Обоснование целесообразности разработки системы

Назначение системы

Система автоматизированного анализа пространственной структуры изображений осуществляюет обработку различного рода изображений, которая включает в себя их фильтрацию, анализ структурных элементов изображений, получение описания изображений, визуализацию, сегментацию и кодирование полученных данных об изображении. Обобщенная структурная схема системы представлена на рис. 1.1.

Структурная схема системы автоматизированного анализа

пространственной структуры изображений

Рис. 1.1

Процесс обработки изображения начинается с его фильтрации. На входе системы имеется изображение, полученное каким-либо способом и еще не подготовленное к обработке. На данном этапе в зависимости от состава изображения выполняется подбор фильтров для обработки изображения. С помощью различного рода выбранных фильтров устраняются случайные помехи, лишние точки, не несущие информации о структурных элементах изображения, выделяются основные элементы. Данная обработка осуществляется в подсистемах формирования центроидных фильтров и центроидной фильтрации. После фильтрации изображение можно подвергать дальнейшей обработке в следующих подсистемах:

- подсистема центроидной релаксации, которая осуществляет выделение кривых, углов, окружностей, определение их геометрических характеристик;

- подсистема линейной сегментации, выполняющая обработку пересекающихся линий, образующих узлы и сегменты;

- подсистема цепного кодирования, позволяющая в дифференциальном кодированном виде представить линии;

- подсистема визуализации, осуществляющая графическое представление файлов описания изображения, полученных в результате работы подсистем распознавания изображений.

Обоснование цели создания системы

Количество информации, обрабатываемой на ЭВМ, неизменно увеличивается. Это связано и с увеличением требований к качеству данных, и с увеличением объемов самих данных, обусловленным научно-техническим прогрессом. Несмотря на непрерывное увеличение производительной мощности рабочих станций, каналов передачи данных, массивов хранения информации, вычислительных ресурсов не всегда бывает достаточно для своевременной и качественной обработки информации. В результате происходит увеличение объемов обрабатываемой информации за счет ухудшения ее качества.

При обработке графических данных постоянно возникают вопросы, связанные с требованиями к электронно-вычислительным ресурсам. Графические изображения всегда требовали обработки больших объемов данных. Необходимо иметь возможность оптимизировать ресурсоемкие операции по обработке изображений за счет разработки алгоритмов анализа и понимания данных, представленных в растровом виде, позволяющих получать описания этих данных, приводя их к векторному виду. Векторная и кодированная формы представления информации имеют ряд преимуществ:

- значительное уменьшение объемов хранимой информации;

- увеличение скорости и качества синтеза изображений;

- аккумуляция информации с целью последующего использования.