Шаді М С Хіллес. Нейроподобні методи і засоби ущільнення зображень в комп'ютерних мережах

brief description

Шаді М С Хіллес. Нейроподобні методи і засоби ущільнення зображень в комп'ютерних мережах : Дис... канд. наук: 05.13.13 - 2006.

Шаді М С Хіллес. Нейроподобні методи і засоби ущільнення зображень в комп’ютерних мережах. Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандита технічних наук за спеціальністю 05.13.13 обчислювальні машини, системи і мережі. Вінницький національний технічний університет, Вінниця, 2006.
У роботі розглянуто питання кодування (ущільнення) фотореалістичних зображень представлених в цифровій формі. Запропоновано та досліджено методи кодування зображень з використанням нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена, які відрізняються високим рівнем адаптації завдяки введенню додаткового етапу навчання, що забезпечує збільшення коефіцієнта ущільнення і високу якість відновленого після кодування зображення. Запропоновано модифікований метод ущільнення зображень, що базується на покомпонентному кодуванні, відмінністю якого є векторне квантування компонентів зображення з урахуванням особливостей зорового сприйняття кожної компоненти, що підвищує якість відновленого після кодування зображення при малих розмірах карти Кохонена. Дослідження, виконані в дисертації, дозволили розробити програмне забезпечення для виконання ущільнення зображень на основі двовимірних карт Кохонена з використанням середовища Delphi. На прикладі розробки окремих елементів і пристроїв показана можливість апаратурної реалізації запропонованих підходів на основі оптоелектронної елементної бази. Зокрема, запропоновано і реалізовано метод обробки і сортування чисел для нейронних мереж ущільнення зображень, відмінністю якого є використання парного обміну, що підвищує швидкість обробки і сортування масивів даних, а також одержав подальший розвиток метод порівняння чисел для реалізації основної операції формального нейрона, характерною рисою якого є представлення чисел логіко-часовими кодами, що значно спрощує технічну реалізацію нейронних обчислювальних мереж.

У результаті виконання дисертаційної роботи розроблено і досліджено методи, програмні й апаратні засоби ущільнення зображень на основі двовимірних карт Кохонена, що самоорганізуються.
Основні наукові результати роботи такі:

Запропоновано метод ущільнення зображень на основі нейроних мереж типу двовимірна карта Кохонена, який відрізняється високим рівнем адаптації завдяки введенню додаткового етапу навчання, що забезпечує збільшення коефіцієнта ущільнення і високу якість відновленого після кодування зображення.
Запропоновано модифікований метод ущільнення зображень, що базується на покомпонентному кодуванні, відмінністю якого є векторне квантування компонент зображення з урахуванням особливостей зорового сприйняття кожної компоненти, що підвищує якість відновленого після кодування зображення.
Уперше запропоновано і реалізовано метод обробки і сортування чисел для нейроних мереж ущільнення зображень, відмінністю якого є використання парного обміну, що підвищує швидкість обробки і сортування масивів даних.
Одержав подальший розвиток метод порівняння чисел для реалізації основної операції формального нейрона, характерною рисою, якого є представлення чисел логіко-часовими кодами, що значно спрощує технічну реалізацію нейронних обчислювальних мереж.

Практичне значенняотриманих результатівполягає в наступному:

Виконано розрахунок коефіцієнтів нерекурсивних фільтрів, що дозволяють формувати частотні компоненти зображення, і можуть знайти застосування при реалізації інших алгоритмів кодування зображень.

Дослідження, виконані в дисертації, дозволили розробити програмне забезпечення для виконання ущільнення зображень на основі двовимірних карт Кохонена з використанням середовища Delphi.
Запропоновано оптоелектронний пристрій порівняння чисел для реалізації основної операції формального нейрона, що характеризується низькими апаратурними витратами, за рахунок введення оптоелектронних квантуючих модулів з розширеними функціональними можливостями в кожну розрядну комірку.
Розроблені оптоелектронні елементи можуть знайти застосування не тільки в системах ущільнення зображень, але і при розв’язанні інших задач на основі нейронних мереж, таких, як розпізнавання образів, голосів, відбитків пальців, штрихових кодів; перевірка вірогідності підписів; обробка звукових сигналів (поділ, ідентифікація, локалізація); автоматичне пілотування; адаптивна робототехніка.
Отримані в роботі результати дозволяють вирішити важливу наукову задачу збільшення коефіцієнта ущільнення зображень, представлених у цифровій формі, за рахунок застосування нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена.
Достовірність представлених результатів забезпечується коректністю і строгістю постановки задачі, математичних перетвореннях, що базуються на основних положеннях теорії цифрової обробки сигналів, теорії функцій нейронної логіки, а також результатами експериментальних досліджень і комп’ютерного моделювання.
Запропоновані в роботі оптоэлектронні нейронні елементи на основі біспін-приладів можуть стати основою при технічній реалізації нейронних мереж для ущільнення зображень, оскільки вони характеризуються відносною простотою, що дуже важливо при побудові мереж з великою інформаційною ємністю.
Результати роботи можуть бути використані як у подальших дослідженнях ущільнення зображень на основі нейронных мереж, так і при створенні промислових програмних і технічних засобів ущільнення зображень, оскільки вже досягнуті коефіцієнти ущільнення складають 10-30 для більшості зображень і не уступають, а навіть перевершують такий відомий стандарт ущільнення зображень як JPEG.