ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ОБРОБКИ, СТИСКУ ТА ПЕРЕДАЧІ ЕЛЕКТРОННИХ РАСТРОВИХ ДОКУМЕНТІВ : ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ, СЖАТИЯ И ПЕРЕДАЧИ ЭЛЕКТРОННЫХ РАСТРОВЫХ ДОКУМЕНТОВ



  • Название:
  • ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ОБРОБКИ, СТИСКУ ТА ПЕРЕДАЧІ ЕЛЕКТРОННИХ РАСТРОВИХ ДОКУМЕНТІВ
  • Альтернативное название:
  • ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ, СЖАТИЯ И ПЕРЕДАЧИ ЭЛЕКТРОННЫХ РАСТРОВЫХ ДОКУМЕНТОВ
  • Кол-во страниц:
  • 136
  • ВУЗ:
  • «ІНСТИТУТ ПІДПРИЄМНИЦТВА «СТРАТЕГІЯ»»
  • Год защиты:
  • 2013
  • Краткое описание:
  • ОБЛАСНИЙ КОМУНАЛЬНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД
    «ІНСТИТУТ ПІДПРИЄМНИЦТВА «СТРАТЕГІЯ»»

    На правах рукопису
    УДК 004.912:004.056.52:517.5

    Тимошенко Діана Валеріївна
    ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ОБРОБКИ, СТИСКУ ТА ПЕРЕДАЧІ
    ЕЛЕКТРОННИХ РАСТРОВИХ ДОКУМЕНТІВ

    Спеціальність: 05.13.06 – інформаційні технології

    Дисертація на здобуття наукового ступеня
    кандидата технічних наук
    Наукові керівники:
    Лигун Анатолій Олександрович
    лауреат державної премії України,
    заслужений діяч науки і техніки,
    д. ф.-м. н., професор,
    професор кафедри прикладної математики
    Дніпродзержинського державного технічного університету

    Шумейко Олександр Олексійович
    д. т. н, професор,
    професор кафедри програмного забезпечення систем
    Дніпродзержинського державного технічного університету,
    Дніпропетровськ, 2013







    ВСТУП 4
    РОЗДІЛ 1 11
    АНАЛІЗ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ЗБЕРЕЖЕННЯ ТА ПЕРЕДАЧІ ЕЛЕКТРОНИХ РАСТРОВИХ ДОКУМЕНТІВ ТА ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ ДОСЛІДЖЕННЯ 11
    1.1 Формати для зберігання і передачі електронних растрових документів. 11
    1.2 Методи локалізації текстової інформації. 15
    1.3 Методи кластеризації текстової інформації. 19
    1.4 Вилучення ліній із зображення 22
    1.5 Векторний опис ліній. 25
    1.6 Алгоритми стиску кольорових компонент зображень. 29
    1.7 Висновки та постановка задачі дослідження. 32
    РОЗДІЛ 2 35
    ОБРОБКА ТА СТИСК ПРОШАРКУ СИМВОЛІВ В ЕЛЕКТРОННИХ РАСТРОВИХ ДОКУМЕНТАХ 35
    2.1 Інформаційна модель електронного растрового документу. 35
    2.2 Квантування Ллойда-Макса. 38
    2.3 Локалізація прошарку символів. 41
    2.4 Кластеризація символів. 47
    2.5 Висновки до розділу 55
    РОЗДІЛ 3 57
    ОБРОБКА ТА СТИСК ПРОШАРКУ «ДІЛОВА ГРАФІКА» В ЕЛЕКТРОННИХ РАСТРОВИХ ДОКУМЕНТАХ 57
    3.1 Локалізація слабо контрастних ліній. 57
    3.2 Формування «суперліній». 61
    3.3 Аналітичний опис «суперліній». 71
    3.4 Висновки до розділу 82
    РОЗДІЛ 4 83
    ОБРОБКА ТА СТИСК КОЛЬОРУ В ПРОШАРКУ ЗОБРАЖЕНЬ 83
    4.1 Постановка задачі відновлення кольору зображення за допомогою алгоритмів колоризації. 83
    4.2 Колоризація зображення по маркувальним точкам в процесі декодування. 85
    4.3 Побудова і збереження маркувальних точок в процесі кодування. 91
    4.4 Висновки до розділу 94
    РОЗДІЛ 5 96
    ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ «ALLDOCUMENT» 96
    5.1 Функціональні можливості програмного комплексу «AllDocument». 96
    5.2 Передача даних у форматі ALD. 102
    5.3 Порівняння з існуючими технологіями. 111
    5.4 Висновки до розділу 117
    ВИСНОВКИ 118
    СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 122
    ДОДАТКИ 133







    ВСТУП

    Актуальність теми. Враховуючи сучасний розвиток інформаційних технологій, усе більша значимість надається інформації, що отримується через Інтернет або локальну мережу. Перш за все це публічні електронні бібліотеки, музеї, архіви, ресурси для дистанційної освіти. У даному контексті актуальним є впровадження нових інформаційних технологій автоматизованої обробки електронних документів та їх передачі через глобальну чи локальну мережу, які б дозволили ефективно використовувати існуючи інформаційні ресурси.
    Обробка та передача електронних документів має свою специфіку. Особливо, якщо це стосується растрових електронних документів, тобто коли насправді документ не є звичайним текстом, а має вигляд зображення. У світі існують декілька спеціалізованих форматів, орієнтованих на зберігання растрових електронних документів: DJVU, JPEG2000/Part 6 та LuraDocument. В основу цих форматів покладено ідеї щодо розбиття документа на кольорові прошарки, смислову інформацію та фон. За своєю суттю ці формати є локальними, через що їх використання у мережі зводиться до передачі файлу в цілому. Фактично передається копія документа і подальше її використання дуже складно проконтролювати. Отже, електронна бібліотека у такому вигляді за функціонуванням суттєво відрізняється від стандартної бібліотеки: замість представлення тільки інформації, вона назавжди надає носій всієї інформації, що у подальшому може бути використаним незалежно від самої бібліотеки. Такий підхід входить у протиріччя із законодавством щодо захисту прав інтелектуальної власності (Закон України "Про авторське право і суміжні права" від 23.12.1993 № 3792-XII).
    Внаслідок вимог чинного законодавства до частини авторських документів взагалі не існує публічного доступу через проблему несанкціонованого та неконтрольованого розповсюдження. Разом з тим, при наданні певного ступеня складності такого розповсюдження до такого роду документів було б відкрито доступ для ознайомлення.
    Значний розвиток цифрової обробки зображень, яка лежить в основі обробки растрових електронних документів, зробили вітчизняні та іноземні вчені, як П. Хафнер, Л. Ботоу, П. Ховард, Я. Ле Кун, М.П. Корнійчук, А.О. Лигун, О.О. Шумейко та інші.
    Таким чином, розробка сучасних методів обробки, стиску та передачі електронних документів, які дозволяють організувати публічний доступ до інформації з обмеженням несанкціонованого розповсюдження документів, є актуальною науково-технічною задачею.
    Зв'язок роботи з науковими програмами, темами та планами. Результати дисертаційних досліджень реалізовані в рамках виконання держбюджетної теми «Концепція, методи та інформаційне забезпечення локального моніторингу техногенно-навантаженних регіонів», д/р № 0107U000530 (4-ий розділ звіту); тематичних наукових планів досліджень кафедри прикладної математики Дніпродзержинського державного технічного університету у період 2005- 2008 рр.
    Мета і завдання дослідження.
    Розробити наукові основи векторизації растрових документів та створити інформаційну технологію автоматизованої обробки растрових електронних документів з метою забезпечення функціональності електронних бібліотек, архівів, підвищення якості дистанційної освіти з використанням методик виділення інформаційних прошарків символів, «ділової графіки» і повнокольорових зображень, їх обробки та передачі.
    Досягнення поставленої мети передбачає вирішення наступних задач:
    1. Проаналізувати стан розробки сучасних інформаційних систем обробки, стиску та передачі електронних растрових документів.
    2. Розробити технологію розділу растрового документу на інформаційні прошарки.
    3. Теоретично обґрунтувати та побудувати обчислювальні схеми локалізації та кластеризації інформаційного прошарку символів.
    4. Розробити методи виділення елементів прошарку «ділова графіка» та реалізувати алгоритми аналітичного опису отриманих елементів.
    5. Створити та впровадити методи стиску кольорових компонент зображень.
    6. Розробити програмне забезпечення векторизації растрових електронних документів на основі запропонованих методів і моделей для ефективного забезпечення інформаційного доступу до наявних ресурсів електронних бібліотек, музеїв, архівів та для потреб дистанційної освіти.
    Об’єкт дослідження – обробка електронних растрових документів та процес їх передачі в локальних та глобальних мережах.
    Предметом дослідження є методи та засоби автоматизованої обробки растрових електронних документів для стиску та передачі в електронних мережах.
    Методи дослідження – теорія апроксимації, теорія обробки та кодування сигналів, еволюційні алгоритми, технологія програмування.
    Наукова новизна одержаних результатів.
    Розроблена інформаційна технологія обробки, стиску та передачі електронних растрових документів, яка базується на використанні нової моделі представлення електронного растрового документу та нових методів обробки інформаційних прошарків, а саме:
    1. Вперше запропоновано інформаційну модель електронного растрового документу шляхом розбиття на чотири прошарки: прошарок символьної інформації, прошарок «ділова графіка», прошарок растрових зображень та прошарок фону, яка за рахунок незалежної обробки кожного прошарку дозволяє збільшити якість стиску електронного растрового документу та надати можливість паралельної обробки даних на відміну від існуючих підходів до стиску подібних зображень.
    2. Вперше запропоновано принципово незалежний від мови документу метод виділення символьного прошарку, який за рахунок використання квантування Ллойда-Макса та методу Карунена-Лоева дозволяє більш ефективно у порівнянні з іншими сучасними методами локалізувати текстові області в електронних документах зі складним фоном.
    3. Удосконалено метод побудови сплайнів Без’є для аналітичного опису елементів ділової графіки, який за допомогою спеціального вибору вузлів на відміну від класичного Без’є сплайну дає наближення даного контуру з якістю, яка асимптотично співпадає з інтерполяційним параболічним сплайном мінімального дефекту.
    4. Вперше запропоновано метод локалізації ліній, заснований на визначенні локального фону в околицях точок зображення для виявлення слабо контрастних ліній, які погано детектуються сучасними алгоритмами і втрата яких помітна людському оку.
    5. Вперше запропоновано метод колоризації для стиску кольору зображень, який за рахунок розповсюдження кольору як популяції бактерій, дозволяє уникнути звичних артефактів відновлення кольорів біля границь елементів та збільшує якість стиску специфічних для електронних растрових документів зображень таких як діаграми, комікси, книжкові ілюстрації, порівняно з існуючими аналогами.
    Обґрунтованість і достовірність результатів. Достовірність наукових результатів, висновків та пропозицій, що сформульовано в дисертаційній роботі, ґрунтується на використанні сучасного математичного апарату теорії апроксимації, теорії обробки та кодування сигналів, еволюційних алгоритмів, технології програмування, за допомогою яких були синтезовані нові методи обробки; порівнянням з результатами, одержаними з використанням традиційних методів; позитивними оцінками вчених і спеціалістів на конференціях, присвячених проблемам електронного доступу до інформації та проблемам обробки зображень.
    Наукове значення роботи полягає у привнесенні нового вкладу в розвиток теорії обробки та кодування сигналів, теорії апроксимації та методів перетворення і передачі інформації в автоматизованих системах.
    Практичне значення одержаних результатів.
    1. Розроблено та реалізовано інформаційну технологію виділення інформаційних прошарків складних растрових документів, яка ґрунтується на методах та моделях збіднення даних за рахунок використання квантування Ллойда-Макса та методу Карунена-Лоева.
    2. В рамках створеної інформаційної системи «AllDocument» реалізовано метод автоматичного аналізу елементів прошарку «ділова графіка» з автоматичним вибором математичної моделі для їх опису, в якому використовується оптимізація вузлів та коефіцієнтів з метою якісного аналітичного опису елементів.
    3. Реалізовано обчислювальну схему автоматизованої обробки кольорів у зображенні з використанням колоризації на основі моделі репродукційної діяльності мікроорганізмів.
    4. Вперше запропонована інформаційна технологія та розроблена програмна реалізація кодування, декодування та передачі документів по мережі, яка дозволяє перегляд документа без можливості його збереження на комп’ютерному пристрої клієнта.
    5. Результати дисертаційних досліджень використано в звіті д/б теми «Концепція, методи та інформаційне забезпечення локального моніторингу техногенно-навантаженних регіонів », д/р № 0107U000530 (4-ий розділ).
    6. Результати дисертаційних досліджень впроваджено для використання в інформаційному порталі та електронній бібліотеці Дніпродзержинського державного технічного університету (акт впровадження наведено у додатках).
    7. Результати дисертаційних досліджень впроваджено для використання в інформаційному порталі та електронній бібліотеці Житомирського державного університету імені Івана Франка (акт впровадження наведено у додатках).
    8. Результати дисертаційних досліджень впроваджено для використання в інформаційному порталі та електронній бібліотеці обласного комунального вищого навчального закладу «Інститут підприємництва «Стратегія»» (акт впровадження наведено у додатках).
    Особистий внесок здобувача. Положення, що викладені в наукових роботах та відзначені як наукова новизна, є особистим внеском здобувача. Нові наукові результати дисертації цього дослідження отримані здобувачем особисто. У роботах, що були виконані у співавторстві, авторові належать: [76] – розроблено механізм взаємодії елементів формату ALD; [71,73,74] – запропоновано та реалізовано обчислювальну технологію виділення нечітких ліній з наступним їх перетворенням до строго однопіксельного каркасу; [70,72] – сформульовано алгоритм побудови локалізації символів на складному фоні, створено програмну реалізацію запропонованого методу локалізації; [75] – запропоновано та реалізовано ієрархічну кластеризацію символів за скалярними характеристиками, представлених у бінарному вигляді; [77,78] – сформульовано та реалізовано алгоритм апроксимації «суперлінії» сплайном Без’є. Роботи [90,91,92,93,94,95] виконані здобувачем без співавторів.
    Апробація результатів. Результати дисертаційної роботи доповідалися на міжнародній науково-практичній конференції «Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем» (Дніпропетровськ 2007, 2008рр.); всеукраїнській науково практичній конференції «Інформаційні технології та безпека в управлінні» (Крим 2006, 2008рр.); міждержавній науково-методичній конференції «Проблеми математичного моделювання» (Дніпродзержинськ, 2007, 2008рр.); науково-технічній конференції «Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні» (Дніпропетровськ, 2013р.); міждержавній заочній науково-практичній конференції «Научная дискуссия: вопросы технических наук» (Москва, 2013р.); міжнародній науково-практичній конференції «Проблеми та шляхи вдосконалення економічного механізму підприємницької діяльності» (Жовті Води, 2013р.); наукових семінарах кафедр прикладної математики і програмного забезпечення Дніпродзержинського державного технічного університету; науковій секції (регіонального наукового семінару) Придніпровського Наукового Центру НАН України «Сучасні проблемі керування та моделювання складних систем» НМетАУ (2008р.).
    Публікації. Основні положення і результати дисертаційної роботи опубліковані у 15 друкованих працях (7 статей в збірках наукових праць, 8 публікацій в збірках наукових конференцій), в тому числі 7 у виданнях, що входять до переліку наукових фахових видань України.
    Структура та обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається зі вступу, 5 розділів, висновків, додатків, переліку використаних джерел. Загальний обсяг дисертації становить 136 сторінок, містить 60 рисунків, список використаних джерел складає 103 найменування на 11 сторінках, додатки складають 4 сторінки.
  • Список литературы:
  • ВИСНОВКИ

    Результатом виконаної роботи є розв’язання актуальної науково-технічної задачі зі створення та дослідження інформаційної технології обробки, стиску та передачі електронних векторних документів, що дозволяє організувати публічний доступ до інформації з ускладненням несанкціонованого її розповсюдження.
    Основні результати роботи полягають у наступному:
    1. Запропоновано інформаційну модель електронного растрового документу, яка за рахунок більш детального поділення на інформаційні прошарки дозволяє реалізувати ефективний стиск документу порівняно з існуючими аналогами та проводити паралельну та незалежну обробку даних.
    2. Теоретично обґрунтовано та алгоритмізовано методи обробки та стиску прошарку символів:
    • Розроблено метод локалізації символів, який завдяки використанню квантування Ллойда-Макса освітленості околиць всіх точок зображення, знаходить точки, які належать символам незважаючи на складний фон електронного растрового документу такий як текстура або зображення та на співвідношення люмінесцентної складової та фону.
    • На основі квантування Ллойда-Макса скалярних характеристик символів таких як висота, ширина, маса та ін., запропоновано метод ієрархічної кластеризації символів з автоматичним підрахунком кількості кластерів для первісного розбиття на кластери.
    • Запропоновано метод фінальної кластеризації символів, який застосовує квантування Ллойда-Макса першого вектору головних компонент у розкладанні Корунена-Лоева бінарних матриць символів (де коефіцієнти вектору показують рівень схожості символів кластерів поміж собою), що дозволяє уточнити розбиття на кластери, отриманні після первісного розбиття.
    3. Теоретично обґрунтовано та алгоритмізовано методи обробки та стиску прошарку «ділова графіка»:
    • Запропоновано метод локалізації ліній, який спирається на введені поняття «первинної» та «вторинної» точок фону, що отримуються за допомогою квантування Ллойда-Макса з адаптивним порогом люмінесцентної складової зображення, для вилучення ліній, що слабо відрізняються від фону.
    • Розроблено метод побудови каркасу ліній та об’єднання фрагментів каркасу у єдину «суперлінію» з використанням морфологічних операцій «епіляції» та «депіляції», для більш ефективного подальшого аналітичного опису прямою, ламаною чи сплайном Без’є.
    • Запропоновано метод автоматичної адаптивної апроксимації за допомогою прямої, ламаної чи сплайнів Без’є, який, спираючись на розрахунок кривизни множини точок «суперлінії» та вдосконалені сплайни Без’є, що співпадають з майже інтерполяційним параболічним сплайном мінімального дефекту, дозволяє замінити бінарний опис множини ліній аналітичним представленням з більш високим коефіцієнтом стиску.
    4. Теоретично обґрунтовано та алгоритмізовано методи обробки та стиску кольору в прошарку зображень:
    • Вдосконалено існуючий метод колоризації зображень для випадків перетину кольорів у зображенні (градієнт або нечітка границя переходу одного кольору в інший) за рахунок переходу до формули змішення кольорів з врахуванням пропорцій життєстійкості бактерії кожного кольору в кожній точці зображення.
    • Запропоновано метод автоматичного вибору координат маркувальних точок популяцій та маркувальних кольорів популяцій бактерій за допомогою квантування Ллойда-Макса складової H зображення при переході з системи RGB до HSB для подальшого відновлення кольорів при декодуванні тільки за наявності маркувальних точок та їхніх кольорів.
    • Запропоновано метод стиску кольорів в кольоровому зображенні за рахунок автоматично побудованих маркувальних точок в процесі кодування та реконструкції кольору на етапі декодування шляхом моделювання розповсюдження популяцій бактерій, які мають собою маркувальні кольори, по матриці освітленості, який дозволяє запобігти звичайних артефактів існуючих методів стиску кольорів на границях об’єктів для таких типів зображень як елементи «ділової графіки», комікси, книжкові ілюстрації.
    5. Запропонована інформаційна технологія, яка
    • Являє собою програмне забезпечення, що реалізує запропоновану інформаційну модель, методи локалізації, обробки та стиску відповідних інформаційних прошарків, які описані у розділах 2-4, та способи передачі даних по мережі.
    • Спирається для передачі даних на новий формат електронних растрових документів, в який закладена властивість гнучкого розширення системи методами вилучення нових інформаційних прошарків та відповідних нових методів їхнього кодування-декодування, для подальших експериментів по вдосконаленню існуючого програмного забезпечення без додаткової перекомпіляції та зі зворотною сумісністю зі старими даними. Для реалізації на програмному рівні можливостей, закладених у новий формат електронних растрових документів, програмне забезпечення розроблено на основі плагінів.
    • Має в основі клієнт-серверну архітектуру для взаємодії з кінцевим користувачем та мережевої роботи в рамках представленої інформаційної технології з урахуванням можливості встановлення серверної частини на комп’ютери без обмежень на операційну систему за рахунок використання PHP-скриптів на серверному боці.
    6. Проведені експериментальні дослідження якості стиску у порівнянні з існуючим аналогом DJVU, які показали покращення результатів стиску з використовуванням розроблених методів для документів зі складним фоном, «діловою графікою», текстом різного ступеню освітленості та співвідношенням люмінесцентної складової фону та символів.







    СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

    1. Adobe® Acrobat® 9.0 SDK Adobe Supplement to the ISO 32000 Edition 1.0, June 2008: [Electronic resource] .–
    http://www.adobe.com/content/dam/Adobe/en/devnet/acrobat/pdfs/adobe_supplement_iso32000.pdf
    2. Bartels R. H.Bézier Curves / R.H. Bartels,J.C. Beatty,B.A. Barsky // An Introduction to Splines for Use in Computer Graphics and Geometric Modelling .– San Francisco:CA: Morgan Kaufmann, 1998 .– Ch. 10 .– P. 211-245.
    3. BerkhinP. Survey of Clustering Data Mining Techniques / P. Berkhin// Accrue Software .–2002: [Electronic resource].–
    http://www.cc.gatech.edu/~jlee716/ml/Clustering/berkhin02survey.pdf.
    4. Browsing through High Quality Document Images with DjVu / P. Haffner, L. Bottou, P. Howard et al. // Proc. of Advances in Digital Libraries 98.–1998 .–P. 309-318.
    5. Canny John, A Computational Approach to Edge Detection, Pattern Analysis and Machine Intelligence / John Canny // IEEE Transactions on.–Nov. 1986.– 679 – 698 p.
    6. Chih-Tang Chang A fuzzy k-means clustering algorithm using cluster center displacement / Chih-Tang Chang, Jim Z. C. Lai, Mu-Der Jeng //Journal of information science and engineering .− 2011 .− 27 .− P. 995-1009.
    7. DavisL.S. A survey of edge detection techniques / L.S. Davis // Computer Graphics and Image Processing .− 1975 .− vol 4, no. 3 .− P. 248-260.
    8. DjVu : Analyzing and Compressing Scanned Documents for Internet Distribution /Patrick Haffner, Léon Bottou, Paul Howard, Yann Le Cun // Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition.–1999.–P. 625-628.
    9. Du QiangConvergence of the Lloyd algorithm for computing centroidal Voronoi tessellations / Qiang Du, Maria Emelianenko, Lili Ju // SIAM Journal on Numerical Analysis .– 2006 .–44 .– P. 102–119.
    10. Duda R.O. Use Of The Hough Trasformtion To Detect Lines And Curves In Pictures / Richard O. Duda, Peter E. Hart // The Communications of ACM .− 1972 .− Vol 15, No. 1 .− P. 11-15.
    11. Evans L.C. Partial Differential Equations DJVU / L.C. Evans .–American Mathematical Society, 1998 .–662 p.
    12. Fisher, Perkins, Walker & Wolfart (2003). "Spatial Filters - Laplacian of Gaussian". Retrieved 2010-09-13 : [Electronic resource].–http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/log.htm.
    13. Gersho A.Vector Quantization and Signal Compression / Allen Gersho, Robert M. Gray .– Springer, 1991.–734 p.
    14. Gllavata J. A Robust algorithm for Text Detection in images / Julinda Gllavata, Ralph Ewerth, Bernd Freisleben // Proceedings of the 3rd international symposium on Image and Signal Processing and Analysis.–Rome,2003.– P. 611-616.
    15. Gorban A.N.Principal Graphs and Manifolds / A.N Gorban, A.Y.Zinovyev// Handbook of Research on Machine Learning Applications and Trends: Algorithms, Methods, and Techniques .− PA,USA, 2009 .− Ch. 2 .− P. 28-59.
    16. Gray R. Quantization. / R. Gray, D. Neuhoff // IEE Transactions on Information Theory .– 1998 .– 44(6) .– P. 1-63.
    17. Guil N. A fast Hough transform for segment detection, Image Processing / N. Guil, J. Villalba, Zapata // IEEE Transactions .− Nov 1995 .− P. 1541–1548.
    18. Hough P.V.C. Methods, Means for Recognizing Complex Patterns / P.V.C.Hough// US .–Patent 3069654 .–1962.
    19. Hyvdrinen A. Independent Component Analysis / A. Hyvdrinen, J. Karhunen, E. Oja .– A Volume in the Wiley Series on Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications, and Control .– John Wiley & Sons Inc., 2001 .– XVI .– 481 p.
    20. Information technology – digital compression and coding of continuous-tone still images –requirements and guidelines CCITT Rec. T.81 (1992 E) : [Electronic resource].–http://www.w3.org/Graphics/JPEG/itu-t81.pdf
    21. ISO/IEC 15444-6:2003 Information technology JPEG 2000 image coding system - Part 6: Compound image file format .–2003 .–71p.
    22. Jähne B. Principles of filter design / B. Jähne, H. Scharr,S. Körkel. // Handbook of Computer Vision and Applications.–Academic Press, 1999.–967 p.
    23. Jain A.K. Data Clustering: A Review / A.K. Jain, M.N. Murty, P.J. Flynn // ACM Computing Surveys .–1999 .– Vol. 31, No. 3 .– P. 264-323.
    24. Kahan S. On the Recognition of Printed Characters of Any Font and Size / S. Kahan, T. Pavlidis, H. S. Baird // IEEE T-PAMI .− 1987 .− Vol. 9, No.2 .− P. 274-288.
    25. Konushin V. Interactive Image Colorization and Recoloring Based on Coupled Map Latticesa / V. Konushin, V. Vezhnevets//International Conference Graphicon-2006, Novosibirsk Akademgorodok .– 2006 .– P. 231-234.
    26. Lee D. Wavelet Analysis: Theory and Applications / Daniel T.L. Lee, Akio Yamamoto // Hewlett-Packard Journal .– December 1994 .– P. 44-52.
    27. Levin A.Colorization using optimization / A. Levin, D. Lischinski, Y. Weiss // SIGGRAPH 2004 Conference Proceedings.– 2004. – P. 689-694.
    28. Mantas J. An Overview of Character Recognition Methodologies / J. Mantas // Pattern Recognition .− 1986 .− Vol. 19, No 6 .− P. 425-430.
    29. Marcle W. The development and application of colorization / W. Marcle // SMPTE Journal .– 1984 .– P. 632–635.
    30. McClellanJ. H.Eigenvalues and eigenvectors of the discrete Fourier transformation / J. H. McClellan, T.W. Parks // IEEE Trans. Audio Electroacoust .– 1972 .–V.20, № 1 .– P.66-74.
    31. MerryRJE, Wavelet Theory and Applications / RJE Merry.–2005: [Electronic resource].– http://alexandria.tue.nl/repository/books/612762.pdf.
    32. Nadeau L. Encyclopedia of printing, photographic, and photomechanial processes / L. Nadeau // A comprehensive reference to reproduction technologies : containing invaluable information on over 1500 processes .–1994 .–Vols. 1 & 2 - A-Z .– P. 33.
    33. Piegl L. Fundamental Developments of Computer Aided Geometric Design / Piegl, L .– San Diego CA: Academic Press, 1993 .– P. 203-254.
    34. PolikarR. The Wavelet Tutorial / Robi Polikar .– 2006: [Electronic resource].– http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTtutorial.html.
    35. Polyanin A.D. Handbook of Linear Partial Differential Equations for Engineers and Scientists / A. D. Polyanin .– Boca Raton:Chapman & Hall/CRC Press, 2002 .– 785 p.
    36. PostScript language reference manual/ Adobe System Inc. AddisonWesley Publishing Company, Inc., Reading, Massachusets, 1985: [Electronic resource].–http://www.adobe.com/products/postscript/pdfs/PLRM.pdf
    37. PrewittJ.M.S. Object Enhancement and Extraction / J.M.S. Prewitt // Picture processing and Psychopictorics.–NY:Academic Press,1970.–P. 75-149
    38. R. Deriche Using Canny's criteria to derive a recursively implemented optimal edge detector / R. Deriche // Int. J. Computer Vision .− 1987 .− Vol. 1 .− P. 167–187.
    39. Rad Ali A. Fast Circle Detection Using Gradient Pair Vectors / Ali Ajdari Rad, Karim Faez, Navid Qaragozlou // Proc. VIIth Digital Image Computing .−Sydney, Australia, 2003.− P. 879-887.
    40. Rao K. The Transform and Data Compression Handbook / K. Rao, P. Yip .– CRC Press, 2001 .– 399 p.
    41. Saeed V. Vaseghi. Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction / Saeed V. Vaseghi .− John Wiley & Sons Ltd, 2000 .− 465 p.
    42. SchoenbergJ. Cardinal spline interpolation / J. Schoenberg .– Philadelphia : PASociety of Industrial and Applied Mathematics, 1973 .–125 p.
    43. Sheppard W.F. On the Calculation of the Most Probable Values of Frequency Constants for data arranged according to Equidistant Divisions of a Scale / William Fleetwood Sheppard // Proceedings of the London Mathematical Society .–1998 .–Vol. 29 .– P. 353–380.
    44. ShrivakshanG.T.A Comparison of various Edge Detection Techniques used in Image Processing /G.T. Shrivakshan, Dr.C. Chandrasekar // IJCSI International Journal of Computer Science Issues .− 2012 .− Vol. 9, Issue 5, No 1 .− P. 269-273.
    45. Smith Steven W. The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing (Second ed.) / Steven W.Smith .–San Diego: California Technical Publishing, 1999 .–1016 p.
    46. Sobel vs. Prewitt Masks for Edge Detection: [Electronic resource].–http://the-evan.com/files/eel5820/project%2004/eel5802_pr04-05_turner_evan.pdf.
    47. Svalbe I.D. Natural representation for straight fines, the Hough transform on discrete arrays / I.D. Svalbe // IEEE Trans. on Pattern Analysis, Machine Intelligence .– 1989 .– № 9 .– P. 941-950.
    48. Swamy Das M. Evaluation of Text Detection and Localization Methods in Natural Images / M. Swamy Das, B. Hima Bindhu, A. Govardhan // International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering (Website: www.ijetae.com) .–2012 .– Volume 2.–P. 277-282.
    49. The JPEG 2000 Suite (The Wiley-IS&T Series in Imaging Science and Technology).– Wiley, 2009 .–544 p.
    50. TrajkovichM. Fast corner detection / M. Trajkovich, M. Handley // Image and Vision Computing .−1998 .− 16 .− P. 75-87.
    51. Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms / Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн .– М.: Вильямс, 2006 .– 1296 с.
    52. Анализ требований и создание архитектуры решений на основе Microsoft .NET. Учебный курс MCSD / Microsoft Corporation .– М.: Русская Редакция, 2004.– 416 с.
    53. Арлазаров В.Л. Распознавание строк печатных текстов / В.Л. Арлазаров,П.А. Куратов, О.А. Славин // Сб. трудов ИСА РАН «Методы и средства работы с документами».–М.: Эдиториал УРСС, 2000.–С. 31-51.
    54. Бериков В.С. Современные тенденции в кластерном анализе / В.С. Бериков, Г.С. Лбов // Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы» .− 2008 .− 26 с.
    55. Введение в контурный анализ / Я.А. Фурман, А.В. Кревецкий, А.К. Передреев и др.; Под ред. Я.А. Фурмана .− М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003 .− 392 с.
    56. Выбор признаков для распознавания печатных кириллических символов / И.А. Багрова, А.А. Грицай, С.В. Сорокин и др. // Вестник Тверского Государственного Университета .− 2010 .− 28 .− С. 59-73.
    57. Гольдберг Л.М. Цифровая обработка сигналов / Л. М. Гольденберг, Б. Д. Матюшкин, М.Н. Поляк .–М.: Радио и связь, 1985 .– 312 с.
    58. Гонсалес Р.Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс . – М.: Техносфера, 2005.– 1070 с.
    59. Де Бор К. Практическое руководство по сплайнам / К. Де Бор .– М.: Радио и связь,1985 .– 304 с.
    60. Денисюк В. С. Применение и оптимизация преобразования Хафа для поиска объектов на изображении / В.С. Денисюк// Международный конгресс по информатике: информационные системы и технологии: материалы международного научного конгресса 31 окт.– 3 нояб. 2011 г. .− Минск: БГУ, 2011.− Ч. 2.– C. 162-165.
    61. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам /И. Добеши.– Ижевск : НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001.– 464 с.
    62. Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт .− М.: Мир, 1976 .− 559 с.
    63. Ефимов Ю.Н. Распознавание изображений с использованием оптимальных признаков / Ю.Н. Ефимов .− АВТ.,1992 .− №2 .− С. 69-75.
    64. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия / М. Жамбю .− М.: Финансы и статистика, 1988 .− 345 с.
    65. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний / Н.Г. Загоруйко .− Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999 .− 270 с.
    66. Зиновьев А.Ю. Визуализация многомерных данных. / А.Ю. Зиновьев .– Красноярск : Изд. КГТУ, 2000.– 168 с.
    67. Корнейчук Н.П. Сплайны в теории приближения / Н.П. Корнейчук .– М.: Наука, 1984 .– 352 с.
    68. Левитин А. Алгоритмы. Введение в разработку и анализ / Ананий Левитин.– М.: Вильямс, 2006 .– 576 с.
    69. Лигун А.А. Асимптотические методы восстановления кривих / А.А. Лигун, А.А. Шумейко .− К.: Институт математики НАН Украины, 1997 .− 358 с.
    70. Лигун А.А. Локализация и кластеризация символов в технологии ALLDocument / А.А. Лигун, А.А. Шумейко, Д.В. Тимошенко // Тези доп. Міждержавної науково-методичної конференції «Проблеми математичного моделювання» .– Дніпродзержинськ: ДДТУ, 2007 .– С. 190-191.
    71. Лигун А.А. Локализация и формирование линий на изображении / А.А. Лигун, А.А. Шумейко, Д.В. Тимошенко // Системные технологии. Региональный межвузовский сборник научных трудов .− Днепропетровск, 2007 .− № 3(50) .− С. 5-14.
    72. Лигун А.А. О локализации и формировании символов в электронных растрових документах со сложным фоном / А.А. Лигун, А.А. Шумейко, Д.В. Тимошенко // Системные технологии. Региональный межвузовский сборник научных трудов .− Днепропетровск, 2008 .− № 1(54).– С. 13-24.
    73. Лигун А.А. Описание слоя деловой графики в электронных растровых документах / А.А. Лигун, А.А. Шумейко, Д.В. Тимошенко // Тези доп. Міжнародної науково-практичної конференції «Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем» .– Дніпропетровськ: ДНУ, 2007 .– С. 119.
    74. Лигун А.А. Формирование и описание линий / А.А. Лигун, А.А. Шумейко, Д.В. Тимошенко// Тези доп. Міждержавної науково-методичної конференції «Проблеми математичного моделювання» .– Дніпродзержинськ: ДДТУ, 2008 .– С.34.
    75. Лигун А.А.Кластеризация символов в электронных растрових документах / А.А. Лигун, А.А. Шумейко, Д.В. Тимошенко // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля .– 2008 .– №8 (126), Частина 1 .– C. 111-117.
    76. Лигун А.О. ALLDocument – технологія нового покоління для збереження, передачі та відображення електронних документів / А.О. Лигун, О.О. Шумейко, Д.В. Тимошенко // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля .− 2006 .− №9 (103) Частина 1 .− C. 83-85.
    77. Лигун А.О. Про одну конструкцію майже інтерполяційних параболічних сплайнів Без’є / А.О. Лигун, О.О. Шумейко, Д.В. Тимошенко // Тези доп. Міжнародної науково-практичної конференції «Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем». – Дніпропетровськ: ДНУ, 2008.– С. 206-207.
    78. Лигун А.О. Про побудову майже інтерполяційних сплайнів Без’є / А.О. Лигун, О.О. Шумейко, Д.В. Тимошенко // Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій. Збірник наукових праць .– Дніпропетровськ, 2008 .– Том 12 .– С.125-133.
    79. Линник Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений / Ю.В. Линник .− М.: ФИЗМАТЛИТ, 1962.–336 с.
    80. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин .– М.:Диалог-МИФИ, 2002 .– 384 с.
    81. Платт Д.Знакомство с Microsoft .NET / Д. Платт .– М.: Русская редакция, 2001 .– 240 с.
    82. Проект СПбГУ Открытый код: распознавание текстовых зображений : [Электронный ресурс].–Режим доступа: http://ocr.apmath.spbu.ru/.
    83. Прэтт У. Цифровая обработка зображений. Кн. 2 / У. Прэтт .− М.: Мир, 1982 .− 480 с.
    84. Рихтер. Д. CLR via C#. Программирование на платформе Microsoft .NET Framework 4.0 на языке C# / Д. Рихтер .– Спб.: Питер, 2012 .– 928 с.
    85. Роджерс Д.Математические основы машинной графики / Д. Роджерс, Дж. Адамс .– М.: Мир,2001 .– 357 c.
    86. Сanny J. A computational approach to edge detection / John Сanny // IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence .−1986 .−vol. Pami-8, no. 6 .− 679-698.
    87. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов / А.Б. Сергиенко.–Спб: Питер, 2006.– 608 с.
    88. Соболев Н. А. Общая теория изображений / А.Н. Соболев // М: Архитектура-С .–2004 .– 672 с.
    89. Сэломон Д. Сжатие данных, изображения и звука / Д. Сэломон .– М.: Техносфера, 2004 .– 368 с.
    90. Тимошенко Д.В. Использование модели репродукции микроорганизмов для колоризации изображения / Д.В. Тимошенко // Тези доп. Міждержавної науково-методичної конференції «Проблеми математичного моделювання» .– Дніпродзержинськ: ДДТУ, 2007 .– С. 144-145.
    91. Тимошенко Д.В. Колоризация как способ сжатия информации о цветах изображения / Д.В. Тимошенко // Тези доп. V Міжнародоної науково-практичної конференції «Проблеми та шляхи вдосконалення економічного механізму підприємницької діяльності» .– Жовті Води .– 2013 .– С. 105-108.
    92. Тимошенко Д.В. Об одном методе сжатия информации о цветах изображения / Д.В. Тимошенко // VII Международная заочная научно-практическая конференция «Научная дискуссия: вопросы технических наук».– Москва .– 2013.– С. 26-34.
    93. Тимошенко Д.В. Применение метода главных компонент для кластеризации символов / Д.В. Тимошенко// Системные технологии. Региональный межвузовский сборник научных трудов .– Днепропетровск.– 2013.– С. 157-165.
    94. Тимошенко Д.В. Финальная кластеризация символов с помощью метода главных компонент / Д.В. Тимошенко //Тези доп. Научно-техничної конференції«Інформаційнітехнології вметалургіїта машинобудуванні» .– Дніпропетровськ: НМАУ, 2013.– С. 140.
    95. Тимошенко Д.В.Использование модели репродукции микроорганизмов для восстановления цвета в изображении / Д.В. Тимошенко // Математичне моделювання .− 2007 .− № 2 (17) .− С.120-124.
    96. Троелсен. Э. C# и платформа .NET 3.0 / Э. Троелсен .– Спб.: Питер, 2008 .– 1456 с.
    97. Ту Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес .− М., 1978 .− 410 с.
    98. Харди Г.Г. Неравенства / Г.Г. Харди, Дж. И. Литлвуд, Д. Пойа .– М.: Иностранная литература, 1948 .– 456 с.
    99. Шаблоны корпоративных приложений / Мартин Фаулер, Дейвид Райс, Мэттью Фоммел и др. .– Изд. дом Вильямс, 2010 .– 544 с.
    100. Шамис А.Л. Принципы “интеллектуализации” машинного распознавания изображений и их реализация в системах оптического чтения текстов ABBYY FineReader и FormReader // Новости Искусственного интеллекта .− 2002 .− №. 1 .− С. 27-31.
    101. Шилд Г.Полный справочник по С# / Г. Шилд.– М.: Вильямс, 2006 .– 752 с.
    102. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику / С.Д. Штовба .− Винница: Континент-Прим., 2003 .− 198 с.
    103. Шумейко А.А. Интеллектуальный анализ данных (введение в Data Mining) / А.А.Шумейко, С.Л.Сотник .– Днепропетровск: Белая Е.А., 2012 .– 212 с.
  • Стоимость доставки:
  • 200.00 грн


ПОИСК ДИССЕРТАЦИИ, АВТОРЕФЕРАТА ИЛИ СТАТЬИ


Доставка любой диссертации из России и Украины