Разработки СО РАН - каталоги программ и БД

Поиск по каталогам:

2013-12-19

Назначение - программа предназначена для вычисления и сохранения в виде файла текстурных признаков Харалика полутонового изображения.

Область применения - Вычисляемые признаки системы Харалика [1] используются для математического описания статистических текстур  изображения в химии, биологии, медицине, в производственных процессах для исследования поверхности металлов и др., в сельском хозяйстве, лесоводстве для  автоматизации классификации сельскохозяйственных культур, лесных угодий при картировании и инвентаризации, оценке площадей, прогнозирования урожая и других.

Используемый алгоритм - Вычисляются текстурные признаки статистики разностей серого тона в двух соседних точках Харалика [1] по квадратному окну для всех точек  односпектрального изображения и сохраняются в форме мультиспектрального файла (в формате raw). Значение  расстояния в соседних точках (модуль и направления),  и выбранные признаки задаются в диалоговых окнах. Полученный файл может использоваться при классификации изображения по текстурным признакам. Для сокращения вычислений признаков исходное изображение может быть эквализовано с уменьшением числа уровней квантования серого тона. Описание применения признаков для неконтролируемой классификации леса по текстурным признакам аэроснимков содержится в [2] и во вложенном файле. 

[1] R.M. Haralick, K. Shanmugam, I. Dinstein. Textural Features for Image Classification // IEEE Trans. Syst. Man. Cybern. 1973,Vol. SMS-3, pp. 610 -621.

[2] Sidorova V.S. Unsupervised Classification of Image Texture. // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2008 - . Vol. 18,  N 4. - P. 694-700.

Функциональные возможности ограничены объемом памяти компьютера. 

Во вложенном файле проиллюстрировано применение признаков Харалика для автоматизации распознавания леса на аэроснимках определенного масштаба. На  черно-белых аэроснимках масштаба 1:50 000, текстура лесных сообществ формируется чередованием темных и светлых пятен, соответствующих группам деревьев различных пород. Визуальный анализ аэроснимков (дешифрирование) является составной частью  инвентаризации и мониторинга в лесоводстве. Текстурных свойств  изображений часто бывает достаточно, чтобы различить тип леса и его возраст. Наземная таксация (точное выборочное измерение параметров деревьев и характеристик лесных сообществ) осуществляется лесоводами в наиболее однородных частях контуров, построенных визуальным дешифрированием. Однако, визуальному дешифрированию свойствен субъективизм. Автоматизация в описании текстур и сегментации изображения позволяет избежать этого недостатка. По крайней мере, она может быть существенным подспорьем при проведении инвентаризации с помощью аэроснимков. Хороший выбор признаков и схемы сегментирования обеспечит правильное проведение границ.

Инструментальные средства создания - Алгоритм реализован в программной среде системы объектно-ориентированного программирования Visual C++ версии 5.0 фирмы Microsoft c библиотекой классов MFC, разработанной для ОС Windows..

2013-12-19

Назначение - программа предназначена для выравнивания серого тона на изображении, представленном в виде BMP-файла, с сокращением числа уровней  квантования.

Область применения - Программа может быть использована для обработки изображений в химии, биологии, медицине, в производственных процессах, аэрокосмических в сельском хозяйстве, лесоводстве и других областях.

Используемый алгоритм - По методу, опубликованному в [1], разработаны алгоритм и  программа  линеаризации обобщенной гистограммы. Алгоритм задает уменьшенное число уровней квантования N серого тона по сравнению с исходным (соответствующим изображению), растягивая, однако, динамический диапазон. В созданном новом BMP-файле значение индексов меняется от 0 до N, а раскраска файла размещается в палетке, принимая равномерно N значений от 0 до 255. Программа служит для предварительной обработки BMP-файлов изображений для сокращения вычислений при формировании текстурных признаков. Пример эквализации изображения на аэрофотоснимке лесного ландшафта приведен во вложенном файле. Описание неконтролируемой классификации текстурных признаков и сегментации аэроснимков леса содержится в [2].

[1] R.M. Haralick, K. Shanmugam, I. Dinstein. Textural Features for Image Classification // IEEE Trans. Syst. Man. Cybern. 1973,Vol. SMS-3, pp. 610 -621.

[2] Sidorova V.S. Unsupervised Classification of Image Texture. // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2008 - . Vol. 18,  N 4. - P. 694-700..

Функциональные возможности - Программа улучшает визуальные качества черно-белого изображения: растягивает диапазон, выравнивает яркости, подчеркивает текстуру. в результате  уменьшается влияние условий съемки или обработки фотоносителя: различие освещения, проявки. За счет линеаризации происходит выравнивание количества пикселей различных уровней серого, что позволяет сделать видимыми  темные участки изображения. Программа дает возможность задавать уменьшенное число уровней квантования серого тона, что существенно облегчает вычисление текстурных признаков. 
Инструментальные средства создания - Алгоритм реализован в программной среде системы объектно-ориентированного программирования Visual C++ версии 5.0 фирмы Microsoft c библиотекой классов MFC, разработанной для ОС Windows.

2013-12-18

Назначение - Программный инструментарий представляет собой средство для решения задач анализа, фильтрации и обнаружения импульсных сигналов с применением алгоритма одномерного дискретного вейвлет-преобразования [1]. Данный подход является эффективным применительно к обработке сейсмических и акустических сигналов от импульсных источников в решении задач прикладной геофизики, а также при обработке нестационарных сигналов в других областях.

Область применения - Программа может быть использована в геофизических исследованиях (в частности, в мониторинге) для обработки и анализа сейсмических и акустических импульсных сигналов и любых цифровых последовательностей.

Комплекс состоит из двух частей:
1) Инструмент с интерактивным графическим интерфейсом, включающим развитые средства визуализации процесса обработки на всех этапах.
2) Программная библиотека, позволяющая использовать весь содержащийся функционал в сторонних приложениях (включая Web-приложения).

Анализ сигнала в пространстве вейвлет-коэффициентов позволяет выявить его особенности, соответствующие форме, масштабу распознающего вейвлета и времени (номеру коэффициента). Этому способствует возможность выбора значений порогов обработки коэффициентов на заданных уровнях декомпозиции (как в ручную, так и автоматически, в соответствии с реализованным критерием [2]).
Использованный метод вейвлет-фильтрации предназначен для шумоподавления цифровых записей, содержащих импульсные сигналы и эффективен в задачах обнаружения сейсмических и акустических волн. Алгоритм шумоподавления реализован в соответствии с парадигмой Донохо-Джонстона [2].
Процесс анализа сопровождается информацией о спектральных характеристиках (на основе БПФ) для каждого уровня декомпозиции сигнала.
Инструментарий поддерживает основные форматы хранения сейсмических и аудио-данных, обладает высокой производительностью и свойством кроссплатформенности.

Используемый алгоритм - Использованы алгоритмы дискретного вейвлет-преобразования [1, 2] и быстрого преобразования Фурье.

Функциональные возможности - Программа позволяет осуществлять вейвлет-фильтрацию и вейвлет-сжатие импульсных сейсмических и акустических сигналов. При этом, на уровне графического интерфейса пользователя (GUI) предоставляются следующие возможности:
    - выбор типа вейвлета;
    - выбор метода трешолдинга (мягкий, жёсткий) [2];
    - выбор (ручной, автоматический [2]) значений порога на каждом уровне декомпозиции;
    - обнуление выбранных уровней вейвлет-декомпозиции (в соответствии с заданной полосой частот);
    - сравнение результата обратного вейвлет-преобразования с исходным сигналом (расчёт среднеквадратической ошибки);
    - графическое отображение вейвлет-коэффициентов на всех уровнях декомпозиции;
    - спектральный анализ (на основе БПФ) исходного и отфильтрованного сигналов, а также вейвлет-коэффициентов на каждом уровне декомпозиции;
    - сохранение в файл результата вейвлет-фильтрации (поддерживаются основные форматы представления сейсмических и аудио-данных: PC, Baikal, SEG-Y Passcal, MiniSEED, WAV);
    - чтение/запись из файла параметров созданного вейвлет-фильтра с возможностью дальнейшего его использования в сторонних приложениях, построенных с использованием поставляемой программной библиотеки вейвлет-фильтрации.
    
На уровне программного интерфейса (API) программисту доступны следующие высокоуровневые функциональные возможности:
    -  чтение из файла объекта ранее созданного (с помощью данного API, либо при помощи GUI) вейвлет-фильтра для дальнейшего применения в обработке массива данных сторонним приложением (включая web-приложения);
    - возможность инициализации параметров объекта (структуры) вейвлет-фильтра: типа вейвлета, значений порога обработки коэффициентов, метода оценки значений порога, метода трешолдинга.
Объём обрабатываемых данных ограничен только количеством доступной ОЗУ.

[1]. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. - М.: РХД, 2001. – 464 c.
[2] Donoho D.L. De-noising by soft-thresholding // IEEE Trans. on Inform. Theory, 1995, #3. – p. 613-627.

Инструментальные средства создания - Язык Си, Си++, программные библиотеки Qt, gsl, libsndfile.

2013-12-18

Назначение - Программная система предназначена для исследования методов и алгоритмов обработки геофизических данных для задач обнаружения, измерения параметров и локации импульсных и вибрационных сейсмических и акустических источников различного типа.

Область применения - Программа может быть использована для обработки и анализа  сейсмических, акустических данных, а также любых цифровых последовательностей.

Архитектурно система представляет собой универсальную платформу (среду) для интеграции программных модулей обработки геофизических данных с возможностью их объединения в многоступенчатый конвейер с заданной структурой для решения прикладных задач. Интеграция обработчиков осуществляется через высокоуровневый программный интерфейс, связь с внешними приложениями - через стандартные потоки ввода/вывода POSIX. Интерактивный графический интерфейс пользователя позволяет производить базовые манипуляции с данными (ввод/вывод, визуализация, редактирование, измерение значений). Реализована поддержка основных форматов хранения сейсмических и аудио данных. Система обладает интерактивностью, удобством расширения, высокой производительностью и свойством кроссплатформенности.

Используемый алгоритм - Платформа реализует многоступенчатый последовательный конвейерный подход к обработке данных с помощью пользовательских алгоритмов (функций), оформленных пр принципу «чёрного ящика». Ввод, вывод и визуализация данных возможны на любом этапе процесса (тракта) обработки.

Функциональные возможности - На уровне графического интерфейса пользователя (GUI) программная система позволяет производить:
    - ввод сейсмических и акустических данных в проект из файлов (в форматах PC, Baikal, SEG-Y, MiniSEED, WAV);
    - вывод сейсмических и акустических данных из проекта в файлы (в форматах PC, WAV);
    - 2D-визуализацию многоканальных данных в различном масштабе с позиционированием записей по времени относительно друг-друга;
    - выбор данных (их фрагментов) для подачи группы трасс на вход  абстрактному обработчику;
    - вызов абстрактного обработчика и возврат результата вычислений с его выхода в проект для дальнейшей передачи на вход следующему абстрактному обработчику (либо для записи в файл);
    - манипуляцию с атрибутами данных (модификация даты и времени);
    - редактирование данных (копирование, удаление, сложение, перемножение, нормализация и т. д.);
    - интерактивное измерение значений данных с помощью передвигаемых мерных маркеров.

На уровне программного интерфейса (API) система предоставляет обработчику  следующие высокоуровневые функциональные возможности:
    - единый интерфейс получения входных данных из любого источника (в условиях априорной неизвестности о структуре вычислительного тракта, в который включается обработчик);
    - «прозрачная» (автоматическая) проверка атрибутов входных данных (количество каналов, соответствие частот дискретизации, их времени начала и длительности) и вывод сообщений об ошибках;
    - единый гибкий интерфейс создания диалоговых средств ввода параметров алгоритмов, включающий проблемно-ориентированные элементы управления;
    - единый интерфейс возврата выходных данных в систему и последующей их визуализации (с возможностью настройки свойств).
Низкоуровневые функции (управление объектами, памятью) реализованы на системном уровне и выполняются «прозрачно» относительно прикладного уровня.
Объём обрабатываемых данных ограничен количеством доступной ОЗУ.

Инструментальные средства создания - Язык Си, Си++, программные библиотеки Qt, gsl, libsndfile, libfftw3.

 

2013-12-13

Назначение. Задачи формирования производственных групп с учетом межличностных отношений в коллективе.

Область применения. Сфера планирования, управления персоналом (в частности, при формировании производственных групп), оценка эффективности функционирования таких групп.  

Используемые алгоритмы. Для решения задач формирования производственных групп предложены точные комбинаторные алгоритмы, идейно близкие алгоритму ветвей и границ, разработана  процедура точного решения, основанная на использовании дополнительных ограничений (отсечений) и пакета CPLEX. Построены эвристики жадного типа [1-4].

Комплекс состоит из двух модулей: один предназначен для решения задачи проектирования производственных групп, связанной с назначением специалистов на работы и учетом межличностных и иерархических отношений при минимизации расходов (задача P1), другой - для задачи формирования групп с максимизацией степени комфортности отношений (задача P2). Главное окно программы GroupForm содержит интерфейсы обоих модулей, переключение между которыми происходит с помощью выбора пункта меню. 

В программе реализовано:

  • Генератор случайных тестовых примеров рассматриваемых задач.
  • Решение серий рассматриваемых задач с выводом результатов расчетов на экран и сохранением результатов в файл.
  • Иллюстрация результата решения задач на графе.

Во вложении прикреплен архив GroupForm.rar с программой. Для установки комплекса программ GroupForm из этого архива необходимо запустить приложение setup.exe,  при этом в случае, если пакет Microsoft.Net Framework 4  не установлен на компьютере, он также установится. В текстовом файле Help.txt описан алгоритм установки и удаления GroupForm,  а в AboutGroupForm.pdf приведены функциональные возможности комплекса программ GroupForm.  В папке Application Files хранятся библиотеки, которые необходимы для работы GroupForm. 

Функциональные возможности. Решались тестовые задачи P1 со следующими характеристиками: число специалистов и работ варьировалось от 25 до 1000, количество напряженных межличностных отношений (E1) и пар связанных работ (E2) изменялось от 10 до 2000. Время решения составляло от долей секунд до 1 часа, оно существенно зависит от числа несогласованных межличностных отношений в коллективе (E1*E2). Решались тестовые задачи P2 со следующими характеристиками: число специалистов  50-100, количество комфортных отношений изменялось от 25 до 1000, напряженных - от 25 до 100.  Время решения составляло от долей секунд до 1 часа, оно существенно зависит от числа напряженных отношений в коллективе. 

Используемые в работе алгоритмы опубликованы в статьях [1-3] и препринте [4].

[1] Афанасьева Л.Д., Колоколов А.А. Разработка и анализ алгоритма решения некоторых задач формирования производственных групп // Омский научный вестник. - 2012. - № 2(110). - С. 39-41.

[2] Kolokolov A.A., Afanasyeva L.D. Research of Production Groups Formation Problem Subject to Logical Restrictions // Journal of Siberian Federal University, Mathematics & Physics. - 2013. - № 6(2). - P. 145-149.

[3] Афанасьева Л.Д., Колоколов А.А. Разработка и анализ алгоритмов решения одной задачи управления персоналом // Материалы Девятой азиатской международной школы-семинара «Проблемы оптимизации сложных систем». - Алматы: Изд-во Ин-та проблем информатики и управления, 2013. - С. 61-65.

[4] Афанасьева Л.Д. Разработка и экспериментальное исследование алгоритмов решения задач формирования производственных групп. Препринт. - Омск: ОмГУ, 2013. - 23 с.

Инструментальные средства создания. Приложение GroupForm разработано в среде Microsoft Visual Studio 2010, интерфейс реализован на языке C#, алгоритмы - на языке C++, встроено применение пакета CPLEX (система моделирования GAMS).