Построение трехмерной модели с использованием системы выделения контуров на полутоновых изображениях

В процессе работы над созданием современных компьютерных систем, решающих интеллектуальные задачи, на первый план выдвигается проблема представления знаний.

-

виде представлений, понятий, теорий, суждений. Применительно к компьютерной , - , -ной области на естественном или искусственном языке.

На уровне представления знаний в компьютерной системе отражены как отдельные элементы знания, так и связи между ними. Уровень представления знаний отличается следующими особенностями: интерпретируемостью, наличием классифицирующих связей, наличием ситуативных отношений (например, одновременности хранения, совместимости знаний в машинной памяти). Кроме того, для уровня знаний характерны такие признаки, как наличие специальных процедур: обобщения, наполнения имеющихся в системе знаний и т.д.

Заключение. На основании проведенного анализа сделан вывод, что для решения поставленной задачи целесообразно использовать системы с элементами

, , . , выполняющие поиск и смысловой анализ информации в масштабах глобальной сети, будут наиболее эффективны. Такой поиск, по алгоритмам близкий к реализуемым в мозгу человека, могут обеспечить только полностью параллельные вычислительные системы с многосвязной структурой, подобной нейронной сети.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Вейжедл P.M. Представление знаний и обработка естественных языков. - М., 2000.

2. Захарченко В.М. Программы поиска информации в полнотекстовых базах данных - М.: МАТИ, 2005.

3. Шемакин ЮМ. Начала компьютерной лингвистики. - М.: Изд-во МГОУ, АО "Росвуз-наука", 1992.

4. Дударь З.В., Послаеский С.А., Ситникоеа А.В. и др. О физико-математическом описании

/ , 2002, 2.

- С. 105-115.

..

ПОСТРОЕНИЕ ТРЕХМЕРНОЙ МОДЕЛИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИСТЕМЫ ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТУРОВ НА ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ

Введение. Современные стандарты качества требуют внедрения CALS тех, ( ) должна формироваться и на самых ранних стадиях проектирования (концептуальное, эскизное). Однако трудоемкость создания геометрической модели (ГМ) сложной формы существующими методами и высокие требования к пользователям данных систем затрудняют широкое использование трехмерной графики в областях, где происходит творческий поиск геометрической формы.

Основные развивающиеся направления автоматизации геометрического моделирования на концептуальной стадии:

1. Развитие средств создания растровых, плоских изображений с возможным последующим построением трехмерной модели традиционными методами.

2. Развитие средств моделирования с использованием специального дорогостоящего оборудования виртуальной реальности.

Существует потребность в средствах быстрой разработки геометрических моделей на основе простого инструментария и без привлечения дорогостоящего оборудования. Нами были проведены эксперименты по использованию векторизации для быстрого создания ГМ.

В настоящее время появилось множество коммерческих программ векторизации и распознавания, которые дают удовлетворительные результаты на качественных, не зашумленных изображениях либо преобразованных в двухцветные по заданному пользователем порогу. В то же время, возрастающие потребности в различных сферах применения требуют повышения надежности и качества обработки различных типов изображений. Таким образом, можно выдвинуть еще одно требование к векторизатору - умение работать с полутонами.

Проведенные нами исследования популярных программ-векторизаторов таких, как ImegeIn, Vectory, Соге1Тгасе и др. показали, что наибольшее количество плохо прорабатываемых участков линейных или полутоновых изображений появляется в тех областях, где искомые линии образуют пересечения и острые углы, близко подходят друг к другу или меняют свою ширину. Еще больше разнообразных помех возникает при обработке фотографий естественных объектов, имеющих . -, .

Для решения подобных задач разработан программный комплекс изучения механизмов зрения биологических систем. Используемый в программном комплексе алгоритм анализа полутоновых изображений основан на гипотетической модели зрительной системы человека [1].

1. Система анализа изображений. Система анализа изображений (ЛрЯ -ЛиоРиа^Я^еагсИег) представляет собой комплекс программ, предназначенный для преобразования изображений 256 градаций серого цвета в векторный вид. Она ориентирована на более комфортную работу с изображением и снабжена несколькими удобными инструментами и настройками для исследования методов и их сочетаний при обработке реальных изображений. В данной статье будут представлены результаты экспериментов с заложенными в систему методами, имитирующими зрительную систему человека, с целью получения трехмерной модели по изо.

на сети параллельно работающих процессоров (например, ПЛИС) [2].

Для анализа фотографических изображений в программном комплексе создан режим “РЬой”. Суть его заключается в том, что на обрабатываемом изображении находится особая точка (р^ветвление, угол или конец ветви) и из нее сразу же начинается трассировка цепочек. Затем ищется следующая особая точка и снова вы. , -бражение. Тем самым, мы выделяем цепочки максимальной длины.

При обработке полутоновых (256 градаций) или двухцветных изображений анализируется окрестность 5x5 специальным функционалом РаР. Данный функционал в окне 5x5 вычисляет яркостную середину линии и ее направление, что позволяет совместить этап первичного сканирования изображения и слежения за ли.

Если из центрального пикселя рассматриваемой окрестности исходит не две линии, то пиксель считается Особой Точкой (ОТ) (р^ветвление, угол или конец ) -смотра и корректного пересечения прослеженных линий.

РаР -

стройки, задаваемый пользователем. Это порог на скачок (перепад) яркостей в окрестности. На черно-белых (двухградационных) или цветных изображениях для выделения контуров объектов достаточно отслеживать смену цвета.

Дополнительно в режим “РЬой” включены:

♦ «Захват ОТ» - скачкообразный переход в особую точку для повышения достоверности траектории, а, следовательно, более точного определения геометрических характеристик объекта.

♦ «Поиск идеальных контуров на изображении типа «Р^о» - коррекция положения особой точки начала слежения для наиболее полного выделения объектов изображения.

♦ «Слежение по краю» - автоматическая замена направления в глубь объекта на направления по краям, т.е. если ширина линии становится боль-

5 , -

ния «о краю». Это означает, что мы находимся на краю площадного объекта и вместо одного направления на яркостную середину нам необ-

« ».

♦ Адаптивная настройка анализирующих фильтров по характеру окрест-

» -

количество найденных линий меньше или равно единице, то яркостный порог динамически уменьшается до тех пор, пока не будет найдено продолжение линии, или порог не уменьшится до нулевого значения. Подобный механизм слежения за исчезающими линиями имитирует аккомодацию хрусталика человеческого глаза и позволяет отслеживать на изображении даже очень тонкие (яркостно слабые) линии, если удалось « » - -. ,

порог, то на обработанном изображении появится много ложных, шумовых линий (рис.1).

а б в

Рис.1. Отслеживание исчезающих линий с помощью адаптивного метода: а) исходное изображение; б) жесткий порог; в) динамический порог

♦ «Построение уровней разрешающей способности» - если изображение

содержит крупногабаритные объекты или имеет плохое качество, перед его обработкой запускается процедура построения «ровней разрешающей способности». Уровни разрешающей способности - это заданное пользователем количество изображений, где, начиная с исходного, каждое последующее уменьшается в двое. Функционал РаР при получении

значения ширины линии больше или равно четырем автоматически переходит на изображение с уменьшенной разрешающей способностью. Данный прием позволяет корректно обрабатывать разрывы линий и помехи на изображении, а также имитирует работу глаза, т.е. линия остается линией при изменении ширины в 2-4 раза.

Режим «Photo» имитирует процесс анализа человеком документов типа «фотография», т.е. анализ изображений, на которых линии определяются плавным переходом уровня цвета в несколько градаций яркости. Контуры во многих случаях размыты в поперечнике, а по длине плавно сходят на “нет”, сливаясь с фоном.

2. Эксперименты с изображениями лица человека. Нами были проведены эксперименты по использованию созданной программной системы векторизации для быстрого создания ГМ в системе концептуального трехмерного проектирования «Sculpter» [3]. Это, с одной стороны, позволит на ранних стадиях проектирования разрабатывать трехмерные ГМ приемлемого качества, а с другой - достаточно легко встраивать новые методы в существующие системы геометрического моделирования и САПР.

В системе концептуального трехмерного проектирования «Sculpter» на основе заранее заданных профилей (рис.2,а,б) и сечений (рис.2,в) строится трехмерная модель (рис.2,г).

а б в г

Рис. 2. Кинематический принцип построения скульптурной модели

Для проведения эксперимента по созданию трехмерной модели головы человека были взяты фотографии в фас и профиль (рис.3,а,б). Далее в соответствии с многочисленными экспериментами на различных изображениях, показавшими положительный эффект применения сглаживания, было проведено сглаживание и

( .3, , ).

векторов были параметризованы типовые профили (рис.3,д,е) и построена в системе «Sculpter» трехмерная модель (рис.3,ж). Естественно, полученная трехмерная модель является приближенной, но уже сейчас (без дополнительных доработок под конкретную прикладную область) приводит к существенному сокращению ручного .

.

эффект от использования методов, имитирующих механизмы зрения биологиче-. , , -, -ний с приемлемым качеством. Однако необходимо заметить, что для применения в прикладных задачах представленная система требует доработок. В таких возможных направлениях, как создание дополнительных режимов (кроме Photo/Draw) для , ,

( ) , -

левой выборки векторной информации, создание базы данных шаблонов различных объектов, полученных из реального мира и т.д. Все доработки направлены, , , получения которых обрабатываются изображения того или иного типа.

() е ж

Рис. 3. Иллюстрация эксперимента по созданию трехмерной модели

головы человека

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Глезер В Д. Механизмы опознан ия зрительных образов. - М.: Наука, 1966.

2. Моченов С.В., Кучуганов А.В. Модель высокопроизводительной системы для выделения контуров полутоновых изображений // Труды Междунар. науч.-тех. конф. «Интеллектуальные системы» (А1Б’05) и «Интеллектуальные САПР» (САЭ-2005), Дивноморское, 310 сентября 2005 г. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005, Т.2. - С. 353-359.

3. . .

связной сетки кривых. // Высокие технологии 2004: Сборник трудов науч.-тех. форума с международным участием: в 4-х томах. - 2004, Т.4. - С. 162-169.

Д.В. Акулов, Т.З. Жидкова, М.В. Зиборов, С.С. Макаров

ИДЕНТИФИКАЦИИ ГРАНИЧНЫХ СОСТОЯНИЙ ПАЦИЕНТА МЕДИЦИНСКОГО УЧРЕЖДЕНИЯ

Введение вектора конструктивных параметров пациента [1] позволяет формализовать процессы идентификации состояний пациента, разрабатывать информационные модели и системы для медицинских учреждений. Структурированная информация о пациенте приведена в таблице.