Հայաստանի ատենախոսությունների բաց մատչելիության պահոց = Open Access Repository of the Armenian Electronic Theses and Dissertations (Armenian ETD-OA) = Репозиторий диссертаций Армении открытого доступа

Գենետիկ ծրագրավորման օգտագործմամբ թվային պատկերներում օբյեկտների հայտնաբերման համակարգերի մշակում

Սաֆարյան, Ներսես Աշոտի (2016) Գենետիկ ծրագրավորման օգտագործմամբ թվային պատկերներում օբյեկտների հայտնաբերման համակարգերի մշակում. PhD thesis, ՀՀ ԳԱԱ Ինֆորմատիկայի և ավտոմատացման պրոբլեմների ինստիտուտ.

[img] PDF (Abstract)
Available under License Creative Commons Attribution.

Download (878Kb)
    [img] PDF (Thesis)
    Available under License Creative Commons Attribution.

    Download (3095Kb)

      Abstract

      Թվային պատկերներում օբյեկտների ճանաչումը լայն կիրառություն ունի բազմաթիվ բնագավառներում (թիրախների ճանաչման, տեսաշարերի մշակման և այլն): Այն լայնորեն կիրառվում է նաև ռազմական նպատակներով: Կիրառման օրինակներ են՝ դաշտում գտնվող օբյեկտի տարբերակումը շրջակայքից, ծովում գտնվող նավի ճանաչումը, ավիավթարից տուժած ինքնաթիռի բեկորների հայտնաբերումն ու ճանաչումը և այլն: Պատկերներում օբյեկտների ճանաչման թվարկված կիրառություններում նպատակահարմար է օգտագործել արհեստական ռադիոտեղորոշման բացվածքի (ԱՌԲ) (Synthetic Aperture Radar (SAR))1 նկարահանված պատկերներ, քանի որ նման պատկերները կախված չեն լուսավորվածությունից և եղանակային պայմաններից: Ռադիոլոկացիոն պատկերներ ստանալու համար, ԱՌԲ-ն ռադիոալիքները իմպուլսներով ցրում է ալիքները և յուրաքանչյուր իմպուլսի անդրադարձը ձայնագրում: Ռադիոլոկացիոն պատկերները մոխրագույն (grey scale) պատկերներ են: Յուրաքանչյուր փիքսելի ինտենսիվությունը համապատասխանեցվում է տվյալ տարածքից անդրադարձած ռադիոալիքների համամասնությանը (proportion)2: Թվային պատկերներում օբյեկտների ճանաչման խնդրի լուծման համար մշակվել են բազմաթիվ մեթոդներ: Այդ մեթոդների թվին է պատկանում նաև գենետիկ ծրագրավորմամբ (ԳԾ) օբյեկտների հայտնաբերման և ճանաչման մեթոդը: Նշենք, որ գենետիկ ծրագրավորումը իրենից ներկայացնում է էվոլուցիոն հաշվարկային մեթոդների համախումբ, որը լայն կիրառություն ունի նաև ինժեներական, ազդանշանների և պատկերների մշակման և այլ բնագավառներում: Ատենախոսության նպատակն է գենետիկ ծրագրավորման կիրառմամբ ռադիոլոկացիոն պատկերներում օբյեկտների հայտնաբերման և ճանաչման արդյունավետ մեթոդների ու ալգորիթմների մշակումը և դրանց հիման վրա ծրագրային համակարգերի ստեղծումը: Այդ նպատակով լուծվել են հետևյալ խնդիրները՝ մշակվել է գենետիկ ծրագրավորման օգտագործմամբ պատկերների ֆիլտրման մեթոդներ և կատարվել են նրանց ծրագրային իրականացումները, ինչպես նաև օբյեկտների հայտնաբերման և ճանաչման ալգորիթմների մշակումը և իրականացումը: Распознавание объектов в цифровых изображениях широко используется во многих областях (распознавание цели, обработка видеорядов и т.д.). Оно также широко используется в обороных целях, как напримерр: дифференциация объекта, находящего в поле от окружения, распознавание судна в море, выявление и опознание фрагментов самолёта после авиакатастрофы, и так далее. В перечисленных применениях распознавания объектов целесообразно использовать радиолокационное синтезирование апертуры (РСА) изображения (Synthetic Aperture Radar (SAR). Для получения радиолокационных изображений, РСА распространяет радиоволны импульсами, записывает волны и отражение каждого импульса. Радиолокационные изображения это серые (grey scale) изображения. Интенсивность каждого пикселя приводится в соответствие соотношению радиоволн, отраженных от данной территории (пропорция). Для разрешения проблемы распознавания объектов в цифровых изображениях были разработаны многочисленные методы. К числу этих методов относится также метод обнаружения и распознавания объектов генетическим программированием (ГП). Отметим, что генетическое программирование представляет собой объединение методов эволюционных расчетов, которое широко используется также в инженерии, обработке сигналов и изображений и в других областях. Целью диссертации являются разработка алгоритмов и эффективных методов обнаружения и распознавания объектов в радиолокационных изображениях с использованием генетического программирования и создание программного обеспечения на основе этих методов и алгоритмов. В частности, были разработаны методы фильтрации изображений с использованием генетического программирования и выполнены их программные реализации, а также разработаны и реализованы осуществленые алгоритмы для обнаружения и распознавания объектов. Научная новизна Разработан метод обнаружения и распознавания объектов в РСА изображенияx, не зависящий от параметров радиолокационногою оборудования, c использованием генетического программирования. Разработан алгоритм распознавания объектов, при использовании которого увеличение числа классов распознаваемых объектов не влияет на эффективность распознания объектов, принадлежащи этим классам. Разработана новая и эффективная система программного обеспечения обнаружения и распознования объектов в РСА изображениях. The recognition of objects in the digital images is widely used in many fields (Targets' recognition, video sequence processing, etc.). It is also widely used for military purposes. The examples of applications are: the differentiation of the object from surroundings in the field, the recognition of a ship at sea, Identification and recognition of the crashed plane's fragments, etc. In the listed applications of the recognition of objects in images it is expedient to utilize by Synthetic Aperture Radar (SAR) images, as such images do not depend neither on the light nor on the weather. To receive radar images SAR spreads radio waves with impulses, records the waves and reflection of each impulse. Radar images are grey (grey scale) images. Each pixel intensity is adjusted to the proportion of the reflected radio waves from the certain are (proportion). Numerous methods have been developed in order to solve the problem of object recognition in digital images. Among these methods is also included the method of object detection and recognition using genetic programming (GP). Note that genetic programming is a set of evolutionary calculation methods, which is also widely used in engineering, signal and image processing and other areas. The aim of this thesis is the development of effective methods and algorithms for objects' detection and recognition in the radar images using genetic programming and basing on them to create a software system. For this purpose the following problems have been resolved: using genetic programming image filtering methods have been developed and their software realizations, as well as the development and implementation of algorithms for detection and recognition of objects have been carried out. Developed a method, which uses genetic programming for object detection and recognition in SAR images not using radar parameters. Developed an object recognition method, in which case the growth of the recognized objects' classes does not result an efficiency decrease in recognition of the objects belonging to these classes. Developed a new effective software system for object detection and recognition in SAR mages.

      Item Type: Thesis (PhD)
      Additional Information: Разработка систем обнаружения объектов в цифровых изображениях с использованием генетического программирования. Development of systems for object detection within digital images with the use of genetic programming.
      Uncontrolled Keywords: Сафарян Нерсес Ашотович, Safaryan Nerses
      Subjects: Informatics and Computer Systems
      Divisions: UNSPECIFIED
      Depositing User: NLA Circ. Dpt.
      Date Deposited: 28 Nov 2016 16:38
      Last Modified: 07 Apr 2017 16:20
      URI: http://etd.asj-oa.am/id/eprint/3809

      Actions (login required)

      View Item