МЕТОД ЗНАХОДЖЕННЯ ЕНЕРГЕТИЧНИХ ЦЕНТРІВ ФРАГМЕНТІВ ЗОБРАЖЕНЬ ЛАЗЕРНИХ ТРАС
Анотація
Розглянуто метод знаходження енергетичних фрагментів зображень лазерних трас в реальному часу та його застосування для задач розпізнавання образів. Приведені теоретичні відомості, експериментальні дослідження і програмна реалізація системи розпізнавання образів подібного до природних структур.
Проведено аналіз останніх робіт з нейробіології та робіт пов’язаних з моделюванням нейронних механізмів. Виявлено основні проблеми у існуючих роботах, пов’язаних з моделюванням систем сприйняття інформації природним способом. Метою дослідження є програмне застосування методу знаходження енергетичних центрів образів в реальному масштабі часу для оптимізації цих енергетичних центрів.
Завданням дослідження є аналіз застосування методу знаходження енергетичних центрів фрагментів зображень лазерних трас. Проведено опис методу аналізу зображень лазерних трас на основі визначення центру ваги
на основі моментних ознак. Наведено приклад роботи та описано основний функціонал програми обробки зображень лазерних трас. Подано зразки еталонних образів та окремих фрагментів протяжних лазерних трас, що
використовувалися у ході експериментів, а також криві знаходження їх енергетичних центрів. Проведено комп’ютерне моделювання обробки зображень лазерних трас, в результаті якого показано адекватність обчислених результатів.
Посилання
ЛІТЕРАТУРА
Tymchenko L., Kokriatskaia N., Gertsiy A., Stepaniuk D., Chernyaschuk N., Kotyra A., Amirgaliev Y. Elaboration of pyramidal methods applying computation technique "rough-fine" image identification // Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. Poland. 2019. DOI: 10.1117/12.2537179.
Наконечна С. В. Оброблення зображень плям лазерних пучків із застосуванням паралельно-ієрархічних мереж : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. тех. наук : 05.13.23 : захист 26.12.2014 / наук. кер. Л. І. Тимченко. Львів, 2014. 27 с.
Tymchenko L., Tverdomed V., Petrovsky N., Kokriatskaia N.,Maistrenko Y. Development of a method of processing images of laser beam bands with the use of parallel hierarchic networks // Eastern European Journal of Enterprise Technologies. 2019. №6/9(102). P. 21-27. DOI: 10.15587/1729-4061.2019.188568
Romanyuk O., Pavlov S., Melnyk O., Romanyuk S. Method of anti-aliasing with the use of the new pixel // Proceedings SPIE 9816. 2015.
Yarovyy A., Tymchenko L., Kokriatskaia N., Nakonechna S., Mateichuk M. Organization of HighPerformance Parallel-Hierarchical Computing Processes for Classification of Laser Beam Images // Proceedings of the 12th International Conference on DAS-2014, Universitatea Stefan cel Mare Suceava, 192-197. 2014.
Romanyuk, S. O., Pavlov, S. V., Melnyk, O. V. New method to control color intensity for antialiasing,” International “Siberian Conference Control and Communications // SIBCON. 2015. DOI: 10.1109/SIBCON.2015.7147194 (2015).
Yang Y., Li J., Zhou T., Schille J., Loeschner U., Perrie W., Gearder G., Edwardson S. Dynamic beam shaping with polarization control at the image plane for material processing // Liverpool. 2018. P. 581 – 584. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.08.083
Яровий А. А., Кокряцька Н. І., Наконечна С. В., Матейчук М. С., Польгуль Т. Д.Аналіз обчислювальної складності GPU-орієнтованих паралельно-ієрархічних обчислювальних систем та оцінювання продуктивності їх апаратного забезпечення // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технологіїї.2014. №1 С. 18-25.
Тимченко Л. І., Кокряцька Н. І., Мельник В. В., Наконечна С. В. Новий метод прогнозування із застосуванням паралельно-ієрархічної мережі // Штучний інтелект. 2012. № 3. С. 56-62.
Tymchenko L. Parallel-hierarchical networks for processing biomedical images and images of stains of laser beams. Experimental research // ASMI, Poltava. 2017.
Sawicki, D. Using the GPU to determine the area the flame in the vision diagnostic system // Informatyka Automatyka Pomiary w Gospodarce i Ochronie Srodowiska. 2015. C. 80-85.
Lawicki T., Zhirnova O. Application of curvelet transform for denoising of CT images // Proceedings SPIE 9662. 2015.
Orlov D., Neverova E. Determination of the position of the center of a laser beam when the dynamic range of the matrix receiver is exceeded. // Measurement Techniques. 2011. Vol. 53, № 10. Р. 1140-1146.
Aharon O., Laser Beam Profiling and Measurement. URL: http://www.novuslight.com/laser-beam-profiling-and-measurement_N678.html.
Roundy C. Current Technology of Laser Beam Profile Measurements // Ophir-Spiricon Inc. 2016.
REFERENCES
Tymchenko L., Kokriatskaia, N., Gertsiy, A., Kotyra, A., Amirgaliyev, Y. (2019). Elaboration of pyramidal methods applying computation technique "rough-fine" image identification. Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. DOI: 10.1117/12.2537179.
Nakonechna S. (2014). Obroblennya zobrazhen' plyam lazernih puchkіv іz zastosuvannyam paralel'no-ієrarhіchnih merezh [Image processing of laser beam spots using parallel-hierarchical networks] Extended abstract of candidate’s thesis. Lviv [in Ukrainian].
Tymchenko L., Tverdomed V., Petrovsky N., Kokryatska N., Maistrenko Y. (2019). Development of a method of processing images of laser beam bands with the use of parallel hierarchic networks. DOI: 10.15587/1729-4061.2019.188568
Romanyuk O. (20150). Method of anti-aliasing with the use of the new pixel model. Proceedings SPIE 9816.
Timchenko L. (2014). Organization of HighPerformance Parallel-Hierarchical Computing Processes for Classification of Laser Beam Images. Proceedings of the 12th International Conference on DAS-2014, Universitatea Stefan cel Mare Suceava, 192-197.
Romanyuk S., Pavlov S., Melnyk O. (2015). New method to control color intensity for antialiasing,” International “Siberian Conference Control and Communications. SIBCON. DOI: 10.1109/SIBCON.2015.7147194.
Tang Y. Li J. Zhou T. Schille J. (2018). Dynamic beam shaping with polarization control at the image plane for material processing. Liverpool. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.08.083
Yarovyj, A. A., Kokriats'ka, N. I., Nakonechna, S. V., Matejchuk, M. S., Pol'hul', T. D. (2014). Analiz obchysliuval'noi skladnosti GPU-oriientovanykh paralel'no-iierarkhichnykh obchysliuval'nykh system ta otsiniuvannia produktyvnosti ikh aparatnoho zabezpechennia [Analysis of computational complexity GPU-oriented hierarchical parallel computing and performance evaluation of hardware]. Optyko-elektronni informatsijno-enerhetychni tekhnolohii – Opto-electron Information technology the energy, 1 (27), 18–25 [in Ukrainian].
Tymchenko, L. I., Kokriats'ka, N. I., Mel'nikov, V. V., Nakonechna, S. V. (2012). Novyj metod prohnozuvannia iz zastosuvanniam paralel'no-iierarkhichnoi merezhi [A new forecasting method using the parallel-hierarchical network], materialy mizhnar. nauk.-tekhn. konf. Shtuchnyj intelekt. Intelektual'ni systemy – Artificial Intelligence. Intelligent Systems, 59–62 [in Ukrainian].
Timchenko L. (2017). Parallel-hierarchical networks for processing biomedical images and images of stains of laser beams. Experimental research. ASMI, Poltava.
Sawicki D. (2015). Using the GPU to determine the area the flame in the vision diagnostic system. Informatyka Automatyka Pomiary w Gospodarce i Ochronie Srodowiska.
Lawicki T., Zhirnova O. (2015). Application of curvelet transform for denoising of CT images. Proceedings SPIE 9662.
Orlov D. (2011). Determination of the position of the center of a laser beam when the dynamic range of the matrix receiver is exceeded. Measurement Techniques.
Aharon O. Laser Beam Profiling and Measurement. Retrieved from: http://www.novuslight.com/laser-beam-profiling-and-measurement_N678.html.
Roundy C. (2016). Current Technology of Laser Beam Profile Measurements. Ophir-Spiricon Inc.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Ліцензійні умови: Це стаття з відкритим доступом, поширювана за умовами Ліцензії Creative Commons Attribution License, яка дозволяє необмежено використовувати, розповсюджувати та відтворювати на будь-якому носії за умови представлення автора та джерела оригіналу.
