ББК 32.973.2 0-95 УД К 681.323- -523.8 'Рецензент В. А. Бородаев Редактор С. П. Левкович Очин Е.Ф. 0-95 Вычислительные системы обработки изображений.—Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1989. — 136 с.: ил. ISBN 5-283-04394-0 Изложены принципы функционирования электронных цифровых и оптоэлектронных аналоговых вычислительных систем обработки изображений, базирующихся на единой теоретической базе представ- ления обрабатываемых изображений и описания алгоритмов их обра- ботки. Особое внимание уделяется методам пространственно-частотной фильтрации, клеточной логике и соответствующим процессорам. Рас- смотрены методы изготовления пространственно-частотных фильтров с помощью ЭВМ и стандартного голографического оборудования. Для инженерно-технических работников, занимающихся разработ- кой и применением средств вычислительной техники и устройств об- работки изображений. 2405000000-144 „„ 0 051(01)-89 °0-88 ISBN 5-283-04394-0 ББК 32.973.2 © Энергоатомиздат, 1989 ВВЕДЕНИЕ В настоящее время все шире развивается новая об- ласть науки и техники — дистанционное зондирование Земли и других космических объектов естественной и искусственной при- роды. Развитие дистанционных методов имеет долгую историю. Эволюция жизни на Земле отражает развитие органов зре- ния — основного средства дистанционного зондирования живых существ. В научном отношении теория дистанционного зондиро- вания развивалась благодаря успехам астрономии и радиоастро- номии. Методы дистанционного зондирования основаны на реги- страции электромагнитного излучения в широком спектральном диапазоне и последующем анализе спектра, осуществляемом, как правило, с помощью ЭВМ общего назначения. В качестве источника излучения могут выступать естественные излучатели (например, Солнце, ИК-излучение поверхности Земли) или ис- кусственные излучатели (лазеры, радиолокаторы и т. п.). Отра- женный сигнал улавливается приемной оптической антенной, детектируется и подвергается обработке с целью обнаружения заданных деталей на изображении и определения простран- ственных координат объекта и т. п. Излучение регистрируется на фоне разного рода оптических помех в условиях, когда полезный сигнал подвергся значитель- ным пространственным искажениям. Основной задачей обра- ботки является устранение дефектов аппаратуры зондирования, уменьшение влияния помех и шумов каналов связи, преобразо- вание изображения к виду, удобному для наблюдения челове- ком-оператором, например, подчеркивание контуров, изменение диапазона яркостей и т. п. В настоящее время методы обработки изображений и соот- ветствующие алгоритмы получили широкую известность и про- должают активно развиваться. Восьмидесятые годы войдут в историю вычислительной техники как десятилетие параллель- ных вычислительных систем обработки изображений (ВСОИ) сверхвысокой производительности. Чрезвычайно важную роль в решении задач восприятия, пе- редачи и обработки видеоинформации играют системы фильтра- I* з ции оптических изображений (СФОИ). Приведем далеко не полный список проблем, реализация которых в значительной мере базируется на применении СФОИ: поиск, детектирование и распознавание "целей; обнаружение спутников на фоне ноч- ного неба; системы технического зрения; обработка аэрокосми- ческих изображений; улучшение качества телевизионных изо- бражений; рентгеновская и ЯМР-томография; анализ крови; улучшение качества рентгеновских снимков; обнаружение ура- ганов и тайфунов; анализ динамики облачности. Особое практическое значение СФОИ имеют для обработки аэрокосмических изображений. Эффективность аэрокосмических методов изучения земной, лунной поверхности, поверхности дру- гих планет в значительной мере определяется качеством полу- ченных фотоснимков. Повышение качества таких изображений имеет огромное народнохозяйственное значение, так как сни- жается стоимость выполнения работ за счет уменьшения мас- штаба съемки. Многие алгоритмы фильтрации изображений обладают свой- ством локальности и основываются на представлении изображе- ний в виде двухмерных сигналов, в которых каждый элемент находится в определенной связи с соседними элементами. При локальной обработке все изображение делится на фраг- менты, как правило, одинаковой формы и площади, и элементы каждого отдельного фрагмента преобразуются на основе ана- лиза элементов только этого фрагмента. Для уменьшения иска- жений на границах используется перекрытие фрагментов. В этом случае преобразуется только центральная часть фрагментов с размерами, равными размерам неперекрывающихся участков. В предельном случае, т. е. при сдвиге фрагментов относительно друг друга на один элемент, преобразуются только центральные элементы фрагментов. Такой режим обработки называется скользящим. Линейные преобразования естественным образом удовлетво- ряют свойству локальности. Одним из таких преобразований яв- ляется линейная свертка с малоразмерным ядром. Эта операция является наиболее массовой при обработке изображений. Ти- пичными задачами, при решении которых она используется, являются: цифровая фильтрация, корреляция, интерполяция, корреляционная привязка изображений и т. д. Среди нелиней- ных преобразований свойству локальности удовлетворяют, на- пример, алгоритмы адаптивных амплитудных преобразований, основанные на анализе локальных гистограмм. Наиболее полно принцип параллелизма обработки реали- зуется средствами оптической вычислительной техники. За один такт работы оптический аналоговый процессор может выпол- нить преобразование Фурье, Френеля, взаимную корреляцию, свертку и другие операции [18], Мощным техническим средством построения СФОИ является оптико-электронная и электронная цифровая техника, имеющая большие преимущества там, где требуются высокая точность и программируемость вычислений, а также точная воспроизводи- мость результатов. Использование цифровой техники для обра- ботки изображений началось в 50-х годах с применения уни- версальных ЭВМ [66]. Однако особую роль в решении задач обработки изображений играют специализированные цифровые вычислительные системы [7, 95], в которых используется есте- ственный параллелизм алгоритмов обработки изображений. Со- временная микроэлектронная элементная база представляет разработчику возможность построения высокопроизводительных ВСОИ с параллельной организацией вычислительных процес- сов, сочетающих относительно малые стоимость и габариты с высоким быстродействием и гибкостью обработки [14, 19, 21, 41, 46, 50, 60—65, 96, 98, 104, 106]. Перед разработчиком систем обработки оптических изобра- жений возникает сложная проблема выбора технических средств: аналоговая или цифровая, оптическая или электрон- ная, последовательная или параллельная вычислительная тех- ника [15,60,62,63]. Для решения проблемы разработчик должен иметь сведе' ния не только из физической оптики, теории линейных систем, теории фильтрации, но и достаточно свободно владеть инфор- матикой, имея ясное представление о булевой алгебре, теории алгоритмов и автоматов и т. п. Эта книга поможет разработчику получить представление о функциональных возможностях оптико-электронных аналого- вых и электронных цифровых- систем пространственной филь- трации оптических изображений и решить для себя проблему выбора соответствующих технических средств. Отзывы и замечания просьба направлять по адресу 191065, Ленинград, Марсово поле, д. 1, Ленинградское отделение Энер- гоатомиздата. Автор Раздел первый ОПТИЧЕСКИЕ АНАЛОГОВЫЕ ПРОЦЕССОРЫ Спектральный и пространственно-частотный Фурье- анализ и теория линейных систем с конечной полосой пропуска- ния образуют фундаментальную основу теории фильтрации опти- ческих изображений, так как любая линейная операция может быть интерпретирована как фильтрация. Таким образом кон- структоры оптических систем фактически проектируют СФОИ, состоящие из пространственных фильтров в виде слоев про- странств и пространственно-частотных фильтров в виде линз, зеркал, дифракционных решеток, диафрагм и т. п. Оптические аналоговые процессоры содержат одну или не- сколько оптически связанных между собой линз (объективов) и оптические фильтры в виде амплитудных или фазовых масок, установленных в определенных плоскостях оптической системы. Различные математические операции и интегральные преобра- зования выполняются над двухмерными комплекснозначными функциями (оптическими изображениями). Это прежде всего операции двухмерного преобразования Фурье, Френеля, взаим- ной корреляции и свертки, операции умножения, деления, сло- жения, вычитания, интегрирования, дифференцирования и др. Легко реализуются также различные алгоритмы пространствен- ной фильтрации, в том числе согласованной, инверсной и опти- мальной [10]. Основным достоинством оптических аналоговых процессоров является высокое быстродействие. Время выполнения сложных интегральных преобразований определяется временем ввода— вывода изображения в процессор. Основными недостатками оптических систем являются огра- ниченный класс решаемых задач и отсутствие серийной эле- ментной базы для систем обработки в реальном масштабе вре- мени. Центральной проблемой при проектировании оптического процессора пространственно-частотной фильтрации является проблема расчета и изготовления пространственно-частотного фильтра [28]. Фильтры могут быть изготовлены как фурье-го- лограммы или синтезированы методами цифровой голографии. Запись фурье-голограммы предполагает, что существует неко- торая действительная неотрицательная двухмерная функция, ко- торая может быть представлена в виде функции амплитудной модуляции транспаранта для когерентного излучения и связана с записываемой функцией в плоскости голограммы двухмерным преобразованием Фурье. В общем случае обе двухмерные функ- ции являются комплексными, поэтому метод записи фильтров в виде фурье-голограммы не является универсальным методом. Синтез фильтров с помощью ЭВМ на основе методов циф- ровой голографии дает возможность изготовлять комплексные фильтры общего вида. При этом возникают искажения резуль- татов фильтрации, так как импульсный отклик синтезирован- ного фильтра существенно отличается от импульсного отклика идеального фильтра, поэтому необходимо дать общее обоснова- ние процедуры кодирования комплексных фильтров, опреде- лить общие условия корректности кодирования. Глава первая ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ И ФИЛЬТРАЦИЯ ОПТИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 1.1. ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ Источники некогерентного излучения порождают в трехмерном пространстве (х, у, г) и во времени (t) световую волну А(х, у, г, t), представляющую собой, случайный процесс, как правило, стационарный. Основной характеристикой стацио- нарного случайного процесса является спектр мощности S(x, у, г, v)==F(x, у, z, v)F'(x, у, z, v), (1.1) Г/2 где F {х, у, z, v) == lim -—- \ А (х, у, z, t) ехр (— ivt) dt, v — ча- Г-»°о л/Г _J стота колебаний; •» — знак комплексного сопряжения; i ==V — L Применительно к источнику излучения функцию (1.1) назы- вают спектральным составом световой волны (СССВ). Если размеры объекта, облучаемого световой волной от не- которого источника излучения, существенно меньше расстояния от объекта до источника, то можно ввести приближение А(х, у, г, t} w СЛя(0, где С—константа и вместо (1.1) запи- сать S(x, у, z, v)-CS,(v)==/^(v)F:,(v), (1.2) Т/2 где F„ (v) == lim —— \ Ли (0 ехр (- ivi) dt. г->°о -уг ^ Для вычисления '(1.22) можно воспользоваться теоремой о свертке, которая утверждает, что фурье-образ свертки равен произведению фурье-образов свертываемых функций, следова- тельно, вместо (1.22) можно записать 00 D' (х, у) =^5- \ \ Dp (I, л) Fp (g, л) exp [-2m Qx + ^)] dl d^\, —00 где (g, r\) — пространственно-частотные координаты; 00 Dp (I, TI) = ^ D (x, y) exp [2m ^x + r\y)] dx dy; —oo 00 PF (i, il) = \\ F (x, y) exp [2ш {^x + f\y}} dx dy —00 •—фурье-образ ядра ЛПИФ или передаточная функция комп- лексного пространственно-частотного фильтра (ПЧФ). Пространственно-спектральная фильтрация. Пространственно-спектраль- ная фильтрация (ПСФ) является обобщением спектральной фильтрации и линейной пространственно-инвариантной фильтрации: ^ ^ В'(х, у)= ^1^ ^ \ ^ 2\ (x + xi, у + yi)W\ (xi, 1/1) dx, dy„ 'v —s^ ~sv где -1 < Wi^ < 1 - ядро ПСФ. Основной областью применения ПСФ является согласованная фильтра- ция, ориентированная на поиск и определение координат объекта известной формы и известной спектральной функции отражения от поверхности объекта. 1ак, например, с помощью ПСФ можно символы «Г» красного и синего цве- ta и символы <аХ» красного и синего цвета распознавать как объекты четырех различающихся классов. 1.4. НЕЛИНЕЙНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ Многие практически важные задачи обработки изо' бражений не могут быть решены методами линейной фильтра< ции. В настоящее время широко применяются методы нелиней- ной фильтрации. Наибольшее распространение получили такие операции, как преобразование глобальной плотности распреде- ления вероятностей, преобразование локальной плотности рас- пределения вероятностей, квантильная фильтрация и др. Пусть f [D (x, у), Os^xs^ Хщах, 0 ^ t/ <; г/та»] — глобальная плотность распределения вероятностей, определенная для значе- ний двухмерного случайного процесса 0 ^ D (x, у) < 1 на ин- тервале [0 ^ Х ^ Хтах, 0 ^ У г$ 1/max] . ЕСЛИ ДЛЯ КаЖДОГО ОТ- счета изображения D(x,y} выполнить нелинейное преобразовач 16 ние где 0'(х. y)=F[D(x,y)], 2 F(z)=P{D(x,y)< z}==\f(a)da, *J (1.23) О < x < х^ О < У < Утах то можно показать, что f[D'(x,y); O^x^x^, 0<г/<^„]=1, т. е. результат преобразования (1.23) характеризуется равно- мерной плотностью распределения вероятностей. Для приведения глобальной плотности распределения ве- роятности к заданному виду f(z} необходимо выполнить преоб- разование (1.23) и обратное преобразование F{D"{x,y)}==D'(x,y). (1.24) Практическая значимость операции преобразования гло- бальной плотности распределения вероятностей невелика. Бо- лее широкими функциональными возможностями обладают операции эквализации локальной плотности (ЭЛП) и приве- дения локальной плотности (ПЛП) к заданному виду рас- пределения вероятностей. Пусть f[x,y,D{x+Xi, y+yi), —SxS^x^S^ —Sy s$ г/i <$ ^ Sy]—локальная плотность распределения вероятностей, оп- ределенная для значений фрагмента двухмерного случайного процесса 0 ^ D {x, у} << 1 на интервале [x—Sx ^ х\ ^ х + Sx, У — Sy ^ А' (х, у) = == а' (х, у) ехр [iq/ (х, у}}, <2.1) где а, а' и (р, q/—амплитуды и фазы входной и выходной волн (координата z опущена, так как рассматриваются сечения, пер- пендикулярные к оси z). Одной из базисных операций в КОП является операция умножения амплитуды волны (сигнала) на функцию пропуска- ния модулятора М {х,у): А'(х,у)==А(х,у)ХМ(х,у)= == а (х, у) а^ (х, у) ехр [i [qp (х, у) + <Рот (х, у)}}, (2.2) где dm—функция пропускания модулятора; cpm—фаза, вноси- мая модулятором. Второй базисной операцией является преобразование Фре- неля: А'(х,у)=СфФ{А(х,у}}, (2.3) в котором Сф—множитель, не зависящий от А(х,у). Преобразование Френеля происходит в слое пространства и обусловлено дифракцией света, проявляющейся в простран- стве за модулятором-транспарантом, формирующим входной 19 производится на этапе голографической записи, в фильтра синтезированных на ЭВМ, при так называемом кодирована комплексных пространственно-частотных фильтров. Теоретической основой синтеза пространственно-частотны фильтров с помощью ЭВМ является цифровая голография. Ка отмечается в работе [32], термин «цифровая или синтезировав ная голограмма» появился в литературе на английском язык (computer generated hologram) в начале 60-х годов в связ с задачей синтеза пространственно-частотных фильтров дл оптических систем обработки изображений. Первым синтези рованным фильтром был согласованный пространственны; фильтр, изготовленный А. Козьмой и Д. Келли [68] и пред ставляющий собой последовательно чередующиеся черные : белые полосы. Этот 4)ильтp предназначался для обработки ра дислокационных кодированных импульсов. Передаточная харак теристика фильтра рассчитывалась на ЭВМ, а сам фильтр из готавливался вручную: нанесенный на белую подложку черньи целлофан срезался в тех местах, где значения передаточной функции фильтра были положительными. Полученный шаблоь фотографировался с уменьшением на фотопленку, которая после обработки и являлась фильтром, используемым в оптиче- ской системе. Относительная простота изготовления подобных фильтров, а также эффективность их использования побудили исследователей развивать это направление, искать новые об- ласти применения. Первой работой, подводящей итог развитию цифровой голо- графин в течение примерно пяти лет, стал обзор Т. С. Хуанга «Цифровая голография» в 1973 году [I]. В обзоре был дан ана- лиз 89 работ зарубежных авторов и рассмотрены все основ- ные аспекты цифровой голографии, включая синтез простран- ственно-частотных фильтров. Следующей работой была монография Б. Ф. Федорова и Р. И. Эльмана «Цифровая голография» с подзаголовком «Син- тез голограмм простейших объектов и восстановление изобра- жений» (1976 г.). В этой работе анализируются возможности использования цифровых голограмм в качестве оптимальных фильтров в оптических системах распознавания образов. В 1977 г. в монографии Л. П. Ярославского и Н. С. Мерзля- кова «Методы цифровой голографии» [6] цифровая голография была представлена как новое самостоятельное научное направ- ление, возникшее на стыке теории информации и технической кибернетики, радиофизики и квантовой электроники. С единых позиций рассматривались главные аспекты цифровой гологра- фии: выбор математической модели, вычислительные методы дискретной реализации преобразования сигналов, необходимые для синтеза и анализа голограммы на ЭВМ, характеристики аналоговых измерителей полей и регистраторов цифровых го- лограмм, программное и аппаратурное обеспечение работ по 26 Цифровому синтезу и анализу волновых полей. Область исполь- зования охватывала широкий круг проблем: синтез простран- :твенно-частотных фильтров для когерентных оптических систем Обработки изображений, цифровое восстановление аналоговых голограмм и цифровое моделирование влияния искажений при [регистрации голограмм на качество восстанавливаемых ими Изображений. s В 1977 г. вышла монография А. А. Акаева и С. А. Майорова ^Когерентные оптические вычислительные машины» [2], одна часть которой под названием «Синтез голограмм и восстанов- ление изображений на вычислительной машине» была посвя- дена методам кодирования фильтров. В работе был дан подробный математический анализ всех известных методов ко- дирования волнового фронта: метода Ломана и метода Ли, ме- •тода симметрирования, методов, использующих опорную волну, .метода киноформ и метода многослойных голограмм. Сформу- лированы критерии для оценки эффективности различных мето- дов записи цифровых голограмм. 1 В 1978 г. в обзоре В.-Х. Ли [86] подробно анализируются |Почти все известные методы синтеза и записи цифровых голо" грамм, включая цифровые интерферограммы, обсуждается влияние квантования на запись синтезированных голограмм. В область применения цифровых голограмм в устройствах оптической обработки данных входит синтез пространственных фильтров для усиления контраста на краях изображений, со- гласованной фильтрации, в том числе в многоканальном коге- рентном процессоре. В 1980 г. был опубликован обзор Дж. В. Далласа по циф- ровой голографии [33], содержащий анализ 112 работ. В 1982 г. вышла новая монография Ярославского Л. П. и Мерзлякова Н. С. «Цифровая голография» [32]. Седьмая глава содержит обзор применений синтезированных голограмм в ка- честве элементов оптических систем обработки сигналов, в том числе в задачах когерентной оптической пространственной фильтрации и в задачах согласованной фильтрации и обнару- жения сигналов. Библиография к книге включает 223 названия. Монография отражает уровень, достигнутый к середине 1980 года. В настоящее время количество публикаций, имеющих пря- мое отношение к синтезу пространственно-частотных фильтров, превышает 1000 наименований. Наиболее важные методы син- теза фильтров для обработки изображений будут рассмотрены в гл. 3. В заключение отметим следующее. Наиболее быстро- действующим инструментом для выполнения линейной фильтра- ции оптических изображений является когерентный оптический процессор пространственно-частотной фильтрации, время филь- трации в котором определяется временем ввода изображения 27 в процессор. Основным недостатком когерентного оптическог процессора пространственно-частотной фильтрации являете низкая точность преобразований, как правило, измеряемая ед1 ницами процентов. В значительной мере качество фильтраци определяется характеристиками используемого пространствен но-частотного фильтра. Пространственно-частотные фильтры разделяются на тр класса: амплитудные, фазовые и комплексные (амплитудно-фа зовые), при этом существуют два основных метода физическо реализации комплексных фильтров: метод голографическо записи и синтез фильтров с помощью ЭВМ. Метод голографи ческой записи не является универсальным методом реализаци. фильтров, в то время как с помощью ЭВМ можно синтезиро вать фильтры с произвольными передаточными функциями Фильтры, синтезированные с помощью ЭВМ, разделяются : основном на два класса: поглощающие и рельефно-фазовые при этом фильтры с двумя уровнями амплитудной или фазово{ модуляции, называющиеся бинарными фильтрами, имеют наи большее практическое значение, так как качество бинарны; фильтров не зависит от нелинейных характеристик используе мых фотоматериалов. Глава третья ПРОСТРАНСТВЕННО-ЧАСТОТНЫЕ ФИЛЬТРЫ 3.1. ГОЛОГРАФИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ЗАПИСИ ФИЛЬТРОВ В 1963 г. Ван дер Люгт предложил голографический метод синтеза комплексных пространственных фильтров [67], Опорная (референтная) плоская волна, падающая под углом б к оси z, в плоскости регистрации голограммы описывается формулой К (х, у) = йопех? I1 (kyy + 6)] == Яоп ехр (гб) ехр (— г'2л&т]), (3.1,' где Ооп—амплитуда; б—фаза, не зависящая от координат х и у; ky—масштабный коэффициент; Ь -/sin (9); ^=yl(Kf). (3.2) Предметная волна в задней фокальной плоскости линзы имеет комплексную амплитуду, пропорциональную фурье-образу Н (x/Kf, y/^f) транспаранта: А(х, у)== ^У^ H^^)=a,^pH^, п). (3.3) 23 Последние достижения СБИС-технологии делают более предпочтитель- шми такие структурные решения, которые не имеют глобальных связей дежду модулями интегральных схем, т. е, передача данных осуществляется дежду соседними модулями. Используя такой подход, в настоящее время )азрабатываются различные распределенные системы из кристаллов специа- шзированных СБИС, соединенных сетевой или шинной структурой. Такого •ипа системы обладают сверхвысокой производительностью при малой стои- мости, достигаемой в результате специализации узкого класса решаемых ;адач. Принципы построения таких систем рассмотрены в гл, 4—6, Раздел второй ЭЛЕКТРОННЫЕ ЦИФРОВЫЕ ПРОЦЕССОРЫ Глава четвертая ПРОЦЕССОРЫ СВЕРТКИ Одной из самых распространенных операций обра< ботки изображений является операция двухмерной свертки [24,34,44]. Такие операции, как нерекурсивная фильтрация или фильтрация с конечной импульсной характеристикой (КИХ-фильтрация), согласованная фильтрация, взаимная кор- реляция, интерполяция, имеют подобные структуры алгоритмов и почти одинаковые структуры специализированных процессе- ров. Операцию дискретной свертки запишем следующим об" разом: М N 1, /; /=1, /; I-^M; J3>N, (4.1) т. е. при таком определении в операцию вступает крупнофор- матное изображение {Оц; г'==1, /; /==1, J} и малоформатное ядро свертки {Wmn' т==—М, М; n==—N, N}. Если происходит нарушение индексных границ изображе- ния, т. е. выполняется одно из условий (f—т}<. 1, (i—m) >/, (/•—п}<. 1, (/'—n) >/, то в этом случае можно считать, что Di-m, j-n == 0, или элементу изображения Di-m, i-n присваивается значение ближайшего определенного элемента. Операция цифровой двухмерной свертки (ЦДС) предпола- гает, что как элементы изображения, так и элементы ядра свертки представлены в цифровой форме. Предположим, что элементы изображения представляют собой неотрицательные числа в диапазоне [0, 1), заданные в виде Q-разрядных двоич- ных чисел с фиксированной точкой без знака Q -ч. ч=\ O^D„< 1; ^„е={0,1}. (4.2) Элементы ядра свертки представляют собой числа в диа- пазоне [—1, 1), заданные в виде Р-разрядных двоичных чисел с фиксированной точкой в дополнительном (до двух) коде P-I • W тп0 ' +Z w^^2.-p<\, w P-I тпр (О, 1}, (4.3) L 63 •Вынод ВхоЗ- Рис. 6.8. Сортирующая сеть выбора двух наибольших элементов из пятя сравниваемых сетей выбора на основе модифицированных РСЭ (НСЭ), а так- же применение модифицированных НСЭ в других блоках про- цессоров ДМФ позволяет существенно уменьшить затраты обо- рудования, требуемые на реализацию процессора ДМФ. В про- цессорах ДМФ с размерами скользящего окна фильтрации Таблица 6.4 Сети на основе РСЭ и НСЭ Число срав Сеть на основе РСЭ Сеть на основе НСЭ ниваемых элементов Число коммута Число сравниваю Число коммута Число сравниваю изображения торов щих устройств торов щих устройств 2 1 1 2 1 3 1 1 2 1 4 4 2 6 3 5 4 2 6 3 6 9 3 10 5 7 9 3 10 5 8 16 4 16 8 9 16 4 16 8 10 25 5 22 11 11 25 5 22 11 3Х3, 5Х5, 7Х7 при использовании в процессорах модифи- цированных РСЭ и НСЭ уменьшилось число коммутаторов на 8, 24, 50 соответственно и уменьшилось число устройств сравне- ния на 0, 2, 4 соответственно. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Многие процессы и явления, наблюдаемые в природе, можно описывать как результаты дистанционного зондирования статических или динамических объектов. Регистрация спек- трального состава световой волны дает почти полное описание 122 объекта как источника излучения или как отражателя (рассеи- вателя, преобразователя) излучения, при этом, как правило, предполагается, что спектральный состав источника излучения известен. Спектральная фильтрация может быть реализована с по- мощью оптического светофильтра, если передаточная функция фильтра приведена к диапазону [0—1]. Используя спектраль- ное разложение в монохроматорах, спектральную фильтрацию можно реализовать с помощью нейтрального светофильтра. Для изменения пространственной структуры оптического изображения используют пространственные фильтры. Линейные фильтры могут быть представлены как пространственно-частот- ные фильтры и реализованы средствами оптической фильтра- ции. Нелинейная фильтрация результатов дистанционного зон- дирования сводится к дискретизации изображения с помощью матрицы фотоприемников и квантованию с помощью АЦП, вводу данных в видеопамять или прямо в цифровой процессор и при- менению соответствующей нелинейной процедуры, реализован- ной в виде микропрограммы или специализированного вычис- лительного устройства. Пространственно-спектральная фильтрация является обоб- щением линейной пространственной фильтрации и спектральной фильтрации. С помощью такой фильтрации можно классифи- цировать объекты одновременно по форме и цвету. Развитие теории фильтрации многомерных сигналов стиму- лировало интерес разработчиков технических средств обработки данных к созданию параллельных вычислительных систем фильтрации изображений, ориентированных на решение задач в реальном масштабе времени. Появление принципиально новой элементной базы и совершенствование существующих оптиче- ческих, оптико-электронных и электронных деталей и узлов при- водит к развитию архитектуры систем обработки изображений и стимулирует развитие теории фильтрации, в частности разви- тие методов нелинейной фильтрации. В книге описаны принципы построения технических средств обработки оптических изображений, использующих два типа элементной базы: оптические и оптико-электронные элементы и устройства, такие, как лазеры, линзы, призмы, дифракцион- ные решетки, амплитудные и фазовые пространственные и про- странственно-временные модуляторы излучения, голографиче- ские запоминающие устройства и другие элементы, а также электронные цифровые большие и сверхбольшие интегральные схемы. На основе оптической и оптико-электронной элементной базы разрабатываются два типа систем фильтрации: оптические ана- логовые процессоры пространственно-частотной фильтрации и оптико-электронные цифровые процессоры пространственной фильтрации оптических изображений. Отличительной особен- 123 постью таких процессоров является использование оптического двухмерного пространственною сигнала в качестве носителя ин- формации и как следствие этого параллелизм преобразования всего двухмерного массива данных. Сравнивая процессоры этих двух типов, необходимо отметить, что, несмотря на неограничен- ные функциональные возможности, оптико-электронные цифро- вые процессоры пространственной фильтрации все еще нахо- дятся в стадии теоретических исследований. Структура таких процессоров находится в стадии эскизных проектов. Причиной такой неопределенности является отсутствие основного элемен- та—двухмерного массива оптических или оптико-электронных логических элементов, выполняющих параллельно функцио- нально полный набор логических операций по отношению к паре двухмерных массивов булевых операндов (бинарных пространственно-дискретизованных изображений). Многочисленные теоретические исследования показали, что оптическая цифровая вычислительная техника по быстродей- ствию, надежности и другим показателям должна существенно превосходить электронную технику. Большие и сверхбольшие интегрально-оптические схемы (БИОС и СБИОС) будущего, вероятно, должны состоять из планарных полупроводников, ла- зеров, детекторов, модуляторов и интегральных эквивалентов классических оптических элементов—призм, линз и т. п. Опти- ческие лучи не воздействуют друг на друга, не создают ни ко- ротких замыканий, ни перекрестных помех. Это может обеспе- чить очень высокую плотность оптических соединений больших массивов оптических логических элементов, недостижимую в си- стемах электронных БИС и СБИС. В настоящее время применяются лишь оптические аналого- вые узкоспециализированные процессоры. Когерентные оптиче- ские процессоры пространственно-частотной фильтрации решают интегральные уравнения типа свертки, корреляции, выполняют двухмерную КИХ-фильтрацию с быстродействием, недостижи- мым никакими другими техническими средствами. Время пре- образований определяется временем ввода двухмерного массива обрабатываемых данных и фурье-образа матрицы весовых ко- эффициентов. Несмотря на указанные положительные черты, не- обходимо отметить, что в настоящее время можно говорить лишь о единичных случаях практического использования таких процессоров. Причиной тому являются не только предельно уз- кие функциональные возможности, сводящиеся к операциям двухмерного преобразования Фурье, Френеля и двухмерной свертки, но и низкая точность преобразований, определяемая точностью изготовления оптических деталей и качеством юсти- ровки. Отметим еще один принципиальный недостаток оптических аналоговых процессоров, связанный с временем изменения пере- даточной функции фильтра. Очевидно, что во многих важных .124 случаях время механической замены фильтра, например, с по- мощью вращающейся турели с набором фильтров, оказывается недопустимо большим. В этом случае необходимо размещать в Фурье-плоскости процессора пространственно-временной моду- лятор света, управляемый с пс-^ощью ЭВМ общего назначения. Замена фильтра сводится к перезаписи функции амплитудной модуляции из основной памяти ЭВМ в запоминающее устрой- ство модулятора. В настоящее время промышленность не выпу- скает пространственно-временные модуляторы, предназначенные для использования в качестве носителей передаточных функций фильтров, синтезированных с помощью ЭВМ. С развитием оптико-электронной элементной базы практи- ческая значимость аналоговых систем пространственно-частотной фильтрации будет возрастать, при этом центральной проблемой фильтрации будет оставаться проблема синтеза пространствен- но-частотных фильтров с помощью ЭВМ. Поэтому теоретиче- ские и практические результаты, связанные с теоретическим обобщением и развитием методов кодирования передаточных функций комплексных, фильтров, будут способствовать более широкому внедрению оптической аналоговой вычислительной техники в практику использования систем технического зрения различного назначения. Цифровая обработка изображений с помощью ЭВМ позво- ляет реализовать неограниченный класс алгоритмов фильтра- ции. На основе ЭВМ общего назначения решаются многие за- дачи кодирования и сжатия изображений, задачи для теории восстановления изображений, создаются первые базы видеодан- ных. Однако, несмотря на огромные достигнутые успехи, во многих важных случаях, связанных с обработкой изображений, перемещающихся относительно системы наблюдения, ЭВМ об- щего назначения оказывается неспособной решать такие задачи в реальном масштабе времени. Параллельные цифровые процессоры фильтрации, структура которых согласована со структурой соответсгвующих парал- лельных алгоритмов, позволяют значительно сократить время фильтрации при сравнительно небольших затратах оборудова- ния. В настоящее время теория параллельных алгоритмов об- работки изображений находится в стадии развития, поэтому принципы построения таких процессоров имеют в основном эв- ристическую природу. В заключение необходимо отметить, что в настоящее время нельзя отдать предпочтение ни одному из исследуемых типов технических средств для решения задач фильтрации оптиче- ских изображений. Только оптимальное сочетание оптических аналоговых, оптико-электронных цифровых и электронных циф- ровых процессоров фильтрации оптических изображений смо- жет удовлетворить различным требованиям, предъявляемым пользователями к техническим средствам фильтрации [58]. 125 СПИС®К ЛИТЕРАТУРЫ 1. Хуанг Т. Цифровая голография//Применение голографии.—' М.: Мир, 1973. — С. 65—78. 2. Акаев А. А., Майоров С. А. Когерентные оптические вычислительные машины.—Л.: Машиностроение, 1977.—440 с. 3. Компанец И. Н. Оптически управляемые транспаранты/УЗарубежная радиоэлектроника.—1977.—№ 4.—С. 46—76. 4. Лейт Э. К. Комплексные пространственные фильтры для коррекции изображений//ТИИЭР.—1977.—Т. 65.—№ 1.—С. 23—37. 5. Строук Дж. Оптическая и цифровая обработка информации и ее применения//Автометрия. — 1977. — № 5. — С. 18—31. 6. Ярославский Л. П., Мерзляков Н. С. Методы цифровой голографии.— М.: Наука, 1977.—192 с. 7. Многофункциональные регулярные вычислительные структуры/ Е. П. Балашов, В. Б. Смолов, Г. А. Петров, Д. В. Пузанков.—М.: Сов. радио, 1978.—288 с. 8. Ванин В. А. Копирование голограмм: Обзор//Квантовая электрони- ка.—1978.—Т. 5.—№ 7.—С. 1413—1428. 9. Кронрод М. А. Несколько задач обработки изображений//Вопросы кибернетики. Иконика, цифровая обработка и фильтрация изображений. — 1978. — Вып. 38. — С. 49—59. 10. Передача и обработка информации голографическими методами/ С. Б. Гуревич, В. П. Константинов, В. К. Соколов и др.; Под ред. С. Б. Гу< ревича.—М.: Сов. радио, 1978.—304 с. 11. Окуяма К., Фукуи О., Ишиока И. Высокоскоростной процессор изо" бражений со специальной схемой для выполнения двухмерной свертки//, Приборы для научных исследований.—1979.—Т. 50.—№ 10.—С. 32—37. 12. Ярославский Л. П. Введение в цифровую обработку изображений.— М.: Сов. радио, 1979.—312 с. 13. Акаев А. А. Теоретические основы и методы расчета голографиче- ских систем хранения и преобразования цифровой информации: Автореф. дис. на соиск. уч. степени доктора техн. наук.—Л., 1980.—352 с. (МИФИ). 14. Головкин Б. А. Параллельные вычислительные системы.—М.: Нау- ка, 1980. — 520 с. 15. Майоров С. А., Очин Е. Ф. Применение голографии и когерентной оптики в вычислительной технике//Труды ЛИТМО. Вопросы научного при- боростроения. — Л.: ЛИТМО.—1980.—С. 86—93. 16. Майоров С. А., Очин Е. Ф., Герасимов И. Л. Когерентный оптиче- ский процессор для определения смещения и масштаба изображения//Тру- ды ЛИТМО. Вычислительные системы и комплексы.—Л.: ЛИТМО.—' 1980. — С. 3—7. 17. Голографическое запоминающее устройство с трехкоординатной вы- боркой на объемных отражательных Фурье-голограммах/С. А. Майоров, Е. Ф. Очин, Ю. Ф. Романов и др.//Известия вузов СССР. Приборострое- ние. — 1980. — Т, 23. — № 5. — С. 42—46. 126 18. Оптическая обработка информации/Пер, с англ.; Под ред. Д. Кей- сесента.—М.: Мир, 1980.—352 с. 19. Вудс Р. Э., Гонсалес Р. С. Цифровые методы улучшения изображе- ний в реальном времени,'/ТИИЭР. — 1981.—Т. 69.—№ 5.—С. 176—190. 20. Голубкова М. Н., Очин Е. Ф. Бинарный синтез комплексных опера- ционных фильтров для когерентного оптического процессора//Автометрия.— 1981.—№ З.—С. 112—114. 21. Евреинов Э. В. Однородные вычислительные системы, структуры и среды.—М.: Радио и связь, 1981.—208 с. 22. Очин Е. Ф. Бинарное кодирование пространственно-частотных филь- тров для когерентного оптического процессора//Известия вузов СССР. При- боростроение. — 1981. —Т. 23. — № 6. — С. 49—53. 23. Очин Е. Ф. Синтез комплексных пространственно-частотных филь- тров для когерентного оптического процессора//Известия вузов СССР. При- боростроение. — 1981. — Т. 23. — № 5. — С. 42—45. 24. Вайрадян А. С., Пчелинцев И. П., Челышев М. М. Алгоритмы вы- числения цифровых сверток//3арубежная радиоэлектроника.—1982.— № 3. — С. 3—34. 25. Сравнительный анализ трех методов бинарного кодирования комп- лексных пространственно-частотных фильтров для когерентного оптического процессора/М. Н. Голубкова, С. А. Майоров, Е. Ф. Очин и др.//Электрон- ное моделирование. — 1982. — № 1. — С. 51—55. 26. Майоров С. А., Очин Е. Ф., Романов Ю. Ф. Повышение дифракцион- ной эффективности и устранение высших порядков дифракции при восста- новлении изображений с синтезированных Фурье-голограмм//Известия ву- зов СССР. Приборостроение.—1982.—Т. 25 —№ 10.—С. 64—67. 27. Очин Е. Ф. Выбор критерия качества кодирования пространственно- частотных фильтров для когерентного оптического процессора//Известия ву- зов СССР. Приборостроение. — 1982. —Т. 25. — № 8. — С. 54—58. 28. Очин Е. Ф. Принципы построения когерентных оптических видео- препроцессоров//Известия вузов СССР. Приборостроение.—1982.—Т. 25.— № 11.—С. 38—47. 29. Очин Е. Ф. Синтез амплитудных пространственно-частотных филь- тров для когерентного оптического процессора/УИзвестия вузов СССР. При- боростроение. — 1982.—Т. 25.—№ 2.—С. 30—34. 30. Очин Е. Ф. Синтез пространственно-частотных фильтров для коге- рентного оптического процессора//Интегральная оптика, волоконная оптика и голография: Материалы второй международной школы по когерентной оптике и голографии.—Варна, 1981.—София: БАН, 1982.—С. 402—412. 31. Романов Ю. Ф. Восстановление изображений транспарантов и со- гласованная фильтрация при использовании объемных фазовых фурье-голо- граммУ/Известия вузов СССР. Приборостроение. — 1982.—Т. 25.—№ 1.— С. 70—75. 32. Ярославский Л. П., Мерзляков Н. С. Цифровая голография. — М.: Наука, 1982.—220 с. 33. Даллас У. Синтез голограмм на ЭВМ//Компыотеры в оптических исследованиях/Пер, с англ.; Под ред. Б. Фридена.—М.: Мир, 1983.— С. 385—482. 34. Каппелини В., Константинидис А. Дж., Эмилиани П. Цифровые фильтры и их применение/Пер, с англ.—М.: Энергоатомиздат, 1983.— 360 с. 35. Кронрод М. А., Чочиа П. А. Фильтрация помех на изображении с использованием медианы распределения/УИконика. Теория и методы об- работки изображений. — М.: Наука, 1983.—С. 100—108. 36. Майоров С. А., Очин Е. Ф., Романов Ю. Ф. Оптические аналоговые вычислительные машины.—Л.: Энергоатомиздат, '.983.—120 с. 37. Очин Е. Ф. Фазовое кодирование комплексных пространственно- частотных фильтров//Известия вузов СССР. Приборостроение. — 1983,— Т. 26. -- № 6. — С, 80—82. 127 38. Очин Е. Ф. Четырехвекторное (2 X 2) амплитудное кодирование комплексных пространственно-частотных фильтров/УАвтометрия —1983.— № 1.—С. 74—77. 39. Чочиа п. А. Применение методов цифровой обработки изображений для реставрации архивных документов//Иконика. Теория и методы обра- ботки изображений/Под ред. Д. С. Лебедева, Н. Р. Поповой.—М.: Наука, 1983.—С. 115—125. 40. Бахтияров Г. Д. Цифровая обработка сигналов: проблемы и основ» ные направления повышения эффективности//3арубежная радиоэлектрони- ка. — 1984. — № 12. — С. 48—66. 41. Гун Суньюань. Систолические и волновые матричные процессоры для высокопроизводительных вычислений//ТИИЭР. — 1984.—Т. 72.—№ 7.— С. 133—153. 42. Денисов В. М., Матвеев Ю. Н., Очин Е. Ф. Принципы организации систем обработки изображений на базе клеточной логики//3арубежная ра- диоэлектроника.—1984.—№ 1.—С. 3—25. 43. Матвеев Ю. Н., Очин Е. Ф. Принципы построения конвейерного клеточного автомата с произвольной траекторией сканирования изображе- ния//Известия вузов СССР. Приборостроение.—1984:—№ 4.—С. 49—53. 44. Нуссбаумер Г. Дж. Вычисление двухмерных сверток и дискретного преобразования Фурье//Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изобра- жений/Т. С. Хуанг, Дж.-О. Эклунд, Г. Дж. Нуссбаумер и др.; Под ред. Т. С. Хуанга: Пер. с англ./Под ред. Л. П. Ярославского—М.: Радио и связь, 1984.—С. 43—88. 45. Очин Е. Ф. Выполнение операций клеточной логики в когерентном оптическом процессоре с помощью простейшего пространственно-частотного фильтра//Автометрия. — 1984. — № 6. — С. 91—94. 46. Цифровые фильтры и устройства обработки сигналов на интеграль- ных микросхемах: Справочное пособие/Ф. Б. Высоцкий, В. И. Алексеев, В. Н. Пачин и др.; Под ред. Б. Ф. Высоцкого—М.: Радио и связь, 1984.— 216 с. 47. Голубкова М. Н., Майоров С. А., Очин Е. Ф. Двойное амплитудное кодирование передаточных функций пространственно-частотных фильтров// Известия вузов СССР. Приборостроение. —1985.—Т. 28. —№ 7.— С. 84—87. 48. Голубкова М. Н., Майоров С. А., Очин Е. Ф. Двойное фазовое ко- дирование пространственно-частотных фильтроа//Изаестия вузов СССР. Ра- диоэлектроника. — 1985. — № 9. — С. 73—75, 49. Голубкова М. Н., Очик Е. Ф. Амплитудно-бинарный синтез комп- лексных пространственно-частотных фильтров с двумя импульсными откли- ками/Известия ВУЗОВ СССР. Приборостроение.—1985.—Т. 28.—№ 5.— С. 75—80. 50. Куш- X. Т. Вычисления на СБИС//Системы параллельной обработ- ки/Под ред. Д. Ивенса.—М.: Мир.— 1985.—С. 338—356. 51. Кучеренко К. И., Очин Е. Ф. Микропроцессорная система ранговой фильтрации изображений с использованием грубых и точных отсчетов ги- стограмм//Радиотехника.—1985.—№ 11.—С. 69—73. 52. Матвеев Ю. Н., Очин Е. Ф. Нелинейное преобразование видеосиг- нала на основе алгоритма скользящей эквализации гистограмму/Известия вузов СССР. Радиоэлектроника.— 1985.—№ 1.—С. 81—82. 53. Очин Е. Ф., Романов Ю. Ф., Тропченко А. Ю. Общие условия кор- ректности кодирования при синтезе Фурье-голограмм//Автометрия.—1985.— № 2. — С. 66—69. 54. Кучеренко К. И., Очин Е. Ф. Двухмерные медианные фильтры для обработки изображений/УЗарубежная радиоэлектроника.—1986.—№ 6. •— С. 50—61. 55. Кучеренко К. И., Очин Е. Ф. Мультимикропроцессорная система ме- дианной фильтрации изображений с поразрядным поиском медианы/УАвто- метрия.—1986,—№ 1.—С. 53—56, i28 56. Кучеренко К. И., Очин Е. Ф. Мультимикропроцессорная система скользящего выравнивания гистограммы с поразрядным поиском результа- таУУИзвестия вузов СССР. Приборостроение. —1986.—Т. 29.—№ 8.—. С. 30—33. 57. Кучеренко К. И., Очин Е. Ф. Ранговая фильтрация изображений на основе рекурсивного формирования грубых и точных отсчетов локальных гистограмму/Известия вузов СССР. Приборостроение.—1986.—Т. 29.— № 4. — С. 45—50. 58. Очин Е. Ф. Вычислительные системы обработки изображений: со- стояние и перспективы развитияУ/VI Всесоюзная школа-семинар по оптиче- ской обработке информации.—Фрунзе: ФПИ.—1986.—С. 15—16. 59. Кучеренко К. И., Очин Е. Ф. Сортирующие сети двухмерной медиан- ной фильтрации полутоновых изображение/Радиотехника.—1987.—№ 7.— С. 36—38. 60. Донченко С. Е., Матвеев Ю. Н., Очин Е. Ф. Принципы организации параллельных процессоров цифровой свертки изображений//3арубежная ра< диоэлектроника. — 1987. — № 7. Специальный выпуск «Систолическая обра- ботка информации».—С. 84—102. 61. Функциональная организация вычислительной системы простран- ственно-спектральной фильтрации оптических изображений/В. В. Гуд, С. Е. Донченко, В. М. Красавцев и др.//Известия вузов СССР. Приборо- строение. —1987.—Т. 30.—№ 6.—С. 67—71. 62. Специализированные процессоры цифровой обработки изображений; алгоритмы и структуры/В. С. Клочков, Ю. Н. Матвеев, Е. Ф. Очин, Ю. Ф. Ро- манов//Известия вузов. Приборостроение.—1987.—Т. 30.—№ 9.—С. 57—64. 63. Оптическая и цифровая обработка изображений. — Л.: Наука, 1988.—• 175 с. 64. Матвеев Ю. Н., Очин Е. Ф. Выполнение операции скользящего вы« равнивания гистограммы в матричном процессоре//Автометрия.—1988.—• № 1.—С. 14—17. 65. Королев А. Н., Матвеев Ю. Н., Очин Е. Ф. Параллельно-последова< тельные процессоры цифровой свертки оптических изображений//Труды ГОИ. — 1988. — Т. 64, вып. 198. — С. 70—76. 66. Unger S. H. A computer oriented towards spatial problem//Proc. IRE.—1958.—Vol. 46.—P. 1744—1750. 67. Lugt V. D. Signal detection by complex spatial filtering/IEEE trans. inf. theory. — 1964. — Vol. II — 10. — P. 139—145. 68. Kozma A., Kelly D. L. Spatial filtering for detection of signals sub- merged in noise//Appl. Opt.-1965.-Vol. 4. — N. 4. — P. 387—392. 69. Brown В. R., Lohmann A. W. Complex spatial filtering with binary masks//Appl. Oht. — Vol. 5. — N. 6. — P. 967—969. 70. Lohmann A. W., Paris D. P. Binary Fraunhofer holograms generated by computer//Appl. Opt.-1967.-Vol. 6. — N.. 10.—P. 1739—1748. 71. Lee W. H. Sampled Fraunhofer holograms- generated by computer// JOSA. — 1968. — Vol. 58. — P. 729—734. 72. Lohmann A. W., Paris D. P. Computer generated spatial filters for coherent- optical data processing//Appl. Opt.—1968.—Vol. 7.—N 4— P. 651—655. 73. Brown В. R., Lohmann A. W. Computer generated binary holograms// IBM journ. res., develop. — 1969. — Vol. 13. — N. 2. — P. 160—168. 74. Burchardt С. В. A simplification of Lee's method of generating holo- grams by computer//Appl. Opt. — 1970.—Vol. 9.—N. 8.—1949 p. 75. Gabel R. A., Lin В. Minimization of reconstruction errors witli com- puter generated binary holograms//Appl. Opt.—1970.—Vol. 9.—N. 5.— P. 1180—1181. 76. Lee W. H. Sampled Fourier—transform hologram generated by com- puter//Appl. Opt.-1970.-Vol. 9.—N. 3.—P. 639—643. 77. Haskell R. E., Culver В. С. New coding technique for computer-gene- rated holograms//Appl. Opt.-1972.-Vol. 11.—N. 11.—P. 2712—2714. 129 78 Hasl'ell R. E. Computer-generaled holograms with mmurium quanti- zation'/JUSA —1973.—Vol. 63. — P. 504. 79. Swartzlander E. E., Jr. Parallel counters//IEEE Trans. on Compu- ters. — i 973. — Vol. 22.—N. 11.—P. 1021—1024. 80. Swartzlander E. E., Jr. The quasi serial multiplicr//IEEE Trans. on Computers. — 1973. — Vol. 22. — N. 4. — P. 317—321. 81. Gabel R. A. Reconstruction errors in computer generated binary holo- grams: a comparative study//Appl. Opt.—1975.—Vol. 14.—N. 9.—• P. 2252—2253. 82. Gallagher N. С., Liu B. Class of optimum spatial filters//JOSA. — 1975.—Vol. 65.—N. 2.—P. 182—187. 83. Rowers R. С., Goodman J. W. Error rates in computer generated holographic memories//Appl. Opt.—1975.—Vol. 14.—N. 7.—P. 1690— 1695. 84. Sirohi R. S., Blume H. On the diffraction efficiency of synthetic bi- nary holograms//0pt. Acta.-1975.-Vol. 22.—N. 11.—P. 943—946. 85. Burrus С. S. Digital filter structures described by distributed arithme- tic//IEEE Trans. on Circuits Syst — 1977. — Vol. 24.—N. 12.—P. 674—680. 86. Lee W. H. Computer generated holograms: Techniques and Applica- tions//Progress in Optics.-1978.-Vol. 16.—P. 119—132. 87. Swartzlander E. E., Jr. Gilbert B. K., Reed I. S. Inner product corn- puters//IEEE Trans. on Computers. —1978.—Vol. 27.—N. l.—P. 21—31. 88. Bucklew J. A., Gallagher N. C., jr. Comprehensive error models and a comoarative study of some detour-phase holograms//Appl. Opt. — 1979. — Vol. 18.—N. 16.—P. 2861—2869. 89. Bucklew J. A., Gallagher N. C. Detour-phase error in the Lohmann hologram//Appl. Opt.-1979.-Vol. 18.—N. 4. — P. 575—580. 90. Garilotto G., Lamlarelli L. Fast on-line implementation of two— dimensional median filtering//Electronic Letters.—1979.—Vol. 15.—N. 1.— P, 24—25. 91. Gray G. Т., McCaughey D. G., Hunt B. R. Median masking technique for the enhancement of digital images//SPIE. Applications of Digital image Processing III.—1979.—Vol. 207. — P. 142—145. 92. Huang Т. S., Yang G. J., Tang G. Y. A fast two-dimensional me- dian filtering algorithm//IEEE Trans. on ASSP.-1979.-Vol. ASSP-27,— N. l.—P. 13—18. 93. Ataman E., Aatre V. K., Wong K. M. A fast method for realtime median filtering//IEEE Trans. on ASSP.-1980.-Vol. ASSP-28.—N. 4.— P. 415—421. 94. Foster M. J., Kung H. T. The design of special-purpose VLSI chips//Computer. — 1980.— Vol. 13.—N. l.—P. 26—40. 95. Heuft R. W., Little W. D. Convolution Computer//IEEE Trans, on Computers. — 1980. — Vol. 29. — N. 8. — P. 738—741. 96. Kung H. T. The structure of parallel a!gorithms//Advances in corn- puters./Ed. Yovits M. C. — 1980.—Vol. 19.—P. 65—112. 97. Swartzlander E. E., Gilbert B. K. Arithmetic for Ultra-High. Speed Tomography//IEEE Trans. on Computers.—1980.—Vol. C-29.—N,5.— P. 341—353. 98. Zeman J., Nagle H. Т., Jr. A high-speed microprogrammable ufgital signal processor emploing distributed arithmetic//IEEE Trans. on Compu- ters. —1980. — Vol. 29.—N. 2.—P. 134—144. 99. Blackmer J., Frank G., Kuekes P. A 200 million operations per second (MOPS) systolic processor//Proc. SPIE. —1981.—Vol. 298. Real-Time Sig- nal Processing IV.—P. 10—18. 100. Danielsson P. E. Getting the median faster//Computer Graphics and Image Processing. — 1981.—Vol. 17.—P. 71—78. 101. Delman D. G. Digital pipelined hardware median filters design for real-time image processing//SPIE, Real-Time Signal Processing IV,—^ 1981. — Vol. 298. — Р. 184—188, 130 102. Gallagher N. С. Jr., Wise G. L. A theoretical analysis of the pro- erties of median fillers//lh;h.L Trans. on ASSP.-1981.-Vol. ASSP-29.— 1. 6.—P. 1136—1141. 103. Fisher A. L. Systolic algorithms for running order statistics in sig- nal and image processing/'/'VLSI Systems and Computations./'Ed. Kung H. T. et al.—Carnegie-Mellon University; Computer Science Press, 1981.— P. 265—272. 104. Jeng Y.-C. Digital convolution algorithm for pipelining multiproces- sor system//IEEE Trans. on Computers.-1981.~Vol. 30.—N. 12.— P. 966—973. 105. Kung H. Т., Ruane L. M., Yen D. W. L. A two-level pipelined systolic array for convolutions//VLSI Systems and Computations/Eds. H. T. Kung, R. S. Sparoull, G. L. Steele, Jr. — Carnegie-Mellon University: Computer Science Press, 1981.—P. 255—264. 106. Swartzlander E. E., Jr. VLSI signal processing architectures//Elec- tro-Technology.-1981.-N. 12.—P. 183—203. 107. Fisher A. L. Systolic algorithms for running order statistics in sig< nal and image processing//Journal of Digital Systems.—1982.—Vol. 6.— N. 2.—P. 251—264. 108. Kulkarni A. V., Yen D. W. L. Systolic processing and an implemen» tation for signal and image processing/ДЕЕЕ Trans. on Comhuters. — 1982. — Vol. 31.—N. 10.—P. 1000—1009. 109. Kung H. T. Why systolic architectures?//Computer.— 1982.— Vol. 15.— N. l.—P. 37—46. 110. Kung H. Т., Song S. W. A systolic 2-D convolution chip//Multi- computers and Image Processing: Algorithms and Programs/Eds. K. Preston, Jr., L. Uhr.—London: Academic Press, 1982.—P. 373—384. 111. Nodes T. A., Gallagher N. C. Median filters: some modifications and their properties//IEEE Trans. on ASSP.-1982.-Vol. ASSP-30.—N. 5.— P. 739—746. 112. Tom V. Т., Wolfe G. J. Adaptive histogram equalization and its applications//Proc. SPT^ — 1982.—Vol. 359. — P. 204—208. 113. Oflazer K. Design and implementation of a singlechip 1-D median filter//IEEE Trans. Ou .л„^Р. — 1983. — Vol. — ASSP-31. —N. 5. — P. 1164— 1168. 114. Danielsson P. E. Serial/parallel convolvers//IEEE Trans. on Compu- ters. —1984.—Vol. 33.—N. 7.—P. 652—667. 115. Reeves A. P. Parallel computer architectures for image processing// Computer Vision, Graphics and Image Processing.—1984.—Vol. 25.—N.I.— P. 68—88. 116. Scollar I., Weidner В., Huang T. S. Image enhancement using the median and the interquartile distance//Computer Vision, Graphics and Image Processing. — 1984. — Vol. 25. — P. 236—251. 117. Chen C. F. Implementing FIR Filters with Distributed arithmetic// IEEE Trans. on ASSP.-1985.-Vol. ASSP-33.—N. 4. — P. 1318—1321. 118. Ersoy 0. Semisystolic Array Implementation of Circular, Skew Circular and Linear Convolution/ДЕЕЕ Trans. on Comput,—1985.— Vol. C-34.—N. 2.—P, 190—196. 131 ОГЛАВЛЕНИЕ Введение Раздел первый. Оптические аналоговые процессоры ... 6 Глава первая. Дистанционное зондирование и фильтрация оптических . изображений ................. 7 1.1. Дистанционное зондирование , ............— 1.2. Пространственная фильтрация ............. 14 . 1.3. Пространственно-частотная фильтрация , ........ 15 1.4. Нелинейная фильтрация . .............. 16 Глава вторая. Оптические аналоговые процессоры ... ...... 19 2.1. Структура оптической вычислительной системы ...,,,— 2.2. Структура Фурье-процессора . ............ 21 2.3. Структура процессора пространственно-частотной фильтрации 23 Глава третья. Пространственно-частотные фильтры ......... 28 3.1. Голографические методы записи фильтров ........ — 3.2. Кодирование передаточных функций фильтров ....... 33 3.3. Выбор критерия качества кодирования фильтров ..... 42 3.4. Общие условия корректности кодирования передаточных функ- ций фильтров ................... 45 3.5. Повышение дифракционной эффективности и устранение выс- ших порядков дифракции пространственно-частотных филь- тров ....................... 48 3.6. Синтез фильтров повышенного качества ......... 49 3.7. Кодирование передаточных функций фильтров с двумя им- пульсными откликами ................. 55 Раздел второй. Электронные цифровые процессоры . . . 63 Глава четвертая. Процессоры свертки ..•..........— 4.1. Параллельное вычисление по группам элементов изображения 65 4.2. Параллельное вычисление по группам разрядов (разрядным срезам) изображения ................. 71 4.3. Параллельное вычисление по группам элементов свертки ... 77 4.4. Систолические процессоры свертки (СПС) ........ 81 4.5. Полусистолические процессоры свертки (ПСПС) ...... 92 Глава пятая. Процессоры локальной эквализации гистограмм (ЛЭГ) . . 98 5.1. Определение и последовательные алгоритмы ЛЭГ ..... — 5.2. Параллельное вычисление по группам элементов входного изо- бражения . .................... 102 132 5.3. Параллельное вычисление по группам э.прментов выходного изображения . . ... . .104 5.4. Параллельное вычисление по группам элементов входного и выходного изображений . .............. 103 Глава шестая. Двухмерные медианные фильтры (ДМФ) 106 6.1. Алгоритмы и структуры ДМФ, гистограммные ДМФ . . 6.2. Мультигистограммные ДМФ , .......... 6.3. Конвейерные ДМФ . .............. 6.4. Матричные ДМФ . ............... 6.5. ДМФ на основе нерекурсивных сортирующих элементов . 6.6. ДМФ на основе рекурсивных сортирующих элементов . Заключение . . . Список литературы 108 110 115 116 119 \У. 12 ' 133 Производственное издание Очин Евгений Федорович ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ Редактор С. П. Левкович Художник обложки В. Т. Левченко Художественный редактор Т. Ю. Теплицкая Технический редактор Н. А. Минеева Корректор Е. Н. Ульева ИБ № 1427 Сдано в набор 28.03.88. Подписано в печать 27.09.88. М-26508. формат 60Х90'/и. Бумага типографская № 2. Гарнитура литературная. Высокая печать. Усл. печ. л. 8,5. Усл. кр.-отт. 8,75. Уч-нзд. л. 9,6. Тираж 12 060 экз. Заказ 993. Цена 55 к. Энергоатомиздат, Ленинградское отделение. 191065 Ленинград, Д-65, Марсово поле, 1. Ленинградская типография № 2 головное предприятие ордена Трудового Красного Знамени Ленинградского объединения «Техническая книга» им. Евгении Соколовой Союзполиграф- прома при Государственном комитете СССР по делам издательств, полиграфии и книжной торговли, 198052, г. Ленинград, Л-52, Иэмайлэвский проспект 29. эа ЭНЕРГОАТОМИЗДАТ ВНИМАНИЮ ЧИТАТЕЛЕЙ! ЭНЕРГОАТОМИЗДАТ ГОТОВИТ К ВЫПУСКУ В 1989 ГОДУ; Грушвицкий Р. И.. Мурсаев А. X., Смолов В. Б. Аналого-циф- ровые периферийные устройства микропроцессорных систем. — 9 л. ISBN 5-283-04450-5. Ориентировочная цена 60 к. Систематизированы вопросы обработки аналоговой инфор- мации в микропроцессорных системах. Рассмотрены взаимодей- ствие процессора с периферийными аналого-цифровыми блоками и варианты решения тепловых задач обработки аналоговых сиг- налов. Особое внимание уделяется вопросам повышения точно- сти обработки данных, оптимизации распределения алгоритмов обработки между центральным процессором и периферийными блоками, унификации структур и схемотехнических решений. Для инженерно-технических работников, связанных с проек- тированием средств обработки информации. Тахванов Г. И. Операционные блоки автоматических управ- ляющих устройств. — 13 л. ISBN 5-283-01496-7. Ориентировочная цена 1 р. 30 к. Рассмотрены основы теории и проектирования аналоговых и гибридных операционных блоков для управляющих и модели- рующих устройств. Основное внимание уделено нелинейным пре- образователям информации и устройствам для обработки сигна- лов с шумами. Изложение сопровождается примерами. Для инженерно-технических работников, занимающихся раз- работкой и применением операционных блоков для систем управ- ления и регулирования. Заказы направляйте в книжные магазины, имеющие отделы «Книга—почтой». Заказы можно направлять также в магазин «Энергия» по адресу; Д96066 Ленинград, Московский пр.. 189.