Основные результаты научных исследований и разработок

Результатами научных исследований и разработок являются алгоритмы и методики обработки и анализа изображений большинство из них имеет уровень республики и СНГ, и некоторые имели международную оценку.

К основным результатам работы лаборатории с 2006 по 2012 гг. можно отнести

Классификацию изображений, которая позволяют оценить необходимость обработки изображения теми или иными методами. Качество оценки изображения зависит от предварительно проведенной подготовке оборудования для видеозахвата и предварительной калибровки изображения. Существуют необходимые последовательности операций, которые определяются на основе характеристик изображения. Следовательно, формирование программного обеспечения для анализа микроскопических и наноскопических изображений в настоящее время является достижимой задачей и очень важна для диагностических и научных исследований физики и медицины.
Алгоритмы сегментации объектов на микроскопическом изображении для выделения гладких объектов и объектов мелкотекстурной природы. Использование контурной развертки, по сравнению с другими алгоритмами выделения границ, позволило получить более точную форму для таких микроскопических объектов как срезы округлых органов, клеток и ядер на гистологических изображениях с рваными границами. Реализация алгоритма роста и объединения областей на синтезированном изображении дополненной информацией о первой и второй производной позволило также выделять объекты с мелкотекстурной природой, которых очень много на микроскопических изображениях.
Алгоритмы полутонового цветного утоньшения объектов на микроскопических изображениях гистологических объектов. Основным отличием полутонового алгоритма является то, что операция утоньшения основана на построении псевдо-дистанционноцй карты и определяет скелет объекта как хребты на карте. Эта особенность позволяет обрабатывать и получать качественный результат на изображениях со сложным фоном с меняющимися яркостными характеристиками, особенно для изображений гистологических препаратов. Скорость работы алгоритма значительно превышает показатели для растровых методов. Алгоритм цветного изображения является уникальным, так как он определяет понятие связности для такой сложной характеристики как цветность, что позволяет использовать ее модификацию в качестве полутоновой величины. В результате определяется правильный скелет объекта с цветом цветовых особенностей для вычисления его топологической оценки.
Классификацию наноструктур, которая позволяет выделить элементарные структуры для получения наиболее адекватной их оценки. Благодаря этой классификации существует возможность определения областей на которых находятся структуры данного типа. Структуры разбиваются на пять основных классов: площадные объекты, фронт, игольчатая структура, дендритовидная структура, сетевая структура. Каждая структура имеет свои индивидуальные наборы характеристик для их описания.
Алгоритмы определения наноструктур на изображении, на вычислении локальных оценок на основе фрактальных и текстурных характеристик, позволяющих оценить тип структур которые присутствуют в данном фрагменте изображения. Алгоритмы разработаны для выделения и анализа пяти типов структур: площадных объектов, фронта, игольчатой структуры, дендритовидной структуры, сетевой структуры. Алгоритмы основаны на методах математической морфологии и определяются особенностями формы структур. Для каждой из структур определены наборы характеристик, позволяющие наиболее полно их описать. Определение присутствия указанных структур позволяют судить о локальной организации природы наноматериаллов.
Алгоритм синтеза промежуточных слоев трехмерного изображения для увеличения разрешения изображения. Он основан на формировании промежуточных контуров, посредством анализа пересечения дистанционных карт крайних слоев изображения. В результате синтезированные промежуточные слои позволяют сохранить топологические свойства при увеличении разрешения, что является крайне важным элементом для вычисления характеристик объектов. В отличие от известных алгоритмов увеличения разрешения трехмерных изображений, он работает с растровым представлением, которое является исходным для визуализирующей техники и устройств получения изображений.
Алгоритмы вычисления трехмерных характеристик, для послойного представления изображения. Он является адаптацией стекового алгоритма для вычисления двухмерных характеристик. Реализация данного алгоритма осуществлена за счет организации дополнительного стека граничных пикселей, который позволяет отслеживать связность вдоль дополнительной оси. Использование стеков в организации алгоритмов позволяет ускорить процесс вычисления характеристик в полтора раза, притом, что количество характеристик, которые вычисляются для объекта, не уменьшается благодаря разработанной таблице соответствия характеристик в двухмерном и трехмерном пространстве. Возможность одновременного вычисления более ста характеристик за один этап вычислений делает его более перспективным по сравнению с другими алгоритмами.
Программной библиотеки для вычисления характеристик, в основе которой лежит возможность поэтапного разбиения процессов вычисления характеристик. Все процессы вычисления в библиотеке разбиты на этапы предварительной подготовки, вычисления базовых характеристик, вычисление производных характеристик, организация обмена данными. В результате ряд одинаковых вычислений выполняется один раз, а не многократно, что значительно ускоряет процесс анализа объектов на микроскопических и наноскопических изображениях.
Схема решения задач при помощи интеллектуального программного обеспечения анализа микроскопических и наноскопических изображений. В основе схемы лежит использование общей таблицы данных, включающей команды обработки изображений и оценок текущего состояния изображения. В основе оценок лежат оптические и геометрические характеристики изображений и объектов на них. Для каждого класса оценок определяется наиболее оптимальная последовательность обработки и анализа изображений. Элементы схемы использованы в ряде пакетов анализа изображений, разработанных в республике Беларусь.
Технология создания интеллектуального программного обеспечения анализа и обработки медицинских изображений была отмечена наградой четвертого международного форума инновационных медицинских технологий, как лучший инновационный продукт.
Алгоритмы отслеживания и распознавания 2D изображений объектов на видеопоследовательностях, использующие кластерные представления изображений. Для распознавания и классификации движущихся объектов предложены методы классификации, использующие матричные описания отсегментированных объектов и специально построенные псевдометрики на пространствах этих матриц. Разработанные алгоритмы дают возможность отслеживать и распознавать динамические объекты в режиме реального времени.
Алгоритмы сравнения плоских укладок графов, требующие выполнения операций для двух укладок с числом вершин и соответственно. Сравнение укладок графов, которые описывают динамические объекты, занимает незначительную часть времени, нужного для обработки каждого кадра видеопоследовательности.
Алгоритм быстрого вычисления оптического потока при помощи SSE2/SSE3 SIMD инструкций. Алгоритм имеет сложность в зависимости от радиуса окна оптического потока, применяет SSE2/SSE3 SIMD команды на всех этапах вычисления оптического потока, что значительно ускоряет его работу по сравнению с известными алгоритмами. При работе на многоядерных процессорах алгоритм использует параллельный режим работы, что также позволяет ускорить вычисления. Алгоритм может применяться в различных задачах (например, обнаружение и отслеживание движущихся объектов на видеопоследовательностях) в режиме реального времени.
Предложен алгоритм медианной фильтрации изображений с -окном на основе слияния упорядоченных столбцов окна фильтра, требующий меньшего количества арифметических операций необходимых для поиска одной медианы окна фильтра по сравнению с известными алгоритмами медианной фильтрации. Алгоритм может быть реализован без применения условных операторов, что значительно повышает его быстродействие. Разработанный алгоритм, предназначен для выполнения на персональном компьютере и дает возможность производить фильтрацию изображений, включая кадры видеопоследовательностей, в режиме реального времени.
Алгоритмы медианной фильтрации изображений с -окном на основе неполных сортирующих сетей включающие алгоритмы на основе операций сравнения-обмена и операций поиска экстремумов. Наилучший алгоритм на основе операций сравнения-обмена использует в среднем 11,5 таких операций на поиск одной медианы окна фильтра. Алгоритм превосходит наилучшие известные алгоритмы медианной фильтрации на основе операций сравнения-обмена по количеству операций на 11,5%. Алгоритм на основе операций поиска экстремумов использует в среднем 16 таких операций для поиска одной медианы окна фильтра, что превосходит лучшие известные алгоритмы по количеству операций на 6%. Предложена эффективная программная реализация указанных алгоритмов на ПК без использования условных операторов, которая значительно повышает быстродействие алгоритмов и позволяет применять их в режиме реального времени для фильтрации кадров видеопоследовательностей.
Алгоритм оценки качества изображений глаз, позволяющий в режиме реального времени точнее известных количественно оценить резкость и закрытость радужной оболочки глаза веками, ресницами.
Алгоритмы выделения внутренней и внешней границ радужной оболочки глаза, отличающиеся от известных устойчивостью к помехам (в виде бликов, ресниц, теней, век) и быстродействием (на два порядка быстрее запатентованного алгоритма Даугмана).
Алгоритмы обоснования выбора размера шаблона радужной оболочки глаза и определения обобщенного кода радужной оболочки глаза, тестирование которого показало, что в отличие от запатентованного Даугманом IrisCode, он позволяет снизить до 3,4 раз равную вероятность ошибок первого и второго рода (EER).
Мера сравнения кодов радужной оболочки глаза, тестирование которой позволило снизить до трех раз равную вероятность ошибок первого и второго рода (EER) по сравнению с общепринятой мерой (расстоянием Хэмминга).
Комплексная технология создания тематических карт на основе результатов тематического дешифрирования ЦС, ЦКМ и тематических баз данных, которая базируется на интеграции в единую оболочку двух основных программно-информационных комплексов, поддерживающих два сложных последовательных этапа: 1) тематического дешифрирования ЦС с формированием тематических слоев, 2) формирования тематических карт.
Модель пиксельного силового поля (ПСП), которая используется для решения трудно формализуемых задач утоньшения и сегментации цветных изображений. Рассмотрены основные свойства ПСП, отличия от других скалярных и векторных полей, разработаны практические применения. Наиболее близка по свойствам к ПСП дистанционная карта, однако она может быть вычислена только для бинарных изображений. Основное отличие ПСП от известных подходов состоит в способности выделять скелетные пиксели на цветных, полутоновых и многоспектральных изображениях.
Алгоритмы оценки структуры трехмерной поверхности сцены по последовательности изображений, взятых с одной и той же точки обзора с различным фокусным расстоянием камеры. Для каждого фокусного изображения формируется зона повышенной контрастности, в которой методами математической морфологии выделяется тонкая линия формирующая контур объекта для данного фокусного расстояния. Изменение фокуса камеры соответствует изменению слоя следующего контура в пространстве. В результате получается многослойные набор контуров по которому можно судить о положении объекта в пространстве и проводить его объемную реконструкцию. Алгоритмы могут успешно применяться для анализа технических и медицинских эндоскопических изображений.
Система обработки изображений дистанционного зондирования Земли для кадастровой оценки территорий и методы обработки изображений для обновления цифровых кадастровых карт местности.
Алгоритм выделения скелета на трехмерных изображениях, достаточно устойчивый к шумам на изображении, а также разработаны алгоритмы вычисления характеристик скелета, необходимые для определения топологических и геометрических особенностей объектов. 3D объекты на изображениях отличаются большой вариабельностью форм и структур, характеристика которых является сложной задачей. Характеристика структур является очень важной проблемой в задачах исследования материалов, мониторинга заболеваний, контроля качества. Выделение средних линий объектов (скелетизация) является важным этапом в таких задачах во время обработки изображений. Для последующих вычислений различных (линейных, площадных, объемных) характеристик объекта, а также описания и распознавания объектов оно играет большую роль. В медицинских приложениях скелетизация может использоваться для мониторинга заболеваний путем контроля изменений на изображениях.
Алгоритмы совмещения цифровых одиночных аэрокосмоснимков центральной проекции и векторных карт по опорным точкам в специализированной геоинформационной системе. Возможности решения этой проблемы существующими способами совмещения ограничены. С целью определения оптимальной математической модели пространственного преобразования аэрокосмоснимков и карт для их оперативного совмещения выявляются и исследуются причины этих ограничений. На основе анализа выявленных причин предлагается способ оперативного совмещения аэрокосмоснимков и карт, позволяющий ускорить процесс совмещения, повысить его точность и эффективность.
Алгоритм определения характеристик движения клетки основе анализа последовательности микроскопических изображений. Величинами, характеризующими изменение размеров клетки при ее росте, являются ее продольные и поперечные размеры, изменение объема, площади, изменение удельной поверхности (отношение поверхности к объему). В результате обработки появляется возможность оценить подвижность внутриклеточных фрагментов, рассчитать направление их движения, что в свою очередь позволяет получить дополнительную информацию о внутриклеточной активности клетки. Разработанный алгоритм позволяет быстро оценить особенности внутреннего движения клетки. Он заметно оптимизирован, так как основные затраты времени приходятся на вычисление оптического потока, а данная часть алгоритма работает не с целым изображением а только с информативным фрагментом. Характеристики движения позволяют определить ряд параметров клетки, таких как жесткость и подвижность определенных фрагментов. Также они способствуют лучшему пониманию процессов, происходящих внутри клетки, таких как, например, изменение концентрации различных веществ.
Инструментальные средства оперативного анализа местности на основе цифровых карт – снимков для решения задач по моделированию, анализу и принятию решений при чрезвычайных ситуациях. В качестве базы для построения программного обеспечения положены модели и методы оперативного анализа местности для поддержки принятия решений на основе цифровых карт и снимков. Инструментальные средства включают решение таких задач как анализ свойств местности, расчет кратчайших маршрутов с учетом заданных ограничений, поиск ближайших объектов с заданными характеристиками, определение пространственных отношений объектов местности, расчет зон затопления, моделирование переноса радиоактивных частиц, моделирование распространения пожаров и ряд других.
Алгоритм выделения протяженных объектов на слабоконтрастных цветных и многоспектральных изображениях, предназначенный для трассировки протяженных объектов, основанный на нелинейном квантовании изображений, определении морфологических признаков. Предложен способ описания изображения с помощью векторов ахроматической и хроматической области, позволяющий качественно выделять объекты, характеризуемые как «бесцветные» с точки зрения восприятия. Способ использует квазиполутоновое преобразование, сохраняющее информацию о цвете объектов с ярко выраженной хроматической компонентой и повышающее контраст полутоновых областей. Разработан алгоритм выделения затемненных объектов на слабоконтрастных цветных изображениях, улучшающий цветоразличение объектов, сохраняя при этом их структуру, и позволяющий повысить точность вычисления характеристик при морфометрическом анализе.
Решения конкретные практические задачи диагностики и мониторинга посредством анализа микроскопических изображений при помощи разработанных алгоритмов и методов.

Подробнее о некоторых проектах:

В рамках выполнения ГНТП «ОПТОТЕХ» создан экспериментальный программный комплекс идентификации личности по цифровому изображению радужной оболочки глаза(pdf). Комплекс прошел испытания и передан в институт физики НАН Беларуси (Старовойтов В.В., Монич Ю.И., Самаль Д.И.)
Система автоматизированного цифрования и редактирования картографических изображений
Система анализа изображений для цитологической диффренциальной диагностики тиреоидных заболеваний
Система идентификации человека по фотопортетам
Система формирования цифровых моделей графических документов на базе сканерного ввода
Система обработки снимков земной поверхности