Теоретические основы и автоматизированные технологии анализа и синтеза изображений и сигналов в исследованиях природно-социальных систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.01, доктор технических наук Сметанин, Анатолий Михайлович

• Сметанин, Анатолий Михайлович
• доктор технических наук
• 2000

Оглавление диссертации доктор технических наук Сметанин, Анатолий Михайлович

Основные сокращения.

Введение.

Глава 1. Проблемы создания информационных технологий в исследовании природно-социальных систем.

1.1. Модель управления природно-социальными системами.

1.2. Модель местности.

1.3. Основные и фоновые ПСС.

1.4. Постановка задачи.

Глава 2. Цифровая модель местности как основа исследования природно-социальных систем.

2.1. Процесс получения изображений.

2.2. Исходные данные для создания ЦММ.

2.3. Постановка задачи создания ЦММ по результатам дешифрирования материалов космической съемки.

2.4. Прямое дешифрирование элементов ЦММ.

2.5. Индикационное дешифрирование элементов ЦММ.

2.6. Сегментация.

2.7. Привязка изображения к географическим координатам.

2.8. Оценка символьных последовательностей.

2.9. Формирование ЦММ.

Выводы.

Глава 3. Описание и дешифрирование объектов ЦММ моделями авторегрессии.

3.1. Основные понятия одномерной модели авторегрессии.

3.2 Устройство для дешифрирования МКС на основе параметров модели АР-1.

3.3. Экспериментальные исследования модели АР-1.

3.4. Порядок модели АР-1.

3.5. Компенсация координатно-зависимых яркостных искажений.

3.6. Полюсная модель.

3.7. Двумерная модель авторегрессии (модель АР-2).

3.8. Дешифрирование ДДЗ моделями авторегрессии.

Выводы.

Глава 4. Приборы и аппаратные средства автоматизированных технологий.

4.1 .Аппаратно-программные средства поддержки базовой технологии.

4.2. Устройство ввода фотоснимков высокого разрешения.

4.3. Использование промышленного сканера.

4.4. Структурная схема аппаратно-программных средств.

4.5. Средства аппаратной поддержки автоматизированных технологий исследования ПСС.

Выводы.

Глава 5. Базовая информационная технология (БИТ) создания ЦММ.

5.1. Традиционная технология создания (обновления) тематических карт.

5.2. Структурные разделы технологии.

5.3. Подготовительные работы.

5.4. Формирование векторных границ областей и привязка к географическим координатам.

5.5. Дешифрирование «рисунка» фотоизображения и растительного покрова.

5.6. Индикационное дешифрирование.

5.7. Программные системы и базы данных.

5.8. Опытно-методические работы с использованием технологии автоматизированного дешифрирования МКС.

Выводы.

Глава 6. Применение базовой информационной технологии для исследования максимально возможного набора ПСС.

6.1. Природоохранные информационные технологии.

6.2. Цифровое картографирование лесного хозяйства.

6.3. Прогнозирование месторождений нефти.

6.4. Цифровое картографирование дорог

Удмуртской Республики.

6.5. Информационные технологии городских коммунальных сетей.

6.6. Предпринимательская безопасность.

6.7. Информационные технологии в медицине.

6.8. Информационные технологии в спорте.

6.9. Проблемы речевого управления в системах распознавания и синтеза сигналов.

6.10. Программные системы и базы данных.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Теоретические основы и автоматизированные технологии анализа и синтеза изображений и сигналов в исследованиях природно-социальных систем»

Современное человеческое общество представляет собой взаимосвязанную и взаимозависимую совокупность систем различного объема, сложности и генезиса. Если рассматривать их в пределах некоторого пространственного образования, то можно выделить множество групп и подгрупп систем. Например, для крупного объектов (губерния, республика, федерация) можно рассмотреть два иерархических уровня систем, назвав их условно «Системы 1-го уровня» (более высшие в иерархии, обозначим их цифрами) и «Системы 2-го уровня» (более низшие, входящие в состав более высших) следующим образом:

1) население;

2) недвижимость и прочие материальные ценности;

3) государственная власть:

• органы управление;

• силовые структуры;

4) органы местного самоуправления;

5) предпринимательство:

• промышленность;

• банки;

• сельское хозяйство;

• лесное хозяйство;

• средний и мелкий бизнес;

6) наука;

7) криминал:

• организованная преступность;

• средняя и мелкая преступность;

8) окружающая среда:

• естественные источники энергии;

• космос;

• атмосфера;

• поверхность Земли;

• биологические системы;

• природные ресурсы и т.п.

Можно также выделить некоторую группу систем, которые, условно говоря, не имеют особой формирующей, с точки зрения общества и его потребностей, роли и создающие в основном среду, фон для приведенных выше систем «1-го и 2-го уровня».

Определение 1.

Назовем системы, на фоне которых существуют формирующие объект группы систем, фоновыми системами.

К фоновым системам можно отнести следующие:

9) культуру;

10) образование;

11) здравоохранение;

12) транспорт;

13) связь и т.п.

Еще раз подчеркнем, что состав группы фоновых систем достаточно условен. В частности, это касается такой важной системы как культура, недооценка которой и в прошлом и в настоящее время в обществе приводит к весьма неприятным результатам.

Данную систематизацию можно продолжать, выполнить ее по структуре иначе и на то существует многочисленная библиография (см. хотя бы [48, 150]). Здесь же предпринята попытка показать только наиболее значимые, с нашей точки зрения, системы, которые существенным образом участвуют в формировании внешнего облика, функционирования, взаимосвязях, получении конечных результатов в интересах того или иного общественного пространственного образования.

Можно заметить, что в приведенной условной классификации систем преобладают:

• природные системы;

• социальные системы (включающие в себя конечное количество людей);

• технические системы.

Чисто технические системы, очевидно, являются наиболее исследованными и изученными; существует обширнейшая библиография как в общесистемных вопросах [25, 49], так и в узких предметных областях науки и производства. В дальнейшем в данной работе технические сис- , темы с общих позиций, как правило, исследоваться не будут. Лишь в ряде случаев (см., например, главу 4) будут рассматриваться их конкретные технические реализации. Причем нужно заметить, что технические системы можно рассматривать как частный случай социальных систем, поскольку самостоятельно, без человека или сообщества людей в реальной жизни они существовать не могут.

Здесь же представляет значительный интерес рассмотреть во взаимосвязи два типа (вида) систем:

• природные системы;

• социальные системы.

В независимости друг от друга в реальном мире природные и социальные системы не существуют, поскольку их физически невозможно отделить друг от друга. Более того, эти два типа систем активно взаимодействуют друг с другом, особенно в последние несколько десятилетий.

В частности, именно с их взаимодействием связано обострение глобальных и локальных экологических проблем на планете в последние несколько лет. Проблемы эти не только не решены, но и все более обостряются, что, в конечном итоге, может привести, а кое-где уже приводит, к глобальным катастрофам (Чернобыль, Арал, Чердынь, «желтые дети» в г. Черновцы, на Алтае).

Для дальнейшего анализа введем понятие природно-социальной системы.

Определение 2.

Назовем природно-социальной системой (ПСС) взаимосвязанную и взаимозависимую пространственную совокупность конечного количества природных и социальных систем.

Примерами ПСС могут являться предприятия, учреждения (от мелких до крупных), населенные пункты (с любым конечным количеством населения и степенью урбанизации), субъекты государства и, в конечном итоге, само государство. Первые - это ПСС низшего уровня, последние - ПСС высшего уровня.

Таким образом, в соответствии с вышеприведенным определением ПСС, к ним можно отнести практически любую систему, по крайней мере наличествующую внутри отдельного государства.

Определение 3.

Назовем целью существования ПСС любого уровня сохранение ее существования.

Как показывает история развития человечества, достигается эта цель только лишь эффективным управлением ПСС всех уровней. В настоящее время управление ПСС осуществляется с использованием так называемых автоматизированных (сейчас чаще употребляется термин «информационных») технологий. Термин «Информационная технология» появился в последнее десятилетие и в рамках данной работы требует некоторых пояснений, поскольку в этой предметной области терминология в целом еще не устоялась.

В соответствии с [212], «Технология (от греческого techne - искусство, мастерство, умение и .логия), совокупность методов обработки, изготовления, изменения состояния, свойств, формы сырья, материала или полуфабриката, осуществляемых в процессе производства продукции. Задача технологии как науки - выявление физических, химических, механических и др. закономерностей с целью определения и использования на практике наиболее эффективных и экономичных производственных процессов».

По аналогии с вышесказанным дадим следующее определение.

Определение 4.

Назовем информационной технологией (ИТ) совокупность эффективных и экономичных методов получения, хранения, обработки, транспортировки и использования информации с целью достижения конкретного результата в интересах некоторого объекта или системы.

По определению основными инструментами поддержки (обслуживания) ИТ являются электронные вычислительные машины -ЭВМ (в современной терминологии - компьютеры) и каналы связи.

К видам информации в определении 4, являющимся предметным объектом ИТ, относятся:

• аналоговые и дискретные сигналы (случайные и детерминированные процессы, временные ряды);

• изображения (двумерные, трехмерные и многомерные).

• символьные (текстовые) последовательности.

Наибольший интерес с точки зрения управления природно-социальными системами, на наш взгляд, представляют одномерные сигналы (случайные процессы) и двумерные - изображения, поскольку существующие методы анализа и синтеза данных объектов ИТ не могут удовлетворить потребностей ПСС различного уровня (от низших - предпринимательских структур, до высшей - государства). Тем' не менее, определенный интерес представляют и символьные последовательности.

При построении модели управления ПСС, особенно высших уровней, возникает вопрос определения номенклатурного состава входящих в нее систем низшего уровня, который достаточен для достижения адекватности модели. Обычно в точных науках данная проблема решается определением функционально-полного набора составляющих систем (подсистем). Однако в отношении ПСС это является самостоятельной, достаточно сложной задачей, которая выходит за рамки данной работы.

В условиях неопределенности функционально-полного набора ПСС, достаточного для построения адекватной модели управления и исследования ПСС более высокого уровня, можно поставить задачу создания максимально-полного набора ИТ исследования ПСС, охватывающего только возможно важнейшие из них, но в рамках одной работы ее решить невозможно. В соответствии с вышесказанным в настоящей работе принят подход создания максимально возможного набора ИТ исследования ПСС.

ПСС имеют своей естественной базой поверхность Земли. Очевидно и естественно использовать в их исследованиях современное представление модели земной поверхности - цифровую модель местности (ЦММ), одним из основных способов формирования которой в настоящее время является автоматизированное дешифрирование материалов аэрокосмической съемки (МКС).

В результате мы приходим к важной, в целом не решенной до настоящего времени проблеме - разработке и реализации автоматизированной производственной технологии дешифрирования материалов

МКС с целью создания ЦММ со всеми необходимыми ее атрибутами: исходными данными, математическим аппаратом, аппаратными средствами, программными системами, информационным обеспечением (базами данных).

Задачу создания максимально возможного набора ИТ исследования ПСС эффективно решать в одном «русле» с разработкой ИТ создания ЦММ, выбрав последнюю в качестве «базовой» ИТ. Элементы максимально возможного набора ИТ, опирающиеся на базовую ИТ и использующие полученные при ее разработке результаты, здесь могут явиться своеобразными «островками», опорными пунктами ИТ исследования ПСС, которые в дальнейшем стали бы основой для последующего расширения исследований в данном направлении. Отсюда и возникает очередная проблема - разработка ИТ в едином подходе, охватив как важнейшие из основных ПСС, так и возможно большую часть менее важных (фоновых) ПСС, на основе базовой ИТ создания ЦММ.

Целью работы является создание максимально возможного набора информационных технологий исследования природно-социальных систем на основе автоматизированного дешифрирования объектов цифровой модели местности по материалам аэрокосмической съемки.

Работа состоит из введения, шести глав, заключения и приложений.

В первой главе рассматриваются проблемы создания информационных технологий исследования природно-социальных систем на основе анализа предшествующих работ в данной предметной области и формулируются задачи, стоящие перед данной работой.

Вторая глава посвящена рассмотрению теоретических вопросов цифрового моделирования местности, основанного на разработке новых эффективных методов дешифрирования материалов аэрокосмической съемки земной поверхности.

В третьей главе исследуются теоретические и практические проблемы описания и дешифрирования объектов цифровых моделей местности (ЦММ) на основе одномерных и двумерных моделей авторегрессии.

В четвертой главе рассматриваются аппаратные средства всех автоматизированных технологий, разрабатываемых в диссертационной работе.

В пятой главе разрабатывается базовая информационная технология (БИТ) создания ЦММ, приводятся полученные результаты работы информационной технологии.

Шестая глава посвящена разработке достаточно широкого состава информационных технологий, позволяющих создать максимально возможный их набор для исследования ПСС, большая часть из которых использует результаты БИТ.

В приложениях к диссертационной работе представлены некоторые справочные материалы по информационным технологиям, разработанным и реализованным в результате исследований.

Научная новизна проведенных исследований заключается в нижеследующем.

1. В достаточно широкой постановке задач управления системами, вплоть до уровня государства, сформулировано понятие природно-социальной системы с привязкой к местности (модели местности, цифровой модели местности), на которой она функционирует.

2. При решении задач обработки материалов аэрокосмической съемки показана возможность автоматизированного дешифрирования объектов местности, перекрытых растительным покровом, по структуре фотоизображения.

3. Разработан эффективный метод индикационного дешифрирования объектов местности с использованием логических решающих правил. Новизна метода защищена авторским свидетельством на изобретение.

4. При дешифрировании объектов местности по материалам аэрокосмической съемки получена достаточно высокая надежность дешифрирования на основе описания фотоизображения одномерными моделями авторегрессии. Новизна методов защищена двумя авторскими свидетельствами на изобретения.

5. Создан максимально возможный набор информационных технологий исследования природно-социальных систем (ПСС), охватывающий ряд важнейших ПСС: предпринимательство, науку, образование, здравоохранение, промышленность, силовые структуры, геологию, экологию, транспорт, связь.

6. На основе многолетних систематических исследований удалось объяснить физические механизмы работы голосового источника человека при генерировании вокализованных звуков речи.

Практическая полезность и внедрение результатов работы.

1. В ПГО «Гидроспецгеология» Мингео РФ внедрены аппаратно-программный комплекс автоматизированного дешифрирования материалов аэрокосмической съемки и тематического картографирования с соответствующей автоматизированной технологией. Созданы аппаратные средства, две программные системы дешифрирования материалов крупномасштабной аэрокосмической съемки, две базы данных, а также серия инженерно-геологических тематических карт.

2. В Государственном научно-исследовательском и производственном центре «Природа» Роскартографии внедрены аппаратно-программный комплекс автоматизированного дешифрирования материалов аэрокосмической съемки и тематического картографирования с соответствующей ИТ. Созданы аппаратные средства, две программные системы, три базы данных, а также серия природохранных тематических карт масштабов от 1:50 ООО до 1:1 ООО ООО.

3. В ряде отделов Управления вневедомственной охраны при МВД УР внедрены и находятся в эксплуатации информационно-вычислительные системы автоматизации пунктов централизованной охраны. Созданы аппаратные средства, три программные системы, три базы данных, обучен личный состав.

4. В интересах МВД Удмуртии проведены работы по определению направлений автоматизации, постановки задач и путей решения проблем автоматизированной дактилоскопической информационной системы (АДИС), что позволило сократить время ее внедрения и ускорить обучение специалистов.

5. В ГУП «Удмуртавтодор» и Удмуртском республиканском отделении Ространсинспекции внедрена и находится в эксплуатации цифровая карта дорог Удмуртии масштаба 1: 100 ООО и база данных линейных планов дорог с соответствующей ИТ.

6. В ОАО «Ижевскгаз» внедрена и находится в опытной эксплуатации информационная вычислительная система автоматизированной эксплуатации газовых сетей г. Ижевска. Агрегатированы аппаратные средства, созданы четыре программные системы, четыре базы данных.

7. В ИППИ РАН внедрены результаты исследований голосового источника. В в/ч 71330 внедрены результаты речевых исследований НИОКР «Фтор».

8. На Ижевском заводе тяжелых бумагоделательных машин внедрена информационная технология обработки диагностических сигналов бумагоделательного оборудования.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с нижеследующими документами:

• Постановлением Совета Министров СССР № 614-199 от 17.07.80 г.;

• Постановлением Совета Министров РСФСР от 16 марта 1990 г. № 93 «О неотложных мерах по оздоровлению экологической обстановки в РСФСР в 1990-95 гг.»;

• Приказом Министра внутренних дел Удмуртской Республики от 14.02.94 г. № 36 «О мерах по реализации Программы внедрения и эффективного использования автоматизированных систем и информационно-вычислительных сетей»;

• Рекомендациями по внедрению автоматизированных управляющих систем на ПЦО с использованием ЭВМ Объединения «Охрана» при МВД РФ от 24 декабря 1991 г., № 30/741;

• Техническими заданиями на НИОКР «Геомат-01» и «Геомат-02», выполняемыми для ПГО «Гидроспецгеология» Мингео СССР в 1982-91 гг.;

• Техническими заданиями на НИОКР «АРМ-ДК» и «АРМ-ДО», выполняемыми для Госцентра «Природа» Роскартографии в 1991-99 гг.;

• Техническими заданиями на НИОКР «АРМ-ПЦО», «ВС-Охрана», «ЦКД-УР», «ВС-Ижевскгаз», выполняемыми для ведомств, организаций и предприятий Удмуртии в 1993-99 гг.

• Техническими заданиями на НИОКР «Фтор», выполняемыми для в/ч 71330в 1973-77 гг.

Основные результаты работы представлялись, докладывались и обсуждались:

• на III Всесоюзной научно-технической конференции «Электроника и спорт - III», Ленинград, 1972 г.; на Втором Всесоюзном совещании по космической антропоэкологии, Ленинград, 1984 г.; на трех Всесоюзных конференциях «Методы и средства обработки сложной графической информации», Горький, 1985,1988,1998 гг.; на XI международном конгрессе фонетических наук (Xlth ICPhS), Tallinn, 1987; на II Всесоюзной конференции «Автоматизированные системы обработки изображений (АСОИз-86), Львов, 1986 г.; на двух Всесоюзных конференциях «Математические методы распознавания образов» (ММРО), Львов, 1987 г., Рига, 1989 г.; на II Республиканском семинаре «Проблемы создания систем обработки, анализа и распознавания изображений», Ташкент, 1989 г.; на научно-практической конференции «Системный наземно-аэрокосмоэкологический мониторинг природной среды», Свердловск, 1991 г.; на семи Всесоюзных школах-семинарах по автоматическому распознаванию речи АРСО-11 - АРСО-17 в 1980-92 гг.; на Совещании по планированию НИОКР ГИЦ МВД СССР, Москва, 14.03.90 г.; на научно-практической конференции Российской транспортной инспекции, Киров, март 1995 г.; на Всероссийском семинаре по детству и семье , Минздрав Удмуртии, с. Варзи-Ятчи, 5-7 июня 1998 г.; на Российском симпозиуме детских ортопедов травматологов, Ижевск, 2-5 июня 1998 г.; на IY Всероссийской конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», Новосибирск, 1118 октября 1998 г.

18

Диссертационная работа является частью исследований, проводимых в Ижевском Государственном техническом университете в области информационных технологий под общим научным руководством Заслуженного деятеля науки и техники РФ, д.т.н., профессора И.В. Абрамова.

Автор благодарен Ю.Л. Липовецкому за постановку интереснейшей проблемы - автоматизированного дешифрирования материалов аэрокосмической съемки; д.т.н, профессору П.Г. Кузнецову за профессиональную и квалифицированную помощь в подготовке данной работы; д.т.н., профессору Ю.К. Шелковникову за ценные замечания по работе при ее подготовке; Заказчикам НИОКР, по результатам которых подготовлена работа: П.В. Беликову, Ю.П. Киенко, В.Г. Бекасову, А.В. Соловьеву, Г.Л. Фалалееву, С.В. Кариповой, В.А. Ермолаеву, И.П. Фирсо-вой, В.А. Хорошавцеву, Л.Р. Каплуну, П.В. Коптелову, В.Д. Шарпарю; а также коллегам по работе, оказавшим неоценимую помощь в подготовке диссертационной работы.

Заключение диссертации по теме «Приборы и методы экспериментальной физики», Сметанин, Анатолий Михайлович

Результаты работы позволяют наметить следующие направления дальнейших исследований.

1. В настоящей работе разработана и создана базовая информационная технология (БИТ) и на ее основе максимально возможный набор информационных технологий (ИТ) анализа и синтеза изображений и сигналов для исследования основных и фоновых природно-социальных систем (ПСС). Во введении за рамки данной работы был выведен вопрос определения функционально-полного набора ПСС, достаточного для достижения адекватности модели управления ими. Целесообразно продолжить исследования в данном направлении с конечной целью определения такого функционально-полного набора ПСС.

2. В работе теоретически обоснованы алгоритмы распознавания условных знаков топографических и тематических карт, как символьных последовательностей. Необходимо продолжить исследования и создать автоматические и автоматизированные процедуры, а также ИТ и аппаратно-программные средства обработки, анализа, распознавания, дешифрирования и синтеза объектов топографического и тематического картографирования и их условных знаков на основе оценки и распознавания символьных последовательностей.

3. Необходимо продолжить дальнейшие исследования в области описания и дешифрирования по материалам аэрокосмической съемки объектов ЦММ на основе параметров одномерной и двумерной модели авторегрессии, поскольку последние могут определять передаточную функцию всего тракта формирования изображения ДДЗ.

4. На основе достаточно большого объема теоретических и экспериментальных исследований модели АР-1 необходимо завершить создание опытной программной системы дешифрирования растительного покрова по аэрокосмическим снимкам высокого разрешения. Для этого необходимо также провести исследования по адаптации к системе признаков АР-1 накопленной за последние годы весьма объемной базы данных эталонов дешифрирования.

5. Необходимо продолжить исследование процессов речеобразова-ния с целью построения адекватных моделей анализа и синтеза речевого сигнала, которые могут, на наш взгляд, повысить надежность распознавания речевого сообщения до уровня, приемлемого для производственных условий.

288

6. Как показывает опыт создания автоматизированных технологий и аппаратно-программных средств их поддержки, практически каждый коллектив разработчиков, особенно в самом начале таких работ, пытается создать эти средства без особого использования уже полученных результатов других коллективов. Это отчасти оправдывается обычной объективной уникальностью предметной области. Тем не менее, с целью исключения непроизводительного труда, экономии средств на разработку целесообразно создать минимальную унифицированную конфигурацию технологических и аппаратно-программных средств по принципу системы КАМАК или унифицированной системы образцов стрелкового оружия Калашникова.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей работе разработана и создана базовая информационная технология (БИТ) и на ее основе максимально возможный набор информационных технологий (ИТ) анализа и синтеза изображений и сигналов, накрывающих достаточно широкий перечень основных и фоновых природно-социальных систем (ПСС) и использующих единый подход к автоматизации объектов различной природы, социальной сферы, сложности и т.п.: изучение предметной области, формулирование целей автоматизации, разработка самой ИТ по принципу «под ключ».

Основным связующим звеном, как бы «стержнем» работы, является понятие ПСС - природно-социальной системы. Кроме этого исследования внешне достаточно разнородных предметных областей объединяет методология анализа всех видов сигналов на основе одномерного случая. Следует также иметь в виду, что большинство созданных ИТ используют категорию «передаточная функция», являющуюся основополагающим понятием в рассматриваемых предметных областях.

В работе получены следующие основные результаты.

1. На основе анализа современного состояния проблемы формирования моделей местности, как основы исследования природно-социальных система, выполнена постановка задачи создания ЦММ по результатам дешифрирования материалов космической съемки.

2. В систематизированном виде сформулированы теоретические основы и принципы построения информационной технологии проектирования цифровой модели местности по материалам аэрокосмической съемки и создан ее производственный вариант для дешифрирования широкого класса объектов топографического и тематического картографирования, использующий методы прямого и индикационного автоматизированного дешифрирования.

3. Для целей обработки ДДЗ показана возможность автоматизированного дешифрирования по КФС объектов картографирования, перекрытых растительным покровом, и заложены теоретические основы дешифрирования этих объектов, а также физико-географических комплексов по структуре фотоизображения.

4. Сформулированы основные положения методики индикационного дешифрирования материалов аэрокосмической съемки, использующей объективную переборную процедуру построения дешифровоч-ных решателей на базе логических решающих правил, и создана автоматизированная технология индикационного дешифрирования.

5. Теоретически обоснованы алгоритмы распознавания условных знаков топографических и тематических карт, как символьных последовательностей.

6. Систематически изложены теоретические основы одномерных и двумерных моделей авторегрессии в целях дешифрирования объектов местности по структуре фотоизображения, подтвержденные на большом экспериментальном материале.

7. На основе базовой информационной технологии (БИТ) разработан ряд информационных технологий анализа и синтеза изображений и сигналов для исследования основных и фоновых ПСС, в том числе:

•ИТ цифрового картографирования и эксплуатации дорог Удмуртской Республики;

•ИТ ведения городских газовых сетей, отличающихся от БИТ значительно более крупным масштабом исходной и конечной графической документации;

•ИТ в сфере предпринимательской безопасности.

8. Создана ИТ объективной оценки качества речи при лечении врожденных расщелин неба, а также ИТ, использующаяся в медицинских учреждениях детской травматологии и ортопедии.

9. Создана методика и ИТ динамической калибровки тензометри-ческих приборов, применяемых в спорте.

10. Исследованы проблемы речевого управления в системах распознавания и синтеза сигналов, идентификации и верификации дикторов по частотам формант. На основе многолетних систематических исследований удалось объяснить физические механизмы работы голосового источника человека при генерировании вокализованных звуков речи.

11. Разработано и создано 14 экспериментальных и опытных образцов конфигураций аппаратных средств поддержки базовой, основных и фоновых информационных технологий.

12. В результате проведенных работ создано более 20 программных систем и подсистем, 15 баз данных.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Сметанин, Анатолий Михайлович, 2000 год

1. Абросимов И.К. Фотофизиономическое районирование по материалам космических съемок как основа каталогизации деши-фровочных признаков.// Сб. научн.тр.Госцентра «Природа», 1986.- Вып. 8. С. 22- 27.

2. Автоматизированная обработка изображений природных комплексов Сибири / Алексеев А.С., Пяткин В.П., Дементьев В.Н. и др. Новосибирск: Наука, 1988. - 223 с.

3. Агапов С.В. Оптико-механическое трансформирование снимков.- М.: Недра, 1992. 244 с,

4. Александров Ф.М., Подгорных С.А. Комплекс отображения сложноструктурированной графической информации // Тезисы докладов II республиканского семинара. Ташкент, июнь 1989 г. Часть2-С. 111-112.

5. Александров Ф.М., Калядин Н.И, Липовецкий Ю.Л., Нагаев Б.В., Подгорных С.А. Автоматизированное изготовление издательских оригиналов карт // Геодезия и картография, 1990, N11. С. 3638.

6. Александров Ф.М., Нагаев Б.В., Подгорных С.А. Методы получения издательских оригиналов по цифровой модели // Тезисы докладов второй всесоюзной конференции. Горький, сентябрь 1985. Часть 1.-С. 179.

7. Алексеев В.А. Описание спектров матрицей отношений // Автоматические устройства учета и контроля. Ижевск, 1974. - Вып.9. - С. 151-154

8. Алексеев В.А., Останин И.Е. Обратный анализ длинных сигнальных реализаций // Анализ и интерпретация пространственно-распределенных структур. Свердловск: УрО АН СССР, 1988. -С.64-77.

9. Андреев А.А. Алгоритмы первичной обработки цифровых аэрокосмических изображений // Тез. докл. II Всесоюз. Конф. по автоматизир. системам обработки изображений (АСОИз-86), Львов, сентябрь 1986 г. М.: Наука, 1986. - С. 49.

10. Андреев Г.А. О классификации изображений по их текстурным признакам // Исслед. Земли из космоса, 1990. № 2. - С. 91-96.

11. Аржанов Е.П. О теоретических основах картографии//Геодезия и картография, 1995. № 5. - С. 40-42.

12. Асмус В.В., Российский А.В. Метод совмещения разновременных снимков земной поверхности // Алгоритмы машинной обработки данных в задачах радиотехники и электротехники, 1986. С. 47-49.

13. Асмус В.В., Вадас В. Программный комплекс классификации многозональных данных // Исследования Земли из космоса, 1988. № 4. - С. 86-94.

14. Афанасьев А.Н. Автоматизированный экспресс-анализ изображений при геологической разведке дна океана // Тез. докл. II Всесоюз. конф. по автоматизир. системам обработки изображений (АСОИз-86), Львов, сентябрь 1986 г. М.: Наука, 1986. - С. 181-182.

15. Афанасьев Н.Ф. Теория и методы дешифрирования аэро- и космических снимков на основе геоиндикационного моделирования // Автореф. дисс. на соиск. уч. степ. докт. техн. наук, М:1. МИИГАИК, 1985. 39 с.

16. Аэрометоды геологических исслеований // Лаборатория аэрометодов МГ СССР. Л.: Недра, 1971. - 704 с.

17. Барталев С.А., Брейдо М.Д. Коррекция пространственно-временных искажений ввода фотоизображений в систему интерактивной обработки. // Исслед. Земли из космоса. 1988. - № 2. - С.83-89.

18. Базарский О.В., Коржик Ю.В. Автоматический текстурный анализ изображений земной поверхности // Исследования Земли из космоса, 1990. № з -С. 115-120.

19. Батуев С.Г., Голубков Ю.В., Ефремов А.К., Федосов А.А. Инженерные методы исследования ударных процессов. М.: Машиностроение, 1977. - 240 с.

20. Бедарев С.А., Бедарева О.М. Учет продуктивности пастбищной растительности дистанционным методом.// Флора и растительность Сев. и Зап. Казахстана: Перспективы использования. -1987. С. 23-27.

21. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. М.: Наука, 1965. - 458 с.

22. Белокуров П.А., Блюм B.C. Робастный алгоритм выделения границ слабоконтрастных областей изображений //Автометрия, 1990. №4.-С. 14-17.

23. Берк В.И. 16-я Международная картографическая конференция // Геодезия и картография, 1993. № 7. С. 35-38.

24. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1975. - 768 с.

25. Билич Ю.С., Васмут А.С. Проектирование и составление карт. -М.:Недра, 1984.- 197 с.

26. Бронников А.В., Воскобойников Ю.Е. Комбинированные алгоритмы нелинейной фильтрации зашумленных сигналов и изображений // Автометрия, 1990. № 1. - с. 21-26.

27. Брюханов А.В., Господинов Г.В., Книжников Ю.Г. Аэрокосмические методы в географических исследованиях. М.: МГУ, 1982. -258 с.

28. Бирюков B.C. О понятиях в дешифровании // Геодезия и картография.-1992.-№ 7. С. 35-38.

29. Бирюков B.C., Гамаюнова Г.Н. О методике интерактивного дешифрирования // Геодезия и картография. 1994. - № 2. - С. 38-41.

30. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: Прогноз и управление// В 2-х томах// Пер. с англ. под. ред. В.Ф. Писаренко. -М.: Мир, 1974.

31. Бострем В.Г. Картографирование структуры почвенного покрова тайги по аэрокосмическим снимкам.// Изв. АН СССР, сер.геогр. 1987. - № 3. - С. 87-99.

32. Бугаевский JI.M., Портнов А.М . Теория одиночных космических снимков. М.: Недра, 1984. - 280 с.

33. Бутаков Е.А. и др. Обработка изображений на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1987.-240 с.

34. Бушмелев А.В., Кузьмин Е.П. Сжатие иерархических структур // Автометрия, 1990. № 4. - С. 14-17.

35. Бьемон Ж. Итерационные методы повышения четкости изображений // ТИИЭР, 1990. Т.78. - №5. - С. 56-71.

36. Валях В.М. Аэрофотографические и сканерные аэрометоды при инженерно-геологических исследованиях. М.: Недра, 1982. - 261 с.

37. Васин Ю.Г. «Хорошо приспособленные» локальные однородные методы обработки графической информации // Автоматизация об-раб. Сложной графич. Информации, Горький, 1984. С. 131-158.

38. Васин Ю.Г. Математические модели структурированного описания графических изображений // Автоматизация обраб. сложной графич. Информации, Горький, 1984. С. 92-117.

39. Васин Ю.Г. Система управления базами графических данных // Автоматизация обраб. Сложной графич. информации, Горький, 1988,ч. 2.-С. 94-95.

40. Васькин В.М. Личное сообщение // М.: 1985.

41. Васькин В.Н. Фотографические работы в фотограмметрическом производстве (пособие). М., РИО ВТС, 1989. - 89 с.

42. Вахрамеева Л.А., Бугаевский Л.М., Казакова З.Л. Математическая картография: Учебник для вузов. М.: Недра, 1986. - 286 с.

43. Вахрамеева Л.А. Обобщенные формулы конформных проекций, получаемых с применением рядов // Известия вузов: Геодезия и аэрофотосъемка. Вып. 1. - 1963.

44. Величко В.М. Минимизация вычислений в распознавании речи // Анализ символьных последовательностей (Вычислительные системы, вып. 113). Новосибирск, 1985. - С. 123-132.

45. Величко В.М., Загоруйко Н.Г. Автоматическое распознавание ограниченного набора устных команд // Вычислительные системы, вып. 67 Новосибирск, СО АН СССР, 1969. - С. 101-110.

46. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969.- 576 с.

47. Вернадский В.И. Научная мысль как планетарное явление. М.: Наука, 1991.-256 с.

48. Воронов А.А. и др. Теория автоматического управления. М.: Высш. Школа, 1986. - 504 с.

49. Винцюк Т.К. Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов. Киев: Наукова думка, 1987. - 264 с.

50. Вопросы создания автоматизированной системы аэрокосмического мониторинга сельскохозяйственных ресурсов. М., 1987.-С. 135-148.

51. Герасименко Е.Н. Применение аэрокосмической информации при инвентаризации древесно-кустарниковой растительности пустынь // Аэрокосмические методы изуч. природ, условий пустынь. Шк.-семинар, Ашхабад, март 1983 г. С. 72-77.

52. Гель Б.Ф., Комиссарчук А.А. Алгоритм поиска объектов на дис-кретизированном изображении // Тез. докл. II Всесоюз. конф. по автоматизир. системам обработки изображений (АСОИз-86), Львов, сентябрь 1986. С. 73 -75.

53. Геоинформационные технологии (ГИС"94) // Материалы Всероссийского форума. М., 6 -11 июня 1994 г. - 82 с.

54. Геология нефти и газа: Учебник для вузов / Э.А. Бакиров, В.И. Ер-молкин, В.И. Ларин и др.; Под ред. Э.А. Бакирова. М.: Недра, 1990. - 240 с.

55. Гетманов В.Г. Вычисление дискретного преобразования Фурье для массивов большой размерности // Автометрия, 1990. № 1. - С. 60-63.

56. ГИС-ассоциация //Информационный бюллетень, 1996, №1.

57. Гитлин В. Б., Сметанин А. М. Выбор интервала измерений частоты и ширины формант. // Всесоюзная школа-семинар АРСО-Ю; Тез. Докл.;Тбилиси, октябрь 1978. Тбилиси, 1978. - С. 20-22.

58. Гитлин В. Б., Сметанин А. М., Шуткин В. Е. Обнаружение интервалов смыкания голосовых связок // Ттезисы докладов XI Всесоюзной школы-семинара АРСО-11, Ереван, декабрь 1980. С. 134136.

59. Гитлин В.Б., Сметанин A.M. О повышении точности измерений параметров формант // Проблемы построения систем понимания речи. М.: Наука, 1980. - С. 109 - 115.

60. Гитлин В.Б., Сметанин A.M., Сорокин С.Л., Шуткин В.Е. Идентификация дикторов по частотам формант // Тез. Докл. XI Всесоюзной школы-семинара АРСО-11, Ереван, декабрь 1980. С. 164-166.

61. Гитлин В.Б., Сметанин A.M. Расчет формантных фильтров // Известия вузов: Радиоэлектроника. 1976. - Т.19. - №8. - С.98-100.

62. Гнатив JI.A. Эффективные алгоритмы быстрого преобразования Уолша // Управляющие системы и машины, 1990. № 3. С. 48-52.

63. Горожанкина С.М., Константинов В.Д. Картографирование лесов Западной Сибири с помощью аэрокосмических средств.// Дистанционное исслед. Природ, ресурсов Сибири. 1986. - С. 34-43.

64. Гонин Г.Б., Зубова Т.В. О сравнении космических фотоснимков с картами // Геодезия и картография, 4,1987. С. 34-37.

65. Горбунов Г.А. Распознавание изображений в дистанционном зондировании // Автоматизир. обработка изображений природных комплексов Сибири. Новосибирск, 1988.-С. 11-47.

66. Гордюхин А.И., Гордюхин Ю.А. Измерение расхода и количества газа и его учет. Д.: Недра, 1987. - 213 с.

67. Горловский А.Л., Н.А. Ледяшов, А.Н. Петров и др. Система распознавания речи ДИС-332.03 // Автоматическое распознавание слуховых образов (АРСО-13).- Новосибирск, 1984.- Ч.2.- С. 95-98.

68. Горский Н.Д. Рекурсивная модель представления изображения // Автоматизация обраб. сложной графич. информации, Горький, 1984.-С. 159-178.

69. Гоутц А.Ф.Х. Дистанционное зондирование Земли в оптическом диапазоне волн // ТИИЭР. 1985. - Т. 73. - № 6. - С. 7-29.

70. Грязева Л.И. Состав и структура базы данных для картографирования годрогеологтческих объектов по спутниковым снимкам //Тр. Гос. гидролог. Института, 1987. № 329. - С. 97-103.

71. Гудилин И.С., Комаров И.С. Применение аэрометодов при инженерно-геологических и гидрогеологических исследованиях. -М.: Недра, 1978. -319 с.

72. Гуревич С.Б. Эффективность и чувствительность телевизионных систем. М. - JL: Энергия, 1964. -344 с.

73. Гусев В.Д. Характеристики символьных последовательностей //Машинные методы обнаружения закономерностей .- Новосибирск, 1981.- Вып. 88: Вычислительные системы. С.112-123.

74. Гусев В.Д. Механизмы обнаружения структурных закономерностей в символьных последовательностях/Шроблемы обработки информации. Новосибирск, 1983.- Вып. 100: Вычислительные системы. - С.47-66.

75. Гусейнов П.М. Методы статистической классификации многозональной видеоинформации с обучением по тестовому участку // Исследование Земли из космоса. 1987. - № 4. - С. 21-28.

76. Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов: Пер. С англ. М.: Мир, 1988. - 488 с.

77. Денисов Д.А. и др. Интерактивная сегментация изображений // Исследования Земли из космоса, 1990. № 4. - С. 95-101.

78. Денисов Д.А., Низовкин В.А. Сегментация изображений на ЭВМ // Зарубежная радиоэлектроника, 1985. №10. - С. 5-31.

79. Дианов В.И. и др. Система обработки изображений на СВК «Дельта» // Управляющие системы и машины, 1990. №4. - С. 113116.

80. Долгополов Б.Я. Сегментация аэрокосмических изображений на основе оценки статистических характеристик// Математические методы распознавания образов (ММРО III). - Тез. докл. 3-й Все-союзн. конф.

81. Доросинский Л.Г., Лысенко Т.М. Анализ адаптивного алгоритма обнаружения контуров на малоконтрастных радиолокационных изображениях // Исследование Земли из космоса. 1988. - № 2. - С. 18-24.

82. Жалковский Е.А. Концепция создания геоинформационной системы для органов государственного управления (ГИС ОГУ) //Космический мониторинг для регионов России, РКА, М.: Семинар-совещание, 14-15 июня 1994.

83. Жалковский Е.А. О состоянии работ по цифровому картографированию // Геодезия и картография. 1993. - № 9. - С. 1-4.

84. Жалковский Е.А., Белецкий М.Е. О Международном совещании ООН по образованию Постоянного комитета по геоинформационной инфраструктуре стран Азии и Тихоокеанского региона // Геодезия и картография, 1996. №4. - С. 47-51.

85. Живичин А.Н., Соколов B.C. Дешифрирование фотографических изображений. М.:Недра, 1980.- 253 с.

86. Жук П.А. К задаче контурного совмещения изображений по опорной информации // Тез. докл. II Всесоюз. конф. по автомати-зир. Системам обработки изображений (АСОИз-86), Львов, сентябрь 1986. М.: Наука, 1986. - С. 196-197.

87. Забадаев И.С., Пяткин В.П. База видеоданных геоинформационной системы.// Автоматизированная обработка визуальной информации. Сб. науч. Трудов. Под ред. А.С.Алексеева, В.П.Пяткина. Новосибирск, 1989. - С. 3-11.

88. Забелин В.А., Пяткин В.П. Трансформация и совмещение изображений при решении прикладных задач геологии \\ Методы дистанционных исследований для решения природоведческих задач. Новосибирск: Наука, 1986. С. 104-109.

89. Загоруйко Н.Г. Эмпирическое предсказание. Новосибирск: Наука, 1979. - 82 с.

90. Загоруйко Н.Г. Исследование-проблем, связанных с моделированием процессов развития ноосферы // Искусственный интеллект и экспертные системы (Вычислительные системы). Новосибирск,1997.-Вып. 160. С. 3-17.

91. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение.- М.: Советское радио, 1978. 208 с.

92. Загоруйко Н.Г. Информатика и МОЗ // Проблемы обработки информации.- Новосибирск, 1983.-Вып. 100: Вычислительные системы. -С.34-45.

93. Закс J1. Статистическое оценивание .- М.: Статистика, 1976. 599 с.

94. Заруцкая И.П., Красильникова Н.В. Проектирование и составление карт. Карты природы // М.: МГУ, 1989.

95. Зензинов А.В. Экспериментальное исследование текстурных изображений с помощью моделей авторегресии // Дискретные системы обработки информации. Ижевск: ИМИ, 1988. - Вып. 8. - С. 36-41.

96. Зензинов А.В., Серебрякова И.Г., Сметанин A.M. Обработка изображений с помощью моделей авторегрессии // Тез. докл. н.-техн. Конф. По разраб. систем технич. зрения и их примен. в промышл. -Устинов, 1986.-С. 19-21.

97. Зензинов А.В., Сметанин A.M. Аппаратно-программный комплекс обработки текстурных изображений (АСОИз 86). - М.: Наука, 1986.-С. 264-266.

98. Зензинов А.В., Стукалина Е.Ф. Обработка контурной информации в системе интерпретации изображений // Дискретные системы обработки информации. Ижевск: ИМИ, 1990. - Вып. 10. - С. 97-101.

99. Иванов В.А., Чемоданов Б.К., Медведев B.C. Математические основы теории автоматического регулирования М.:Высшая школа, 1971.-648 с.

100. Игнатьева Н.В., Коржик Ю.В. Метод оперативной сегментации цветных текстурных изображений.// Тез. докл.II Всесоюз. конф. по автомаТизир. Системам обработки изображений (АСОИз-86), Львов, сентябрь 1986 г. М.: Наука, 1986. - С. 201-202.

101. Иконика. Цифровая обработка видеоинформации // Сб.научных трудов под ред. Ю.М.Штарькова. М.: Наука, 1989. - 65-69 с.

102. Ильминских Н.Г. Флорогенез в условиях урбанизированной среды (На примере городов Вятско-Камского края) : Автореф. . докт. биол. наук СПб: Гос. Универсистет, 1993. - 36 с.

103. Исакович М.А. Общая акустика. М.: Наука, 1973. - 495 с.

104. Исходные данные для разработки комплекса АРМ-ДК // Госцентр «Природа». М.: 1991.-114с.

105. Казанцев И.Г. Выделение прямолинейных границ на цифровых изображениях с помощью преобразования Радона // Автоматизированная обработка визуальной информации. Новосибирск, 1989.-С. 29-39.

106. Калихман И.Л., Войтенко М.А. Динамическое программирование в примерах и задачах. М.: Высшая школа, 1979. - 125 с.

107. Калядин Н.И. Алгоритмизация в анализе текстурных фотоизображений // Дискретные системы обработки информации. -Ижевск, 1988.- Вып.8. С.4-8.

108. Калядин Н.И., Маратканов В.М. К выбору параметров сканирования текстурных изображений // Дискретные системы обработки информации. Ижевск, 1981.- Вып.З. - С.26-31.

109. Картографирование по космическим снимкам и охрана окружающей среды //Е.А. Востокова, Л.А. Шевченко, В.А. Сущеня и др. М.: Недра, 1982. -251 с.

110. Касперович Л.В. и др. Быстрый алгоритм оконтуривания объектов на изображениях // Автометрия, 1990. -№ 1. С. 11-16.

111. Кей С.М., Марпл С.Л. Современные методы спектрального анализа: Обзор //ТИИЭР, т. 69,1981, № 11. С. 5-51.

112. Киенко Ю.П., Свешников В. В. Картографическое обеспечение экологической безопасности России // Геодезия и картография.1996.-№10.-С. 1-4.

113. Киенко Ю.П. Краткий экскурс в историю российского космического картографирования // Геодезия и картография. 1999. - № 3. -С. 44-51.

114. Ковшов В.К. Автоматизированные дактилоскопические информационные системы зарубежных стран (обзор). МВД СССР, ВНИЦ. -М.: 1988.- 55 с.

115. Кондратьер В.В., Утробин В.А. Основы теории активного восприятия изображений. Н. Новгород, 1977. - 249 с.

116. Kondratyev V.V., Utrobin V.A. Uncovering of indeterminacy in identification problem // Pattern Recognition and Image Analysis. -1996.- №2. Pp. 250-259.

117. Концепция лесоустройства. Лесная газета, 13 июля 1993 г.

118. Копаев Г.В. Векторизаторы растровых картографических изображений // ГИС-Ассоциация: Информационный бюллетень. 1995. -№ 2. - С. 36-39.

119. Космическая съемка и тематическое картографирование. М.: МГУ, 1980. - 272 с.

120. Космические методы изучения современных ландшафтов материков. М.: МГУ, 1988. - 183 с.

121. Краснов В.И., Фурсов М.К. Об определении элементов внешнего ориентирования аэрокосмических снимков // Геодезия и картография, 1987. № 2. - С. 36-42.

122. Криминалистика: Учебник / Под ред. И.Ф. Пантелеева, Н.А. Селиванова. М.: Юрид. Лит., 1988. - 672 с.

123. Кузина A.M., Рамм Н.С. Кусочно-проективная аппроксимация двумерных функций и ее использование для преобразования космических фотоснимков в фотокарты. Л., 1988.

124. Кузнецов В.Е., Милич В.Н., Мурынов А.И. и др. Автоматизация измерений параметров структуры текстурных изображений // Автоматизация физико-технических измерений. Свердловск: УрО АН СССР, 1991. - С. 109-124.

125. Кузнецов П.Г. Распознавание сегментированных временных последовательностей и верификация образов : Автореф. . докт. техн. Наук. Харьков, 1991. - 34 с.

126. Кузнецов П.Г. Обучение при распознавании символьных последовательностей // Анализ последовательностей и таблиц данных: Новосибирск, 1994. Вып. 150: Вычислительные системы. - С. 164-183.

127. Кузнецов П.Г. Оценка эталонной символьной последовательности // Вестник Иж. Госуд. Технич. ун-та. 1998. - № 1. - С. 61-65.

128. Лаврова Н.П. Космическая фотосъемка. М.: Недра, 1983. - 288 с.

129. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981. - 160 с.

130. Левенштейн В.И. Бинарные коды, способные к исправлению пропусков, вставок и замен// Докл. АН СССР. 1965.- Т.163.-С.845-48.

131. Легенда к ландшафтной карте СССР масштаба 1:2 500 000. М.: ПГО «Гидроспецгеология», 1987. - 339 с.

132. Липанов A.M., Кизнерцев С.Р., Шелковников Е.Ю. Программно-аппаратурное и технологичное обеспечение сканирующего туннельного микроскопа // Современные проблемы внутренней баллистики РДТТ.- Ижевск: УрО РАН, 1996. С. 276-285.

133. Липанов A.M., Кисаров Ю.Ф., Ключников И.Г. Прямое численное моделирование трехмерных турбулентных течений методами высокого порядка точности // Современные проблемы внутренней баллистики РДТТ.- Ижевск: УрО РАН, 1996. С. 9-37.

134. Липовецкий Ю.М. Метод измерения ширины малоразмерных протяженных элементов на статистически однородном фоне // Разраб. Систем технич. Зрения и их примен. в промышл. Тез. докл. науч-нотехнич. конф. Ижевск, 1988. ч. 2. - С. 40-41.

135. Лурье И.К., Тищенко А.П. Пространственная привязка космических .кадровых снимков // Аэрокосмические исследования Земли.- М.: Наука, '1978. С. 67-71.

136. Люшим Е.С. Методические вопросы моделирования комплексов технических средств обработки аэрокосмической информации // Вопросы создания автоматизир. систем аэрокосмич. мониторинга сельхоз. ресурсов. М., 1987. - С-164.

137. Макхол Дж. Линейное предсказание. Обзор//ТИИЭР, 1975. Т. 63.-№ 4-С, 20-44.

138. Малыхин А.Е. Трансформация фотоснимков в проекцию Гаусса-Крюгера с учетом рельефа местности // Математические и технические проблемы обработки изображений. М., 1986. - С. 63-73.

139. Манохин А.Н. Методы распознавания образов, основанные на логических решающих функциях // Эмпирическое предсказание и распознавание образов (Вычислительные системы, вып.67). Новосибирск, 1976. - С. 42 - 53.

140. Маратканов В.М., Огородникова О.А., Сметанин A.M. Одномерные и двумерные системы признаков при дистанционных исследованиях земной поверхности // Материалы Второго Всесоюз. совещания по космич. Антропоэкологии. Л., 1984. - С. 329-330.

141. Марпл.-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. - 584 с.

142. Матиясевич Л.М., Антипов А.В. О простейших количественных дешифровочных признаках.// Геодезия и картография. 1987. -№ 3. - С. 30-33.

143. Методические рекомендации по дешифрированию космической информации для картографического обеспечения мероприятий по охране окружающей среды. М.: ГУГК, 1988.

144. Милич В.Н. Экспериментальное исследование структурно-статистических свойств текстурных изображений // Дискретные системы обработки информации. Ижевск: ИМИ, 1981. - Вып. 3. -С. 9-16.

145. Мишев Д. Дистанционные исследования Земли из Космоса. М.: Мир, 1985.-260 с.

146. Моисеев Н.Н. Экология человечества глазами математика. М.: Мол. Гвардия, 1988. - 256 с.

147. Мороз В.А., Яблонский Л.И. Трансформирование снимков. М.: Недра, 1991. - 244 с.

148. Моттль В.В., Мучник И.Б. Лингвистический анализ экспериментальных кривых// ТИИЭР.- 1979.-Т.67/Г 5. С. 12-39.

149. Моченов С.В., Шишканов А.Г., Никулин А.И. Использование коллектива алгоритмов выделения контуров при анализе микроструктур // Дискретные системы обработки информации. Устинов, 1986.-С. 42-50.

150. Мурынов А.И. Анализ однородных пространственно-распределенных стохастических структур // Анализ и интерпретация пространственно-распределенных структур. Свердловск: УрО АН СССР, 1988.-С.5-21.

151. Мусанов Б.К. Система сегментации изображений для автоматизированного дешифрирования аэрокосмических данных // Технич. и программные средства автоматизации научных исследований. -М.: 1987.-С. 89.

152. Назарова Н.П. Системный подход при дешифрировании космо -и аэрофотоснимков в гидрогеологии.// Системный подход в геологии: теор. и прикл. аспекты. -2 Всесоюзн. конф., 9-11 сент.1986.-Тез. докл. Ч. 3. - С. 602 - 604.

153. Нестерихин Ю.Е., Баглай Р.Д., Киричук B.C. Проблемно-ориентированный комплекс обработки аэрокосмической информации // Космические методы изучения природной среды Сибири и Дальнего Востока. Новосибирск: Наука, 1983. - С. 125-129.

154. Нехин С.С. Тематика технических комиссий Y и YI на XVII конгрессе МОФДЗ // Геодезия и картография, N 7, 1993. С. 23-27.

155. Нехин С.С. Вопросы картографического применения фотограмметрии и дистанционного зондирования на XVII конгрессе МОФДЗ // Геодезия и картография, N 6, 1993. С. 26-31.

156. Нехин С.С. Вопросы математической обработки информации на XVII конгрессе МОФДЗ // Геодезия и картография, 1993. № 5. -С. 23-29.

157. Нехин С.С. Дистанционное изучение окружающей среды (методыи технические средства). // Применение аэрокосм, методов для изуч. и контроля состояния земн. поверхности. 1986. - С. 72-78.

158. Нехин С.С. От аналитических фотограмметрических приборов к цифровым // Геодезия и картография, 1993. № 4. - С. 29-36.

159. Новые цифровые фотограмметрические системы фирм «Лейка» и «Хелава» // Геодезия и картография. № 7, 1993. - С. 63.

160. Огородникова О.А., Сметанин A.M. Интерпретация изображений логическими решающими правилами // Математические методы распознавания образов (ММРО IY). - Тез. докл. 4-й Всесоюзн. Конф. - Рига, 1989. - Ч. 4. - С. 139-141.

161. Огородникова О.А., Сметанин A.M. Использование двумерной модели авторегрессии для описания текстур // Обработка изображений и дистанционные исследования (ОИДИ-84). Новосибирск, 1984.-Ч. 1.-С. 66-65.

162. Огородникова О.А., Сметанин A.M. Применение двумерных спектральных признаков для описания изображений // Тез. докл. II Всесоюз. конф. По методам и средствам обраб. слож. графич. инф. Горький, 1985. - С. 124-126.

163. Основы лесного законодательства Российской Федерации. М.: Экосинформ, 1993. - 63 с. - 6 марта 1993 г., N 4616 -1.

164. Останин В,Ф. К вопросу о функциональной оценке лечения врожденных расщелин неба методом спектрального анализа речи: Дисс. . канд. мед. наук. Калинин, 1969. - 244 с.

165. Палло Л.Г. Росгеоинформ: задачи и перспективы развития // Геодезия и картография. 1993. - № 9. - С. 4-6.

166. Патология крупных суставов и другие актуальные вопросы детской травматологии и ортопедии. С.-Петербург, 1998. - 320 с.

167. Пособие по камеральному дешифрированию мелкомасштабных фотоснимков при создании (обновлении) топографических карт и планов городов //- РИО ВТС/ М.: 1982. - 97 с.

168. Предпринимательство и безопасность // Под ред. Ю.Б. Долгопо-лова. М.: Универсум, 1991. - В 3-х томах. - Т. 1, 2, 507 с. - Т. 3, 397 с.

169. Приказ Министра внутренних дел Удмуртской Республики от 14.02.94 г. № 36 «О мерах по реализации Программы внедрения и эффективного использования автоматизированных систем и информационно-вычислительных сетей».

170. Природные ресурсы и экология Удмуртии: Научн.-практ. и метод. материалы // Сост. и общ. ред. А.К.Осипов. Ижевск: Уд-ГУ, 1995.-200 с.

171. Путятин Е.П. Многомашинный комплекс автоматизированной обработки визуальной информации.// Тез. докл. II Всесоюз. конф. По автоматизир. Системам обработки изображений (АСОИз86), Львов, сентябрь 1986 г. М.: Наука, 1986. - С. 218-219.

172. Рабинер Л.Р., Шаффер Р.В. Цифровые методы синтеза систем речевого ответа на базе ЭВМ. Разработка и применение // ТИИЭР, 1976.-Т.64. №4, с. 18-37.

173. Разработка методик и аппаратно-программных средств автоматазированного дешифрирования аэрокосмических фотоснимков и подготовки тематических карт к изданию (шифр «АРМ-ДК») // Эскизный проект. Ижевск, 1991, «Материк-Иж». - 66 с.

174. Разработка методик и аппаратно-программных средств автоматизированного дешифрирования аэрокосмических фотоснимков и подготовки тематических карт к изданию (шифр "АРМ-ДК"). Методическое обеспечение // Ижевск: ИжГТУ, 1994. 36 с.

175. Рамишвили Г.С. Речевой сигнал и индивидуальность голоса .Тбилиси: Мецниереба, 1976. -183 с.

176. Рекомендации по внедрению автоматизированных управляющих систем на ПЦО с использованием ЭВМ Объединения «Охрана» при МВД РФ от 24 декабря 1991 г., № 30/7412.

177. Решетников И.В., Рылов В.Н., Сметанин A.M., Шишканов А.Г. Автоматизированное рабочее место обработки и распознавания изображений // Дискретные системы обработки информации. -Ижевск: ИМИ, 1988. Вып. 8. - С. 28-31.

178. Рикарди С. Серьезные решения серьезных задач // PC Magazine (Russian Edition), № 7, 1994. С. 26-63.

179. Робинсон Э.А. История развития теории спектрального оценивания // ТИИЭР, 1982. Т. 70. - № 9. - С. 6-33.

180. Романкевич Г.Н. Синтезирование многозональной фотоинформации для целей тематического картографирования. М.: Госцентр «Природа», 1986. - № 8. - С. 12 -21.

181. Рудый P.M. Выбор признаков для классификации форм рельефа // Изв. Вузов: Геодезия и аэрофотосъемка, 1987. -Mb 7 С. 35-38.

182. Савин Г.А, О фундаментальных исследованиях в интересах изучения природных ресурсов Земли // Использ. матер, косм, фотосъемки для целей комплексного изуч. и картографирования природн. ресурсов СССР. М., 1988. - С. 173-178.

183. Савченко И.В. Результаты обследования природных кормовых угодий с использованием аэрокосмической информации.// Сб. науч. трудов ВНИИ кормов, 1986. Вып. 34. С. 19-27.

184. Садилов Ю.А., Широков В.А., Широков И.А., Перепелов С.П. Устройство ввода полутоновых изображений // Дискретные системы обработки информации. Ижевск: ИМИ, 1982. - Вып. 4. - С. 101-108.

185. Саенко В.П. Экономическая обусловленность уголовно-правовых норм об ответственности за хозяйственные прнступления // Авто-реф. канд. дисс.- Моск. высш. школа милиции МВД РФ. М., 1994 г.-23 с.

186. Салтаганов В. Преступность в сфере экономики угроза национальной безопасности России // Экономика и жизнь, сентябрь 1994г., №37.- СЛ.

187. Самарский А.А. Современная прикладная математика и вычислительный эксперимент // Коммунист, 1983. № 18.

188. Сейтер Ч. Сжатие данных // Мир ПК, 1991. № 2. -С. 46-59.

189. Сидорова B.C. Алгоритм расчета текстурных признаков методом скользящего окна // Автоматизир. обработка визуальной информации. Новосибирск, 1989. - С. 61-64.

190. Сиротин В.Г. Географическая информационная система АЛЬБА: области применения, концепция и основные принципы построения // Автометрия, 1990. № 4.

191. Система обработки изображений // Программирование, 1990. № 6.

192. СметанинА.М. Модель речеобразования вокализованных звуков // Автоматическое распознавание слуховых образов (АРСО-16). М: МГУ, 1991. - С. 93 - 94.

193. Сметанин A.M. Речевое управление диалогом в системе интерпретации сложных изображений // Автоматическое распознавание слуховых образов. -Тез. докл. 15-го Всесоюзн. Семинара (АРСО-15). 13-17 марта 1989. Таллинн, 1989. - С. 344-345.

194. Сметанин A.M. Речевой диалог в системе распознавания изображений // Автоматическое распознавание слуховых образов (АРСО-14). Каунас, 1986. - 4.2. - С. 89-90.

195. Сметанин A.M. Модель синтеза речевого сигнала, учитывающая влияние голосового источника // Автоматическое распознавание и синтез речевых сигналов. Киев: ИК АН УССР, 1989. - С. 96 - 99.

196. Сметанин A.M. Разработка и исследование комплекса аппаратуры для регистрации и измерения скоростно-силовых параметров спортсменов-прыгунов // Студенческая научно-исследовательская работа. Ижевск, ИМИ, 1973. - 25 с.

197. Сметанин A.M. Исследование и разработка методов повышения точности измерений параметров формант и голосового источника: Дисс. канд. техн. наук. Ижевск, 1980. - 248 с.

198. Сметанин A.M., Соловьева J1.C. Исследование возможности автоматизации оценивания качества речи // Автоматическое распознавание слуховых образов. Тез. докл. 13-го Всесоюзн. семинара (АРСО-13). 23-28 июля 1984 г. - Новосибирск, 1984. - С. 137-138.

199. Сметанин A.M., Сорокин JT.C. Экспериментальное исследование частоты формант //Дискретные системы обработки информации. -Ижевск: ИМИ, 1979. Вып.2. - С. 86-90.

200. Сметанин A.M., Ходыкин А.В. Применение спектрального анализа для оценки точности измерения в системе «Спортсмен тензоп-латформа - регистрирующий прибор» // III Всесоюзн. Научн.-технич. конф. « Электтроника и спорт - 3). - Ленинград, 1972. - С. 38-39.

201. Сметанин A.M., Храмов С.Н. Возбуждение речевой волны // Автоматическое распознавание слуховых образов. Тез. Долк. АРСО-17. Ижевск, 1992. - С. 144-147.

202. Собчук В.Г. Координатная привязка видеоинформации по опорным точкам // Аэрокосмические исследования Земли.- М.: Наука, 1978.-С. 71-78.

203. Советский энциклопедический словарь / Гл. ред. A.M. Прохоров.-3-е изд. М.: Сов. Энциклопедия, 1984. - 1600 с.

204. Совещание в ГИЦ МВД СССР, 14.03.90.

205. Совместное предприятие ДАТА+ // Price List, март-май 1994 г.

206. Сорокин В.Н. Теория речеобразования. М.: Радио и связь, 1985.-312 с.

207. Сулейманов Т.И. Алгоритм автоматизированной обработки космических изображений на интерактивной системе // Тр.

208. Гос.НИЦИПР. М.: 1987. № 28. - С. 30 - 36.

209. Теосев А.В. Сетевой метод интерпретации в автоматизировнной системе обработки данных аэро- и космических съемок: Дис. . канд. технич. наук. JL, 1978. - 172 с.

210. Тетюхин С.В. О признаках дешифрирования космических фотоснимков// Изв. ВУЗов: Лес. журнал. 1988. № 3. - С. 111-113.

211. Уолкер А.С., Миллер С.В., Тиде Дж.Е. Автоматизированные цифровые фотограмметрические рабочие станции // Геодезия и картография, 1993. № 8. - С. 27 - 31.

212. Уотмен Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989.- 388 с.

213. Усенко Д.Б., Боданский Е.Д. Графический редактор для системы автоматизированного картографирования // Геодезия и картография, 1990.-№6.-С. 49-55.

214. Фант Г. Акустическая теория речеобразования. М.: Наука, 1964. -284 с.

215. Фланаган Дж. Анализ, синтез и восприятие речи. -М.: Связь, 1968.- 395 с.

216. Хайкин С.Э. Физические основы механики. М.: Наука, 1971. -751 с.

217. Хижниченко В.И. Пакет программ обработки космических изображений в системе выборочной обработки данных на базе малых ЭВМ // Тр. Гос. н.-и. центра изуч. природных ресурсов, 1986. -С. 27-40.

218. Ходыкин А.В. Скоростно-силовая подготовка прыгуна в высоту. -Ижевск: ИжГТУ, 1996. -224 с.

219. Цибульский Г.М., Чернявский А.В. Сегментация текстурных изображений в режиме диалога // Математические и технические проблемы обработки изображений. Новосибирск, 1988. - С. 19

220. Шабанов Г.А., Скрипнюк В.В. Автоматизированное распознавание изображений топографических объектов местности // Геодезия и картография, № 9, 1996. С. 28-34.

221. Шарпарь В.Д. Комплексная оценка ранних стадий остеохондро-патии головки бедра у детей и ее лечение: Дисс. канд. мед. наук. -М.: ЦИТО, 1984. 210 с.

222. Шведовченко И.В. Личное сообщение. Ижевск, июнь 1998.

223. Швецов В.И. Выбор структур хранения в системах обработки сложноструктурированной информации // Автоматизация обраб.- Сложной графич. информации, Горький, 1984. С. 178-186.

224. Эльман Р.И., Кузенков Л.А., Апаринова Н.А. Статистическое оценивание характеристик лесных объектов по аэро- и космическим снимкам // Исслед. Земли из космоса. -1986. № 6 - С. 105-112.

225. Berg J.W., Zantema J.T., Boomenbal P. Jr. On the air resistance and the bernoulli effect of the human larynx. -J. Acoust. Soc. Am., 1957, v.29. Pp. 626-631.

226. Chandra S., Lin W.C. Experimental comparisson between stationary and nonstationary formulation of linear prediction applied to voiced speech analisys // IEEE Trans. Acoustic, Speech and Signal Process., 1974, v. ASSP-22, №6. Pp. 403-415.

227. Chellapa R. a. a. Texture Synthesis and Compression using Gaussian -Markov Random Fild Model. IEEE Trans. Syst. Man. and Cybern., 1985. - v. 15. -№2. - Pp. 298-303.

228. Chi K.D., Morishita I. Image coding and reconstruction by two-dimensional optimal linear estimation // Proc. of the Fonrth Internat. Joint Conf. on Pat. Recogn., November 7-10, 1978, Kyoto, Japan.

229. Derin H., Kelly P.A., Harft K.D. Unsupervised Segmentation of Speckled Images IGARSS'87 Int. Geosci. and and Remote Sens.

230. Symp. Ann Arbor, 1987.-v.2.- P. 1349-1356.

231. DW: программа распознавания образов // Пакет прикладных программ для обработки таблиц экспериментальных данных ОТЭКС (Версия 3.0). Новосибирск: Институт математики СО АН СССР, 1981.-18 с.

232. Flanagan J.L. Some propertis of the glottal sound source. -J. Speech Hear. Res., 1958, v. 1, p. 99-116.

233. Furst M.A., Caines P.E. Edge Detection with Image Enhancement via Dynamic Programming // Comput. Vision. Graph, and Image Pro- cess., 1986.- v.33.№3. P. 263-279.

234. Furui S. Analysis of temporal variation of talker dependent features. -Rev. Electr. Commu. Lab., 1977, v. 25, N3-4, p. 231-244.

235. Konomoponlos A., Unser M. A Directional Filtering Approach to Texture Discrimination. 7-th Int. Conf. РаЙГ. Recogn. 1984, v.l. P. 87-89.

236. Laur H., T.Le Toan, Lopes A. Textural segmentation of SAR Images Using First Order Statistical Parameters //IGARSS'87 Int. Geosci. and Remote Sens. Symp. Ann Arbor, 1987. v.2.- P. 1463

237. Lummis R.C. Speaker verification by computer using speech intensity for temporal registration. -IEEE Trans. Audio and Electroacoust., 1973, v. 21, N2, p. 80-89.

238. Mc. Keown. The Role of Artificial Intelligence in the Integration of Remotely Sensed Data with Geographic Information Systems // IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens., 1987. v. 25. - № 3. - Pp. 330 - 348.

239. Morris O.J., Constantinides A.G. Segmental Filtering: A new Technique for Image Restoration // Adv.Image Process. And Paft. Recogn. Proc. Int. Conf., Pisa, 1986. P. 89-93.

240. Nomura Y., Naruse H. Reduction of Obscuration Noise Using

241. Multiple Images // IEEE Trans, on Pattern Anal. And Machine Intel., 1988. -v.10. № 2. - P. 267-270.

242. Reuhkala E. Recognition of String of Discrete Symbols with Special Application to Isolated Word Recognition// Acta Polytechn. Scandinavica Math, and Comput. Sci.-1983.- N.38.-92p.

243. Robinson V., Frank A. Expert System for Geographic Information Systems. Photogramm. Eng. And Remote Sens., 1987. - v. 53. - № 10. -Pp. 1435-1441.

244. Smetanin A.M. Investigation of the voice source models // Proc. XI Inter. Congr. of Phonetic Sciences (XithICPhS)(Tallinn, August 1987). Tallinn, 1987. - V. 6. - P. 36- 39.

245. Souka M. A new texture recognition method. Comput. And Artif. Intell., 1986. - v. 5. - № 4. Pp. 357-364.

246. Staenz K. a. a. Hierarchical Classification with Knowledge based binary Decision //IGARSS^87.- Pp. 97-102.

247. Tailor A. and oth. A sistem For Knowledge-Based Segmentation of Remotely-Sensed Images // IGARSS'87 Int. Geosci. and Remote Sens. Symp. Ann Arbor, 1987. v. 1.-P. 111-116.

248. Touzi R., Lopes A., Bousquct P. A statistical and geometrical edge detector for SAR Image Segmentation li IGARSS'87, Int. Geosc. and Remote Sens. Symp. Ann. Arbor, 1987. v.21. - P.

249. Waterman M.S. Consensus Pattern in Sequences // Mathematical methods for DNA sequences /Ed. M.S. Waterman/ CRS Press, Jnc. USA, 1989.-P.93-116.336

250. Yee В. An Expert System for Planimetric Feature Extraction // IGARSS'87. Pp 321-325.