Базовый специализированный процессор для реализации растровой системы продукций тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.05, кандидат технических наук Веретенников, Александр Анатольевич

• Веретенников, Александр Анатольевич
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Веретенников, Александр Анатольевич

Введение.

Глава 1 .Современное состояние вопроса представления и обработки графических данных.

1.1 .Эволюция систем обработки графических данных.

1.2 .Методы представления графических данных.

1.3.Особенности организации специализированных процессорных устройств синтеза и обработки графических данных.

1 АУстройства отображения графической информации.

Выводы.

Глава 2.Символьно - ориентированный способ представления графической информации и способы разложения в растр отрезка и окружности, основанные на символьно - ориентированном подходе.

2.1.Концептуальный базис и понятийный аппарат исследования.

--2.2.Разработка символьно - ориентированного способа представления графической информации.

2.3.Разработка способа, математической модели и алгоритма разложения в растр отрезка, основанных на анализе пространственного размещения "штрих - клетки".

2.4.Разработка способа, математической модели и алгоритма разложения в растр отрезка, основанных на анализе пространственного размещения "штрих - клетки" с учетом величины ее отклонения от активной клетки.

2.5.Разработка способа, математической модели и алгоритма разложения в растр окружности, основанных на анализе пространственного размещения "штрих - клетки" с учетом величины ее отклонения от активной клетки.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Базовый специализированный процессор для реализации растровой системы продукций»

Актуальность темы. Информация является стратегическим ресурсом общества. От скорости и качества ее обработки существенно зависит принятие решений в различных областях человеческой деятельности, сопряженные с такими важными социальными категориями как безопасность и благосостояние. Развитие общества, экономики, науки невозможно без специальных средств, обеспечивающих оперативную обработку и распространение графической информации.

В настоящее время признанными лидерами в производстве видеоподсистем персональных компьютеров являются такие фирмы, как S3, Cirrus Logic, Trident, ATI, Matrox, Tsend Labs, Weitek, Western Digital и некоторые другие [1]. Спектр выпускаемого ими оборудования весьма разнообразен. Так, например, компанией Western Digital выпущен мультимедиа-акселератор WD9710, который объединяет в себе стандартные графические компоненты, а также устройство для масштабирования и интерполяции видео, фильтр и преобразователь цветов. Микросхема Vision868 фирмы S3 выполняет ускорение обычных графических операций и, кроме этого, поддерживает преобразование форматов потока видеоданных. Микросхема GD5470 фирмы Cirrus Logic ориентирована на ускорение операций двух- и трехмерной графики. Графические акселераторы Viper Pro Video фирмы Diamond Multimedia Systems оснащены одновременно двумя процессорами и используют микросхемы Power9100 и Power9130 компании Weitek [2]. Для обеспечения высокой скорости вывода и высокого качества изображения в этих устройствах аппаратно реализованы алгоритмы интерполяции и экстраполяции видеосигналов. Графический акселератор Diamond Stealth II S220 представляет собой высокопроизводительный ускоритель двухмерной и трехмерной графики [3]. В нем, в частности, аппаратно реализованы наложение двух изображений разной прозрачности, хранение карты текстур на нескольких уровнях детализации и ряд других функций трехмерной графики. Видеоадаптер Viper V330 выполняет несколько быстрее функции, реализованные в акселераторе Diamond Stealth II S220 и, кроме этого, в нем реализованы такие функции как подбор комбинации цветов вместо цвета, не поддерживаемого данным видеорежимом; масштабирование с интерполяцией; коррекция перспективы и другие.

По итогам тестирования видеоадаптеров [4] можно сделать вывод о том, что основное внимание производители видеоподсистем персональных компьютеров уделяют повышению скорости выполнения графических операций как стандартных (построение линий, многоугольников, закраска областей изображений), так и расширенных (обработка трехмерной графики и т.п.).

Рост числа специализированных устройств объясняется тем, что синтез и обработка видеоизображений сопряжены с необходимостью выполнения большого количества вычислений по сложным алгоритмам, выполняемым многократно. Следовательно, для увеличения быстродействия видеоподсистем компьютеров целесообразно выполнять аппаратную реализацию наиболее часто используемых алгоритмов на базе разработанных специализированных процессоров, учитывая при этом класс решаемых задач.

Указанные обстоятельства создают проблемную ситуацию, которая заключается в том, что на сегодняшний день отсутствуют методы и средства решения поставленной проблемы в рамках продукционной парадигмы.

Графическая информация является информативным способом представления и визуализации данных. При этом, в некоторых случаях ее вообще не представляется возможным чем-либо заменить, например, при коллективном выполнении исследований в таких областях науки как астрономия, биология, медицина, физика, криминалистика и др. - объем такой информации интенсивно нарастает. Задача её своевременной обработки и распространения усложняется вследствие лавинообразного роста объемов данных [5]. На этот процесс большое влияние оказало стремительное развитие сетевых технологий. По данным информационного отдела сети LMSNET [6] в 1994 г. в глобальной сети Internet работало около 15 млн. пользователей, а по всему миру было объединено около 20 тысяч сетей. На тот момент темпы роста сети были такие, что каждый год количество ее пользователей удваивалось. А по сведениям специалистов компании WebCrawler [7] к началу 1997 г. число Web- серверов достигло 145166, при этом в расчет принимались только постоянно работающие единицы и не учитывались те, которые работали нерегулярно. Указанная цифра показывает, что 1996 г. был отмечен почти шестикратным приростом числа серверов в основном за счет создания новых. Подобное развитие вычислительных сетей приводит к росту объемов передаваемых данных (подавляющая часть которых - графического типа), к превышению допустимой информационной нагрузки коммуникационных каналов, а это, в свою очередь, - к увеличению времени ожидания ответа информационной системы на запрос пользователя.

Не только большие объемы передаваемых данных определяют время отклика системы. Существуют задачи, решение которых также определяет и скорость обмена и качество обработки информации. К ним, в частности, относится задача устранения искажений информационного сигнала вследствие его прохождения через разнородные среды передачи данных [8, 9]. Основываясь на теории цифровой обработки сигналов [10] и, учитывая специфику передачи дискретной информации [11], создаются специальные адаптивные системы передачи информации [12]. В этой области проводится достаточно большое количество исследований и предлагаются различные способы корректной передачи данных [8, 9, 13]. В частности, предлагаются специальные решения устранения межсимвольной интерференции и эффективной интерполяции модемных сигналов [14-16]. Данные решения имеют большее отношение к оконечному оборудованию систем передачи данных (например, модемам) и постановка задачи сводится к созданию специальных средств кодирования любых данных с целью их корректной передачи между абонентами телекоммуникационной системы связи. В данной же работе внимание сосредоточено на решение важной народнохозяйственной задачи синтеза данных графического типа с помощью специализированного процессора.

Проблемам представления и обработки графической информации посвятили свои работы такие исследователи как: В.В. Александров, Н.Д. Горский,

Дж.Т. Джол (John Т. Johl), С.Т. Кунг (Hsiang Т. Kung), Ф.С. Ли (Philip S. Liu), Г.Р. Надд (Graham R. Nudd), Р.Л. Пикард (Ray L. Picard), К. Престон (Kendall Preston), К. Фу (King-sun Fu), Ю.П. Чанг (Yetung P. Chiang), Т. Янг (Tzay Y. Young) и многие другие.

В академических изданиях и специальных трудах имеются достаточные основания для решения актуальной и перспективной задачи сжатия и синтеза графической информации.

Между тем, существующие способы представления и обработки графической информации довольно разнообразны и вместе с этим повторяют друг друга. Кроме этого, широкие рамки существующих стандартов порождают несовместимые модификации форматов графических данных. Математический аппарат, используемый в настоящее время для решения задач представления и обработки графических данных не дает эффективных результатов. Вместе с тем в инженерной практике наблюдается тенденция к разработке специализированных устройств, ориентированных на решение узкого класса задач.

Существующее положение в области графического представления и обработки данных порождает необходимость создания новых методов и технических средств.

Конструктивным принципом данной диссертационной работы является обобщение перспективных теорий обработки графических данных, с использованием синтеза растровых изображений на основе алгоритмической продукционной парадигмы с целью создания эффективных технических средств обработки графической информации. Важным следствием такого подхода является то, что достигается возможность хранить и передавать графическую информацию в виде некоторого алгоритма синтеза изображения, представленного в символьном виде.

Данная работа выполнена в соответствии с программой П.Т.614 "Микропроцессорные ЭВМ с параллельной структурой и системы виртуальной реальности" (приказ министерства общего и профессионального образования РФ №572 от 02.03.98 г.) и в рамках международного проекта "Технические системы обработки символьной информации и изображений" (распоряжение Госкомвуза РФ №10 от 19.02.93 г.).

Цель работы заключается в разработке базового специализированного процессора, реализующего символьно - ориентированный продукционный способ обработки графических данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать символьно - ориентированный способ представления графических данных.

2. Разработать продукционные алгоритмы синтеза графических объектов и операционный базис исполнительных устройств.

3. Синтезировать базовый специализированный процессор разложения в растр отрезка, используя разработанный продукционный алгоритм.

4. Исследовать характеристики базового специализированного процессора для реализации растровой системы продукций.

5. Разработать рекомендации для модернизации базового специализированного процессора с целью порождения семейства устройств данного класса.

Методы исследования базируются на теории алгорифмов, клеточной логики, теории параллельных вычислительных процессов, теории автоматов и проектирования электронных цифровых вычислительных машин. Сопоставительный анализ разработанных методов, аналогов и реализованных устройств осуществлен на основе эмулирующих программ.

Научная новизна. В диссертационной работе решена важная научно-техническая задача по разработке операционных устройств и устройств управления базового специализированного процессора разложения в растр графических объектов с помощью символьно - ориентированного алгоритма обработки графических данных. При этом, получены следующие теоретические результаты:

1. Создан символьно - ориентированный способ представления графических данных, позволяющий, в частности, сократить объемы передаваемой и хранимой графической информации.

2. Построены математические модели и выполнена алгоритмизация способов разложения в растр отрезков и окружностей, основанных на символьно - ориентированном подходе с целью определения функций исполнительных устройств специализированного процессора.

3. Разработана методика анализа символьно - ориентированных способов разложения в растр отрезков и окружности с целью оценки качества аппроксимации алгоритмами данного класса.

4. Установлено, что растровая продукционная система является корректной, что подтверждено доказательством на основе фундаментальных положений о непротиворечивости алгоритмов параллельных подстановок.

5. Разработан способ структурно - функциональной организации базового специализированного процессора нового поколения для высокоскоростной обработки графической информации.

На защиту выносятся:

1. Символьно - ориентированный способ представления графической информации.

2. Способ и алгоритм разложения в растр отрезка, основанные на анализе пространственного размещения "штрих - клетки".

3. Способ и алгоритм разложения в растр отрезка, основанные на анализе пространственного размещения "штрих - клетки" с учетом величины ее отклонения от активной клетки.

4. Способ и алгоритм разложения в растр окружности, основанные на анализе пространственного размещения "штрих - клетки" с учетом величины ее отклонения от активной клетки.

5. Способ структурно-функциональной организации базового специализированного процессора для реализации растровой системы продукций.

6. Методика оценки качества аппроксимации графических объектов при их разложении в растр с помощью растровых систем продукций.

Практической ценностью научной работы является разработка инженерно - технических решений базового специализированного процессора, использующего символьно - ориентированный способ разложения в растр отрезка и окружности. При этом, базовый специализированный процессор целесообразно использовать в качестве сопроцессора графической карты персональной ЭВМ, а символьно - ориентированный способ представления графических данных - в качестве базового для представления данных в системах синтеза, представления, распознавания и сжатия изображений. В процессе выполнения диссертационной работы:

1. Разработаны структурные и функциональные схемы, а также - алгоритмы управления устройства предварительной обработки данных и решающего массива, представляющего собой двумерную совокупность элементарных процессоров (клеток).

2. Созданы алгоритмы разложения в растр отрезков и окружности.

3. Созданы программные продукты для моделирования работы разработанного базового специализированного процессора, и нормальных алгорифмов разложения в растр отрезков и окружности.

Апробация работы. Результаты работы были представлены на Международной технической конференции "Медико-экологические информационные технологии - 98", два доклада (г. Курск, 1998 г.), У1-и Российской научно - технической конференции "Материалы и упрочняющие технологии -98" (г. Курск, 1998 г.), военно-научной конференции № 18 , два доклада (в/ч 25714), а также на научно-технических семинарах Курского государственного технического университета 1995 - 1998 гг.

Публикации. Результаты, представленные в диссертационной работе, были отражены в 10 печатных работах и в заявлении на выдачу патента Российской Федерации на изобретение:

1. Веретенников A.A., Гребнев Н.И., Петровский Ю.А. Программный модуль корректора межсимвольных искажений с произвольной настройкой параметров адаптации //Сборник материалов военно-научной конференции №18 (тезисы докл.). В/ч 25714, 1995. С. 46-48.

2. Веретенников A.A., Гребнев Н.И., Петровский Ю.А. Зависимость характеристик адаптивных корректоров межсимвольной интерференции от параметров дискретного гауссовского канала с памятью //Сборник материалов военно-научной конференции №18 (тезисы докл.). В/ч 25714, 1995. С. 43-45.

3. Отчет по НИР тема №094-7051 //А.А.Веретенников и др. В/ч 25714, 1995. С. 166- 176.

4. Метод представления графических примитивов в виде конструктивных объектов /А.А.Веретенников, В.М.Довгаль, В.В.Керекеша, В.С.Титов; Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1998. 10с.: ил. Библиогр.: 11 назв. Рус. Деп. в ВИНИТИ 02.07.98, № 2044-В98.

5. Титов B.C., Довгаль В.М., Керекеша В.В., Веретенников A.A. Представление графической информации с помощью системы продукционных правил //Сборник материалов международной конференции "Медико-экологические информационные технологии - 98" (Тезисы докл.). Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1998. С. 135-136.

6. Веретенников A.A. Алгоритм растеризации отрезка методом анализа положения пикселей растровой продукционной системы //Сборник материалов международной конференции "Медико-экологические информационные технологии - 98" (Тезисы докл.). Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1998. С. 137-139.

7. Принципы организации моделей растеризации с помощью продукционных систем /А.А.Веретенников, В.М.Довгаль, В.В.Керекеша,

В.С.Титов; Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1998. 20с.: ил. Библиогр.: 7 назв. Рус. Деп. в ВИНИТИ 02.07.98, № 2047-В98.

8. Титов B.C., Довгаль В.М., Керекеша В.В., Веретенников A.A. Разложение в растр окружности с помощью системы продукционных пра-вил.//Информационные технологии моделирования и управления: Межвузовский сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1998. с.133-136.

9. Довгаль В.М., Керекеша В.В., Веретенников A.A. Растровые продукционные системы./В сб. "Известия Курского государственного технического университета", № 2, 1998 г. С. 110-119.

Ю.Веретенников A.A. Распределенная обработка графических примитивов растровой продукционной системой. //Сборник материалов У1-и Российской научно - технической конференции "Материалы и упрочняющие технологии-98" (Тезисы докл.). Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1998. С. 230-232.

11. Заявка о выдаче патента Российской Федерации на изобретение № 9811060093, приоритет от 02.06.98 г. //"Устройство для реализации растровых систем продукций", Веретенников A.A., Довгаль В.М., Керекеша В.В., Титов B.C.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений, изложена на 126 страницах (основного текста), содержит 24 рисунка, 4 таблицы, 90 наименований библиографии.

Заключение диссертации по теме «Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления», Веретенников, Александр Анатольевич

Выводы.

1. Разработана методика анализа символьно - ориентированных способов разложения в растр отрезков и окружности с целью оценки качества аппроксимации алгоритмами данного класса.

2. Созданы программы, моделирующие традиционные алгоритмы разложения в растр графических объектов, позволяющие качественно охарактеризовать используемые традиционные алгоритмы в обработке изображений.

3. Разработаны программы моделирования работы устройств, реализующих символьно - ориентированные способы разложения в растр графических объектов, которые дают возможность оценить качество аппроксимации разлагаемых в растр графических объектов и выявить основные структурные элементы устройств, реализующих указанные способы графической обработки.

4. Выполнен сравнительный анализ качества разложения в растр графических объектов традиционными методами и с помощью разработанных символьно - ориентированных способов обработки графических данных.

5. Выполнена предварительная оценка сложности реализации СБИС базового специализированного процессора для реализации растровой системы продукций и его быстродействия.

6. Даны рекомендации по дальнейшему развитию базового специализированного процессора для реализации растровых систем продукций, с целью создания семейства высокоскоростных символьно -ориентированных устройств обработки графических данных, позволяющих сократить как время обработки, так и объемы хранимой и передаваемой графической информации.

7. Таким образом, в данной главе решены 4, 5 задачи диссертационного исследования.

Заключение

В диссертационной работе решена важная научная задача по разработке эффективных средств разложения в растр графических объектов на основе продукционных алгоритмов обработки графических данных и базового специализированного символьного процессора. При решении данной задачи в диссертационной работе получены следующие основные научные результаты:

1. На основе анализа современного состояния проблемы установлено, что с целью повышения скорости обработки и уменьшения объемов хранимых и передаваемых графических данных целесообразно: выполнить аппаратную реализацию наиболее часто используемых функций и обеспечить их независимое от работы центрального процессора компьютера выполнение; унифицировать существующие способы и методы представления и обработки графических данных; использовать специализированные устройства с матричной структурой, а для отображения графической информации подключать дисплеи на жидко - кристаллических индикаторах.

2. Для достижения поставленной цели разработаны: символьно - ориентированный способ представления изображений и символьно -ориентированные - способы разложения в растр отрезков и окружности; математические модели, что позволяет определить состав и функции исполнительных устройств.

3. Доказана корректность растровой продукционной системы, что позволяет использовать их для решения практически важных задач об работки графической информации.

4. На основе теоретического исследования разработано семейство символьно - ориентированных процессоров обработки графических данных: выполнена алгоритмизация всех, разработанных автором диссертационной работы, символьно — ориентированных способов разложения в растр графических объектов и осуществлена аппаратная поддержка способа, ориентированного на анализ пространственного размещения выделенного особенного компонента ("штрих - клетки"); сформулированы способы структурно - функциональной организации специализированных процессоров, построенных на основе разработанных растровых продукционных систем; используя разработанные программы моделирования символьно - ориентированных способов синтеза графических объектов, определена структурно - функциональная схема базового специализированного процессора и спроектированы основные составляющие его исполнительные устройства; разработаны алгоритмы функционирования всех блоков базового специализированного процессора; с целью создания семейства высокоскоростных символьно - ориентированных процессоров даны рекомендации по дальнейшей модернизации базового специализированного процессора; анализ структуры базового специализированного процессора показал, что при его реализации в виде СБИС по Би-КМДП - технологии на клетку решающего массива приходится 2029 транзисторов; в результате анализа скоростных характеристик разработанного процессора установлено, что он в 11.2 раза быстрее выполняет операции разложения в растр графических объектов по отношению к традиционным техническим средствам.

5. С целью анализа способов разложения в растр графических объектов были созданы программные модели устройств, реализующие эти способы, и разработана методика оценки указанных способов. Сравнительный анализ показал, что: способ разложения в растр отрезка, основанный на анализе пространственного размещения "штрих - клетки", при своей последовательной реализации корректно выполняет разложение в растр отрезка любой ориентации в отличие от алгоритма цифрового дифференциального анализатора; способ разложения в растр отрезка, основанный на анализе пространственного размещения "штрих - клетки", с учетом величины ее отклонения от активной клетки при последовательной реализации не уступает по качественному показателю соответствующему алгоритму Брезенхема для отрезка и является ему эквивалентным; способ разложения в растр окружности, основанный на анализе пространственного размещения "штрих - клетки", с учетом величины ее отклонения от активной клетки при последовательной реализации является эквивалентным соответствующему способу Брезенхема для окружности и по качественному показателю имеет большее на 0.01 значение ошибки, что является несущественным для современных видеоадаптеров, поддерживающих высокую разрешающую способность мониторов. Кроме того, разработанные в данной диссертационной работе, способы разложения в растр графических объектов ориентированы на использование в матричных структурах и достаточно тривиальны для параллельной реализации.

Таким образом, совокупность полученных теоретических и практических результатов дает основание полагать, что цель диссертационной работы достигнута, а поставленные в ней задачи решены.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Веретенников, Александр Анатольевич, 1999 год

1. Борзенко А. Графические карты. //КомпьютерПресс, № 5, 1996. С.32-34.

2. Борзенко А. Графические адаптеры фирмы Diamond Multimedia Systems. //КомпьютерПресс, № 7,1995. С.78-79.

3. Спиваков М. Продукты от фирмы Diamond. //КомпьютерПресс, № 4, 1998. С.224-229.

4. Батыгов М., Денисов О. Графические адаптеры для персональных компьютеров. //КомпьютерПресс, № 5, 1997. С. 134-154.

5. Шишмарев М., Клочков М. Глобальные сети будем знакомы. //КомпьютерПресс, № 8, 1994. С. 139-141.

6. Адров Д. Web- статистика. //Компьютер пресс, № 3, 1997. С.10-13.

7. Боккер П. Передача данных. Т.1. Основы. -М.: Связь, 1980. 264 с.

8. Беллами Дж. Цифровая телефония. -М.: Радио и связь, 1986. 544 с.

9. Ю.Оппенгейм A.B., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов. М.:1. Связь, 1979. -416 с.11 .Захарченко Н.В., Нудельман П.Я., Кононович В.Г. Основы передачи дискретных сообщений. М.: Радио и связь, 1990. - 240 с.

10. Астапкович К.Ф., Курицын С.А., Сосновский И.Е. Микропроцессорная реализация адаптивных систем передачи. Л.: изд. ЛЭИС, 1986. -64 с.

11. Курицын С.А. Теоретические основы построения адаптивных систем передачи. Л.: изд. ЛЭИС, 1983. - 64 с.

12. Фролов A.B., Фролов Г.В. Программирование видеоадаптеров. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1995. - 272 с. - (Библиотека системного программиста; Т.21).

13. Уилтон Р. Видеосистемы персональных компьютеров IBM PC и PS/2. Руководство по программированию: Пер. с англ. К.Г.Смирнова; Под ред. В.Л.Григорьева. -М.: Радио и связь, 1994. 384 е.: ил.

14. Борзенко А. Видеоадаптеры. //КомпьютерПресс, № 11, 1993. С.4-10.

15. Федоров A. SuperVGA и стандарт VESA. //КомпьютерПресс, № 11, 1993. С.25-27.

16. Борзенко А. Современные видеоадаптеры. //КомпьютерПресс, № 6, 1995. С.41-43.

17. Ефремова Н., Татарников О. Компьютерная графика и системы нелинейного монтажа. //КомпьютерПресс, № 2, 1995. С.61-66.

18. Татарников О. Виртуальные миры. //КомпьютерПресс, № 7, 1998. С.7-10.

19. Татарников О. Виртуальные студии на российском телевидении. //КомпьютерПресс, № 7, 1998. С.12-18.25."Стеклянный домик" Гектора Мак-Леода.//КомпьютерПресс, № 7, 1998. С.28-35.

20. Соответствие идей и технологий в компании Triffic Films. //КомпьютерПресс, № 7, 1998. С.38-44.

21. Борзенко А. Видеокарты. //КомпьютерПресс, № 8, 1995. С. 151-154.

22. Садыков С.С., Кадырова Х.Г., Азимов Ш.Р. Системы цифровой обработки изображений. Ташкент: Фан, 1988. - 168 с.

23. Гасов В.М. Принципы и модели отображения информации на экране ЭЛТ: Учебное пособие по курсу "Системы отображения информации". М.: Изд-во МГТУ, 1989. - 32 с.

24. Александров В.В., Горский Н.Д. Представление и обработка изображений: рекурсивный подход. Л.: Наука, 1985. - 192 с.

25. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. -М.: Мир, 1981. 790 е., т. 1,2.

26. Мартинес Ф. Синтез изображений. Принципы, аппаратное и программное обеспечение: Пер. с франц. М.: Радио и связь, 1990. - 192 с.

27. Кодирование и обработка изображений /Под ред. В.В.Зяблова, Д.С.Лебедева. -М.: Наука, 1988. 184 с.

28. Семенков О.И., Абламейко C.B., Берейшик В.И., Старовойтов В.В. Обработка и отображение информации в растровых графических системах. Мн.: Наука и техника, 1989. - 181 с.

29. Современные методы и устройства отображения информации /Под ред. М.И.Криволапова и А.Я.Брейтбарта. М.: Радио и связь, 1981. -216 с.

30. Садыков С.С., Кан В.Н., Самандаров И.Р. Методы выделения структурных признаков изображений. Ташкент: Фан, 1990. - 104 с.

31. Анисимов Б.В., Курчанов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений. М.: Высш. шк., 1983. - 295 с.

32. Широков Ф.В., Дрожжинов В.И. Три ступени Альберта Гора. //КомпьютерПресс, № 10, 1994. С. 87-94.

33. Новосельцев С. Мультимедиа-калейдоскоп. //КомпьютерПресс, № 1, 1994. С. 50-53.

34. Борзенко А. Видеокарты. //КомпьютерПресс, № 8, 1995. С. 151-154.41.3елов С. Цифровое кодирование видеоизображений.

35. КомпьютерПресс, № 3, 1997. С. 172-178.42.3елов С. Цифровое кодирование видеоизображений. //КомпьютерПресс, № 5, 1997. С. 78-81.

36. Климов A.C. Форматы графических файлов. К.: НИПФ "ДиаСофт Лтд.", 1995.-480 с.

37. Романов В.Ю. Популярные форматы файлов для хранения графических изображений на IBM PC. М.: Унитех, 1992. - 156 с.

38. Луций С., Петров М. , Попов С. Работа в PhotoShop на примерах. -М.: БИНОМ.-432 с.

39. Флейшман Г. Берегись, GIF и JPEG. //Компьютер пресс. 1998.-№ 5. -С. 6.47.3елов С. Стандарт JPEG- кодирование неподвижных изображений. //КомпьютерПресс, № 5, 1997. С. 82-84.

40. Майерс Х.Дж., Бернстайн Р. Обработка изображений на персональной ЭВМ фирмы IBM. //ТИИЭР, т.73, № 6, 1985. С.131-139.

41. Bernstein R. and Kolsky H.G., "IBM contributions to digital image processing", IBM Palo Alto Scientific Cent. Rep. G320-3426, pp. 1-73, 1981.

42. Новосельцев С. Мультимедиа-калейдоскоп. //КомпьютерПресс, № 2, 1994. С. 55-57.51 .Новосельцев С. Мультимедиа-калейдоскоп. //КомпьютерПресс, № 3, 1994. С. 75-76.

43. Джагадиш Х.В., Pao С.К., Кайлат Т. Матричные структуры для реализации итерационных алгоритмов. //ТИИЭР, т.75, № 9, 1987. С. 184204.

44. Сугаи М., Канума А., Судзуки К., Кубо М. СБИС-процессор для обработки изображений. //ТИИЭР, т.75, № 9, 1987. С.28-39.

45. Кухарев Г.А., Шмерко В.П., Зайцева E.H. Алгоритмы и систолические процессоры для обработки многозначных данных. Мн.: Навука i тэхшка, 1990. - 296 е.: ил.

46. Kameyama M., Suzuki К., Higuchi Т. Image processing algorithms for multiple-valued array processors. //Proc. IEEE Int. Symp. Multiply Valued Logic, 1983.

47. Суньюань Г. Систолические и волновые матричные процессоры для высокопроизводительных вычислений. //ТИИЭР. т.12, № 7, 1984. С.133-153.

48. Batcher К.Е., "Design of massively parallel processor", IEEE Trans. Comput., vol. C-29, pp.836-840, Sept. 1980.

49. Тоффоли Т., Марголус H. Машины клеточных автоматов: Пер. с англ. — М.: Мир, 1991.280 с.

50. Пренстон К., Дафф Б., Левьяльди С., Норгрен Ф., Ториваки Д. Основы клеточной логики с приложениями к обработке изображений в медицине. //ТИИЭР, т. 67, № 5, 1979. С. 149 185.

51. Slotnick D.L., Borck W.C., and McReynolds R.C., "The Solomon computer", in Proc. Western Joint Computer Conf., pp. 87-107, 1962.

52. Престон К., Норгрен П.Е. Распознавание образов вычислительной машиной с помощью процессора изображений. //Электроника, т.45, №22, 1972. С.26-27.

53. Asada Н., "An interactive system for image processing TOSPICS", Inst. Electronics Commun. Eng., PRL75-51, pp. 19-30, 1975.

54. Ларионов A.M., Горнец H.H. Периферийные устройства в вычислительных системах. М., Высш. шк., 1991. - 336 е.: ил.

55. Печников А.В., Сидоренко С.А. Средства передачи и отображения информации. М.: Радио и связь, 1991. - 224 е.: ил.

56. Асмаков С., Денисов О., Назаров С., Рязанцев О. 17-дюймовые мониторы. Сделай свой выбор. //КомпьютерПресс, № 7, 1998. С. 220-235.

57. Монитор Panasonic с жидкокристаллическим экраном. //КомпьютерПресс, № 9, 1997. С. 156-157.

58. Камо П.Дж. Супермодели. //КомпьютерПресс, № 7, 1997. С. 86-91.

59. Богданов В. Полюбите нас плоскими (обзор жидкокристаллических мониторов). //КомпьютерПресс, № 8, 1998. С. 205-209.

60. Керекеша B.B. Конструктивные объекты компьютерной графики //Сборник материалов 3 Международной конференции "Распознавание^". Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1997. С. 207-208.

61. Довгаль В.М., Керекеша В.В., Веретенников A.A. Растровые продукционные системы./В сб. "Известия Курского государственного технического университета", № 2, 1998 г. С. 110-119.

62. Метод представления графических примитивов в виде конструктивных объектов /А.А.Веретенников, В.М.Довгаль, В.В.Керекеша,

63. B.С.Титов; Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1998. 10с.: ил. Библиогр.: 11 назв. Рус. Деп. в ВИНИТИ 02.07.98, № 2044-В98.

64. Марков A.A., Нагорный P.M. Теория алгорифмов. М.: Наука, 1984. 432 с.

65. Кушнер Б.А. Лекции по конструктивному математическому анализу. -М.: Наука, 1973.448 с.

66. Корректность параллельных вычислительных процессов /Ачасова

67. C.М., Бандман О.Л. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1990. - 253 с.

68. Методы модификации формальных систем обработки символьной информации /В.М.Довгаль; Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1996. 115 с.

69. Чернявский B.C. Об одном классе нормальных алгорифмов // Логические исследования. М.: АН СССР, 1959. С. 75-83.

70. Корнеев Ю.П., Пискунов C.B., Сергеев С.Н. Алгоритмы обобщенных подстановок и вопросы их интерпретации сетями автоматов и однородными машинами //Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1971. - № 6.-С. 131 - 142.

71. Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989. 512 е., ил.

72. Gonzales R.C. Digital image processing./Second edition. Addison-wesley publishing company, 1987. - p. 504.

73. Принципы организации моделей растеризации с помощью продукционных систем /А.А.Веретенников, В.М.Довгаль, В.В.Керекеша, В.С.Титов; Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1998. 20с.: ил. Библиогр.: 7 назв. Рус. Деп. в ВИНИТИ 02.07.98, № 2047-В98.

74. Титов B.C., Довгаль В.М., Керекеша В.В., Веретенников A.A. Разложение в растр окружности с помощью системы продукционных пра-вил.//Информационные технологии моделирования и управления: Межвузовский сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1998. с.133-136.

75. Выгодский М.Я. Справочник по высшей математике. -М.: гос. изд-во физ.-мат. лит., 1962. 872 с.

76. Керекеша В.В. Ассоциативные устройства для реализации систем продукций. Дис.канд. техн. наук /Курск, политехи, ин-т. Курск, 1994. 120 с.

77. Керекеша B.B. и др. Устройство для реализации продукций//МПК 5 G 06 F 15/20, 15/38. Патент № 2039375, 1995. Бюл. № 19.

78. Аваев H.A., Наумов Ю.Е., Фролкин В.Т. Основы микроэлектроники. М.: Радио и связь, 1991. - 288 с.

79. У- Real=0; Ch: Char=1 ' r

80. Function Sign(i: Real): TSign;1. Знаковая функция *) Begin1. i<0 Then Sign:=-1

81. Else If i>0 Then Sign:=l Else Sign:=0;1. End;

82. Assign(FOut,'CDA.Ln'); ReWrite(FOut);1.eg:1. ClrScr;xl:=l; yl:=l;x2:=8 8; y2:=l;1. While y2<=8 8 Do1. Begin

83. WriteLn(FOut,'Отрезок (',xl,';',yl,')---(',x2,';',y2,'):');

84. WriteLn('Отрезок(',xl,';',yl,')---(',x2,';',y2,'):');1. Delay(300);

85. ABS(x2-xl)>=ABS(y2-yl) Then Len:=ABS(x2-xl)1. Else Len:=ABS(y2-yl);dx:=(x2-xl)/Len; dy:=(y2-yl)/Len; x:=xl+0.5*Sign(dx);у:=yl+0.5*Sign(dy);

86. For i:=l To Len+1 Do (* Основной цикл *) Begin

87. WriteLn(' Ошибка= ',GetE(Int(x),Int(y),xl,yl,x2,y2));

88. WriteLn(FOut,'Err=',GetE(Int(x),Int(y),xl,yl,x2,y2)); x:=x+dx; у:=y+dy; End;1. Q XjJJ ( FOut , ) •1.c(y2); End; y2:=8 8;1. While x2>=l Do Begin

89. WriteLn(FOut, 'Отрезок (',xl, ';1,yl, ')---(',x2, ' ; ' , y2,'):') ;

90. WriteLn('Отрезок(',xl,';',у1,')---(', x2,';',y2,'):') ;1. Delay(300);

91. ABS(x2-xl)>=ABS(y2-yl) Then Len:=ABS(x2-xl)1. Else Len:=ABS(y2-yl) ;dx:=(x2-xl)/Len; dy:=(y2-yl)/Len; x : =xl + 0 . 5*Sign (dx) ; y:=yl + 0.5*Sign(dy) ; For i:=1 To Len+1 Do Begin

92. WriteLn(' Ошибка= ',GetE(Int(x),Int(y),xl,yl,x2,y2));

93. WriteLn(FOut,'Err=',GetE(Int(x),Int(y),xl,yl,x2,y2)); x:=x+dx; у:=y+dy; End;1. FOU. t 1 ' J •1. Dec(x2); End;x2:=8 8; y2:=l; xl:=l; yl:=2; While yl<=88 Do Begin

94. WriteLn(FOut,'Отрезок (',xl,';',yl,')---(',x2,';',y2,'):');

95. WriteLn('Отрезок (',xl,';1,yl,')---(1,x2,';',y2,1):');1. Delay(300);

96. ABS(x2-xl)>=ABS(y2-yl) Then Len:=ABS(x2-xl)1. Else Len:=ABS(y2-yl);dx:=(x2-xl)/Len; dy:=(y2-yl)/Len; x:=xl + 0.5*Si gn(dx); у:=yl+0.5*Sign(dy); For i:=1 To Len+1 Do Begin

97. WriteLn(1 Ошибка= ',GetE(Int(x),Int(у),xl,yl,x2,y2));

98. WriteLn(FOut,'Err=',GetE(Int(x),Int(y),xl,yl,x2,y2)); x:=x+dx; у:=y+dy; End;1. W^ritsLn ( FOut f f J •1.c(yl); End; yl:=8 8;1. While xl<=88 Do Begin

99. WriteLn(FOut, 'Отрезок ( ',xl, '; ',yl, ')---(',x2,';',y2,'):') ;

100. WriteLn('Отрезок ( ',xl, '; ',yl, ')---(',x2,';',y2,'):') ;1. Delay(300);

101. ABS(x2-xl)>=ABS(y2-yl) Then Len:=ABS(x2-xl)1. Else Len:=ABS(y2-yl);dx:=(x2-xl)/Len; dy:=(y2-yl)/Len;х:=xl + 0.5*Sign(dx) ; у:=yl+0.5*Sign(dy) ; For i:=1 То Len+1 Do Begin1. WriteLn(' Ошибка=

102. WriteLn(FOut,'Err=', GetE( x:=x+dx; у:=y+dy; End;

103. WriteLn(FOut,'************ Inc(xl); End;1. Close(FOut) ; END.

104. GetE(Int(x),Int(y),xl,yl,x2,y2)) Int (x) r Int (y) , xl, yl, x2, y2) ) ;

105. Программа анализа способа разложения в растр отрезка по методу Брезенхема в соответствие с алгоритмом, приведенным в книге Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики//М.: Мир, 1989.- 512 с., ил. *)1. USES1. CRT ; LABEL LBeg; TYPE

106. TSign=-l.1; CONST i: lnteger=0; j: lnteger=0; ch: Char=' xl: lnteger=0; yl: lnteger=0; x2: lnteger=0; y2: lnteger=0; x: lnteger=0; y: lnteger=0; dx: lnteger=0; dy: lnteger=0; e: lnteger=0; si: TSign=0; s2: TSign=0; Vrem: lnteger=0; Obmen: lnteger=0;

107. Function Sign(i: Integer): TSign; Begin1. i<0 Then Sign:=-1

108. Else If i>0 Then Sign:=l Else Sign:=0;1. End;1. BEGIN LBeg: ClrScr;

109. Else Obmen:=0; e:=2*dy-dx; For i:=0 To dx Do Begin

110. WriteLn (i + 1, ': (1,x, '; ',y, ') ');1. While e>=0 Do1. Begin

111. Obmen=l Then x:=x+sl Else y:=y+s2;е:=е-2 *dx; End;

112. Obmen=l Then y:=y+s2 Else x:=x+sl;e:=e+2*dy; End;

113. While KeyPressed Do Ch:=ReadKey; Write('Продолжать работу с программой: '); Ch:=ReadKey; Case Ch Of 'Y','у' , '1'Д' , 'д',#13: GoTo LBeg Else ClrScr; End; END.

114. PROGRAM BrezenhemCircleAlgorithm; (*

115. Программа анализа способа разложения в растр окружности методом Брезенхема в соответствие с алгоритмом, приведенном в книге Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики. М.: Мир,1989. 512 е., ил. *)1. USES CRT'

116. BEL LBeg,Lb4, Lb30, Lb2 0, LblO, Lb3, Lb2, Lbl; CONST Lim =0;

117. Rad: Integer=l; x: lnteger=0; k: lnteger=0; y: lnteger=0; Dlt: lnteger=0; Sgm: lnteger=0; Sgm: lnteger=0;i: lnteger=0; j: lnteger=0; ch: Char=' '; VAR FOut: Text;

118. Function GetE(x,y,r: Integer): Real; Vara,b: Integer; c: real; Begin a:=x; b:=y;a:=SQR(a); b:=SQR(b); a:=a+b; c:=SQRT(a); GetE:=r-c; End;1. BEGIN LBeg: ClrScr;

119. Assign(FOut, 'Bra.cir') ; Rewrite(FOut); For k:=l To 15 Do (* Задание величины радиуса *) Begin ClrScr; Rad:=k;

120. WriteLn('Радиус окружности= 1 , Rad) ; WriteLn(FOut,'Радиус окружности= ',Rad); Dlt:=2*(1-Rad); y:=Rad; x:=0; j:=l; WriteLn; For i:=1 To 80 Do Begin GoToXY(i,j); Write('*') ; End;1. GotoXY (2 9,j) ;

121. Write('Координаты пикселов:'); WriteLn; i : = 1; Lbl:

122. WriteLn(i, ': ( ',x, '; ',у, ') ');

123. WriteLn(1Err= ',GetE(x,у,Rad)); WriteLn(FOut,'Err= ',GetE(x,y,Rad)); Inc (i);1. y<=Lim Then GoTo Lb4; If Dlt<0 Then GoTo Lb2; If Dlt>0 Then GoTo Lb3; If Dlt=0 Then GoTo Lb20; Lb2 :1. Sgm:=2*Dlt+2*y-l;

124. Sgm<=0 Then GoTo LblO; If Sgm>0 Then GoTo Lb20; Lb3 :1. Sgm :=2*Dlt-2 *x-l;

125. Sgm<=0 Then GoTo Lb2 0; If Sgm >0 Then GoTo Lb30; Lb10 : ~~ Inc (x) ;

126. Dlt:=Dlt+2*x+l; GoTo Lbl; Lb20: Inc(x); Dec(y);

127. Dlt:=Dlt+2*x-2*y+2; GoTo Lbl; Lb30 : Dec(y);

128. Dlt:=Dlt-2*y+l; GoTo Lbl; Lb 4 :1. Delay(200); End;1. Close(FOut); END.1. PROGRAM Model04; (*

129. Модель устройства, работающего по методу разложения отрезка в растр, основанного на анализе пространственного размещенияштрих"- клетки *)

130. USES GlVar04,GrDrv04,CRT,GRAPH;1.BEL LAgain2;1. CONST

131. StartMd: Word=0; FlOut: Boolean=False; xl: Byte=0; yl: Byte=0; x2: Byte=0; y2: Byte=0;

132. Procedure Moduli(Var FOut:Boolean); Begin1. FOut:=False;1. ((CAAbl,b2.StatusY=Up) And

133. САЛ Ы-1, Ь2 + 1 . . StatusY=Thr) ) Then

134. Begin Img1.:=True; CAAbl+l,b2. .AFl:=True; CAA[bl+l,b2].В Fl:=True;

135. PutPixel(CAAbT+1,Ь2.Х,САЛ[bl+l,b2].Y,$A);

136. Err:=GetE(CAAbl+1,b2.X,САЛ[bl+1,b2].Y,CD.XI,CD.Y1,CD.X2,1. CD.Y2); FOut:=True; End;1. ((САЛbl,b2.StatusY=Up) And

137. САЛbl-1,b2.StatusY=Up)) Then

138. Begin Img2.:=True; CAA[bl+1,b2].AFl:=True; САЛ[bl+1,b2].BF1:=True;

139. PutPixel(САЛbl+1,Ь2.Х,САЛ[bl+l,b2].Y,$A);

140. Err:=GetE(САЛbl+1,Ь2.X,САЛ[bl+1,b2].Y,CD.XI,CD.Y1,CD.X2,1. CD.Y2); FOut:=True; End;1. ((САЛbl,b2.StatusY=Down) And

141. САЛbl-l,b2.StatusY=Up)) Then1. Begin Img3.:=True;

142. САЛbl+l,b2-l.AF1:=True; CAA [bl + l,b2-l] .BF1 :=True;

143. PutPixel(САЛbl+1,Ь2-1.Х,САЛ[bl+l,b2-l].Y,$A); Err :=GetE (САЛ [Ы+1,Ь2-1] .X, САЛ [Ы + 1,Ь2-1].Y,CD.XI,CD.Y1,CD.X2,CD.Y2); FOut:=True; End;1. ((САЛbl,b2.StatusY=Up) And

144. САЛbl-1,Ь2+1.StatusY=Down)) Then

145. Begin Img4.:=True; САЛ[bl+1,b2].AFl:=True; CAA[bl+1,Ь2].В Fl:=True;

146. PutPixel(CAAbT+1,Ь2.X,САЛ[bl+l,b2].Y,$A);

147. Err:=GetE(САЛbl+1,Ь2.X,САЛ[bl+1,b2].Y,CD.XI,CD.Y1,CD.X2,1. CD.Y2); FOut:=True; End;1. ((САЛbl,b2.StatusY=Thr) And

148. САЛbl-1,Ь2.StatusY=Up)) Then

149. Begin Img5.:=True; CAA[bl+1,b2].AF1:=True; CAA[bl+l,b2].B Fl:=True;