Заведующий сектором - к.т.н. Мерзляков Николай Степанович

Тел.: (095) 209-28-83; E-mail: nick@iitp.ru; Nick_Merzlyakov@hotmail.com

Ведущие ученые сектора:

• разработка и создание реляционных баз данных изображений

и СУБД;

• оптико-цифровые методы обработки изображений и распознавания образов;
• синтез двумерных цифровых фильтров;
• улучшение цифровых изображений;
• сжатие с (потерями и без потерь) полутоновых и цветных

изображений;

• колориметрия;
• мультимедиа;
• цифровая голография;
• распознавание трехмерных сцен;
• классификация, анализ и обработка медицинских изображений.

Разработаны методы и инструментальные средства для цифровой обработки изображений водяных знаков и создана реляционная база данных водяных знаков. Все предложенные методы и инструментальные средства реализованы в рамках одной интегрированной системы. Такой подход предоставляет пользователю возможность эффективного выполнения всех необходимых задач по классификации средневековых водяных знаков в рамках одной системы.

Создана реляционная база данных Российской академии наук. База данных включает информацию о персональном составе Академии и цифровой архив портретов всех членов Академии за 275 лет ее существования. Разработано специальное программное обеспечение для управления созданной базой данных и для работы с ее информационными материалами. База данных и математическое обеспечение опубликованы в канун празднования 275-летнего юбилея РАН в виде компакт-диска “Российская академия наук. 1724-1999 годы”. Созданный компакт-диск является уникальным электронным изданием и не имеет аналогов. Объем данных составляет 650 Мб.

Предложены два новых алгоритма рекурсивного вычисления дискретного косинусного преобразования в скользящем окне. Эти алгоритмы требуют значительно меньшее количество операций сложения и умножения. На основе предложенных быстрых алгоритмов разработаны методы адаптивной обработки речевых сигналов и текстурных изображений.

Получены теоретические и практические результаты по стерео-рекон-струкции поверхности движущихся трехмерных объектов с использованием метода динамического программирования. Предложены критерии оценки качества трехмерной реконструкции движущихся объектов. На основе теоретических разработок предложены новые алгоритмы реконструкции трехмерных поверхностей.

Разработаны методы для анализа сложных сцен с использованием структуры знаний эксперта. Предложены методы, позволяющие выявить информативные особенности изображения и определить задачи их визуального анализа экспертом. Анализ сложной сцены представлен в виде нескольких подзадач, связанных с оценкой экспертом информативных признаков. Разработаны решающие правила, позволяющие классифицировать изображения на основе признаков. Методы были опробованы в задаче дифференциальной диагностики шаровидных образований легких и позволили эффективно решать задачу анализа и интерпретации томограмм.

Проведен объектно-ориентированный анализ данных и разработано программное обеспечения для создания управляющего протокола, который позволяет автоматически установить оптимальные режимы при получения компьютерных томограмм на томографе фирмы Hitachi.

Разработан программный модуль, обеспечивающий проведение хирургической операции под контролем компьютерного томографа. Созданные программы позволяют контролировать местоположение хирургических инструментов на компьютерных томографических срезах и определять оптимальное направление движения инструментов в теле пациента.

• Проект (FWF-13289-ARS): “Водяные знаки средневековых рукописей”, финансируемый Австрийским научным фондом FWF.
• Российский фонд фундаментальных исследований (№ 99-07-90017): “Реляционная база данных изображений водяных знаков и система для их обработки и анализа”.
• Миннауки России, проект государственной научно-технической подпрограммы “Информатизация России” приоритетного направления “Информационные технологии и электроника” (№ 037.03.319.17/1-99): “Разработка интегрированной системы хранения и обработки многомерных сигналов для информационного обеспечения научных исследований, культуры и образования”, подраздел “Разработка технологии и программных средств для построения многоуровневых тексто-графических цифровых архивов на основе типовых систем управления базами данных”.
• Российский фонд фундаментальных исследований (№ 99-01-00265): “Разработка оптико-физической и программно-алгоритмичесской модели устройства объемного отображения”.
• Российский фонд фундаментальных исследований (№ 99-01-00268): “Разработка методов получения знаний для интерпретации изображений“.
• Российский фонд фундаментальных исследований (№ 99-01-00269): “Разработка оптико-цифровых методов распознавания образов в реальном масштабе времени”.
• Российский фонд фундаментальных исследований (№ 99-01-39039): “Теория и методы цифровой обработки и анализа архивных изображений”.
• Фонд INTAS (№ 96-0833): “Development and investigation of fast recursive algorithms for image processing and data reduction using segmentation”.

1. Belikova T.P., Stenina I.I., Yashunskaya N.I. An approach to robotics diagnosis of medical images on the base of image processing and syndrome features analysis. Proc. of the 51^st ICB seminar on medical robotics, biomechanics and musculoskeletal system, Poland 1999, J. Medical Robotics, 1999, Med. Robotics (in print).
2. Belikova T.P., Stenina I.I., Yashunskaya N.I. Image interpretation support by means of image processing and syndrome feature analysis. Proc. of the Conference “Medical Cybernetics in Medical Practice”, Moscow, GVKG Burdenko 1999, pp. 115-118.
3. Беликова T.П. Новые информационные технологии в медицине. Европейская школа по онкологии. Москва, июнь 1-3, 1999, 12 с.
4. Belikova T.P., Stenina I.I. Computer-assistance methods to improve image analysis and interpretation in the case of uncertainty. SPIE Symposium on Medical Imaging, 2000 (accepted).
5. Венгер Э., Карнаухов В.Н., Мерзляков Н.С., Хайдингер А. Цифровые методы обработки и база данных средневековых рукописей. Труды Международной конференции EVA-99, Центр ПИК, ГТГ, 1999, с. 3.2.1-3.2.5.
6. Wenger E., Karnaukhov V.N., Haidinger A. Contour extraction of watermarks in old manuscripts. In: Eurographics’99, short papers, (Maria Alberta Alberti, Giovanni Gatto and Ivan Jelinek, editors). Milano, 1999, pp. 236-238.
7. Карнаухов В.Н., Кузнецов Н.А., Мерзляков Н.С., Рубанов Л.И. Текcто-графический цифровой архив Российской академии наук. Труды Международной конференции EVA-99, Центр ПИК, ГТГ, 1999, с. 5.2.1-5.2.6.
8. Карнаухов В.Н., Кузнецов Н.А., Мерзляков Н.С., Рубанов Л.И и др. Российская академия наук. 1724-1999 годы. Компакт-диск. ИППИ РАН, Москва, 1999.
9. Kober V.I., Choi T.S., Ovseevich I.A. Multichannel pattern recognition based on projection preprocessing. Pattern Recognition and Image Analysis. Vol. 9, No. 3, 1999, pp. 437-447.
10. Koбер В.И., Oвсеевич И.А. Использование информационной избыточности сигналов для снижения вычислительных затрат на их обработку. Рaдиотехника, № 5, 1999, с. 13-16.
11. Kober V. and Cristobal G. Fast recursive algorithms for the short-time discrete cosine transform, Electronics Letters. Vol. 35, No. 15, 1999, pp. 1236-1238.
12. Kober V. and Cristobal G Rank order filtering based on accelerated algorithm of local histogram calculation. SPIE Annual Meeting, Applications of Digital Image Processing XXII, July 23, 1999.
13. Kober V., Seong Y.K., Choi T.S., and Ovseevich I.A. Trade-off filters for optical pattern recognition with nonoverlapping target and scene noise, Pattern Recognition and Image Analysis, No. 1, 2000 (in print).
14. Kober V. and Choi T.S. Single-output multichannel pattern recognition with projection preprocessing, Optical Engineering, accepted.
15. Mozerov M., Kober V., and Choi T.S. Color motion stereo based on adaptive correlation matching. SPIE Annual Meeting, Applications of Digital Image Processing XXII, Denver, 1999.
16. Mozerov M., Kober V., Ovseevich I.A., and Choi T.S. Motion stereo matching using a modified dynamic programming. Pattern Recognition and Image Analysis, No. 1, 2000 (in print).
17. Nelson D., Cristobal G., Kober V., Cakrak F., Loughlin P., and Cohen L. Denoising using time-frequency and image processing methods. SPIE Annual Meeting, Applications of Digital Image Processing, 1999.
18. Park M.S., Mozerov M., Kim D.Y., Roh K.S., and Choi T.S, Object shape recovery in lateral navigation system using motion stereo technique. Proc. IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems, Taipei, Taiwan, August 1999, pp. 273-278.
19. Perner P. and Belikova T. Data Mining in Picture Archiving Systems 3rd Intern. Conference on Practical Application of Knowledge Discovery and Data Mining. Proc. (PADD-99), ISBN 1 902 426 045, 1999, pp. 207-210.
20. Кarnaukhov V.N., Merzlyakov N.S., Rubanov L.I. Image processing and storage in digital archives of manuscripts and photo-documents. Infix Publ. (Германия), Proc. of 5^th Open Germany-Russian Workshop on PR&IU, p. 176-183.
21. Карнаухов В.Н., Мерзляков Н.С., Венгер Э., Хайдингер А. Цифровые методы обработки изображений в задачах идентификации средневековых водяных знаков. Компьютерная оптика. Самара – Москва, 1999, т. 19, с. 193-196.
22. Карнаухов В.Н., Кузнецов Н.А., Мерзляков Н.С., Рубанов Л.И. Принципы построения цифрового фотоархива Российской академии наук. Компьютерная оптика. Самара – Москва, 1999, т. 19, с. 188-192.