НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ УКРАЇНИ

“КИЇВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ

Нгуен Тхань Фионг

УДК 681.513

ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ПАРАЛЕЛЬНОЇ ФІЛЬТРАЦІЇ ІМПУЛЬСНОГО ШУМУ НА СУПУТНИКОВИХ ЗОБРАЖЕННЯХ

Спеціальність 05.13.06 — Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Київ — 2005

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Національному технічному університеті України “Київський політехнічний інститут” на кафедрі інформаційної безпеки Фізико-технічного інституту.

Науковий керівник: доктор технічних наук, старший науковий співробітник Куссуль Наталія Миколаївна,
Інститут космічних досліджень Національної академії наук України і Національного космічного агентства України, завідувач відділу космічних інформаційних технологій та систем
Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”, професор кафедри інформаційної безпеки Фізико-технічного інституту за сумісництвом

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор
Бідюк Петрo Іванович,
Навчально–наукового комплексу “Інститут прикладного системного аналізу” НТУУ “КПІ” Міністерства освіти і науки України та НАН України,
професор кафедри математичних методів системного аналізу

кандидат технічних наук, доцент
Гнатушенко Володимир Володимирович,
Дніпропетровського Національного університету,
доцент кафедри електронних засобів телекомунікацій

Провідна установа: Інститут кібернетики ім. Глушкова Національної академії наук України, відділ теорії цифрових математичних машин і систем, м. Київ

Захист відбудеться 21.11.  р. о 15 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д .002.03 в Національному технічному університеті України “Київський політехнічний інститут” за адресою: 03056, Україна, м. Київ, проспект Перемоги, 37.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Національного технічного університету України “Київський політехнічний інститут”.

Автореферат розісланий 12.10.2005 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради О. М. Новіков

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Стрімкий розвиток інформаційних та телекомунікаційних технологій, у тому числі технологій цифрової фотозйомки та засобів спостереження Землі з космосу, призвів до виникнення нових задач обробки фотографічних зображень великого обсягу. Подібними задачами займаються багато науковців в усьому світі, зокрема, І. Айзенберг, Дж. Астола, М. І. Шлезінгер, С. Абрєу, С. Мітра, В. Лукін, В. Гнатушенко. В даний час однією з дуже актуальних задач такого роду є усунення завад на цифрових зображеннях, зокрема, якісне і швидке відновлення зображень, спотворених імпульсним шумом.

Слід зазначити, що фільтрація шуму це важливий обов'язковий етап задачі попередньої обробки космічних знімків у системах моніторингу на основі супутникової інформації. Сучасні геостаціонарні супутники забезпечують передачу багатоспектральних знімків із високою частотою. Так європейський метеорологічний супутник “Метеосат” забезпечує передачу даних обсягом до 10 Мбайт щопівгодини (а супутник другого покоління буде передавати до 100 Мбайт інформації з інтервалом 15 хвилин). Таким чином обробка супутникових зображень у системах моніторингу повинна виконуватися з урахуванням цих часових обмежень. Враховуючи складність алгоритмів обробки зображень, великі обсяги даних та високу частоту надходження інформації, обробку супутникових знімків у режимі моніторингу необхідно здійснювати за допомогою сучасних паралельних, в тому числі й кластерних систем.

Таким чином, при створенні сучасних інформаційних систем моніторингу на основі супутникових даних надзвичайно важливою задачею є розробка ефективних паралельних алгоритмів та інформаційних технологій фільтрації імпульсного шуму на космічних зображеннях. Розв’язанню цієї задачі присвячена дана дисертаційна робота.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дослідження проводилися в межах наукового проекту “Розробка алгоритмів кластерних обчислень для задач обробки супутникової інформації і сценарного аналізу космічної діяльності” програми “Створення ефективних інтелектуальних інформаційних технологій, високопродуктивних ЕОМ та засобів захисту інформації” (0104U006234 “Інтелект”) та договору № ДП/153-2003 від 26 червня 2003 р. “Теоретичні й алгоритмічні основи створення інформаційно-аналітичної системи космічного антикризового моніторингу” (0103U006097).

Роль автора при виконанні цих робіт складалася в розробці ефективних методів фільтрації космічних зображень та інформаційних технологій кластерної реалізації цих методів.

Мета та задачі досліджень.

Мета роботи – розробка ефективних методів, паралельних алгоритмів та інформаційних технологій усунення ізольованих пікселів та смуг імпульсного шуму на космічних знімках.

Для досягнення поставленої мети в дисертації необхідно розвязати наступні задачі.

- дослідити існуючі підходи фільтрації шуму на цифрових зображеннях та проаналізувати їхню застосовність до обробки космічних зображень;

- розробити модель імпульсного шуму загального виду, що включає як ізольовані спотворені пікселі, так і смуги імпульсного шуму;

- розробити ефективний метод усунення імпульсного шуму загального виду, характерного для різних цифрових зображень;

- розробити та дослідити метод декомпозиції алгоритму фільтрації фотографічних зображень для його ефективної паралельної реалізації;

- розробити інформаційну технологію паралельної фільтрації шуму на цифрових знімках;

- розробити комплекс паралельних програм фільтрації шуму на знімках КА “Метеосат”, який призначений для використання в кластерних системах СКІТ-1 і СКІТ-2.

Об'єкт дослідження — цифрові фотографічні зображення, у тому числі знімки, отримані з космічних апаратів.

Предмет дослідження — методи та паралельні алгоритми фільтрації імпульсного шуму на цифрових зображеннях.

Методи дослідження — для розв’язання поставлених задач використані методи теорії ймовірності, обробки зображень, теорії алгоритмів, паралельних обчислень, чисельний експеримент.

Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному.

1. Вперше запропонована ймовірнісна модель зображень, які пошкоджені імпульсним шумом загального виду, що містять як ізольовані спотворені піксели, так і пошкоджені смуги.

2. Вперше запропоновано метод визначення смуг імпульсного шуму на зображеннях, що забезпечує ефективне виявлення спотворених смуг.

3. За допомогою сплайнової апроксимації вдосконалено метод фільтрації імпульсного шуму, що забезпечує більш точне відновлення пошкоджених пікселів без спотворених сусідніх точок зображення.

4. Вперше розроблено та обґрунтовано метод декомпозиції алгоритму фільтрації зображень і розроблено інформаційну технологію його паралельної реалізації.

5. Вперше отримані аналітичні та експериментальні оцінки ефективності застосування паралельних обчислювальних систем для фільтрації шуму на цифрових зображеннях, у тому числі на космічних знімках.

Практична цінність отриманих результатів. В результаті проведених досліджень розроблені ефективні методи та паралельні алгоритми фільтрації цифрових фотографічних зображень, що забезпечують можливість обробки супутникових зображень у режимі моніторингу (в реальному часі). Отримані теоретичні результати реалізовані у вигляді програм для суперкомп'ютерних кластерних систем СКІТ-1 і СКІТ-2, і впроваджені у вигляді підсистеми попередньої обробки інформації для системи моніторингу динаміки хмарності на основі супутникових даних, розробленої в Інституті космічних досліджень НАНУ-НКАУ.

Результати роботи впроваджені в Інституті космічних досліджень НАНУ-НКАУ при реалізації наукового проекту “Розробка алгоритмів кластерних обчислень для задач обробки супутникової інформації та сценарного аналізу космічної діяльності” програми “Створення ефективних інтелектуальних інформаційних технологій, високопродуктивних ЕОМ та засобів захисту інформації” (0104U006234 “Інтелект”) і договору № ДП/153-2003 від 26 червня 2003 р. “Теоретичні й алгоритмічні основи створення інформаційно-аналітичної системи космічного антикризового моніторингу” (0103U006097).

Надалі отримані результати передбачається використовувати в межах інформаційного порталу системи обробки даних спостереження Землі з космосу КосмоГІС НКАУ, який розробляється в Інституті космічних досліджень НАНУ-НКАУ.

Особистий внесок здобувача У наукових працях, опублікованих у співавторстві, авторові належать наступні результати. В роботі [1] автор виконав експериментальне порівняння й аналіз відомих алгоритмів нелінійної фільтрації цифрових зображень, спотворених імпульсним шумом. У роботах [4, 6] автором проведений аналіз підходів до паралельної реалізації алгоритмів фільтрації цифрових зображень, запропоновані та проаналізовані варіанти декомпозиції алгоритму фільтрації космічних знімків, отримані експериментальні оцінки прискорення процесу фільтрації при його паралельній реалізації. У роботах [3, 7] автором запропоновані нові методи фільтрації ізольованих пікселів та смуг імпульсного шуму на космічних зображеннях.

Апробація результатів дисертації. Основні результати роботи доповідалися й обговорювалися на 9 наукових конференціях: IV та V українській конференції з космічних дослідженьКрим, 2004, 2005), школі-семінарі для молодих вчених “Наукові космічні дослідження”с. Жукін, Київська область, 2004), міжнародній науково-практичній конференції “Єдиний інформаційний простір ‘2004” ( Дніпропетровськ, 2004), ХІ міжнародній конференції з автоматичного керування “Автоматика – 2004” (Київ, 2004), VII міжнародній науково-практичній конференції “Людина і Космос” (Дніпропетровськ, 2005), міжнародній конференції KDS’2005 (Болгарія, 2005), міжнародній конференції ISDMIT’2005 (Євпаторія, 2005), міжнародній конференції “Автоматика’2005” (Харків, 2005).

Публікації. Основні результати дисертаційної роботи опубліковані в 15 друкованих працях, із яких 5 статей в журналах та збірниках наукових праць, що входять у перелік профільних видань, затверджених ВАК України (2 із них без співавторів), 10 робіт – в матеріалах семінарів та конференцій (у тому числі міжнародних).

Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та 2 додатків. Загальний обсяг дисертації складає 185 сторінок, у тому числі: 121 сторінок основного тексту, 36 рисунків, 6 таблиць, список літературних джерел з 111 найменувань, додатків на 52 сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми та наукових задач; сформульовано мету дисертаційної роботи; вказано об'єкт, предмет, наукову новизну та практичну доцільність отриманих результатів; зазначено особистий внесок здобувача, дані про реалізації й апробації; публікації результатів досліджень.

В першому розділі розглядаються та класифікуються основні відомі методи фільтрації зображень, спотворених імпульсним шумом. Через наявність помилок у роботі датчиків цифрової камери чи то через перешкоди у каналах передачі даних на фотознімках, зроблених цифровими апаратами, а також на космічних зображеннях, дуже часто з'являються імпульсні шуми у вигляді спотворених ізольованих пікселів або смуг імпульсного шуму.

Існує два типи імпульсного шуму: фіксований та випадковий. Для зображення в 256 градаціях сірого, значення спотворених пікселів фіксованого імпульсного шуму дорівнюють максимуму (255) або мінімуму (0) із припустимого динамічного діапазону з однаковою ймовірністю (тобто p/2). Вид цього шуму відомий також під назвою “сіль і перець”. У разі випадкового шуму значення спотворених пікселів рівномірно розподілені в діапазоні [0, ] з ймовірністю p.

Головною метою обробки імпульсних шумів є усунення спотворених пікселів (тобто, відновлення вихідного значення пікселів, визначених як спотворені) та збереження цілісності інформаційних деталей вихідного зображення. Для оцінки результатів алгоритмів фільтрації використовується критерій “відношення амплітуда сигнал-шум” (Peak Signal-to-Noise Ratio – PSNR):

де M, N – розміри зображення;  – значення пікселів з координатами початкового й обробленого зображень відповідно (для зображення в 256 градаціях сірого). Чим більше значення “відношення амплітуда сигнал-шум”, тим краща якість фільтрації.

Для усунення імпульсного шуму, зазвичай, застосовується нелінійний підхід. Одним із найпопулярніших нелінійних фільтрів є медіанний фільтрМФ), головним недоліком якого є корегування всіх пікселів зображення. Тому результатом фільтрації є розмите та спотворене зображення. В першому розділі проаналізовано 18 різних методів фільтрації, що дозволяють в певній мірі подолати недоліки медіанного фільтра. У відомій літературі ефективність існуючих фільтрів перевіряється тільки для декількох тестових зображень, а можливість їхнього практичного застосування для корегування реальних зображень не продемонстрована.

У другому розділі вводиться модель імпульсного шуму загального вигляду та ставиться задача знаходження найкращого фільтра для усунення імпульсного шуму.

Нехай q – ймовірність спотвореного ізольованого пікселя; p – ймовірність спотвореного рядка пікселів. Позначимо через вi випадкову величину, що задовольняє наступній умові:

Тоді, якщо вi = 1 – i-ий рядок зображення спотворений, якщо вi = 0 – i-ий рядок зображення не спотворений.

Нехай , – значення пікселя, що спостерігається, та початкового пікселя з координатами , відповідно. Густина розподілу f() (для зображення в 256 градаціях сірого) імпульсного шуму загального виду, що включає як ізольовані спотворені піксели, так і цілі рядки зашумлених пікселів, можна визначити такий чином:

де – дельта-функція Дірака, яка визначається співвідношенням

.

У дисертаційній роботі ставиться задача знаходження найкращого фільтра fMAX, що задовольняє наступній умові:

,

де F – множина методів фільтрації імпульсного шуму; K – множина тестових зображень, яка включає стандартні та космічні зображення; Q – критерій “відношення амплітуди сигнал-шум” (PSNR); Ok, Xk – початкове та спотворене к-е зображення з множини K, відповідно; M – математичне сподівання.

В межах поставленої задачі у другому розділі проводиться експериментальне порівняння ефективності існуючих методів фільтрації для стандартних тестових зображень. Результати тестування найкращих фільтрів для космічних зображень наведені в табл. .

Табл. 

Результати фільтрації за критерієм “PSNR” для космічних зображень |

Значення критерію для зображень, що не містять смуг імпульсного шуму | Значення критерію для зображень, що містять смуги імпульсного шуму

Граничний булевий фільтр (ПБФ) | 54,95 | 49,86

Медіанний фільтр із підтримкою станів (МФС) |

52,31 |

49,70

Адаптивний фільтр із центральним зважуванням (АЦВМФ) |

52,12 |

51,24

Як випливає із результатів проведених експериментів та табл. , неможливо визначити єдиний метод фільтрації, який виявився б найбільш ефективним для різних типів шуму (у вигляді ізольованих спотворених пікселів або цілих смуг). Якщо зображення містить лише ізольовані спотворені піксели, то для його відновлення найкраще використовувати граничний булевий фільтр (ПБФ). Якщо ж на зображенні є смуги імпульсного шуму, то найбільш ефективним фільтром виявляється адаптивний фільтр із центральним зважуванням (АЦВМФ). Отже, для усунення шуму кожного виду доцільно застосовувати окремий фільтр. Тому в розділі 2 пропонується нова модель процесу фільтрації зображень, що передбачає використання різних фільтрів для усунення смуг та ізольованих пікселів шуму. Блок схема пропонованого процесу фільтрації показана на рис. .

Рис. . Модель процесу фільтрації імпульсного шуму загального виду (містить як окремі спотворені піксели, так і цілі смуги).

Однак за наявності смуг імпульсного шуму навіть при використанні найкращого фільтра на відновленому зображенні залишаються імпульсні плями (рис. 2). Тому постає задача розробки нового фільтру для усунення смуг імпульсного шуму, що дозволяє подолати цей недолік.

Рис. 2 (зверху вниз) Поява імпульсних плям після відновлення зображень з використанням методів ПБФ, МФС, АЦВМФ.

Таким чином, ставиться задача знаходження фільтра f для усунення смуг імпульсного шуму, що задовольняє наступній умові: |

(1)

де FS – множина існуючих (включаючи розроблені дисертантом) методів фільтрації смуг імпульсного шуму.

В третьому розділі запропонований новий метод фільтрації для смуг імпульсного шуму, що задовольняє умові (1). Запропонований метод передбачає розв’язання задачі фільтрації в два етапи: на першому етапі виконується виявлення смуг імпульсного шуму, а на другому – відновлення спотворених пікселів. Автором запропонований новий ефективний спосіб виявлення смуг імпульсного шуму та модифікований відомий метод усунення смуг з використанням інтерполяції на основі кубічних сплайнів.

Основна ідея методу виявлення смуг імпульсного шуму зводиться до наступного. Здебільшого значення яскравості спотворених пікселів значно відрізняються від яскравості сусідніх неспотворених. Тому різниця між значеннями яскравості поточного пікселя до та після відновлення за допомогою медіанного фільтру забезпечує ефективний спосіб ідентифікації зашумленого пікселя (рис. 3).

Нехай AN – множина позицій смуг імпульсного шуму. Тоді AN визначається наступною формулою:

де – розмір зображення;  – множина пікселів всередині вікна фільтрації з центром (i, j); MED – функція усереднення значення яскравості в межах вікна фільтрації з центром (i, j); ф – поріг.

(а) | (б) | (в)

Рис. (а) Зображення, яке відновлене за допомогою медіанного фільтра; (б) Спотворене зображення; (в) Горизонтальна гістограма.

Якщо смуга імпульсного шуму знаходиться в однорідній області зображення, то у процесі відновлення досить використовувати інформацію про яскравість найближчих пікселів, що знаходяться на однаковій відстані від цієї смуги. Однак якщо одна або декілька послідовних смуг знаходяться в неоднорідній області зображення, то у більшості випадків після корегування в цьому місці на зображенні з'являється контрастна смуга.

(а) | (б)

(в) | (г)

Рис. 4 Частина стандартного тестового зображення “Лена”. (а) Початкове зображення; (б) Спотворене зображення; (в) Відновлене зображення, на якому з'явилася контрастна лілія; (г) Зображення відновлене за допомогою інтерполяції на основі кубічних сплайнів.

Тому задача відновлення спотвореного зображення полягає не тільки в збереженні деталей зображення, але й у запобіганні появі контрастної лінії. У дисертації пропонується вдосконалений метод відновлення смуг імпульсного шуму з використанням інтерполяції на основі кубічних сплайнів (рис. 4).

У табл. наводяться результати порівняння ефективності запропонованого методу з відомими методами фільтрації за критерієм “відношення амплітуда сигнал-шум”. Оскільки на тестовому зображенні існують не тільки смуги імпульсного шуму, але і спотворені ізольовані піксели, експеримент здійснювався в два етапи: спочатку здійснювалось видалення смуг за допомогою запропонованого методу, а потім виконувалось корегування ізольованих спотворених пікселів за допомогою методу ПБФ (= fMAX).

Табл. 

Порівняльні результати фільтрації

Тип фільтра | Значення критерію “PSNR”

Медіанний фільтр із розміром вікна 3 x 1 | 42,41

Медіанний фільтр із розміром вікна 5 x 1 | 37,11

Адаптивний фільтр із центральним зважуванням (АЦВМФ) | 51,24

Запропонований метод | 53,23

В четвертому розділі розглядається задача зменшенням часу фільтрації зображень великого обсягу за рахунок паралельних обчислень. Така задача виникає при обробці супутникових зображень в реальному часі, зокрема при роботі із знімками супутника “Метеосат”.

Європейський метеорологічний супутник “Метеосат” являє собою геостаціонарний супутник. Він постачає інформацію великого обсягу (до 100 МБ) з високою частотою (кожні 15 – 30 хвилин). Фільтрація імпульсних шумів відноситься до групи операцій обробки зображень низького рівня, тобто обробка виконується для кожного пікселя окремо. При послідовній обробці цих зображень час обробки досить великий. Очевидно, що для розв’язання прикладних задач в реальному часі необхідно використовувати паралельні обчислювальні системи.

Обробку різних частин зображення можна виконувати в межах окремих процесів. Однак після кожної ітерації обробки необхідно забезпечити обмін “крайовою” інформацією між сусідніми процесами. У цьому складається небажаний побічний ефект паралельної обробки, що вимагає зв'язку між паралельно працюючими процесами через єднальну шину (для відправлення й одержання інформації між процесами, що беруть участь у паралельній обробці). Для зниження часу фільтрації цифрових зображень у дисертації запропонований новий паралельний алгоритм, псевдокод якого наводиться на рис. .

if (функціяПошукСмугІмпульсу (<ЧастинаЗобр.>, <парам.>) = = TRUE)

функціяЗнищенняСмугІмпульсу(<ЧастинаЗобр.>, <парам.>);

for (раз = 0; раз < ЦИКЛ; раз ++) {

функціяВідправлення/Отримання краєвих даних (<парам.>);

<Карта> = функція пошукІмпульсу (<ЧастинаЗобр..>, <парам.>);

<Відновлення ЧастинаЗобр..> = функціяЗнищенняІмпульсу (<ЧастинаЗобр.>,

<Карта>, <парам.>);

< ЧастинаЗобр.> = < Відновлення ЧастинаЗобр.>;

}

Рис. Паралельний алгоритм фільтрації.

Рис. . Запропонована модель паралельних обчислень. Незафарбовані кола, квадрати та зірочки позначають вихідні значення яскравості пікселів, а зафарбовані вказують на значення після обробки.

Для реалізації цього алгоритму, розв’язання задач фільтрації цифрових зображень запропоновано нову модель паралельних обчислень, яка базується на вдосконаленій моделі ЕПМД (єдина програма з множиною даних), із застосуванням елементів архітектури “майстер/робітник”, що відповідає моделі МПМД (множинні програми з множинними даними) (рис. ).

При паралельних обчисленнях необхідно дотримуватись наступних основних принципів: (i) Максимальне збільшення послідовних фрагментів програми, які можна виконувати паралельно; (ii) Збалансованість обсягу роботи паралельних процесів; (iii) Зменшення часу обміну інформацією.

Запропонована модель забезпечує виконання перших двох принципів. Для зменшення часу комунікації необхідно мінімізувати обсяг даних між процесорами, що передаються (трафік), та число сеансів зв'язку. Доступ до даних, що передаються, буде ефективнішим, якщо вони записані в пам'яті послідовно, а не фрагментами по всьому носію інформації. З цієї точки зору, в дисертації проаналізовані чотири можливих способи розбиття зображення (рис. 7) і визначені оптимальні способи розбиття за критеріями швидкості обчислень та простоти розробки програми.

(а) | (б)

(в) | (г)

Рис. 7. Чотири можливих способи розбиття зображення. (а) Розбиття зображення по горизонталі; (б) Поворот і розбиття зображення по горизонталі; (в) Розбиття зображення по вертикалі; (г) Розбиття зображення по квадратах.

Ефективність запропонованої моделі паралельних обчислень перевірялася в локальній мережі Інституту космічних досліджень НАНУ–НКАУ. Результати експериментів показані на рис. 8. У процесі експериментів, найчастіше виникали “перешкоди” (зайнятість єднальної шини, автоматичний запуск програм на деяких комп'ютерах, і т.д.). Наприклад, у випадку дев'яти процесорів, результати двох перших підходів розбиття зображення виявилися недоцільними. Більш точні результати експериментів були отримані на суперкомп'ютерах СКІТ-1 і СКІТ-2, створених в Інституті кібернетики ім. В. М. Глушкова НАНУ (рис. 9).

Рис. 8. Порівняльні результати послідовної і паралельної реалізації алгоритму для чотирьох типів поділу даних

Рис. 9. Порівняльні результати експериментів, які отримані на суперкомп'ютерах, створених в Інституті кібернетики.

У роботі отримані теоретичні й експериментальні оцінки ефективності запропонованої моделі паралельних обчислень, які базуються на обчисленні коефіцієнта прискорення за законом Амдала та реального коефіцієнта прискорення обчислень, досягнутого на суперкомп'ютері (рис. 10).

Закон Амдала визначає коефіцієнт прискорення в такий спосіб:

де – загальний час виконання послідовної частини програми з використанням одного процесора; – загальний час виконання паралельної частини програми з використанням одного процесора; N – кількість задіяних процесорів.

Рис. Теоретичні та експериментальні оцінки ефективності запропонованої моделі паралельних обчислень, які базуються на обчисленні коефіцієнта прискорення за законом Амдала та реального коефіцієнта прискорення обчислень в залежності від прискорення при заданій кількості процесорів.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі запропоновані та обґрунтовані ефективні методи, паралельні алгоритми й інформаційні технології усунення імпульсного шуму на цифрових зображеннях.

1. Аналіз можливого застосування нелінійних фільтрів для відновлення цифрових зображень показав, що для усунення імпульсного шуму загального вигляду, що містить як ізольовані спотворені піксели, так і цілі смуги зашумлених пікселів, фільтрацію необхідно виконувати в 2 етапи: спочатку усунути смуги імпульсного шуму, а потім виконати відновлення ізольованих зашумлених пікселів.

2. Вперше запропонована ймовірнісна модель імпульсного шуму загального виду, що адекватно описує завади, властиві реальним цифровим зображенням, та дозволяє генерувати тестові зображення з довільним ступенем зашумленості. Запропонована модель відрізняється від відомих тим, що враховує не тільки ізольовані зашумлені піксели, але і цілі смуги спотворених пікселів.

3. Вперше запропонований метод виявлення смуг імпульсного шуму, що базується на побудові гістограми яскравості. Використання запропонованого методу детектування смуг дозволяє забезпечити фільтрацію без спотворення незашумлених пікселів зображення та знизити ефект появи “імпульсних плям”.

4. Вдосконалено метод фільтрації смуг імпульсного шуму на зображеннях на основі сплайнової апроксимації, що забезпечує підвищення точності відновлення пошкоджених пікселів на 5% у порівнянні з кращими відомими методами фільтрації без спотворення сусідніх пікселів зображення.

5. Вперше розроблено та обґрунтовано метод декомпозиції алгоритму фільтрації космічних зображень для його паралельної реалізації. Показано, що для вирішення задачі фільтрації цифрових зображень великого обсягу найбільш ефективним є метод паралелізму даних.

6. Вперше створено модель паралельних обчислень при розв’язанні задачі фільтрації цифрових зображень та розроблено інформаційну технологію її паралельної реалізації. Розроблена модель покладена в основу модуля попередньої обробки мультиспектральних знімків КА “Метеосат” для системи моніторингу хмарності на основі космічної інформації. Застосування розробленої моделі забезпечує усунення імпульсного шуму для зображень великого обсягу в реальному часі.

7. Вперше отримані аналітичні та експериментальні оцінки ефективності застосування паралельних обчислювальних систем для фільтрації шуму на цифрових зображеннях, у тому числі космічних знімків. Визначено оптимальний ступінь розпаралелювання алгоритму з урахуванням архітектури суперкомп'ютерних кластерних систем СКІТ-1 і СКІТ-2, створених в Інституті кібернетики НАНУ. Розроблено комплекс програм, що реалізують запропоновані паралельні алгоритми на суперкомп'ютерних кластерних системах СКІТ-1 і СКІТ-2. Доступ до суперкомп'ютера здійснюється через спеціально розроблений незалежний від платформи Web-інтерфейс.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

[15]

Дисертанту належить виконання експериментального порівняння та аналіз відомих алгоритмів нелінійної фільтрації цифрових зображень, спотворених імпульсним шумом.

[16]

[17]

Дисертантом запропоновано нові методи фільтрації ізольованих пікселів і полос імпульсного шуму на космічних зображеннях.

[18]

Дисертанту належить аналіз підходів до паралельної реалізації алгоритмів фільтрації космічних знімків, запропоновані і реалізовані варіанти декомпозиції алгоритму фільтрації космічних знімків, отримані експериментальні оцінки прискорення процесу фільтрації при його паралельній реальзації.

[19]

[20]

Дисертанту належить аналіз підходів до паралельної реалізації алгоритмів фільтрації космічних знімків, запропоновані і реалізовані варіанти декомпозиції алгоритму фільтрації космічних знімків, отримані експериментальні оцінки прискорення процесу фільтрації при його паралельній реальзації.

[21]

Дисертантом запропоновано алгоритм попередньої обробки зображень в задачі побудови маски хмарності, що забезпечує фільтрацію імпульсного шуму на космічних зображеннях.

[22]

[23]

Дисертантом запропоновано новий метод детектування полос імпульсного шуму на космічних зображеннях.

[24]

Дисертантом запропоновано новий метод детектування та фільтрації полос імпульсного шуму на космічних зображеннях.

[25]

Дисертантом запропоновано нові методи фільтрації ізольованих пікселів і полос імпульсного шуму на космічних зображеннях.

[26]

Дисертантом отримані аналітичні та експериментальні оцінки прискорення процесу фільтрації при його паралельній реальзації у локальній мережі.

[27]

Дисертантом отримані аналітичні та експериментальні оцінки прискорення процесу фільтрації при його паралельній реальзації на суперкомп’ютері.

[28]

Дисертантом запропонована модель реалізації паралельних алгоритмів фільтрації космічних знімків на суперкомпьютерах сімейства СКИТ .

[29]

Дисертантом запропоновані і реалізовані варіанти декомпозиції алгоритму фільтрації космічних знімків.

АНОТАЦІЯ

Нгуен Тхань Фионг. Інформаційні технології паралельної фільтрації імпульсного шуму на супутникових зображеннях. — Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 — автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут” . — Київ, 2005.

Дисертація посвячена питанням розробки ефективних паралельних алгоритмів та інформаційних технологій фільтрації імпульсного шуму на космічних зображеннях. Головною метою роботи є удосконалення існуючих систем обробки космічних цифрових знімків в режимі моніторингу, що характеризуються великим об’ємом і високою частотою надходження інформації. В дисертаційній роботі розроблені математичні методи обробки імпульсних шумів з метою відновлення вихідних значень пікселів, визначених як зашумленні при збереженні цілісності інформаційних деталей вихідного зображення. Розроблена модель розпаралелювання обчислень при розв’язуванні задач фільтрації зображення з одночасною реалізацію інформаційної технології, яка складає основу системи попередньої обробки супутникових знімків для системи моніторингу хмарності.

Ключові слова: імпульсний шум, смуга імпульсного шуму, інтерполяція на основі кубічних сплайнів, інформаційні технології фільтрації імпульсного шуму, паралельні алгоритми, паралельні обчислювальні системи.

АННОТАЦИЯ

Нгуен Тхань Фыонг. Информационные технологии параллельной фильтрации импульсного шума на спутниковых изображениях. — Рукопись.

Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 — Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. Национальный технический университет Украины “Киевский политехнический институт”. — Киев, 2005.

Диссертационная работа рассматривает важные аспекты развития информационных и телекоммуникационных технологий, в том числе технологии цифровой фотосъемки и средств наблюдения Земли из космоса, в частности новые задачи обработки фотографических изображений большого объема. Диссертация посвящена вопросам разработки эффективных параллельных алгоритмов и информационных технологий фильтрации импульсного шума на космических изображениях.

Главной целью настоящей работы является усовершенствование существующих систем обработки космических цифровых снимков в режиме мониторинга, передаваемых с большим объемом и высокой частотой поступления информации на основе улучшения качества изображения с помощью новых оригинальных методов устранения импульсных шумов различного происхождения.

В диссертационной работе разработаны математические средства обработки импульсных шумов с целью восстановления исходного значения пикселей, определенных как зашумленные при сохранении целостности информационных деталей исходного изображения. Проанализированы основные известные нелинейные методы фильтрации изображений, в результате чего автором был выбран наиболее эффективный алгоритм – пороговый булевый фильтр.

Была введена модель импульсного шума общего вида, которая может имитировать искусственный шум для обоснования порога чувствительности для отбраковки не только изолированных зашумленных пикселей, но и полос импульсного шума в реальных шумовых изображениях. Для этого была разработана новая модель процесса фильтрации изображений, предполагающая использование различных фильтров для устранения полос и изолированных пикселей шума. Предложен новый эффективный способ обнаружения полос импульсного шума, базирующийся на построении гистограммы яркостей, что дает возможность отфильтровывать без искажения незашумленные точки изображения и существенно уменьшать эффект появления “импульсных пятен”.

В работе модифицирован известный метод устранения полос с использованием интерполяции на основе кубических сплайнов. Такое решение позволило обеспечить повышение точности восстановления поврежденных пикселей на 5% по сравнению с лучшими известными методами фильтрации без искажения соседних точек изображения.

Разработана модель распараллеливания вычислений при решении задачи фильтрации изображений с одновременной реализацией информационной технологии, которая составляет основу модуля предварительной обработки мультиспектральных спутниковых снимков для системы мониторинга облачности. Предложенная модель обеспечивает решение задачи максимального увеличения последовательных фрагментов программы, которые можно выполнять параллельно с учетом сбалансированности параллельных процессов. Определены оптимальные критерии степени распараллеливания алгоритма с учетом архитектуры суперкомпьютерных кластерных систем и разработан соответствующий програмный комплекс.

Эффективность разработанной модели параллельных вычислений была экспериментально подтверждена соотвествующими исследованиями в локальной сети Института космических исследований НАНУ–НКАУ, а также на суперкомпьютерах СКИТ-1 и СКИТ-2, созданных в Институте кибернетики им. В. М. Глушкова НАНУ, что позволило получить более точные опытные результаты.

Ключевые слова: импульсный шум, полоса импульсного шума, интерполяция на основе кубических сплайнов, информационные технологии фильтрации импульсного шума, параллельные алгоритмы, параллельные вычислительные системы.

ABSTRACT

Nguyen Thanh Phuong. Information technologies of parallel filtration of impulsive noises on satellite images. — Manuscript.

Ph.D. thesis for acquiring scientific degree of Candidate of Technical Science on speciality 05.13.06 —control systems and progressive information technologies. National Technical University of Ukraine “Kyiv Polytechnic Institute”. — Kyiv, 2005.

This dissertation concentrates on the studies of parallel processing algorithms and information technologies of filtration of impulsive noise on satellite images. The main target of this work is to improve the satellite images processing system under real–time monitoring condition, which processes images transferred from satellite to the Earth with huge volume and at the high frequency. Several mathematical tools used for processing impulsive noises for the purpose of restoring information with noises while maintaining image details are represented as well. In order to process filtration of impulsive noise on satellite images by parallel processing technology, here is introduced a model of parallel computation, on which bases establishment of preprocessing module of satellite images of cloud monitoring system.

Key words: impulsive noise, streak of impulsive noise, cubic spline interpolation, information technologies of filtration of impulsive noise, parallel algorithms, parallel computing systems.