Библиотека диссертаций Украины Полная информационная поддержка
по диссертациям Украины
  Подробная информация Каталог диссертаций Авторам Отзывы
Служба поддержки




Я ищу:
Головна / Технічні науки / Обчислювальні машини, системи та мережі


Бобух Всеволод Анатолійович. Синтез обчислювальних структур для обробки відеоінформації у реальному часі : Дис... канд. наук: 05.13.13 - 2007.



Анотація до роботи:

Бобух Всеволод Анатолійович. Синтез обчислювальних структур для обробки відеоінформації у реальному часі. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.13 – Обчислювальні машини, системи та мережі. Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2007.

Дисертація присвячена питанням обробки відеоінформації у реальному часі, а саме виконанню кольорової корекції, мікшування, стиснення та фільтрації, а також засобам підвищення надійності захисту відеоінформації від несанкціонованого доступу.

Запропоновані та удосконалені моделі виконання вказаних операцій обробки зображень дозволили зменшити кількість параметрів, що зберігаються або передаються, у порівнянні з табличними засобами, при збереженні гнучкості та універсальності. Вони використані у інфрачервоній системі спостереження за станом трубчастих печей, що обертаються на феронікелевому виробництві та у експериментальних зразках систем обробки відеоінформації.

Запропоновані методи підвищення швидкодії та покращення статистичних характеристик генератора випадкових послідовностей на основі фізичного датчика, як елемента системи обробки відеоінформації, що визначає її стійкість до несанкціонованого доступу дозволили з необхідною швидкістю отримувати випадкові послідовності, що відповідають міжнародному стандарту AIS-31 та використані у програмно-апаратних акредитованих центрах генерації та сертифікації ключів.

У роботі отримане нове рішення актуальних для України науково-практичних завдань, пов’язаних з обробкою відеоінформації у реальному часі.

У результаті виконання роботи отримано такі результати:

  1. Проведено аналіз галузей, де використовується обробка відеоінформації у реальному часі, показано актуальність розробки апаратних засобів для її виконання. Розглянуто загальної структури системи обробки відеоінформації та алгоритмів реалізації базових колориметричних перетворень, що дозволило визначити задачі досліджень.

  2. Запропоновано модель синтезу функцій присутності при мікшуванні зображень, у основі якої лежить нейронна мережа СМАС, яка навчається на програмній моделі та має вхідні змінні, що змінюються послідовно. Модель характеризується скороченням кількості параметрів, які необхідно задавати, від 2-х до 27-ми разів для фігур та шторок довільної форми у порівнянні з табличними методами при збереженні універсальності останніх. Це дозволило знизити час на ініціалізацію системи та реалізувати складніші відеоефекти.

  3. Набула подальшого розвитку модель кольорової корекції зображень, у основі якої лежить нейронна мережа СМАС, яка навчається на програмній моделі та має кількість ступенів кодування, що дорівнює ступеню числа 2. Модель відрізняється можливістю синтезу передатних характеристик коректора у реальному для відеоінформації часі, що залежать від усіх кольорів розкладання вхідного зображення, та характеризується зменшенням кількості параметрів від 15-ти до 726-ти разів у порівнянні з табличними методами при збереженні їх універсальності. Запропоновано спосіб задання користувачем передатних характеристик кольорового коректора.

  4. Запропоновано модель стиснення та фільтрації зображень, у основу якої покладено нейронну мережу СМАС, яка навчається у реальному часі. При стисненні зображень об’єм можна знизити від 3,9 до 29,1 разів у залежності від якості результату, що потребується. При фільтрації модель дозволяє виділити різні групи частот та якостей у залежності від параметрів мережі та точок зображення, що використовувалися під час навчання. Перевага моделі у тому, що вона дозволяє використовувати єдиний засіб для виконання стиснення зображень та їх фільтрації за різними ознаками.

  1. Запропоновано метод підвищення швидкодії генератора випадкових послідовностей на основі фізичного датчика. В основі методу лежить виникнення статистичної незалежності між розсунутими у часі випадковими бітами, що сформовані єдиним джерелом. Метод дозволяє отримувати швидкість формування послідовності, достатню для шифрування відеопотоку у реальному часі, а також будь-якої інформації, швидкість формування якої перевищує середню частоту випадкового сигналу на виході датчика.

  2. Запропоновані моделі колориметричної обробки відеоінформації впроваджені на ТОВ „Побузький феронікелевий комбінат” (с.м.т. Побузьке Голованівського району Кіровоградської обл.) у системі збору та обробки інформації про стан трубчастих печей, що обертаються. Запропонований метод підвищення швидкодії та покращення статистичних характеристик генератора випадкових послідовностей впроваджений у ЗАТ „Інститут інформаційних технологій”, у програмно-апаратних центрах сертифікації ключів ЗАТ „Інфраструктура відкритих ключів” та ТОВ „Арт-майстер”.

  3. Теоретичні результати роботи використовуються у навчальному процесі на кафедрі ЕОМ ХНУРЕ у курсах „Спеціалізовані процесори”, „Штучні нейронні мережі”, а також у курсовому та дипломному проектуванні.

Основні результати дисертаційної роботи подані в публікаціях:

  1. Бессонов А.А., Бобух В.А., Руденко О.Г. Фильтрация изображений с помощью нейронной сети СМАС // Вестник Херсонского государственного технического университета. – 2004. – №1(19). – C.378–384.

  2. Бессонов А.А., Бобух В.А., Руденко О.Г. Применение нейронной сети СМАС при решении задач обработки изображений и ее аппаратная реализация //Бионика интеллекта. Информация, язык, интеллект.– 2004.– №1(61).– C.49–55.

  3. Бобух В.А., Павлова Н.В. Реализация некоторых колориметрических преобразований изображений в реальном времени. // Бионика интеллекта. Информация, язык, интеллект. – 2006. – №2(65). – С.27–35.

  4. Бобух В.А., Елаков С.Г., Торба А.А и др. Повышение быстродействия генераторов случайных последовательностей на основе физических датчиков //Радиотехника. – Харьков: ХНУРЭ, 2002. – Вып.126. – С.218–221.

  5. Бобух В.А., Елаков С.Г., Руденко О.Г. Основные задачи колориметрической обработки изображений и их решение в цифровом видеопроцессоре // Вісник Національного технічного університету „ХПІ”. Збірник наукових праць. – Харків: НТУ „ХПІ”. – 2003. – №5. – С.17–22.

  6. Бессонов А.А., Бобух В.А., Руденко О.Г. Аппаратная реализация нечёткой сети СМАС и ее применение для задач сжатия изображений // Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. – Херсон: Херсонский государственный технический университет – 2005. – №2(1). – С.47–52.

  7. Бобух В.А., Торба А.А. Принципы построения генераторов случайных последовательностей // Контрольно-измерительные приборы и автоматика. Массовый ежемесячный научно-производственный журнал. – Харьков: Эргос. – 2005. – №8. – С.10–15.

  8. Бобух В.А., Горбенко І.Д., Єлаков С.Г. та ін. // Генератор рівномірно розподілених випадкових чисел. Деклараційний патент України №59670 А, Опубл. 15.09.2003, Бюл. №9.

  9. Бобух В.А., Єлаков С.Г., Торба А.А. та ін. // Генератор рівномірно розподілених випадкових послідовностей. Деклараційний патент України №61439 А, Опубл. 17.11.2003, Бюл. №11.

  10. Бобух В.А., Єлаков С.Г., Торба А.А. та ін. // Генератор рівномірно розподілених випадкових послідовностей. Деклараційний патент України №68912 А, Опубл. 16.08.2004, Бюл. №8.

  11. Бобух В.А., Єлаков С.Г., Торба А.А. та ін. //Генератор рівномірно розподілених випадкових чисел. Патент України №72655, Опубл. 15.03.2005, Бюл. №3.

  12. Бобух В.А. Процессор цветокоррекции телевизионных изображений реального времени // 1 Международный радиоэлектронный форум «Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития» МРФ-2002. Сборник научных трудов. Часть 2. – Харьков: АН ПРЭ, ХНУРЭ, 2002. – С.281–283.

  13. Бобух В.А., Торба А.А. Стенд для исследований генераторов случайных чисел //7 Международный молодёжный форум «Радиоэлектроника и молодёжь в ХХІ веке». Сб. материалов форума. – Харьков: ХНУРЭ, 2003. – С. 473.

  14. Бобух В.А., Торба А.А. Повышение быстродействия генераторов случайных последовательностей. // Международная научная конференция «Теория и техника передачи, приёма и обработки информации». Сб. тезисов докладов по материалам Международной научной конференции. – Харьков: ХНУРЭ, 2003. – С.515–516.

  15. Бобух В.А., Торба А.А. Исследование генераторов случайных чисел // 8-й международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке»: Сб. материалов форума. Ч.2. – Харьков: ХНУРЭ, 2004. – С.287.

  16. Бессонов А.А., Бобух В.А., Руденко О.Г. Кодирование изображений с помощью иерархической искусственной нейронной сети СМАС // 10-я Юбилейная международная научная конференция «Теория и техника передачи, приёма и обработки информации». Сб. тезисов докладов. Ч.2. – Харьков: ХНУРЭ, 2004. – С.299–300.

  17. Бессонов А.А., Бобух В.А., Руденко О.Г. Аппаратная реализация нейронной сети СМАС для решения задач кодирования и фильтрации телевизионных изображений // Труды научно-практической конференции «Современные информационные и электронные технологии». – Одесса, 2005. – С.149.

  18. Бессонов А.А., Бобух В.А., Руденко О.Г. Применение нечеткой сети СМАС в задачах сжатия изображений // 2-й Международный радиоэлектронный форум «Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития» МРФ-2005. Сборник научных трудов. Том ІІІ. Международная конференция «Информационные системы и технологии». – Харьков: АН ПРЭ, ХНУРЭ, 2005. – С.307–310.

  19. Бобух В.А. Синтез функций присутствия при микшировании изображений в реальном времени. 1-а міжнародна конференція „Глобальні інформаційні системи. Проблеми та тенденції розвитку”: Зб. матеріалів конференції. – Харків: ХНУРЕ, 2006. – С.217–218.