ВІННИЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Яровий Андрій Анатолійович

УДК 681.324:621.383.8:007

ПАРАЛЕЛЬНО-ІЄРАРХІЧНІ МЕРЕЖІ ЯК СТРУКТУРНО-ФУНКЦІОНАЛЬНИЙ БАЗИС РОЗРОБКИ ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННОЇ МОДЕЛІ ДЛЯ ПОБУДОВИ ОБРАЗНОГО КОМП’ЮТЕРА

Спеціальність 05.13.13 – Обчислювальні машини, системи та мережі

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Вінниця – 2004

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Вінницькому національному технічному університеті, Міністерство освіти і науки України.

Науковий керівник – | доктор технічних наук, професор,

заслужений діяч науки і техніки України

Кожем'яко Володимир Прокопович,

Вінницький національний технічний університет,

завідувач кафедри лазерної та оптоелектронної техніки

Офіційні опоненти: |

доктор технічних наук, професор

Пєтух Анатолій Михайлович

Вінницький національний технічний університет,

м. Вінниця,

завідувач кафедри програмного забезпечення

доктор технічних наук, професор

Николайчук Ярослав Миколайович

Тернопільська академія народного господарства,

м. Тернопіль,

завідувач кафедри спеціалізованих комп’ютерних систем

Провідна установа – | Державний науково-дослідний інститут інформаційної інфраструктури, відділ інформаційних технологій і систем Державного комітету зв’язку та інформатизації і НАН України,
м. Львів

Захист відбудеться “_30__” ____09_______ 2004 р. о _930_ годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 05.052.01 у Вінницькому національному технічному університеті за адресою: 21021, м. Вінниця, вул. Хмельницьке шосе, 95.

З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Вінницького національного технічного університету за адресою: 21021, м. Вінниця, вул. Хмельницьке шосе, 95.

Автореферат розісланий “_20_” __08_____ 2004 р.

Учений секретар

спеціалізованої вченої ради Захарченко С. М.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Інформатизація усіх сфер життя – це всезагальний та необхідний процес, який забезпечує становлення інформаційного суспільства в Україні. Сучасні процеси інформатизації актуалізують створення новітніх інтелектуальних інформаційних технологій. Інтелектуальні інформаційні технології (ІІТ) – це високі інформаційні технології, які моделюють та відтворюють елементи інтелекту людини. Проте при їх створенні є проблеми та труднощі. Одна із основних проблем – обмежені можливості сучасних обчислювальних машин.

Це пояснюється рядом причин. Однією із них є необхідність переходу до ІІТ, які базуються на паралельних обчисленнях. Тому, одним із основних напрямів збільшення ефективності засобів цифрової обчислювальної техніки є пошук архітектурних рішень, які б сприяли реальному переходу від послідовної обробки інформації до паралельного виконання основних та допоміжних процесів в обчислювальних системах. Останніми роками ці пошуки призвели до появи на комп’ютерному ринку ряду паралельних обчислювальних систем MIMD- та SIMD-структур. За оцінками експертів, найближчим часом ці паралельні системи стануть основною силою на верхніх сходинках ієрархії обчислювальних мереж.

Ще одною важливою причиною є те, що у принциповому відношенні виявляються обмеженості сучасного типу цифрових комп’ютерів, які оперують лише деякими видами символьної інформації та неспроможні отримувати нову інформацію через образне сприйняття світу. Ставиться завдання створити новий тип комп’ютерів, які б могли працювати не лише на рівні символьної обробки інформації, але й оперувати образами.

Таким чином, сучасні ІІТ – це високі інформаційні технології, які з урахуванням вищезазначених положень, повинні базуватися на методології паралельних обчислень, розглянутої в контексті моделювання образного сприйняття світу.

Одним із якісно нових підходів у системі методології сучасних інтелектуальних структур є наукові дослідження, які здійснюються в напрямі створення образного комп’ютера (ОК). Розробка таких комп’ютерів, які виконують не тільки обчислення, але й моделюють образне сприйняття світу, образне прийняття рішень і орієнтовані на виконання функціонального моделювання інтелектуальної діяльності людини відносять до проривних напрямів у науково-технічному поступі. Ідея образного комп’ютера, в теперішньому вигляді, має свою передісторію в розвитку вітчизняної комп’ютерної науки останніх десятиріч. Відзначимо вагомий внесок першовідкривачів цієї галузі досліджень ще з часів СРСР, таких як М.М. Амосов, В.М. Глушков, А.Г. Івахненко, З.Л. Рабінович, П.Г. Костюк, А.А. Ляпунов, Ю.В. Капітонова, Г.С. Поспєлов та ін.

Проте, перед розробниками архітектур ОК постають проблеми, пов’язані з неоднозначністю вибору можливих варіантів побудови багатьох функціональних блоків, які можуть бути реалізовані апаратними, програмними або апаратно-програмними засобами. Правильний вибір конкретних засобів реалізації архітектур ОК має особливо важливе значення для досягнення потрібних техніко-економічних показників.

У зв’язку з цим, актуалізується проблема створення ОК, побудованих на основі новітніх технологій. Важливо відзначити близькість мети та завдань державної програми „Образний комп’ютер” з науковими здобутками, які були отримані засновниками наукових шкіл: по нанотехнологіях проф. Осінського B.I. та розробок структурної організації та методів обробки зображень проф. Кожем'яко В.П. і наукових досліджень структур образного комп’ютера
проф. Вінцюка Т.К.

Характерною особливістю структур образного комп’ютера є те, що вони повинні оперувати не формалізованими даними, а образною інформацією, що потребує проведення паралельної обробки інформації на різних рівнях ієрархії в динаміці та реальному часі. Тому виникає ряд задач зі створення таких мережевих обчислювальних структур, які б здійснювали паралельну обробку даних (образів) та проводили їх аналіз (деталізацію) на різних рівнях ієрархії. Такі структури отримали назву паралельно-ієрархічних (ПІ) і в даній роботі пропонуються як перспективний формальний апарат для побудови спеціалізованих моделей образного комп’ютера. Таким чином, перспективною є розробка структур ОК, побудованих за принципами оптико-електронних паралельно-ієрархічних технологій, як таких засобів, які були б здатні імітувати функції зорового аналізатора та кіркового центру зору людини, на оптичному рівні самостійно сприймати, обробляти та аналізувати відеоінформацію в реальному часі, з можливістю самоналагодження на конкретні умови експлуатації та оптимальною апаратно-програмною реалізацією.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Тематика дисертації відповідає пріоритетним напрямам розвитку науки в Україні. З метою створення принципово нових інформаційних технологій і систем Кабінет Міністрів України своєю постановою від 08.11.2000 р. №1652 схвалив Державну науково-технічну програму “Образний комп’ютер”. Робота виконувалася згідно з планом наукових досліджень Вінницького національного технічного університету та Міністерства освіти і науки України за держбюджетними темами: 57-Д-249 “Образний відео-комп’ютер око-процесорного типу” (№ держ. реєстрації: 0102U002261); 57-Д-226 “Створення оптико-електронних перетворювачів для формування статистичних та динамічних еталонів-образів патологій мікроциркуляції в щелепно-лицьовій області” (№ держ. реєстрації 0100U002933);
57-Д-248 “Лазерні та оптико-електронні технології в діагностиці, терапії та прогнозуванні стану серцево-судинної системи” (№ держ. реєстрації: 0102U002272).

Мета та задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є вдосконалення паралельно-ієрархічної мережі як структурно-функціонального базису для побудови спеціалізованих моделей образного комп’ютера з підвищеною точністю вимірювання координат плямових зображень.

Для досягнення поставленої мети досліджень необхідно розв’язати такі задачі:

1. Аналіз вихідних теоретичних положень та структурно-функціональної організації моделей для створення образного комп’ютера.

2. Аналіз оптико-електронних моделей та інтерпретація отриманих результатів для побудови спеціалізованих моделей образного комп’ютера око-процесорного типу.

3. Розробка математичної і структурно-функціональної моделей паралельно-ієрархічних мереж та аналіз ефективності їх застосування.

4. Розробка методів та алгоритмів для обробки інформації у структурах образного комп’ютера із застосуванням паралельно-ієрархічних мереж.

5. Розробка та застосування паралельно-ієрархічної мережі як однієї із спеціалізованих структурно-функціональних моделей для побудови образного комп’ютера на прикладі вирішення актуальної прикладної задачі – обробки плямових зображень лазерних пучків у реальному часі.

Об’єкт дослідження – процес обробки інформації в паралельно-ієрархічних мережах для розробки моделей образного комп’ютера.

Предмет дослідження – структурно-функціональна організація та кореляційні взаємодії компонентів паралельно-ієрархічної мережі у часі.

Методи дослідження базуються на використанні: методології штучного інтелекту, теорії множин, теорії алгоритмів, теорії ймовірностей, математичної логіки, апарату математичного аналізу; для створення структур паралельно-ієрархічної мережі – теорії паралельно-ієрархічного перетворення із застосуванням топографічної та мозаїчної, ієрархічної та просторової, паралельної та корельованої у часі схеми організації зв’язків із навчанням, теорії штучних нейронних мереж та кореляційного аналізу, математичного та імітаційного моделювання, теорії інформації та оптико-електронних логіко-часових середовищ, теорії цифрової обробки сигналів та методів машинного аналізу зображень.

Наукова новизна одержаних результатів:

1. Вперше здійснено обґрунтування розробки та моделювання структур образного комп’ютера на основі впровадження паралельно-ієрархічних мереж, що забезпечує розробку ефективних апаратних засобів для подальшої інтеграції в загальну структуру образного комп’ютера.

2. Розроблено математичні та структурно-функціональні моделі паралельно-ієрархічних мереж, що дозволяє на основі формалізованих багатоетапних процедур їх паралельної взаємодії у часі на різних рівнях ієрархії створювати моделі структур для побудови образного комп’ютера.

3. Набули подальшого розвитку методи обробки інформації в паралельно-ієрархічних мережах та розроблені завадостійкі мережні процедури порівняння зображень, що дозволяє за рахунок попередньої обробки на основі ознак зв’язності зображень здійснювати їх адаптивний перепис, зручний для обробки методами "картинної" логіки та обчислювати кореляційну функцію, що дозволяє підвищити точність (до 1,5 пікселя) вимірювання координат плямових зображень лазерних пучків.

4. Удосконалено структурно-функціональну організацію паралельно-ієрархічних мереж, які реалізують різноманітні рівні розпаралелювання в структурах образного комп’ютера, що дозволяє здійснювати перетворення та обробку зображень у реальному часі (10,65 мс) з підвищеною точністю вимірювання координат.

Новизна викладених у роботі результатів підтверджується результатами комп’ютерного моделювання та актами впровадження.

Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що розроблені паралельно-ієрархічні мережі як структурно-функціональний базис оптико-електронної моделі для побудови образного комп’ютера.

Результати дослідження, що викладені в дисертації, дозволили:

1. Розробити оптико-електронні перетворювачі інформації як базові багатофункціональні модулі образного комп’ютера для їх подальшої інтеграції у ефективні апаратні засоби в загальній структурі образного комп’ютера.

2. Розробити та застосувати паралельно-ієрархічну мережу як одну із спеціалізованих структурно-функціональних моделей для побудови образного комп’ютера та вирішення актуальної прикладної задачі – обробки плямових зображень лазерних пучків в реальному часі з підвищеною точністю вимірювання координат.

3. Здійснити програмну реалізацію розроблених методів та алгоритмів обробки плямових зображень лазерних пучків та провести експериментальні дослідження.

4. Використання в навчальному процесі розроблених методів, алгоритмів та програмного забезпечення для обробки плямових зображень лазерних пучків, враховуючи їх універсальність.

Окремі розробки дисертаційної роботи впроваджено на базі ВАТ “Інфракон”
(м. Вінниця). Також теоретичні результати дисертаційної роботи використовуються в навчальному процесі на кафедрі ЛОТ ВНТУ в рамках спеціалізації "Лазерна та оптоелектронна техніка в системах технічного зору та штучного інтелекту" при викладанні таких дисциплін, як: "Основи проектування та конструювання лазерних та оптоелектронних приладів", "Оптоелектронні інтелектуальні системи", "Нові інформаційні технології обробки, аналізу та розпізнавання зображень", "Системи технічного зору та цифрове телебачення".

Особистий внесок здобувача. Всі основні результати дисертаційної роботи були отримані автором особисто. У публікаціях, що написані у співавторстві, здобувачеві належать: розробка принципів організації обчислювальних процесів пірамідальної і паралельно-ієрархічної обробки інформації, розробка математичних і структурно-функціональних моделей паралельно-ієрархічних мереж, аналіз обчислювальної ефективності паралельно-ієрархічного перетворення, розробка математичної моделі зворотного паралельно-ієрархічного перетворення, розробка методу паралельно-ієрархічного перетворення для ущільнення зображень [1]; розробка оптико-електронної моделі образного комп’ютера за принципами око-процесорного типу обробки інформації [2]; реалізація способів організації паралельних обчислень оптико-електронних пристроїв око-процесорного типу для автоматизації проектування [3]; розробка методів, а також структурних елементів та моделей паралельно-ієрархічної мережі для обробки плямових зображень лазерних пучків, розробка математичних моделей та алгоритмів структурно-функціональної організації паралельно-ієрархічних мереж [4,13,16,17,21,22]; реалізація оптико-електронних інтелектуальних структур для виконання функцій контролю і управління та визначення їх ефективності [5]; розробка алгоритмічної моделі лінійної згортки векторів з використанням векторно-матричних перетворень, що реалізує обчислювальний процес за принципами паралельних перетворень [6,12]; розробка методів паралельно-ієрархічного перетворення, реалізація проблемно-орієнтованого логіко-часового кодування для оптимізації обробки образної інформації в структурах образного комп’ютера [7]; розробка методу представлення багатоградаційного зображення узагальненим W-спектром просторової зв’язності та розробка алгоритмів порівняння зображень з наведенням прикладів застосування [8]; реалізація підходу око-процесорної обробки зображень за принципами „картинної логіки” з організацією еволюціонуючої бази знань [9,19]; розробка та удосконалення оптико-електронних обчислювальних пристроїв на прикладі біопроцесорних таймерів [10,25]; реалізація оптико-електронних принципів для розвитку нейроархітектур [11]; розробка та удосконалення оптико-електронних перетворювачів інформації око-процесорного типу як базових інтегративних багатофункціональних модулів [14, 23]; дослідження фотону як природної одиниці та ефективного носія інформації, аналіз основних положень наукової концепції оптико-електронних логіко-часових інформаційно-обчислювальних середовищ [15]; аналіз методологічних підходів та теоретичних положень проблеми образного комп’ютера, розробка структури образного комп’ютера як штучної система з інтегральною інтелектуальною поведінкою [18,20,26]; розробка системних вимог до сучасних універсальних інформаційних систем в оптико-електронному базисі для побудови структур образного комп’ютера [24].

Апробація результатів дисертації. Наукові і практичні результати роботи доповідались і обговорювалися на таких основних конференціях та семінарах:

XXVI, XXIX, XXX, XXXI, XXXII, XXXIII науково-технічних конференціях професорсько-викладацького складу співробітників та студентів університету з участю працівників науково-дослідних організацій та інженерно-технічних працівників підприємств м. Вінниці та області (ВНТУ, Вінниця, 1997, 2000-2004); I, II міжнародних науково-технічних конференціях “Фотоніка-ОДС 2000” (Вінниця, 2000, 2002); IV студентській науково-технічній конференції ТДТУ імені Івана Пулюя (Тернопіль, 2001); Всеукраїнській студентській науковій конференції “Системи автоматизованого проектування та комп’ютерного моделювання” (Суми, 2001); I, II міжнародних науково-технічних конференціях молодих вчених, аспірантів та студентів “Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології” (Вінниця, 2001-2002); ІІІ науково-практичній конференції з міжнародною участю “Інформаційні технології в освіті та управлінні” (Нова Каховка, 2001); VIII, IX, X міжнародних науково-технічних конференціях “Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах” (Хмельницький, 2001-2003); VI міжнародній науковій конференції “Контроль і управління в складних системах” (Вінниця, 2001); Міжнародній науковій конференції “Сучасні методи кодування в електронних системах” (Суми, 2002); IV міжнародній конференції “Моделювання лазерних і волоконно–оптичних систем” (Харків, 2002); The International Symposium on Optical Science and Technology – SPIE’s 47-th Annual Meeting (Seattle, Washington USA, 2002); III та IV міжнародних наукових конференціях молодих вчених “Проблеми оптики та сучасного матеріалознавства” (Київ, 2002-2003); Міжнародній науково-практичній конференції “Мікропроцесорні пристрої та системи в автоматизації виробничих процесів” (Хмельницький, 2003); The International Symposium on Optical Science and Technology – SPIE’s 48-th Annual Meeting (San Diego, California USA, 2003); IEEE Second International Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (Львів, 2003); III Міжнародній конференції молодих вчених і спеціалістів “Оптика-2003” (Санкт-Петербург, Росія, 2003); Науково-технічному семінарі по проблемі “Образний комп’ютер” у Міжнародному науково-навчальному центрі ЮНЕСКО інформаційних технологій та систем Міністерства освіти і науки України та НАН України (Київ, 2002); Науковому семінарі кафедри лазерної та оптоелектронної техніки ВДТУ (Вінниця, 2003).

Публікації. Результати дисертації опубліковані в 1 монографії, 9 статтях у наукових фахових виданнях з технічних наук, 7 статтях в іноземних наукових збірниках та журналах; 2 статтях у збірниках наукових праць, 16 збірниках матеріалів і тез конференцій.

Обсяг та структура дисертації. Дисертація, загальним обсягом 176 сторінок, складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків; разом викладених на 160 сторінках тексту, списку літератури (123 найменування), 47 рисунків, 8 таблиць, 2 додатків.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі викладено актуальність проблеми досліджень, вказаний зв’язок роботи з науковими програмами, планами і темами наукового напрямку “Образний комп’ютер”. Вказані мета і задачі досліджень. Приведена характеристика наукової новизни та практичного значення отриманих результатів, а також їх впровадження і апробації.

У першому розділі здійснено аналіз сучасного стану розробки проблеми створення образного комп’ютера. Приведена характеристика сучасних інформаційно-обчислювальних систем, визначені основні проблеми та перспективи розвитку для вирішення не лише традиційних задач, але і задач штучного інтелекту. Визначено і проаналізовано початкові теоретичні положення розробки образного комп’ютера в контексті сучасної методології штучного інтелекту. Обґрунтовується, що поняття образного комп’ютера отримує більшу визначеність через розуміння його сутності як інтегральної інтелектуальної структури, яка має наступний перелік властивостей: навчання, самоорганізація, пам’ять, сприйняття об’єктів і ситуацій зовнішнього світу, зміна уявлень про нього, реагування на його зміни, цілепокладання та планування дій, оцінювання їх успішності, наявність уявлень про власний стан, зміна їх відповідно до реакції зовнішнього світу або цільових квазіпотреб та прогнозування подальшої поведінки. Це дозволило здійснити обґрунтування розробки та моделювання структур образного комп’ютера.

Проведено порівняльний аналіз моделей образного комп’ютера, запропонованих вітчизняними вченими (Гриценко В.І., Вінцюк Т.К., Івахненко А.Г., Рабінович З.Л., Капітонова Ю.В., Кожем'яко В.П.), що дозволило виділити певні групи показників в найсучасніших комп’ютерних системах, зокрема з інтегральною інтелектуальною поведінкою, на основі яких розроблено перелік системних вимог до моделювання структур образного комп’ютера.

Удосконалено оптико-електронну структурну модель для побудови образного комп’ютера око-процесорного типу на основі принципу динамічної багатофункціональності та паралельно-ієрархічного перетворення, що дозволяє створення структурно-функціонального базису для розробки спеціалізованих моделей образного комп’ютера.

В основу досліджень покладено наукові розробки останніх десятиріч наукової школи з оптико-електронних інформаційно-енергетичних технологій кафедри лазерної та оптоелектронної техніки ВНТУ зі створення квантронної оптоелектронної елементної бази. Проведено її аналіз та обґрунтовано вибір оптико-електронних елементів та пристроїв, зокрема, удосконалених багатофункціональних оптико-електронних модулів, що володіють динамічною багатофункціональністю, для реалізації пристроїв із "гнучкою обробкою інформації" або нежорсткою логікою. Удосконалено оптико-електронні перетворювачі інформації як базові багатофункціональні модулі образного комп’ютера, що забезпечує розробку ефективних апаратних засобів для подальшої інтеграції в загальну структуру образного комп’ютера.

У другому розділі обґрунтовується необхідність використання мережних технологій та паралельно-ієрархічного перетворення для функціонування оптико-електронних структур образного комп’ютера. Вказується на ефективність застосування паралельно-ієрархічних (ПІ) мереж у загальній структурі образного комп’ютера. З цією метою попередньо здійснюється визначення мережної моделі паралельно-ієрархічного перетворення та характеристика її місця в класифікації ієрархічних структур. Проводиться аналіз початкових теоретичних положень для розробки паралельно-ієрархічної мережі. Мережне перетворення є одним із шляхів реалізації паралелізму і дозволяє формалізувати процедури паралельної взаємодії багаторівневої організації обчислень у часі на різних рівнях ієрархії.

Принцип побудови пірамідальної ієрархічної структури даних, можна визначити як послідовність масивів даних того самого інформаційного поля на різноманітних рівнях дозволу: P=(A0, A1, A2, … , AL), де Ai – інформаційне поле, i – номер рівня дозволу, . Така піраміда інформаційних полів формує обчислювальну структуру, яка дозволяє у реальному часі реалізувати методи інтелектуального сенсорного сприйняття. Зокрема, подібна структура дозволяє керувати рівнем дозволу оброблюваних даних, а також розмірами ділянки аналізу. Розміри аналізованого "вікна" даних можуть бути постійними, але, переміщуючись з одного рівня розміщення на інший, можна робити обробку того самого елемента інформаційного поля з різним ступенем деталізації. При цьому рішення про необхідність подальшої обробки можна прийняти на верхньому рівні обробки після аналізу інформаційного поля з малим дозволом, кожний елемент якого містить інтегральні оцінки про відповідні фрагменти вихідного поля на найнижчому рівні, що призводить до підвищення швидкості їх обробки. Cутність пірамідального підходу полягає в одночасному використанні при аналізі послідовності масивів даних на різноманітних рівнях ієрархії. Це дозволяє реалізувати стратегію від "загального до часткового", що дає можливість реалізувати концепцію нейроподібної обробки. Кожний елемент піраміди інформаційного поля характеризується трьома координатами (i,j,k), де i – рядок, j – стовпчик, k – рівень.

Таким чином, принцип побудови паралельно-ієрархічної структури даних можна визначити як послідовність операцій над множинами масивів даних, що утворюють множини інформаційних полів різноманітних рівнів ієрархії, взаємодія між якими здійснюється пірамідальною ієрархічною структурою і реалізується на основі мережної архітектури.

Структурна схема взаємодії інформаційних потоків у паралельно-ієрархічній обчислювальній структурі подана на рис. 1, в якій обробляється множина вхідних потоків даних на різноманітних (k) ієрархічних рівнях. Кожний рівень являє собою сукупність процесорних елементів (ПЕ), які функціонують у чітко фіксовані моменти часу (tj).

В роботі розроблена математична модель паралельно-ієрархічної мережі в динамічному представлені на структурно-функціональному рівні для створення образного комп’ютера.

Концепція формування ПІ мережі припускає багатоетапний процес послідовного перетворення корельованих і утворення декорельованних у часі елементів фізичного середовища при його переході з одного стійкого стану в інший.

Нехай фізичне середовище описується цифровою інформацією, яка задана у вигляді множин:

Ця інформація перетворюється і формується наступна модель ПІ мережі.
З кожної множини в момент часу вибирається за критерієм довільний елемент, позначимо його , кратність цього елемента позначимо . Причому, із множини вибір елемента за критерієм відбувається лише в тому випадку, якщо в часі складові елементи даної множини корелюють між собою.

Надалі при описі ПІ мережі передбачається, що при виборі на кожному етапі довільного елемента з відповідної множини складові його елементи також корелюють у часі.

Паралельно-ієрархічна обробка дозволяє перетворити вихідну цифрову інформацію, задану у вигляді множин, і в чітко фіксовані моменти часу представити її як ПІ мережу. Починаючи з другого рівня, запам'ятовуються ті добутки, що декорельовані в часі з іншими проміжними результатами. Останні визначаються кореляцією взаємодіючих елементів. Елементи ПІ мережі, що декорельовані в часі :

– на другому рівні, – на третьому рівні, і так далі,

– на -му рівні.

В загальному вигляді математична модель ПІ мережі набуває такого вигляду:

де - кількість рівнів ПІ перетворення.

В роботі запропоновано структурно-функціональну модель ПІ мережі на прикладі пристрою, який реалізує спосіб паралельного алгебраїчного додавання тривалостей групи часових інтервалів. Пристрій може бути використаний в обчислювальних пристроях для процесу порогової обробки масиву чисельної інформації, зокрема при моделюванні мережних та нейроподібних структур, а також структур образного комп’ютера та систем штучного інтелекту.

Проведено аналіз обчислювальних процесів та ефективності застосування ПІ мережі. Здійснено порівняння ефективності ПІ перетворень і відомих перетворень, таких як ШПФ, Адамара і Хаара, за кількістю використовуваних у них операцій.

Порівняльний аналіз ефективності за кількістю використовуваних операцій, наприклад, для широко застосовуваних на практиці ортогональних перетворень, подано у таблиці.

Вид перетворенняПаралельно-ієрархічнеШПФАдамараХаараКількість використовуваних операцій | N (N + 1) | 4N 2 log2N2N 2 log2N 24N (N+1)

де N – загальна кількість оброблюваних елементів.

Відсутність трудомістких операцій множення і ділення свідчить про достатню простоту алгоритму обчислень, які реалізують ПІ перетворення, що робить його ефективним методом для застосування в структурах образного комп’ютера, де потрібно сполучення високого ступеня паралелізму і компактної форми представлення даних.

У третьому розділі розроблено методи та алгоритми для обробки інформації із застосуванням ПІ мереж в структурах образного комп’ютера. Запропоновано методи паралельно-ієрархічного перетворення та алгоритми порівняння зображень, а також відповідно до цього удосконалено алгоритми структурно-функціональної організації паралельно-ієрархічних мереж, які реалізують різноманітні рівні розпаралелювання процесу паралельно-ієрархічного перетворення у структурах образного комп’ютера, що дозволяє здійснювати перетворення та обробку зображень у реальному часі.

Пропонується метод подання багатоградаційного зображення узагальненим W-спектром просторової зв'язності для забезпечення зниження чутливості до деформацій, внесених формуванням зображення і його шуму. На основі вказаного методу запропоновано завадостійкі алгоритми порівняння зображень. Суть розкладання зображення в узагальнений W-спектр зв'язності полягає в розбивці його за встановленим правилом на певні ділянки, підрахунку суми величин відліків зображення за вісьмома напрямами зв'язності (часткової W-суми зв'язності) у межах кожної ділянки і віднесення кожної із часткових W-сум до координат геометричного центру відповідної ділянки. W-спектр зв'язності зображення (його фрагмента) розмірністю mx,my визначений як:

,

де – одиничний елемент зображення (його фрагмента) із координатами (i,j) і зв'язністю . При розмірності зображення і такій же кількості одиничних відліків узагальнений W-спектр зв'язності зображення буде:

; .

Спектр зв'язності поточного зображення W знаходиться в межах . При .

Головна відмінність запропонованого підходу порівняння зображень за W-спектрами зв'язності від традиційних методів порівняння зображень, зокрема за їх Q-спектрами, полягає в тому, що порівнюються зображення не тільки за площею одиничних або багатоградаційних (у випадку напівтонових зображень) відліків, а враховується при їх порівнянні взаємне розташування в просторово-часовій ділянці сусідніх відліків порівнюваних зображень, яке веде до істотного (у 2-3 рази) підвищення завадостійкості і поліпшення інваріантості до повороту зображень.

З врахуванням того, що для оптико-електронної структури образного комп’ютера із застосуванням ПІ мережі актуальною виступає проблема підвищення точності і швидкодії, завадостійкості й інваріантності, в роботі здійснюється вирішення вказаних проблем через використання мережного методу ПІ перетворення. Основними аспектами мережного порівняння зображень, заснованого на їх попередньому просторово- зв'язаному препаруванні є попередня гранична обробка порівнюваних зображень та інформаційний опис задачі за допомогою маскової функції еталонного образу. Розроблений метод у порівнянні з методами, що використовують традиційні критеріальні функції, за рахунок використання узагальненого просторово-зв’язаного препарування у сполученні з мережною обробкою функцій отриманих препаратів дозволяє досягати інваріантості до повороту зображень, знизити апаратурні витрати при одночасному підвищенні завадостійкості.

Розроблено алгоритми структурно-функціональної організації ПІ мереж, що реалізують різноманітні рівні розпаралелювання процесу паралельно-ієрархічного перетворення, для вирішення задачі підвищення точності вимірювання координат плямових зображень.

Проведено аналіз ефективності структур ПІ мереж на апаратному рівні на прикладі розробленої паралельної пам'яті ПІ мережі, що реалізована за алгоритмом ПІ перетворення. Проведений аналіз ефективності структур паралельно-ієрархічної мережі показав, що вони орієнтовані на паралельну та ієрархічну обробку інформаційних полів даних, що дозволяє здійснювати перетворення та обробку зображень у реальному часі для використання в загальній структурі образного комп’ютера.

У четвертому розділі розроблено та застосовано паралельно-ієрархічну мережу як одну із спеціалізованих структурно-функціональних моделей образного комп’ютера на прикладі вирішення актуальної прикладної задачі – обробки плямових зображень лазерних пучків у реальному часі з підвищеною точністю вимірювання координат. Для створення образного комп’ютера потрібні такі спеціалізовані ПІ мережі, які забезпечують оптичне введення, швидку і компактну обробку та гнучку і просту класифікацію образів.

Розділ містить опис методу визначення точки прив'язки, навчальний алгоритм та експериментальні результати. Розроблений метод виявляє взаємозв'язок між коефіцієнтами апроксимації сигналу і геометричними характеристиками сигналу (наприклад, енергетичним центром, моментом інерції). Досліджені численні приклади, що переконливо демонструють доцільність застосування вказаного методу для задачі точного визначення координат при компенсації зміщення зображень у лазерній трасі. У роботі запропонований навчальний алгоритм для визначення координат точки прив'язки плямового зображення лазерного пучка. Під координатами точки прив'язки (x,y) розуміємо координати енергетичного центру зображення X(g(t)), що залежать від сигналу X(t) й інваріантні до функції деформації g(t). Координати (x,y) енергетичного центру двовимірного сигналу з питомою нелінійною щільністю , що відповідає даному значенню f(x,y), виражаються так:

, , ,

де M – моментна ознака.

Запропонований метод, як показує порівняльний аналіз, дозволяє вимірювати координати енергетичних центрів плямових зображень лазерних пучків на основі апроксимації крайових ліній з підвищеною точністю вимірювання, максимальна помилка визначення точки прив'язки 1,5 е.р. (елемент розкладання, піксель), що за точністю перевищує відомі методи, наприклад на основі визначення центру ваги за допомогою моментних ознак, у середньому в 1,5 рази.

Вимірювання координат енергетичних центрів плямових зображень лазерних пучків здійснювалось за такими етапами: виділення граничних ліній на зображенні (починаючи від точки максимальної яскравості формуються N її значень – (Tmax-w), де w=1,...,N; крайні точки з яскравістю (Tmax-w) утворюють граничну лінію); визначення попередніх центрів на основі виконання операції урівноваження зображення контурних препаратів за чотирма напрямкам; сегментування граничних ліній (обрані точки використовуються як дані для апроксимації); апроксимація граничних ліній (для кожного сегмента методом найменших квадратів проводиться апроксимація); пошук еталонного зображення; тунелювання по усереднених коефіцієнтах апроксимації; навчання ПІ мережі (формується еталонна структура ПІ мережі для еталонного зображення, тобто формується еталонна ПІ мережа для тих зображень, що формують границі тунелю ліворуч і праворуч від центрального тунелю); обробка поточних зображень (знаходиться усереднені значення відношення коефіцієнтів апроксимації для кожного сегмента; у випадку влучення їх значення в один із тунелів і збігу ПІ мережі для еталонного і поточного зображень останнє обирається для подальшої обробки, у протилежному випадку – вилучається; якщо поточне зображення обирається для подальшої обробки, то для нього обчислюється зсув , ); оптимізація ваг:

, .

На рис. 2 показані крайові лінії використаного еталонного зображення лазерної траси і відповідне зображення – на рис. 3.

Рис. 2. Крайові лінії
еталонного зображення |

Рис. 3. Вибране еталонне
зображення (128128)

У проведених експериментах були застосовані 5 лазерних трас з кількістю зображень – 1000 в кожній трасі. Розроблений навчальний алгоритм для визначення координат точки прив'язки для зображень лазерної траси дозволяє здійснювати обробку плямових зображень лазерних пучків у реальному часі з порівняно простим програмним забезпеченням.

Здійснено програмну реалізацію розроблених методів та алгоритмів обробки плямових зображень лазерних пучків. На рис. 4 представлений інтерфейс розробленої програми обробки плямових зображень лазерних пучків за двома вибраними алгоритмами. На рис. 5 представлено вікно опції „Детальний розгляд” розробленої програми, де приведені основні характеристики вимірювання координат енергетичних центрів плямових зображень лазерних пучків за вищевказаними етапами.

Фізичне моделювання методу визначення координат енергетичних центрів плямових зображень лазерних пучків (застосовувався сигнальний процесор TMS320С5510, тактова частота – 200 МГц, продуктивність – 400 млн. оп/с) показує, що для обробки одного зображення потрібно 10,65 мс. Це є цілком достатнім для реалізації телевізійної обробки зображень лазерної траси. Комп’ютерне моделювання запропонованих ПІ мереж при обробці зображень лазерних пучків довело їх коректність та доцільність використання при розробці оптико-електронної моделі для побудови образного комп’ютера.

Рис. 4. Інтерфейс розробленої програми | Рис. 5. Вікно опції „Детальний розгляд”

Впровадження та випробування експериментальних зразків показали, що вони можуть бути використані як структурно-функціональний базис розробки спеціалізованої оптико-електронної моделі образного комп’ютера для обробки плямових зображень лазерних пучків у реальному часі з підвищеною точністю вимірювання координат.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі здійснена розробка паралельно-ієрархічних мереж як структурно-функціонального базису оптико-електронної моделі для побудови образного комп’ютера з підвищеною точністю вимірювання координат плямових зображень.

У результаті виконання дисертаційної роботи отримано такі наукові та практичні результати:

1. Проведено порівняльний аналіз відомих моделей образного комп’ютера, що дозволило виділити певні групи показників в найсучасніших комп’ютерних системах з інтегральною інтелектуальною поведінкою, на основі яких розроблено перелік системних вимог до моделювання структур образного комп’ютера.

2. Удосконалено оптико-електронну модель образного комп’ютера око-процесорного типу на основі вдосконалених оптико-електронних перетворювачів інформації як інтегративних багатофункціональних модулів з використанням принципу паралельно-ієрархічного перетворення, що дозволяє створення структурно-функціонального базису для розробки моделей образного комп’ютера.

3. Проведено класифікацію ієрархічних мереж та сформульовано початкові теоретичні положення мережної моделі паралельно-ієрархічного перетворення, що забезпечує їх використання для формалізації обчислювальних процедур багаторівневого процесу обчислень для подальшого застосування при розробці моделей образного комп’ютера.

4. Розроблено математичні та структурно-функціональні моделі паралельно-ієрархічних мереж, що дозволяє їх використання, на основі формалізованих багатоетапних процедур паралельної взаємодії у часі на різних рівнях ієрархії, для подальшої інтеграції в загальну структуру образного комп’ютера.

5. Удосконалено опис паралельних обчислювальних процесів обробки інформації у вигляді багатоетапних процедур кореляційних взаємодій, що дозволяє розробляти обчислювальні паралельно-ієрархічні мережі, а також визначено обчислювальну ефективність паралельно-ієрархічного перетворення, що забезпечує конкурентоспроможність для застосування у структурах образного комп’ютера.

6. Розроблені методи паралельно-ієрархічного перетворення та алгоритми порівняння зображень, а також відповідно до цього удосконалено алгоритми структурно-функціональної організації паралельно-ієрархічних мереж, які реалізують різноманітні рівні розпаралелювання процесу паралельно-ієрархічного перетворення у структурах образного комп’ютера, що дозволяє здійснювати перетворення та обробку зображень у реальному часі.

7. Розроблено та застосовано паралельно-ієрархічну мережу як одну із спеціалізованих структурно-функціональних моделей для побудови образного комп’ютера при обробці плямових зображень лазерних пучків у реальному часі з підвищеною точністю вимірювання координат.

8. Проведено експериментальні дослідження та здійснено програмну реалізацію розроблених методів та алгоритмів обробки плямових зображень лазерних пучків у реальному часі
(10,65 мс) з підвищеною точністю (до 1,5 пікселя) вимірювання координат плямових зображень лазерних пучків.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Паралельно-ієрархічне перетворення як системна модель оптико-електронних засобів штучного інтелекту. Монографія / Кожем’яко В.П., Кутаєв Ю.Ф., Свєчніков С.В., Тимченко Л.І., Яровий А.А. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2003. – 324 с.

2. Кожем'яко В.П., Яровий А.А. Наукова концепція образного відео-комп’ютера око-процесорного типу в контексті сучасної методології штучного інтелекту // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2001. – №2. – С. 84-89.

3. Яровий А.А. Перспективність моделювання оптико-електронних інтелектуальних систем та їх впровадження в САПР // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – 2001. – №10. – С. 122-125.

4. Kozhemyako V.P., Tymchenko L.I., Kutaev Yu.F., Yaroviy A.A. Approach for real – time image recognition // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2001. – №1. – С. 110-124.

5. Кожем’яко В.П., Яровий А.А. Ефективність функціонування оптико-електронних інтелектуальних структур в системах автоматизованого управління // Вестник Херсонского государственного технического университета. – 2001. – №1 (10). – С. 279-281.

6. Хом’юк В.В., Козлова В.І., Яровий А.А. Алгоритмічна модель лінійної згортки векторів з використанням векторно-матричних перетворень // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2001. – №3. – С. 124-126.

7. Кожем’яко В.П., Яровий А.А., Журбан Салех Мухамед Оптимізація обробки образної інформації через впровадження проблемно-орієнтованого логіко-часового кодування // Вісник Сумського державного університету. Серія технічні науки. – 2002. – №12(45). – С. 109-114.

8. Кожем'яко В.П., Тимченко Л.І., Кутаєв Ю.Ф., Яровий А.А., Кокряцька Н.І. Застосування W-спектру зв’язності для порівняння зображень // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2002. – №1(3). – С. 10-16.

9. Кожем’яко В.П., Тимченко Л.І., Кожем’яко А.В., Яровий А.А., Гельман Д.Ш. Око-процесорна обробка зображень // Вісник Технологічного університету Поділля. Серія технічні науки. – 2003. – №3. Том 1. – С. 89-93.

10. Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Яровий А.А., Кожем’яко К.В., Мутасім Абу Шабан Концепції розвитку біопроцесорних таймерів // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах – 2003. – №1(21). – C.140-143.

11. Кожемяко В.П., Хомюк В.В., Яровой А.А. Перспективы создания оптоэлектронных нейрокомпьютеров в контексте развития современных нейротехнологий // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах: Збірник наукових праць. – Хмельницький: ТУП, 2002. – №9. Том 2.– С. 108-114.

12. Хом’юк В.В., Козлова В.І., Яровий А.А., Баранов Р. Рекурсивна взаємодія алгоритмів для задач паралельної обробки інформації // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах: Збірник наукових праць. – Хмельницький: ТУП, 2001. – №8. – С. 40-44.

13. Timchenko L.I., Kutaev Yu.F., Kozhemyako V.P., Gertsiy A.A., Yarovyy A.A., Kokryatskaya N.I. Method for Processing of Extended Laser Paths Images // Advances in Electrical and Computer Engineering. – Suceava (Romania). – 2003. – Vol. 3 (10), Number 2 (20). – P. 66-78.

14. Kozhemyako K.V., Kozhemyako A.V., Yaroviy A.A. Optoquantronum converters of the information // Proceedings of SPIE – 2001. – Vol. 4425. – P. 41-46.

15. Kojemiako V.P., Yaroviy A.A. Light physical constants as object limiting units of the information // Proceedings of SPIE – 2001. – Vol. 4425. – P. 53-59.

16. Timchenko L.I., Kutaev Yu.F, Kozhemyako V.P., Yarovyy A.A., Gertsiy A.A., Terenchuk A.T., Nafez Shweiki Method for Training of a Parallel-Hierarchical Network, Based on Population Coding for Processing of Extended Laser Paths Images // Proceedings of SPIE – 2002. – Vol. 4790 – p. 465-478.

17. Kozhemyako V.P, Timchenko L.I., Kutaev Yu.F., Gertsiy A.A., Yarovyy A.A., Kokryatskaya N.I., Grebenyuk N.P., Poplavskyy O.A. Analysis of the methodological approaches in connection with the problem solving of extrapolation of object trajectory // Proceedings of SPIE. – 2003. – Vol. 5175 – P. 222-236.

18. Kozhemyako V.P, Yaroviy A.A., Mutasim Abu-Shaban Optical Pattern Computers: Classification by Characteristics of Optical Fibre Information-Energy Networks and Prospect of its Development // Proceedings of 4th IEEE International Workshop on Laser and Fiber-Optical Networks Modeling (LFNM-2002). – Kharkov (Ukraine). – 2002. – P. 135-137.

19. Kozhemyako V.P., Timchenko L.I., Yarovyy A.A., Mutasim Abu-Shaban, Asmolova O.V. Nanotechnological Quantronum Eye-Processors on the Basis of New Generation of Data Conversion // Proceedings of IEEE International Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications. – Lviv (Ukraine). – 2003. – P. 400-403.

20. Кожем’яко В.П., Яровий А.А. Методологічні обґрунтування розробки та моделювання образних комп’ютерів // Матеріали шостої міжнародної науково-технічної конференції “Контроль і управління в складних системах” (КУСС-2001). – Том 2. – Вінниця: Універсум-Вінниця, 2002. – С. 34-36.

21. Yarovyy A.A., Kozhemyako V.P. Method for Processing of Extended Laser Paths Images Using Multistage Hierarchical Network // Збірник наукових праць третьої міжнародної наукової конференції молодих вчених “Проблеми оптики та сучасного матеріалознавства – 2002”. – Київ: ВПЦ “Київський університет”, 2002. – С. 226.

22. Yarovyy A.A. Parallel-Hierarchical Network Development for Processing of Extended Laser Paths Images // Збірник наукових праць четвертої міжнародної наукової конференції молодих вчених “Проблеми оптики та сучасного матеріалознавства – 2003”. – Київ: ВПЦ “Київський університет”, 2003. – С. 191.

23. Kojemiako K., Yaroviy A., Mushref A. Opto-quantronum information transformers // Збірник тез доповідей міжнародної науково-технічної конференції Оптоелектронні інформаційні технології “Фотоніка-ОДС 2000”. – Вінниця: Універсам-Вінниця, 2000. – С. 33.

24. Яровий А. Сучасні універсальні оптико-електронні інформаційні структури: системні вимоги та апаратний склад // Збірник тез доповідей міжнародної науково-технічної конференції молодих вчених, аспірантів та студентів „Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології – 2001”. – Вінниця: ВДТУ, 2001. – С. 205.

25. Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Салдан Й.Р., Яровий А.А., Аль-Зубі Хані Перспективність застосування оптико-електронних систем