа изложена на 164 стрзакцах, 134 машинописных страницах основного текста, 16 страницах рисунков, 5 страницах списка использованных источников, 9 страницах приложений.

с

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

5 введении (первом" разделе) дано с/основание теш диссертационной рабо-ы, сформулированы цели исследований и разработок, показана научная • новизна, практическая ценность и результаты, а также кратко изложено содержание остальных разделов.

Второй раздел посвящен обоснованию выбора направлении исследований при решении задач Ой. Обосновывается применение аппаратурной реализации алгоритмов ОИ, вырабатываются критерии оценки этих алгоритмов, в том числе критерий производительности систем ОИ. Эти критерии включают в себя особенности, связанные со спецификой обработки изображений, а также учитывают тог факт, что чаде всего аппаратурная реализация таких алгоритмов возшжна

- в -

только по СБИС-технологии.

Именно с точки зрения этих критериев оценки алгоритмов бы. рассмотрены различные аппаратурные метода реализации процедур С и определены границы применяемости этих методов. Ктерациенш, методы вычислений, известные под названием "цифра за цифрой" оказались предпочтительнее в области решения задач Ой, ка обеспечивающие высокое быстродействие и универсальность пр ограничении объема оборудования. В этих методах" применяете простые арифметические операции.

Обобцение и распространение этих методов на реализашп многомерных линейных преобразований известны как дискретны; линейные преобразования (ДЛП), в которых матрица заданного линейного преобразования представляется в виде сходящегося бесконечного произведения матриц простого ь.ла:

А- П А1, (1)

1-0

где матрица А4 содерхит только нули и целые степени основания _системы счисления.

В этом случае вместо линейного преобразования вектора 2

у-А-х Л2)

выполняется итерационный процесс

У1+1-МУ(. (3)

где ~

1-0.1.....п-1;

В результате при п-« уп->у. а бесконечное произведение матриц сводится к матрице А. Как правило, итерационный процэсс (3) строится таким образом, чтобы обеспечивалась линейная сходимость, и поэтому ксшгчество итераций п сравнимо с разрядностью операндов. При этом на каждой итерации уточняются очередные цифры компонент вектора результата У.

Другим требованием к виду матриц ДЛП Ах является то, что их компоненты по абсолютным значениям являются константами для каждого преобразования, и на каздой итерации требуется только

определит!, их знаки в зависимости от знаков резу.тьтатоь предыдущей итерации. ' Поэтому отпадает необходимость предварительного вычисления компонент матриц ДЛП в отличие от преобразования (2), а так как эти компоненты равны нулю или целой степени основания системы счисления, то вычисления нз каждой итергзд'.н ДЛП сводится к операциям сложения и сдвига, что значительно сократит Ереня вычислений и упрощает ее аппаратурную реализацию.

Подробно рассмотрены задачи геометрических преобразований, включающие в себя линейный перенос, масштабирование, транспонирование и поворот, и место этих задач среди многсосо.-вия преобразований изображений. Причем процедура вращения била выделена ¡сак базовая для всего класса геометрических преобразований. Была показана возможность реализации некоторых алгоритмов обработки сигналов на основе процедуры вращения и указана ьозможность расширения применения за счет большей гибкости спецпроцессоров с арифметическим устройством, выполняю^« такую процедуру.

3 тсетьем раздело анализируются различные методы описания вращения. Разрабатываются и исследуются методами моделирования алгоритм; ярацения на плоскости.

Известны различные способы описания враяения в пространстве. Самим! распространенными являются, во-первых, вращение вокруг трех координатных осей по очереди;, во-вторых, врадзкие с помощь» углов Эйлера; в-третьих, врадение системы координат так, чтобы ось врадения совпадала с одной из осей коорд:шат; в-четвертых, векторное представление вращения; и наконец, з-пятых, представление вращения гзат^рнионами. Анализ этих методов описания и их сравнение позволяют сделать вывод о их применимости. При разнчк ограничивающих факторах (и при решении различных задач) некоторые методы сказываются предпочтительнее других.

Ерзаеиие на плоскости математически является частным случаем вращения в пространстве, однако имеет и самостоятельное пр;шенение яри решении многих прикладных задач. Поэтому следует рассмотреть вопросы разработки алгоритмов реализации двумерного врздения отдельно от ппостранственного.

Наиболее из£ стным итерационны)!! алгоритмом ДШ является

алгоритм Бодлера:

+ 1-2"1; Хь. 1+1-Х2. х-и-XI.

(4)

гдэ

1-0.1,2.....п-1;

Я1.0-Х1, Х2.0-Х2. Фсгб;

п-л* (XI. о-согв+хг. о'ЭШв); Г.-К- (~Х1,0"31пВ^Х2, 0-0058) ;

К- П /1+2"21 - коэффициент деформации вектора; 1-0

и - зависит от требуекой точности вычислений, '.-»тот алгоритм легко реализуется аяяаратурно, та;; как в нем тспольауютси только простые операции сложения е едзнга. Недостаток зтого алгоритма - удлинение вращаемого вектора, ¡»торос является постойкним.

Поэтому была поставлена йадача создания таких алгоритмов ДЛИ. чтоОи удлинена вектора сводилось к шзшальнсму.

Г.ял достеженин поставленной цели бил равработгя алгоркш

ЛЯП:

?л, гН. 1 •2~2'"1-нц -кг. 1 :

<хг.1*1-хг.1-Х2.г2-21""1-*1-Х1. '-2"1; (5)

с коюр^а» га счет добавления одной операции сдвига и одной операции слояения на каждую координату, увеличивается точность преобразований. Но в этой модели алгоритма достаточная точность, иозволяждя обрабатывать изображения с большим пространственным разрешением, обеспечивалась только на угльх поворота ±7,15 градуса. Нз болызих углах' поворота деформация вектора достигает IX (при этом обеспечивается высокая точность по углу, ограанчизазмаг только разрядной сеткой и количеством итераций).

- и -

Пэтреосвлтось дополнительное моделирование для вонс:гап :етслов уменыаоаия погрешности въммсленил.' Было проведено сследование погрешности приближения алгоритма и выявлена ■вределекная закономерность. С учетом этой закономерности бив олуче!! алгоритм:

Ы. 1+1-х21(1-Г-21"1-2-41-3-2-"-«-г-в'-^-егхц.г-1. (б>

угори* мог.ет обеспечить требуемую точность преобразования за :от введения дополнительных слагаемых.

На сскове уточненного алгоритма- ДЛП (6), с целью гекьпенкя слсййостн при аппаратурной оеаигаации, бил предложен ю ряд алгоритмов.

Алгоритм параллель ней обработки позволяет поворачивать обрагеикд за один "•акт в диапазоне *3,5 градуса пр:: некоторой оагеении обгона аппаратуры:

'У а в

• I г i- ~

I 1

(7)

Й2

[ нсссаь50Еа.чии алгоритма (?) для обр-бога» изображений кером 1024x1024 элементов су^'аторов потребуется примерно в раза Сольсе. чем при конвейерной реализации вращения в том' диагр&оне при прочих рс зных условиях, причем разрядное? «зторэз мавдт бита уменьшена почтя ч 2 раза (до количества рядов, необходимых для представления целочисленной рдинаты), так как вычисления выполняются параллельно и не 5уется хранить и передавать дробную часть с одного этапа >ации на другой).

Методами моделирования был получен алгоритм двух углов, >уюкий минимальных аппаратурных затрат, и который иьзуется в точечно-пространственном процессоре.

- 12 -

раараОотанасы для дисплейной станции.

"" Еш.е один алгоритм, алгоритм синхронного вращения Окл разработан, исходя из того факта, что в полярной системе координат поворот осуществляется просто изменением" одной координаты (угла) и используюэдй связанность иеобранений. Именно то, что эффективно обрабатываются только связанные точки растрового изображения и является недостатком этого алгоритма. На устройство, использующий этот алгоритм, получено авторское свидетельство.

В разделе- даны та!асе рекомендации по выбору конкретного' алгоритма плоского вращения для аппаратурной реализации в зависимости от поставленной задачи.

В четвертом разделе разрабатываются алгоритмы дискретных кватернионнск преобразований (ДКП) для набора геометрических процедур, требуемых при решении задач идентификации объекта в трехмерном пространстве, как наиболее универсальный метод крещения, с точки зрения удобства решения различных задач при оптимальной вычислительной слодности.

Кватернион представляет собой I иперкомплексное число вида

«1-<1+а1+Ь;)+ск. (8)

где

1, 3 и к - элементы базиса. Трехмерная точка PCP1.P2.P3) моиет быть представлена как чистый кватернион

Р-Р1-1+Р2-3+Рз-к. (9)

Поворот вектора р Еокруг оси и, где и суть единичный вектор (с.-.е.г'», на угол 8 может быть выраг.ена как

Р'-ОРЗ*. (10)

где

?-сое(6/2)+(а-1+в-3+т-10-81п(В/2),

а с* есть кватернион, сопряженный д.

Уравнение (10) компактно представляет вращение в трехмерной

пространстве.

Ставится задача синтеза алгоритмов кватернионных преобразований вращения, направленных на аппаратурную реализацию. При этом следует отметить целесообразность реализации таких преобразований в виде отдельных макроопераций, выполняемых независимо от ведущей ЭВМ за один стандартный промежуток Бремени для решения траекторных задач в пространстве и для трехмерного вращения. Необходимо тщательно рассмотреть и проработать кватернионное вращение, так как оно является базовым для других преобразований. В частности, достаточно просто с помощью кватернионного сражения ,можно построить эллипс на плоскости.

. Для решения задач СИ. требующих больших вычислительных затрат, разработаны алгоритмы трехмерного враиения. которые были специально ориентированы на аппаратурную реализацга, как это сделано для плоских вращений, и которые, подобно алгоритмам ДЛП, используют только простые операции типа сложения и сдвига. Пс аналогии с алгоритмами дискретных линейных преобразований, алгоритмы, использующие кватернионы, называются дискретными кватерн но иным,! преобразованиями:

1-0.1.....п-1; (11)

Уо-*.

где

«11-1+11 (1®н-Зв*-кт)1Г1 - является кватернионом ЛКП;

£1-±1 - операнд направления элементарного поворота;

К - основание система счисления. Меняя закон изменения £.1, можно получить различные виды преобразований пространства.

На разработку алгоритмов большое влияние оказывает решаемая задача. В работе рассматривается задача идентификации твердого тела в пространстве, причем только в части геометрических преобразований, используемых при этом. На основе анализа задачи выделены необходимые операции геометрических преобразований: определение модуля вектора, вращения вектора на заданный угол, определение направляющих косинусов, определение нормали двух

гадгиных векторов, определение угла меэтду двумя векторами, умножение (масштабирование), деление и вращение на угол, заданный двумя векторами. Для всех этих операций были разработаны алгоритмы Д1<П, позволявшие эффективную аппаратурную реализация с возможностью конвейерной организации процесса вычислений требуемой процедуры. Так, для вычисления модуля вектора, с учетом закона изменения направления элементарного вращения, кватернион ДКП выглядит следующим образом:,

a i-0:

Di-slRn(y3i);

(12)

it—sien(y2i);

yi+i-djyidr1-

Липа; т-урный блок, реализующий процедуру вычисления модуля, является универсальным и позволяет снизить номенклатуру блоков, мелл.чаемых в спецпроцессор геометрических преобразований (СГП). Такой блок (аппаратурный модуль) о.лн или в совокупности с такими лс в составе СГП позволяет вычислить практически все требуемые процедуры, используемые при репении поставленной рздачн.

В пятом разделе рассматривается реализация разработанных алгоритмов, в том числе в виде вычислительных структур. Рассмотрены средства алгоритмов ДКП, их эффективность, проблемы включения спецпроцессоров а вычислительную систему. Приведены структуры для-реализации процедур геометрических преобразований, набор которых определен в разделе 4. Подробно рассмотрены структуры базовых аппаратурных модулей - модуля ДКП для пространственных преобразований и модуля дискретных линейных преобразований для векторных операций на плоскости. • .

При анализе средств реализации алгоритмов ДКП можно сделать еыбод, что да-se при использован® дешевых микропроцессоров (типа Intel 8083 иди totoroila 68000) ухо программная реализация разработанных алгоритмов позволяет увеличь л быстродействие, с введением же шшимадьного оборудования (для

программно-аппаратурной реализаций) применение алгоритмов ДКП

¡¡оэволит повысить эффективность такого мощного процессора, как Intel 80-186 (с математическим сопроцессором) приблизительно в 4 раза как лля прямого вращениг та? и для группового. Применение же аппаратурной реализации алгоритмов ДКЯ позволяет повысить скорость вычислений микропроцессора i486 от 5 до 370 раз в зависимости от выбранной реализации. Это сравнение проведено для универсально; j, хотя и мойного процессора, причем при сравнении учитывалось время на инициализацию и загрузку данных. Затраты на вычисление определялись в тактах.

Были предложены вычислительные структуры спецпроцессоров геометрических преобразований для реализации операций, необходггмш для решения поставленной задачи идентификации объекта в пространство. Все операции реализованы на основе базового устройства - блока дискретных кватерниснных преобразований, что позволяет построить универсальный модуль с перенастраиваемой структурой, обеспечивающий вычисление всех требуемых макроопераций.

В силу того, что задачи обработки двумерных изображений встречаются чаще. чем обработка трехмерных изображений, необходимо для плоских геометрических преобразований разрабатывать вычислительные структуры также, как для пространственных.

В работе описывается СГП плоского.. вращения, разработанный для включения в состав точечно-пространственного процессора. Точечно-пространственный процессор обеспечивает работу станции обработки изображений ПОЛУТОН-1024 с видеотерминалом повышенной разрезающей способности с широкими графическими возможностями. По заявке на изобретение, составленной на указанный СГП, получено положительное решение. СГП изготовлен в виде опытного образца. показавший хорошие результаты. Так, например, изображение размером 1024*1024 элементов поворачивается за 2 секунды (при тактовой частоте 5 МГц).

В заключении (раздел б) обобщаются теоретические и практические результаты, полученные в диссертационной работе. Делаются выводы, предлагаемые машинно-ориентированные алгоритмы позволяют разрабатывать вычислительные структуры, которые • даже при минимальных аппаратурных затратах достигают

производительности, соизмеримой с сигнальными процессорами.

Причем, пр»Е,»енениэ этих алгоритмов не 'ограничено обработкой изображений. С учетом того, что реализация таких алгоритмов не требует больших аппаратурных затрат, экономическая целесообразность их использования несоуленна.

В приложениях пр1',вед8ны классификаторы, связанные с ОИ, а тагае документы, подтверждающие— использование результатов диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертационной работе рассмотрен комплекс теоретических и прикладных вопросов алгоритмического обеспечена и организации высокопроизводительных вычислительных систем, ориентированных на решение задач геометрических преобразований изображений. В ходе выполнения работы получены следующие результаты:

1. Рс.;.аботаны машинно-ориентированные алгоритмы дискретных линейных преобразований двумерного врзаения, обеспечивающих .поворот практически без деформации вектора и не требующих последующей компенсации егь длида.

2. Разработан на базе кватернионного вращения класс алгоритмов геометрических преобразований изображений, ориентированных на аппаратурную реализацию и отличающихся повышенным быстродействием.

3. Выработаны критерии оценки предложенных аппаратурно-ориентированных алгоритмов обработки изображений. Даны рекомендации по выбору алгоритмов и по построению структур спецвычисяителей.

4. Приведены примеры реализации алгоритмов в виде спецпроцессора геометрических преобразований двумерного изображения и спецпроцессора дискретных кватернионных преобразований трехмерных изображений, некоторые из которых егвдаени как изобретения.

5. Разработаны алгоритмы, ориентированные на параллельную и/иди конвейерную аппаратурные реализации для обработки плоских и пространственных изображений. ■г

Основные результаты диссертации отражены в следующих работах:

1. Духнич Е.И., Серов A.A. Новые эффективные алгоритмы -поворота изображения. Теаисы докладов конференции "Проблемы создания систем обработки, анализа и понимания изображения", Ташкент, 1991. - с.31,

2. Духнич Е.И., Серов A.A. Алгоритмы для разработки спецпроцессора геометрических преобразований изображения. Сб. тезисов докладов конференции "Микропроцессорные системы управления технологическим процессом и ГПС". Одесса, 1990. -

- с.80-83. .

3. Духнич Е.И., Лукашева Г.Н., Серов A.A. Модифицированные алгоритмы дискретных линейных преобразований вращения // Многопроцессорные вычислительные структуры. Сб. научных трудов. Таганрог, 1990. - Вып 12 (XXI). - с.37-38..

4. Духнич Е.И., Серов A.A. Некоторые аспекты разработки и пример реализации специализированного процессора геометрических преобразований изображений / Автоматизация проектирования 2Й4. Сб. научных трудов. - Рязань, 1993. - с.29-33.

5. Авторское свидетельство №1695294. Устройство дл.г преобразования координат (ДухкгМ Е.И.. Серов A.A.). - Опубл. БИ №44. - Х.11.91.

6. Устройство для определения модуля трехмерного вектора (Духнич Г. >1., Серов A.A.) / Положительное решение на выдачу патента на изобретение от 07.08.9Г. Заявка №4924087 от 02.04.ill.

Личный вклад автора диссертации в опубликованных работах, состоит в следующим:

в работе /1/ проведен анализ эффективности разработалных алгоритмов вращения, в работах /2,3/ были предложены алгоритмы вращения. направленные на аппаратурную реализацию, и обеспечиванжие точность преобразований в большом диапазоне углов поворота, в работе /4/ предложены критерии построения алгоритмов с точки зрения обработки изображений, в работе /5/ автором разработано арифметическое устройство, обеспечивающее зращекие вектора на плоскости, в работе /6/ автором предложено дополнить арифметическое устройство определения модуля трехмерного вектора блоком, обеспечивающим вращение вектора в пространстве.