Реєстраційний номер
0821U102579, Дисертація доктора філософії
На здобуття
Доктор філософії
Дата захисту
29-10-2021
Статус
Захищена
Назва роботи
Інформаційна технологія реконструкції форм просторових об'єктів за фотограмметричними сигналами їх подання
Здобувач
Хаб Раман Хаді Акрам,
Керівник Мозговий Дмитро Костянтинович
Опонент Безрук Валерій Михайлович
Опонент Селівьорстова Тетяна Віталіївна
Рецензент Овсяніков Віктор Володимирович
Рецензент Сердюк Марина Євгеніївна
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара
Опис
На сьогодні одним із ключових напрямків досліджень у галузі телекомунікацій є завдання стиснення даних для забезпечення їхньої ефективної передачі по каналах зв'язку, які мають обмежену пропускну здатність.
Для вирішення цього завдання необхідно розробляти високоефективні методи і алгоритми зменшення надмірності вихідних даних, які передаються по каналах зв`язку.
Дисертаційна робота присвячена вирішенню важливого і актуального питання у галузі сучасних телекомунікаційних систем - розробленню методики, математичних моделей та ефективних технологій формування та зменшення надмірності тривимірних зображень, які передаються по каналах зв`язку.
У дисертаційній роботі вирішено важливу науково-практичну задачу у галузі моделювання – запропоновано дискретну матричну модель (ДММ) подання просторових об'єктів для задач синтезу, реконструкції і аналізу їх форми. Модель побудовано на основі дискретних даних про об'єкт, якими, наприклад, є растрові зображення або данi з просторових сканерів. На відміну від подібних воксельних моделей, матричні моделі описують не об'єм, а поверхні об'єктів і зберігаючи перевали воксельних моделей, такі як простота і регулярність структури, усувають властиву їм надмірність. У роботі показано, що, зберігаючи інформацію про форму, достатню для візуалізації об'єкта, матрична модель може займати в 4-8 разів менший об'єм пам'яті порівняно з воксельною (порівняння проводилося для моделей у форматі VOX пакета MagicaVoxel). Встановлено умови, за яких матрична модель залишається економнішою за воксельну і показано, що ці умови виконуються для практично значимих випадків.
У процесі виконання роботи вперше отримано такі наукові результати.
У дисертаційній роботі запропоновано методику доступних і недорогих технологій формування тривимірних зображень багатоповерхових будівель, в якій для визначення висоти будівлі використовуються супутникові знімки надвисокої просторової роздільної здатності.
У дисертаційній роботі було вирішено важливу науково - практичну задачу в області зменшення надмірності тривимірних зображень - запропоновано дискретну матричну модель представлення просторових об'єктів, яка дозволяє істотно зменшити розмір файлів, що передаються по каналах зв'язку.
Також результатом представленої роботи є побудована матрична модель, яка, також як і існуючі воксельні моделі, ґрунтуючись на дискретності вихідних даних про об’єкт, на відміну від останніх, враховує тільки форму поверхні просторового тіла і тим самим усуває надмірність, пов’язану з необхідністю зберігання інформації про об’єм об’єкта.
Порівняння запропонованої матричної моделі для представлення тих просторових об’єктів, що й воксельні моделі у форматі VOX, використовуваному в пакеті MagicaVoxel, підтверджує їхню економічність. Залежно від конкретної форми, ДМ вимагає об’єму пам’яті, який в 4-8 разів менше, ніж для ВМ.
До обмежень запропонованої моделі належить відсутність врахування прозорості, що долається у воксельних моделях шляхом використання вокселей різної оптичної щільності. Дане питання потребує опрацювання в подальших дослідженнях.
У результаті, одним із напрямків майбутніх досліджень є знаходження ефективного перетворення матричної моделі в опис форми на підставі графічних примітивів сучасних систем моделювання (наприклад, Blender) або бібліотек візуалізації (наприклад, OpenGL). Крім того, вивчення вимагають перспективи використання запропонованої ДММ у додатках, що використовують аналіз поверхні об’єктів для їхньої реконструкції та ідентифікації.
Дата реєстрації
2021-11-12
Додано/оновлено в НРАТ
2021-11-12 / 2026-07-01
