Введение
1 Модели искажений, проблемы восстановления изображений 17
1.1 Классификация искажений 17
1.1.1 Аппаратные искажения 18
1.1.2 Искажения, вносимые изменением условий регистрации 19
1.1.3 Искажения, вносимые на этапе обработки данных 1.2 Состояние проблемы коррекции изображений 25
1.3 Модели формирования мультиспектральных изображений 32
1.4 Обзор методов коррекции искажений 52
Выводы по главе 1 58
2 Представление искажений на основе модели отражения 60
2.1 Описание искажений на основе бииллюминантной дихроматической модели 60
2.2 Представление априорной информации на основе модели спектрально-контурных элементов 68
2.3 Описание спектрально-контурных элементов в рамках бииллюминантной дихроматической модели 79
Выводы по главе 2 88
3 Методы обнаружения и локализации спектрально-контурных элементов 90
3.1 Общая характеристика задач детектирования и локализации спектрально контурных элементов 90
3.2 Детектирование бликов на основе ограничений на характеристики 93
3.3 Распознавание бликов сложной формы по прецедентам 97
3.4 Фрактальные методы распознавания спектрально-контурных элементов 101
3.5 Детектирование спектрально-контурных элементов c использованием регулярных выражений 104
Выводы по главе 3 112
4 Методы коррекции искажений 114
4.1 Постановка и схема решения задачи коррекции искажений мультиспектральных изображений 114
4.2 Понятие и условия корректируемости 122
4.3 Пространство спектрально-контурных элементов с метрикой Хаусдорфа 135
4.4 Построение корректирующих преобразований с учетом геометрии искажений 140
4.5 Идентификация корректирующих преобразований в метрике Хаусдорфа 151
4.6 Условия идентифицируемости корректирующих преобразований 155
Выводы по главе 4 159
5 Методы идентификации корректирующих преобразований на основе модели спектрально-контурных элементов 161
5.1 Структура численных методов идентификации корректирующих преобразований 161
5.2 Согласованная идентификация корректирующих преобразований 163
5.3 Идентификация корректирующего преобразования на основе интегрального критерия близости моделей 169
5.4 Построение согласованных оценок на основе генетических алгоритмов 171
5.5 Идентификация корректирующих преобразований с использованием алгоритма RANSAC 178
5.6 Сравнение качества восстановления с алгоритмом Retinex 185
5.7 Критерий качества коррекции и сравнение согласованной идентификации и алгоритма RANSAC 189
Выводы по главе 5 196
6 Массивно-многопоточные алгоритмы коррекции изображений на основе модели спектрально-контурных элементов 198
6.1 Ключевые архитектурные особенности массивно-многопоточных высокопроизводительных систем 198
6.2 Методы и алгоритмы эффективного вычисления локальных характеристик изображения 202
6.3 Эффективная реализация спектрально-контурных регулярных выражений 2 6.3.1 Параллельная реализация спектрально-контурных регулярных выражений 206
6.3.2 Параллельная реализация в виде детерминированного конечного автомата (ДКА) 211
6.3.3 Параллельная реализация в виде недетерминированного конечного автомата (НКА) 213
6.3.4 Сравнение производительности детектора на основе преобразования Хафа с цветоконтурными регулярными выражениями 225
6.4 Метод нежесткого следования в модели многогранников для решения задач восстановления изображений 227
6.4.1 Идентификация корректирующего БИХ-фильтра 228
6.4.2 Алгоритм условной идентификации фильтра 229
6.4.3 Двухэтапный генетический алгоритм идентификации БИХ-фильтра .233
6.4.4 Алгоритм нежесткого размещения для параллельной реализации БИХ-фильтра в GPU-системе 236
6.5 Анализ параллельной реализации численных методов согласованной идентификации 242
Выводы по главе 6 247
7 Комплексы программ детектирования артефактов и восстановления изображений на основе модели спектрально-контурных элементов 249
7.1 Классы задач и вычислительные схемы восстановления и коррекции изображений 249
7.2 Коррекция искажений цветных и гиперспектральных изображений с использованием модели спектрально-контурных элементов 254
7.3 Детектирование объектов путём анализа характеристик спектрально-контурных элементов 265
7.4 Фрактальные методы распознавания спектрально-контурных элементов 269
7.5 Детектирование дорожных знаков на основе спектрально-контурных регулярных выражений 277
Выводы по главе 7 281
Список сокращений и основных обозначений 283
Заключение 285
Список литературы
