Введение
Глава 1. Аналитический обзор современных алгоритмов распознавания графических образов и технологий параллельного программирования 14
1.1. Классы графических образов 14
1.2. Методы предобработки данных 15
1.3. Методы сегментации изображений 16
1.4. Методы распознавания графических образов 16
1.5. Программные системы распознавания на основе нейронных сетей ...25
1.6. Особенности решения задач распознавания с использованием высокопроизводительных вычислительных средств 27
1.7. Технологии параллельного программирования 30
1.8. Архитектура программной системы «ПС ИНС» 32
Глава 2. Разработка алгоритмического обеспечения как технологии автоматического выделения объектов на снимках космического назначения 37
2.1. Разработка метода адаптивного преобразования цветного изображения 37
2.1.1. Анализ способов преобразования цветного изображения 37
2.1.2. Применение метода главных компонент (МГК) 38
2.1.3. Исследование результатов применения адаптивного метода 41
2.2. Разработка метода выделения объектов с помощью гистограмм 43
2.2.1. Разработка метода удаления фона 45
2.2.2. Сравнение методов удаления фона 47
2.2.3. Выделение локальных объектов 48
2.2.4. Устранение полостей в объектах 49
2.2.5. Отсеивание объектов 51
2.2.6. «Сборка» объектов 52
2.2.7. Формирование списка кандидатов 53
2.3. Разработка метода сегментации объектов на изображении на основе выделения границ 55
2.3.1. Сглаживание, выделение и бинаризация границ 56
2.3.2. Выделение сегментов, присоединение границ к сегментам и «сборка» сегментов 56
2.4. Специальная обработка распознаваемых объектов и эталонов 57
Глава 3. Разработка метода настройки и программная реализация ИНС Кохонена для кластеризации и распознавания графических образов на кластерных установках 60
3.1. Постановка задачи распознавания и кластеризации 60
3.2. Алгоритмы обучения ИНС Кохонена и распознавания объектов 62
3.3. Выбор оптимальной стратегии реализации ИНС Кохонена с метрикой Евклида на КВУ 65
3.4. Исследование ИНС Кохонена с метриками Махаланобиса и Евклида-Махаланобиса 71
3.4.1. Особенности метрик Махаланобиса и Евклида-Махаланобиса...71
3.4.2. Метод настройки ИНС Кохонена на метрики Махаланобиса и Евклида-Махаланобиса 72
3.4.3. Решение на КВУ задач кластеризации и распознавания на основе метрики Махаланобиса и Евклида-Махаланобиса 74
Глава 4. Программное обеспечение кластерной установки для распознавания графических образов 80
4.1. Требования к программному комплексу 80
4.2. Архитектура программного комплекса 80
4.3. Графический интерфейс для формирования задач распознавания образов 87
4.4. Построение схем обработки космических снимков средствами графического интерфейса 93
4.5. Основные характеристики и результаты тестирования программного обеспечения 96
Заключение 103
Список литературы 105
Приложение
