Повышение эффективности распознавания изображений в оптических процессорах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.20, кандидат физико-математических наук Хоцкин, Валерий Ильич

• Хоцкин, Валерий Ильич
• кандидат физико-математических наук
• 1983

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Хоцкин, Валерий Ильич

Введение.

Глава I. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ изображений.

§ 1.1. Проблема распознавания изображений и пути ее решения.

§ 1.2. Предварительная обработка распознаваемых изображений.

§ 1.3. Выбор оптимальной системы признаков.

§ 1.4. Алгоритмы принятия решений.

Выводы к главе 1.

Глава П. МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ В "ОПТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОРАХ (ОП)

§ 2.1. Обработка изображений по интенсивности и по амплитуде.

§ 2.2. Алгоритмы распознавания изображений, реализуемые в ОП.

§ 2.3. Предобработка изображений в ОП и методы ее реализации.

§ 2.4. Оценка качества распознавания в ОП.

Выводы к главе П.

Глава Ш. ВЫЧИСЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ПРИЗНАКОВ В ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫХ ПРОЦЕССОРАХ.

§ 3.1. Способы достижения инвариантности процедуры распознавания к изменению ориентации и масштаба распознаваемых объектов.

§ 3.2. Параллельный процессор с когерентным освещением.

§ 3.3. Параллельно-последовательный процессор с когерентным освещением.

§ 3.4. Параллельный процессор с некогерентным монохроматическим) освещением.

Выводы к главе Ш.

Глава 1У. МАКЕТЫ ОШЖО-ЭЛЕКТРОННЫХ УСТРОЙСТВ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ИХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

§ 4.1. Когерентно-оптический коррелятор с параллельным способом вычисления решающей функции

§ 4.2. Когерентный коррелятор параллельно-последовательного типа.

§ 4.3. Дифракционный коррелятор интенсивности.

§ 4.4. Оптико-электронный процессор для обработки изображений в реальном масштабе времени.

Выводы к главе 1У.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности распознавания изображений в оптических процессорах»

Актуальность проблемы обработки двумерных массивов данных (изображений) не вызывает сомнений. С рдной стороны это обусловлено тем, что подавляющее количество информации (до 90%) поступает на обработку в виде изображений (космические и аэрофотоснимки, микрофотографии, печатный текст, графики и т.д.). С другой стороны, решение таких важнейших технических проблем, как автоматический контроль качества изделий, создание промышленных роботов, заменяющих человека, автоматическое чтение текста с целью обмена информацией между человеком и ЭВМ и т.д. трудно представить без достижения определенных успехов в области автоматической обработки изображений. Поэтому почти одновременно с появлением мощных ЭВМ возникли исследования, посвященные автоматизации труда человека на их основе, и, в частности, решению проблемы автоматической обработки изображений. В этой связи важно отметить, что по подсчетам японских специалистов к настоящему моменту около 10% всего машинного времени тратится на обработку изображений и наблюдается тенденция к увеличению этого времени [I].

Трудностей при решении проблемы обработки изображений много и на них подробно остановимся в § 1.1. Сейчас же отметим только тот факт, что уже можно считать доказанной невозможность создания универсального прибора, способного одинаково хорошо обрабатывать любые типы изображений. Отсюда и такое большое разнообразие аппаратурных реализаций устройств обработки изображений, которые принято объединять в три большие группы [2]:

- электронные устройства (аналоговые и цифровые);

- оптические устройства;

- гибридные оптико-электронные устройства.

Для каждой из перечисленных групп характерны свои недостатки и достоинства (см.§ 1.1), но, по мнению многих исследователей, наиболее перспективными следует считать гибридные системы [2] .

Хотя обсуждению достоинств и возможностей оптических и гибридных устройств распознавания изображений и посвящено довольно большое количество статей и монографий и их количество продолжает быстро расти (около 100 публикаций в год), по нашему мнению рассмотрены еще далеко не все вопросы, важные для оценки практической ценности оптических устройств распознавания.

В частности, одним из важнейших аспектов является повышение надежности распознавания изображений оптическими методами (здесь и в дальнейшем, если это не оговорено особо, под надеж- /р ностью будем понимать величину вероятности пропуска цели [3] 5. Дело в том, что, несмотря на большие потенциальные возможности оптических устройств обработки информации (см. § 1.1, а также [4] ), до их практического использования пока еще далеко. Слабое применение устройств, использующих когерентное освещение, обусловлено жесткими требованиями к качеству изготовления оптических и механических узлов, сложностью их юстировок и необходимостью тщательной фазовой коррекции всего оптического тракта. Все это затрудняет конструирование оптических приборов, позволяющих выполнять обработку изображений в реальном масштабе времени, сильно снижает их надежность и значительно увеличивает стоимость. В связи с этим в настоящей работе предложено несколько вариантов организации вычислений в когерентно-оптических устройствах, что позволяет значительно увеличить их надежность и расширить функциональные возможности.

Оптические системы, использующие некогерентное освещение, до недавнего времени считались мало перспективными в связи с их ограниченными возможностями, а именно: набор операторов,реализуемых в некогерентном процессоре, очень ограничен, точность вычислений низкая (т.к. функционируют они в приближении геометрической оптики), ограничен и класс обрабатываемых изображений.

Некоторые сдвиги в пользу некогерентных оптических устройств произошли пойле появления работы В.Ломанна И, где высказана идея оптического коррелятора, использующего пространственно-некогерентное монохроматическое освещение и работающего по законам дифракционной оптики. Такие системы, обладая помехоустойчивостью полностью некогерентных устройств, по точности вычислений приближаются к полностью когерентным. В настоящей диссертации автором анализируется возможность расширения функциональных возможностей некогерентного коррелятора Ломанна и подробно исследуется (теоретически и экспериментально) точность вычисления в них решающей функции.

Таким образом, целью настоящей диссертационной работы является повышение эффективности распознавания изображений с помощью оптических вычислительных устройств.

В соответствии с поставленной целью основные задачи диссертации формулируются следующим образом: разработать методы реализации в ОП более эффективных алгоритмов распознавания, чем традиционный алгоритм вычисления взаимной корреляционной функции обрабатываемого изображения и эталона (корреляционный алгоритм); предложить такие физические принципы функционирования

ОП, которые позволили бы обеспечить слабую зависимость точности вычислений от несовершенства элементной базы, снизить требования к качеству юстировки оптического тракта, что необходимо при создании малогабаритных высокопроизводительных ОП, функционирующих в реальном масштабе времени.

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения.

Заключение диссертации по теме «Оптические системы локации, связи и обработки информации», Хоцкин, Валерий Ильич

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Предложен, теоретически и экспериментально обоснован новый класс линейных по интенсивности оптических систем распознавания изображений, функционирующих на дифракцирнном принципе. Показано, что даже в случае использования полностью когерентного освещения соответствующей обработкой сигнала в выходной плоскости можно реализовать линейную по интенсивности обработку оптического сигнала. Показано, что по точности вычислений они не уступают линейным по амплитуде оптическим системам, а по инвариантности импульсного отклика и помехоустойчивости значительно их превосходят.

2. Предложен метод реализации в оптических процессорах таких эффективных алгоритмов распознавания изображений, как дисперсионный, знаковый, ранговый, эталонных последовательностей.

3. Предложен метод реализации в линейных по интенсивности оптических системах алгоритмов распознавания, требующих знакопеременных импульсных откликов и выполнения над изображениями нелинейных операций.

4. Даны практические рекомендации по выбору способа вычисления решающей функции (параллельного, параллельно-последовательного, последовательного) исходя из необходимости достижения требуемого быстродействия ОП, упрощения дальнейшей обработки оптического сигнала.

5. Проведены экспериментальные исследования параллельного, параллельно-последовательного корреляторов и ДНИ. Показана высокая эффективность алгоритмов распознавания, основанных на анализе пропускания вдоль двух контуров,эквидистантных: к границе распознаваемого объекта; показана высокая инвариантность вычислений в ДНИ. Полученные положительные результаты подтверждают возможности создания на основе ДКИ высокопроизводительных дешевых и малогабаритных процессоров для обработки изображений в реальном масштабе времени.

Автор считает своим приятным долгом поблагодарить к.т.н. Нежевенко Е.С. и к.т.н. Потатуркина О.И. за постановку задачи и постоянное внимание к работе. Автор благодарит м.н.с. Спек-тора Б.И., м.н.с. Фельдбуша В.И., вед.инж.Литвинцева В.И., сотрудников тематической группы Института автоматики и электрометрии СО АН СССР, за полезные обсуждения и ценные рекомендации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Хоцкин, Валерий Ильич, 1983 год

1. Гаврилов Г.А., Малый А.Ф. Гибридные оптико-электронные системы обработки информации.- В кн.: Применение методов оптической обработки информации и голографии. Л. ,ЛШФ,1980,с.38.

2. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники.-2-е изд., перераб. и доп.- М.,Сов. радио,1975, ч. 1,11.

3. Гудмен Дж. Введение в Фурье-оптику.- М. ,Мир, 1971, 364с.

4. Lohmann A.Y/. Matched filtering s elf-luminous objects.-Appl. Opt., 1968, v.7, n.3, p.561.

5. Ковалевский В.А. Методы оптимизации решений в распознавании изображений.- М., Наука, 1976, 328 с.

6. Опое Mario. Обработка цифровых изображений.-Сисунэму то СЭЙГё, Syst. and Gontr.- 1978, v.22, п.9, p.550.

7. Мучник И.Б., Померанский Е.И., Эльман Р.И. Автоматизированная обработка полутоновых изображений (обзор состояния проблемы).- Автоматика и телемеханика, 1981, №2. с.84.

8. Либенсон М.Н., Хесин А.Я., Янсон Б.А. Автоматизация распоз-познавания телевизионных изображений.-М.»Энергия,1975,214с.

9. Грицык В.В., Златогурский Э.Р., Михайловский В.Н. Распараллеливание обработки информации.- Киев, Наукова думка, 1977, 246с.

10. Потапов O.A., Воробьев O.A., Дубянский В.И. Голографичес-кая оптико-цифровая обработка сейсморазведочных данных.-В кн.50птическая обработка информации,Л., ЛШФ,1979,с.95.

11. Ledley R.S., Kulkarni Y.G. Proc. IEEE Gomput. Soc. Gonf.

12. Pattern Recogn. and Image Process. Ghicaqo, ill., 1978, Hew York, N.Y., 1978, p.396.

13. Siegal H.J., Siegal L.J., McMillen P.T. , Smith S.D. An SIMD/MIMD multimicroprocessor system for image processing and pattern recognition.- Proc. PRoo 1979, IEEE Comput. Soc. Conf. Pattern Recogn. and Image Process. ,11. Y. , 1979,p. 21.4»

14. Granrath D.J., Hunt B.R. Signal-detection tradeoffanalisis vs digital Fourier transform computers.- Appl. Opt., 1979, v.18, n.1, p.36.

15. O'Tool R.K., Stark H. Comparative stady of optical-digital vs all-digital techniques in pattern recognition.- Appl. Opt., 1980,v.19, n.15, p.2496.

16. Quenther B.D. , Ghristensen C.R., Upatnieks J. The coherent optical processing.- IEEE J. Quantum Electron., 1979,v. QE-15, n.12, p.1348.

17. Оптические методы обработки радиолокационных сигналов (обзор).- Радиоэлектроника за рубежом, 1980, Мб, о Л.

18. Brock-Hannestad L. Pattern recognition with a hibrid processor including an incoherent/coherent light converter.-Pattern Recogn. and Signal Process., Alphen aan Rijn,1978, p.185.

19. Kegel A.G., Giles J.K., Duder A.H. Observetion on selected application of optical character reader for constrained numeric handprint.- IEEE Trans. Syst.Man. Cyb.,1978,n.4, p.282.

20. Casasent D., Rapp P. System function for an optical/digital processor.- IEEE Trans. Comput.,1978, v.27, n.8, p.732.

21. Престон К.* Когерентно-оптические вычислительные машины.1. М., Мир'., 1974, 399 с.

22. Duvernoy J. Handwriting synthesis and classification bymeons of space-variant transform and Karhunen-Loeve análisis.- J. Opt. Soc. Arn. ,1975, v.65, n.11, p.1331.

23. Пространственные модуляторы света/ Под ред. 1Уревича С.Б.-Л., Hayica, 1977, 162 с.

24. Василенко Г.И. Теория восстановления сигналов.- М., Сов. •радио, 1979, 271с,

25. Зверев В.А. Радиооптика.- М., Сов. радио, 1976, 304с.

26. Тихонов А.Н., Арсешш В.Я. Методы решения некорректных задач,- 1Л., Наука, 1979, 285с.

27. Иконшса новое направление в изучении изображении.- Труды .ТОЙ, т.44, вылЛ78, 1979.,

28. Обработка изображений и цифровая фильтрация/ Под ред. Хуан-га Т.- М., Мир, 1979, 318с.

29. Распознавание образов и обработка изображений.- Тематический выпуск ТИИЭР, т.67, .Ф5, с. 108.

30. Абду И.Э., Прэтт У.К. Выделение границ на изображении.-ТИИЭР, т.67, J25, с.59.

31. Буреев В.А., Клоков,Ю.К., Кудрявцева Т.В., Ломании В.И.,1. Г-'" ■■'

32. Сиделышков В.Н., Хамитов Р.Р. Методы сокращения вычислении в задачах распознавания образов.- Зарубезшая радиоэлектроника, 1980, ¿."4, с.52.

33. Папулис А. Теория систем и преобразований в оптике.- М., Мир, 1971, 495 с.

34. Верезин Н.П., Ильин В.В. Восстановление резкости фотоизображении методом когерентно-оптической фильтрации.- Труды ГОИ, 1980, т.44, вып.178, с.II.

35. Морозоаа Н.П., Ривие М.М. Восстановление фрагментов, искаженных смазом изображении.-Тр. ГОИ, 1980,т.44,вып. 178,с,21.

36. Воробьев Ю.В., Жуков В.А. Проблемы восстановления электрон-но-микроскопичесрсих изображений.- Тр. ГОИ, 1980,Т.Ш,с.5

37. Cassasent D., Psaltis D. Position, Rotation and Scale Invariant Optical Correlation.- Appl. Opt.,1976,n.7,p.1795*

38. Здор G.E., Широков В.Б. Оптический поиск и распознавание.-М., Наука, 240 с.

39. Берковская К.Ф., Григорьев Г.К., Гуревич С.Б., Подласкин Б.Г., Поливко В.П. Преобразование Адамара как метод разложения сигнала в системах оптической обработки информации.

40. В кн.: Оптическая обработка информации, I., Наука,1978,сЛ3£

41. Duvernoy J. Optical statistical classifier using coherent and incoherent light.- Appl. Opt., V.18, п.1б, p.2337, 1979.4Q Jordan J.A., Hirsch P.M., Lesem L.B., Van Rooy D. Kinoform Lenses.- Appl. Opt., 1970, v.9, n.8, p.1883.

42. Брингдал 0. Оптические преобразования.- Автометрия, 1983, 162, с.30.

43. Нежевенко E.G. Новый подход к оптической аналоговой технике.- В кн.: Оптическая обработка информации. I., ЛШФ, 1979, с.35.

44. Jacquinot P., Roiten-Dossier В. Apodization.- In: Progress in Optics, v.3, John Wiley, 1964.

45. Cassasent D. Optical adge inhancement by means of Sobel transform.- Appl. Opt., 1983, v.22, n.5, p.694.

46. Котляр П.E., Нежевенко Е.С., Опарин А.Н., Фельдбуш В.И. Дифференциальные управляемые транспаранты для оптическойобработки информации.- В кн.: Оптическая обработка информации,1. JL, ЖЯФ, 1979, с.155.- 150

47. Зверев A.A., Орлов Е.Ф. Оптические анализаторы.- М., Сов. радио, 1971, 240с.

48. Jerri R.F., Edward S., On the quantitative evaluation of edge detection schemes and their comparison with human performance.- IEEE Trans. Comput.,1975,v.C-24,n.6,p.6l6.

49. Вапник B.H., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов.-M., Наука, 1974, 412 с.

50. Алгоритмы обучения распознаванию образов. Сб. статей/ Под ред. Вапника B.H. М., Сов. радио, 1973, 205 с.

51. Карелина A.B., Печерский Ю.Н. Теоретико-графические методы в распознаванию! образов.- АН МССР, Ин-т математики с ВЦ; Под ред. чл.-корр. АН БССР, д.т.н. Закревского А.Д.Кишинев, Штиица, 1978, 91 с.

52. Житков Г.Н. Некоторые методы опознавания.- В кн.: Структурные методы опознавания и автоматическое чтение.- М., Наука, 1970, с.68.

53. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр 1.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин.-М.,Наука, 1970,384с.

54. Беядат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов.-М.,Мир, 1971, 408с.

55. Фу К. Структурные методы в распознавании образов.- М. ,Мир, 1977, 319с. . .

56. Барабаш И.А., Богданов K.M., Козлов Ю.Г., Яновский К.А. Вопросы аппаратурной реализации и расшифровки оптических: дифракционных спектров.- В кн.: Оптическая и электрооптическая обработка информации. М., Наука, 1975, с.164.

57. Кловский Д.Д., Сойфер В.А. Обработка пространственно-временных сигналов.- М., Связь, 1976, 208 с.

58. Василенко Г.И. Голографическое опознавание образов,- М., Сов. радио, 1977, 238с.

59. Нежевеяко Е.С., Потатуркин О.И. Нелинейная обработка оптических сигналов с применением метода позиционного кодирования.- В кн.: Оптическая обработка информации. Л., ЛШФ, 1979, с.67.

60. Stoner W. Incoherent optical processing.- Appl. Opt.,1978, v.17, n.15, p.2454.

61. Голуб M.A., Карпеев С.В., Нежевенко Е.С., Сойфер В.А., Хоцкин В.И. Исследование пространственных фильтров, синтезированных на ЭВМ.- В кн.: Вопросы кибернетики. М., Наука,1979, вып.62, с.56.

62. Нежевенко Е.С., Потатуркин О.И., Хоцкин В.И. Распознавание изображений в дифракционных корреляторах интенсивности.

63. В кн.: Применение методов оптической обработки информации и голографии. Л., ЛШФ, 1980, с.74.

64. Hezhevenko E.S., Khotskin V.I., Potaturkin O.I. Image recognition in diffraction intensity correlators.- Opt. Appli-cata, 1981,v.11, n.1, p.143.

65. Потатуркин О.И., Нежевенко E.C., Хоцкин В.И. Предварительная обработка и корреляция изображений в некогерентных дифракционных корреляторах.- В кн.: III Всесоюзнаяаяшкола-се-минар по оптической обработке информации. Тез. докл., Рига,1980.

66. Potaturkin 0.1., Nezhevenko E.S., Khotskin V.I. Coherentintensity correlator.- J. of Optics,1980,v.11,n.5,p.333.

67. Potaturkin 0.1., Nezhevenko E.S.,Khotzkin V.I. Diffractioncorrelator invariant to the shift of optical elements.-Opt. Commun., 1980, v.34, n.2, p.159.

68. Potaturkin 0.1. Incoherent diffraction correlator with a holograthic filter.- Appl. Opt., 1979,v.18,n.5.

69. Веряскин Ф.Ф., Выдрин I.B., Давыдов В.Т., Мантуш Т.Н., Нежевенко Е.С., Панков Б.Н., Твердохлеб П.Е. Оптико-электронный процессор для распознавания изображений.- Автометрия, 1975, КЗ, с.73.

70. Chavel P., Lowenthal S. IToise and coherence in optical image processinge.-J. Opt. Soc. Am.,1978,v.68,n.6, p.721.

71. Chavel P., Lowental S. A method of incoherent optical-image processing using sinthetic holograms.- J. Opt. Soc. Am., 1976,v.66,n.1, p.14.

72. Спектор Б.И., Хоцкин В.И. Параллельно-последовательный метод анализа изображений в когерентно-оптическом процессоре.- В кн. : Оптическая обработка информации. Л., ЛЕЯФ, 1979, с.74.

73. Спектор Б.И., Хоцкин В.И. Когерентно-оптический процессор с параллельно-последовательной организацией вычислений.-В кн.: II Всесоюзная школа-семинар по оптической обработке ке информации. Тез. докл.- Горький, НИРФИ, 1978.

74. Потатуркин О.И., Хоцкин В.И. Голографический метод обработки изображений в пространственно-некогерентном монохроматическом свете.- В кн.: Оптическая обработка информации JI., ЛШФ, 1979, с.61.

75. Нежевенко E.G., Потатуркин О.И., Спектор Б.И., Хоцкин В.И. Параллельно-последовательный метод обработки информации.-В кн.: Распараллеливание обработки информации. Тез. докл. Всесоюзн. конф. Львов, 1979.

76. Нежевенко Е.С., Хоцкин В.И. Параллельно-последовательный метод распознавания изображений в когерентно-оптических системах.- Автометрия, 1976, №6, с.99.

77. Потатуркин О.И., Хоцкин В.И. Точность вычислений в некогерентном дифракционном корреляторе.- В кн.: Автоматизация научных исследований на основе применения ЭВМ. Тез. докл. Всесоюзн. конф., Новосибирск, ИАиЭ, 1979.

78. Потатуркин О.И., Хоцкин В.И. Анализ пространственно-некогерентных голографических методов обработки информации.- В кн.: II Всесоюзная школа-семинар по оптической обработке информации. Тез. докл.- Горький, НИРФИ, 1978.

79. Спектор Б.И., Хоцкин В.И. Структурный подход к формированию импульсных откликов оптических систем.- В кн.: Оптическое изображение и регистрирующие среды. Тез. докл. I Всесоюзн. конф.Д., ГОИ, 1982.

80. Гаврилов Г.А., Куликовский С.Ю. Оптические когерентные корреляторы, инвариантные к деформации входного сигнала.- В кн. ¡Оптическая обработка информации. Л., ЛШФ, 1979, с Л 71.

81. Карпова О.М., Нежевенко Е.С., Уманцев Г.Д. Распознавание изображений в когерентно-оптических системах.- Автометрия, 1975, №3, с.68.

82. Козлов O.A., Нежевенко Е.С., Потатуркин О.И. Распознавание изображений в вогерентно-оптических системах с применениемконтурных эталонов.- Автометрия, 1976, №6, с.36.

83. Давыдов В.Т., Потатуркин О.И. Сравнительный анализ алгоритмов распознавания.- Автометрия, 1979, Л5, с.55.

84. Кизик В.й., Литвинцев В.И., Нежевенко Е.С., Хоцкин В.й. Оптико-электронный процессор для распознавания изображений.-В кн.: Оптическая обработка информации. I.,ЛИЯФ,1979,С.61.

85. Гибин И.О., Каменев Н.Н., Тищенко Ю.Н., Трубецкой А.В. Призменные оптические системы двухкоординатных оптических дефлекторов света.- Автометрия, №6, с.77.

86. Голуб М.А., Карпеев С.В., Сойфер В.А., Хоцкин В.й. Исследование пространственных фильтров, синтезированных на ЭВМ.- В кн.:

87. Автоматизация экспериментальных исследований. Тез. докл. Всесоюзн. конф., Куйбышев, КуАИ, 1978.1. УТБЕВДАЮ:заместитель руководителя А' г- п/я Х-04981. И.С.Максимов У2> 1982 г.

88. СПРАВКА об использовании результатов исследований по распознаванию изображений в оптических процессорах на предприятии п/я Х-5498

89. Начальник отдела В.Н.Басов4 8.гг.¿г