Применение методов искусственного интеллекта к обработке данных, полученных при изучении волновых гидродинамических процессов в мелководном водоеме

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Кибернетика


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Раздел IV. Математические методы искусственного
интеллекта
УДК 532.5. 031
Н.А. Фоменко
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА К ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ, ПОЛУЧЕННЫХ ПРИ ИЗУЧЕНИИ ВОЛНОВЫХ ГИДРОДИНАМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В МЕЛКОВОДНОМ ВОДОЕМЕ
Цель данной работы заключается в обработке изображения, полученного в результате исследований волновых гидродинамических процессов в мелководном водоеме. Первичная обработка результатов натурного эксперимента, основанная на методах искусст-(), -,. -жения меток на измерительном шесте. Разработанный алгоритм и его программная реализация позволяют достаточно точно определять месторасположение объектов задан,.
Искусственный интеллект- обработка изображения- распознавание образов- натур.
N.A. Fomenko APPLICATION ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS, TO PROCESS DATA OBTAINED DURING THE STUDY WAVE HYDRODYNAMICAL PROCESSES IN SHALLOW BASINS
The aim of the work is processing of the image, obtained during investigation of the wave hydrodynamics processes in shallow basins. Preprocessing of results of the full-scale experiment based on the methods of artificial intelligent (pattern recognition) to determine presence the value of elevation level function in dependence on time. In the paper we present an algorithm for detection of labels on the measuring pole. The developed algorithm and its program implementation allow to detect accurately location of objects of specified sizes, having a rectangular shape.
Artificial intelligence- image processing- pattern recognition- full-scale experiment.
.
эксперимента на основе методов искусственного интеллекта (распознавание образов) [1−2]. В работе определяются значения функции возвышения уровня, зависящей от.
1. Постановка задачи. На рис. 1 приведено исходное изображение. Требуется определить расположение поплавков (двух белых прямоугольников) относительно измерительного шеста (положение шеста определяется черными прямо).
Для определения положения поплавков относительно измерительного шеста, необходимо распознать белые прямоугольники заданного размера. Размер прямоугольников, приведенных на рис. 1, составляет: 12×60 пикселей (р^мер изображения равен 480640 пикселей). Изображение хранится в памяти в виде массива, принимающего значения 0−255. Будем обозначать данный массив литерой А. Размеры белых прямоугольников обозначим: in = 12, jn = 60. Размеры изображения N= 480, M=640.
-
-
Рис. 1. Исходное изображение
2. Алгоритм решения поставленной задачи. Распознавание местонахождения прямоугольников происходит в два этапа. На первом этапе убираются крупные светлые объекты (объекты, превосходящие по размерам описанные выше бе-).
чем заданные белые прямоугольники.
Для того чтобы убрать объекты, превышающие по размеру заданные прямо,:
В. ^ 3. 5А. ~(а.+. + А.. + А.. + А. .). (1)
.1 1.1 V. + 1п. 1 .п. 1.. 1 + 1п 1. 1−1п ! '-
где. = 1п. N — 1п -1.1 =. М — ]п -1.
Для удобства массив В представляется в форме полутонального изображения (элементы массива принимают значения от 0 до 255). При этом отрицательные значения массива обнуляются:
Ви ^ 0, если В, 1 & lt- 0. при. = 1п. N — 1п -1.1 = ]п. М — 1п -1.
Далее массив В обрабатывается согласно следующему выражению:
255 В.. ----------------- ----------
Ви & lt----г-г-. где Ьи/ = тах (В). при I = .п. N — 1п -1. = ]п. М -1п -1.
1 Ьи/
. 2. 2.
белые прямоугольники стали ярче. крупные светлые объекты практически исчез..
Рис. 2. Результат фильтрации по выделению прямоугольников (в результате работы фильтра исчезают крупные светлые объекты)
На втором этапе мы избавляемся от высокочастотных шумов (стачиваются
).
найдем следующую сумму:
п. п, __________ ___________
А.1 ^ ПРИ. = 0. N-1,-1.1 = 0. М-1п-1. (2)
к=0 р=0
Для вычисления данной суммы используется следующий алгоритм. Вначале находится вспомогательный массив С. согласно следующей формуле:
Си ^ XX Вк. р при I = ОЛЧ-1.1 = 0. М-1п-1. (3)
к=0 р=0
Массива С вычисляется в два шага. На первом шаге выполняется следующая:
Си+1 ^ В1.1 + Си+1 при. = 0. N-in -1.1 = 0. М-]П — 2. (4)
На втором шаге:
С+и ^ Си + См,. при. = °. М-]п -1. = 0. N-in — 2. (5)
После вычисления массива С. вычисляется массив Б. который обрабатывается согласно следующему выражению:
Б. ^ С.. -С.. -С.. -С.. (6)
1 1 1~1п. 1 1−1п .п. 1−1п У '-
при. = .п. N-in -1. 1 = ]п. М-]п -1.
(3) (6)
(2)
непосредственным нахождением суммы (2). Результат использования фильтра (2). позволяющего избавиться от объектов размером меньше чем заданные белые прямоугольники. приведен на рис. 3.
На рис. 3 мы видим светлые объекты. примерно совпадающие с размерами заданных белых прямоугольников. Но в то же время они уступают по яркости выделяемым белым объектам.
.. рис. 3. смещены относительно центров белых прямоугольников. приведенных на рис. 1. на .п / 2. /2 по осям Ох. Оу соответственно.
Рис. 3. Результат сглаживания изображения
Очевидно, что в результате работы фильтра на рис. 3 стало проще выделить область, где предположительно находятся белые прямоугольники, чем из исходного изображения, приведенного на рис. 1.
Следующим шагом все светлые объекты, у которых яркость ниже яркости заданных белых прямоугольников, окрашиваются в темный цвет. В противном случае — белым, что представлено на рис. 4, на котором белым цветом изображено предположительное место расположения геометрических центров светлых объектов, которые были смещены относительно центров белых прямоугольников, приведенных на рис. 1.
Для последующей обработки нас будут интересовать координаты точек бело.
Рис. 4. Месторасположение предположительных геометрических центров белых
прямоугольников
Следующей задачей после выделения координат точек вероятного местонахождения белых прямоугольников является построение оптимальной прямой, проходящей через центры искомых объектов.
Для построения оптимальной прямой у = кх + Ь воспользуемся методом ми.
прямой (к) и точки пересечения с осью Ох (Ь), нужно решить систему уравнений
п п п
к X1 + ЬТаХ = 1Ьу& lt- ,
г=0 г=0 г=0
п п п (П
к + ЬХх2 = Х, х& lt-У<-,
г = 0 г=0 г = 0
где (х-, у1) — координаты светлых точек- к — тангенс угла наклона прямой, наиболее вероятно проходящей через центр белых прямоугольников- Ь — угол пересечения прямой с осью Ох.
На рис. 5 приведены результаты работы метода наименьших квадратов. В качестве исходного изображения для данного алгоритма использованы данные, приведенные на рис. 4 (нахождение предположительных геометрических центров бе-).
На рис. 6 приведена прямая, проходящая через центры белых прямоугольни-,.
Рис. 5. Результат работы метода Рис. 6. Изображение прямой,
наименьших квадратов проходящей через центры белых
прямоугольников
При построении данной прямой учли смещение изображения, приведенного на рис. 3, относительно изображения, приведенного на рис. 1.
После построения прямой, проходящей через центры белых прямоугольников, необходимо произвести операции аналогичные описанным выше, для выделения измерительного шеста, на котором нанесены метки в виде черных прямо.
Распознавание черных прямоугольников происходит так же, как и распознавание белых прямоугольников, в два этапа. На первом этапе убираются крупные темные объекты (объекты, превосходящие по размерам описанные выше черные).
заданные черные прямоугольники. Результат работы разработанного алгоритма приведен на рис. 7.
Следующим этапом обработки изображения является определение точки пе-,, относительно нанесенных на шест меток. Далее постоим зависимость значений яркости (массива О) от пространствен ной координаты у при условии х = |ку + Ь|, которая приведена на рис. 8.
Обозначим через У массив значений яркости на прямой, предположительно проходящей через центры темных прямоугольников.
Следующим этапом обработки является определение значений координат меток на шесте. Для определения расположения меток на шесте был разработан следующий алгоритм:
1. Вводятся две переменные I — номер точки, / - вспомогательная переменная (флажок), т — значение начала метки. В начале алгоритма данным переменным присваиваются нулевые значения.
2. Цикл по переменной у.
3.:
¦ если У- & gt- 0 и / = 0, то в переменную тзаписывается значение у, а в переменную / значение 1.
4.:
¦ если Уу = 0 и / = 1, то в переменную / записывается значение 0, а
элемент массива Як принимает значение
У + т 2
5. Проверка условия выхода из цикла: у = 0, М — ]п -1.
Рис. 7. Результаты выделения пряной, проходящей через центры светлых
объектов
Рис. 8. Зависимость яркости
Входными данными алгоритма является массив У, а в качестве выходного параметра выступает массив Я. Этот алгоритм был использован для определения месторасположения меток на шесте. В результате работы приведенного выше алгоритма было определено, что на шесте имеются 3 метки, центры которых принимают следующие значения: Я ={44,128,198}. Данные значения соответствуют месторасположению центров меток на шесте.
Рис. 9. Определение месторасположения функции возвышения уровня относительно меток, нанесенных на измерительный шест
На рис. 9 приведено исходное изображение, линии, предположительно проходящие через белые и черные прямоугольники, а также месторасположение центров черных прямоугольников и функции возвышения уровня. Для определения точки пересечения прямых был использован метод Крамера.
.
достаточно точно определять месторасположение объектов прямоугольной формы. Результаты работы алгоритма могут быть использованы при изучении параметров волновых процессов на мелководье. Результаты измерений могут быть использованы при моделировании волновых гидродинамических процессов [3−6].
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Лепский А. Е., Броневич А Т. Математические методьi распознавания образов. — Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. -155 с.
2. Лепский А. Е. Об устойчивости центра масс векторного представления в одной вероятностной модели зашумления контура изображения // Автоматика и телемеханика. — 2007.
— № 1. — C. 82−92. & quot-
3. .,.. .
//.
Технические науки. — 2011. — № 8 (121). — С. 22−32.
4. Фоменко Н А. Моделирование гидродинамических процессов при обтекании корпуса судна // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2011. — № 8 (121). — С. 139−147.
5. .,. .,.. -
тической модели транспорта наносов // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2011.
— № 8 (121). — С. 32−44.
6. .,. .,.. ,
// -
вестия ЮФУ. Технические науки. — 2011. — № 8 (121). — С. 159−167.
. .-. ..
Фоменко Наталья Алексеевна — Технологический институт федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге- e-mail: fomenko. n86@mail. ru- 347 928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44, ГСП 17А- тел.: 89 034 855 580- кафедра высшей математики- аспирантка.
Fomenko Natalya Alexeevna — Taganrog Institute of Technology — Federal State-Owned Autonomy Educational Establishment of Higher Vocational Education «Southern Federal University" — e-mail: fomenko. n86@mail. ru- GSP 17A, 44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347 928, Russia- phone: +79 034 855 580- the department of higher mathematics- postgraduate student.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой