Колкер алексей Борисович

Третья глава диссертационной работы посвящена описанию программной
реализации разработанных алгоритмов. Приводятся описание возможностей и
интерфейса разработанных программ: a) "filterscan" - программа для проведе-
ния вычислительного эксперимента по нелинейной фильтрации изображений; б)
"piton" программа для непараметрического представления произвольной кривой
сглаживающими сплайнами. Интерфейс программ позволяет проводить визу-
альное и метрологическое сравнение свойств и характеристик предложенных
алгоритмов, а их реализация на языке высокого уровня позволяет оценить ре-
альное быстродействие и сделать вывод о возможности применения того или
иного алгоритма в системах реального времени.
Модули программ написаны на языке С и легко интегрируются в пакеты
программ для решения реальных практических задач.
Четвертая глава диссертационной работы посвящена описанию решения
прикладных задач разработанными методами и состоит из двух частей.
Первая часть посвящена описанию решения задачи и программного обес-
печения (ПО) для обработки метеорологической карты облачности. Данные
сканирования атмосферы метеорологическим радиолокатором применяются для
обеспечения безопасности полетов авиации, а также предупреждения ЧС, свя-
занных с неблагоприятными явлениями природы в зоне атмосферных фронтов и
условиях высокой грозовой активности. Результат сканирования атмосферы
представляет собой изображение, каждая точка которого характеризует плот-
ность среды в пространстве. Информационная ценность деталей изображения
возрастает пропорционально плотности среды, или, соответственно, яркости то-
чек изображения. В соответствии с условием задачи, области с небольшой ярко-
стью (низкая плотность) допускают схематическое отображение, в то время как
области с высокой яркостью, соответствующие высокой плотности среды в дан-
ной точке пространства, необходимо отображать с большей точностью восста-
новления.
Для удобства наложения информации на другие информационные слои в
геоинформационных системах, а также построения алгоритмов автоматического
отслеживания перемещений объектов и сжатия объема информации, целесооб-
разно преобразовать изображение в векторный формат. Таким образом, задача
состоит из двух этапов, подразумевающих дифференцированное сглаживание
областей с различной информационной ценностью и преобразование данных в
17

---

векторный формат. Фильтрация и преобразование осуществляется методами и
алгоритмами, разработанными в рамках данной диссертационной работы* На
рис.7 показано изображение, полученное с метеолокатора, рис.8, демонстрирует
результат обработки разработанным нелинейным фильтром,- рис.9 демонстриру-
ет результат преобразования изолиний в векторный - формат и представления их
сглаживающими сплайнами с выбором параметра а на основе метода L-кривой
и по заданной ширине аппаратной функции сплайна:
Предложенный комплекс алгоритмов преобразования и отображения дан-
ных позволяет с высокой точностью выполнить преобразование данных в век-
торный формат. Это дает возможность решить техническую задачу передачи,
обработки, анализа и хранения результатов сканирования атмосферы метеороло-
гическим локатором, что подтверждается актом о внедрении. Область примене-
ния разработанных методов не ограничивается рамками .задачи, решенной в
данной диссертационной работе. Существует целый ряд областей, где разрабо-
танные методы также могут найти свое применение: например, анализ результа-
тов аэро и космической фотосъемки, распознавание образов и знаков, различные
системы телеизмерения и телеуправления, а также для медицинского оборудо-
вания.
Во второй части четвертой главы приводится описание решения задачи
повышения точности вычислительной томографии с помощью методов нели-
нейной фильтрации, разработанных в диссертационном исследовании. Проек-
ционные данные, регистрируемые в реальных компьютерных томографических
системах, носят случайных характер. Влияние шумов проекционных данных
приводит к ухудшению точности восстановления томограмм.
18

---

Для уменьшения влияния на пациента ионизирующего излучения источ-
ника целесообразно снижать его мощность, что приводит к увеличению относи-
тельного уровня случайной ошибки. Для повышения точности восстановления
ранее использовались алгоритмы с малой величиной систематической, но боль-
шим уровнем случайной ошибок, для устранения которой затем выполнялась
фильтрация изображения комбинированным алгоритмом, представляющим со-
бой последовательность процедур медианной, фильтрации и интервального
скользящего среднего. К сожалению, такая фильтрация не позволяет в полной
мере сохранять резкие перепады уровня изображения из-за совпадения спектров
случайной ошибки восстановления и «контрастных элементов» восстанавли-
ваемого изображения, что приводит к искажению формы фронтов и контрастных
объектов.
Для исключения указанных недостатков в диссергационной. работе ис-
пользуется МФВМсРФА; В процессе вычислительного эксперимента проекци-
онные данные фантома Шешта-Логана (Shepp-Logan), посчитанные для 60 углов
с 721 параллельными лучами в каждой проекции, искажались 5% шумом с рав-
номерным распределением. Восстановление производилось алгоритмом свертки
с ядром типа 1/z
2
. Восстановленное изображение (рис.10) подвергалось обра-
ботке МФВМсРФА с апертурой 3 (окно 7x7=49 точек), дополненной 21 точками
выходного сигнала в предыдущих положениях окна (рис.П)

---

Анализ профиля- отфильтрованного
изображения (рис.12 - 3), а также СКО от
эталонного фантома (рис.13) показали
высокую эффективность обработки
контрастных восстановленных изображений
- сохранялись контрастные детали изображе-
ний, и почти полностью удалялась случайная
ошибка восстановления. Свойства предло-
женного алгоритма фильтрации восстанов-
ленных изображений позволяют значительно повысить точность решения томо-
графических задач в целом, в том числе и при восстановлении трехмерных объ-
ектов, что подтверждается актами о внедрении.-
В заключении перечислены основные результаты и изложены выводы по
диссертационной работе.
В приложении представлены акты о внедрении результатов диссертаци-
онной работы в гидрометеорологии (ЗСУГМС) и томографии (Институт Авто-
матики и Электрометрии СО РАН).