LibRar.Org.Ua — Бібліотека українських авторефератів

Загрузка...

Головна Електроніка. Обчислювальна техніка → Удосконалення методів нейроподібної обробки інформації на основі моделей паралельно-ієрархічного перетворення

збільшенням об'ємів інформації, виникає проблема у зберіганні передаваної інформації. При цій операції істотними є два параметри - час і ступінь ущільнення інформації. Досліджувані методи ущільнення інформації показали, що покращення одного з цих параметрів призводить до істотного погіршення іншого, а також до збільшення програмних або апаратних витрат. Тому, у залежності від конкретної ситуації, доводиться жертвувати або часом ущільнення інформації, або об'ємом вихідних даних. Крім того, існуючі системи ущільнення даних мало пристосовані до обробки зображень, таких, наприклад, як зображення плям лазерних пучків і не враховують можливості використання корельованості даних у сусідніх рядках і стовпцях, а також паралельність надходження інформації від декількох рядків або ж усього зображення в цілому.

У роботі наведено модифіковану модель кодування інформації (динамічних зображень), яка швидко змінюється. При ПІ - кодуванні добре передаються як ділянки з плавними перебігами яскравості, так і ділянки з різко вираженими контурами.

Для реалізації моделей паралельно-ієрархічного перетворення в роботі спектр зв'язності багатоградаційного зображення (фрагмента) розмірністю обчислюється за формулою

,

де - елемент зображення (фрагмента) із координатами і зв'язністю .


Головна відмінність запропонованого підходу порівняння зображень за W-спектрами зв'язності від відомих методів порівняння зображень, зокрема за -спектрами, полягає в тому, що порівнюються зображення не тільки за площею одиничних або багатоградаційних (у випадку напівтонових зображень) відліків, а враховується їх взаємне розташування в просторово-часовій області сусідніх відліків порівнюваних зображень, що веде до істотного підвищення завадостійкості і дозволяє досягти інваріантність до повороту зображенння.

Структури паралельно-ієрархічної обробки інформації забезпечують єдиний підхід до проблеми побудови універсальних пристроїв пам'яті для паралельного зберігання інформації і доступу до різноманітних підструктур багатовимірних даних. До них відносяться розроблені функціональні схеми ОЗП чисел і ОЗП масок із ущільненням інформації на основі паралельно-ієрархічного перетворення з формуванням хвостових елементів і масок. Розроблено комутувальні блоки, блок G- перетворення для вибору числа з масиву чисел, а також низка логічних та ключових блоків.

У четвертому розділі розробленонові методи і алгоритми вимірювання та прогнозування координат зображень плям лазерних пучків для успішного використання лазерних систем у зв’язку та передачі інформації, локації, трасуванні й навігації і т.п. на основі моделі, яка враховує вплив різноманітних чинників на параметри лазерного променя, що проходить через атмосферу та несе певну інформацію.

Етапи для вимірювання координат енергетичних центрів зображень плям лазерних пучків складаються звиділення граничних ліній на зображенні; визначення попередніх центрів; сегментування граничних ліній, вибору точок, які використовуються для апроксимації; апроксимації граничних ліній; пошуку еталонного зображення; тунелювання за усередненими коефіцієнтами апроксимації; навчання ПІ - мережі, обробки поточних зображень, вимірювання та прогнозування координат плям лазерних пучків. Для навчання ПІ - мережі складеносистему рівнянь, яка визначає усереднені значення вагових коефіцієнтів. Визначено міру подібності зображень плям лазерних пучків. В проведених експериментах були використано 15 трас з кількістю зображень плям лазерних пучків - 1000 у кожній трасі. Запропоновані методи дозволяють вимірювати координати центрів лазерних зображень на основі апроксимації крайових ліній з похибкою визначення точки прив'язки не більше ніж 1,2 1,5 е.р., що перевищує за точністю відомі методи, наприклад, на основі визначення центра ваги за допомогою моментних ознак, у середньому в 1,5 раза. Дані результати добре корелюються з результатами вимірювань координат зображень плям лазерних пучків відомої фірми SPIRICON (США). А отримані результати у частині вимірювання координат лазерних пучків є конкурентноспроможними в порівнянніними з результатами цієї відомої фірми.

Положення загального енергетичного центра визначається за методом, реалізованим у чотирьох алгоритмах.

Приклад тестування алгоритму за трьома модифікаціями знаходження координат зображень плям лазерних пучків представлено на рис. 1.

Рис. 1. Приклад результатів Рис. 2. Результати визначення

тестування зображень енергетичних центрів у трасі


Найбільш перспективним алгоритмом є алгоритм адаптованого визначення крайової границі зображення плями лазерного пучка. На рис. 2 наведено результати визначення енергетичних центрів для вказаного алгоритму.

Зміщення центра енергетичного пучка було значно меншим від отриманого за іншими алгоритмами. Це дозволяє суттєво скоротити (20% - 30 %) похибку вимірювання координат зображень плям лазерних пучків.

Заключним етапом є прогнозування координат плям лазерних пучків із використанням фільтрів Калмана.

Для побудови алгоритму прогнозування в роботі використано фільтри із зростаючою пам’яттю. У такому фільтрі число спостережень, за якими здійснюється оцінювання, збігається з номером поточного спостереження. Розроблений алгоритм реалізований програмно і функціонує у реальному часі. На горизонтальній осі фіксується номер поточного зображення, а на вертикальній осі – значення координат x (крива 1), y (крива 2) центра плями. При цьому на моніторі відображаються значення координат центрів через кожні 5 мс.

Результати прогнозування координат зображень плям лазерних пучків відображені на рис. 3. Крім того, запропоновані алгоритми можуть бути використані при прогнозування перегріву букс засобами контролю типу ПОНАБ-3 та ДИСК-Б (рис. 4).





Похибка результатів прогнозування не перевищує 2 е.р. Порівняльний аналіз алгоритмів за точністю прогнозування показав, що точність прогнозування на основі кінцевих різниць та сплайн - екстраполяції складає 210 е.р., на основі табличних функцій – 25 е.р., лінійної регресії - 310 е.р., нейромереж з використанням алгоритму оберненого розповсюдження - 23 е.р., з використанням базисної радіальної функції - 24 е.р , на основі фільтрів Калмана - 12е.р.


<