Registration Number
0502U000421, Doctoral dissertation
Status
д.т.н.
Date
24-10-2002
popup.evolution
.
Title
Structural stochastic identification of geometrical objects and textures for automatizated control systems and information processing
Author
Krylov Victor Nicolayevich,
popup.head Abakumov V.G.
popup.opponent Грицьків З.Д..
popup.opponent Гофайзен О.В.
popup.opponent Козак Ю.О.В.
popup.rada
Odessa National Polytechnic University
Description
Об(єкт - процес ідентіфікація форми геометричних об(єктів та текстур в автоматизованих системах управління в умовах завад; мета - створення основних теоретичних положень структурно - статистичної ідентифікації геометричних об'єктів та спектрів текстур для підвищення ефективності обробки та ступеню стискання інформації; методи- теорія функціональних перетворень, математична статистика, теорія розпізнавання образів; новизна -розроблені методи сумісного використання процедур підкреслювання контурів і багатоканального оптимального адаптивного виявлення перепадів інтенсивностей та методи рангової обробки в просторі оцінок і рішень, запропонований метод визначення геометричних характеристик об'єктів і енергетичних спектрів текстур за характерними точками (ХТ) контурів, забезпечена завадостійкість та знижена чутливість до локальних екстремумів регулярних ітераційних методів пошуку характерних фрагментів на зображенні шляхом використання часткових перетворень Гільберта; розроблені методи оцінки якості, функції просторового маскування та розрізнювальної здібності з урахуванням перехідного режиму, запропоновано виявляти ХТ контурів методом просторової віялової інтерполяції першого порядку. Одержано результати в теорії розпізнавання зображень. Впроваджено в автоматизованій телевізійній системі управління машинним перевантаженням тепловиділяючих збірок на АЕС, в телевізійних системах екологічного моніторингу і в навчальнім процесі. Сферою використання є автоматизовані системи управління з обробкою зображень. 2. Объект - процесс идентификация геометрической формы объектов и спектров текстур в автоматизированных системах управления при высоком уровне помех; цель - создание основных теоретических положений структурно- статистической идентификации геометрических объектов и спектров текстур для повышения эффективности обработки и степени сжатия изображений в автоматизированных системах управления и переработки информации; методы - теория функциональных преобразований, математическая статистика, теория распознаванияобразов; новизна - разработаны методы совместного использования подчеркивания контуров и многоканального оптимального адаптивного обнаружения перепадов интенсивностей с использованием групповой обработки и методы ранговой обработки в пространстве оценок и решений; разработан метод определения геометрических характеристик изображений объектов и энергетических спектров текстур по характерным точкам (ХТ) контуров; обеспечена помехоустойчивость и снижена чувствительность к локальным экстремумам регулярного итерационного метода поиска характерных фрагментов на изображении.; разработаны методы оценки качества, расчета функций пространственного маскирования и разрешающей способности с учетом переходных характеристик зрительного анализатор; предложено выделять ХТ контуров методом пространственной веерной интерполяции первого порядка. Получены результаты в теории распознавания изображений. Результаты внедрены в автоматизированной телевизионной системе управления машинной перегрузкой тепловыделяющих сборок на АЭС (читающий автомат), в телевизионных системах экологического мониторинга и использовались в учебном процессе. Сферой использования есть автоматизированные системы управления с обработкой изображений.
Registration Date
2002-11-21
popup.nrat_date
2020-04-04 / 2026-06-30
