ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВИЗУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СТРУКТУР ДОПОЛНЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ

Предметом дослідження в статті є інформаційна технологія побудови та використання візуальних інформаційних структур доповненої реальності. Мета роботи – розробка інформаційної технології побудови та використання візуальних інформаційних структур доповненої реальності. В статті вирішуються наступні завдання: аналіз основних типів візуальних маркерів доповненої реальності (AR-маркерів); формулювання основних вимог до візуальних інформаційних структур доповненої реальності; розробка моделі візуальної інформаційної структури доповненої реальності; розробка моделі стійкого мозаїчного стохастичного маркера доповненої реальності; розробка інформаційної технології побудови і використання візуальних інформаційних структур доповненої реальності; аналіз результатів застосування мозаїчного стохастичного маркера доповненої реальності; оцінка ефективності застосування основних типів візуальних маркерів доповненої реальності. Використовуються такі методи: методи цифрової обробки зображень, теорії ймовірності, математичної статистики, криптографії та захисту інформації, математичний апарат теорії матриць. Отримано наступні результати: проведено аналіз основних типів візуальних маркерів доповненої реальності; сформульовано основні вимоги до візуальних інформаційних структур доповненої реальності; розроблена модель візуальної інформаційної структури доповненої реальності, яка є результатом послідовного виконання таких операцій: введення надлишковості, проведення стохастичного перевпорядкування даних, додавання мозаїчного біт-контейнера; розроблена модель стійкого мозаїчного стохастичного маркера доповненої реальності у вигляді таких процедур: оператор введення надлишковості реалізований у вигляді процедури масштабування бінарного зображення-повідомлення у задане число разів  методом найближчого сусіда, оператор стохастичного перевпорядкування даних реалізований у вигляді процедури перемішування пікселів за допомогою відомої псевдовипадкової перестановки, оператор додавання мозаїчного біт-контейнера реалізований у вигляді процедури кодування кольором клітинок маркера, які розділяються рамкою з проміжним кольором; розроблена інформаційна технологія побудови і використання візуальних інформаційних структур доповненої реальності; проведено аналіз результатів застосування мозаїчного стохастичного маркера доповненої реальності та оцінка ефективності застосування основних типів візуальних маркерів доповненої реальності. Висновки: проведено опис інформаційної технології побудови та використання інформаційних структур доповненої реальності на основі систематизації її науково-прикладних основ. Показано її практичне функціонування на прикладі розробленого стійкого мозаїчного стохастичного маркера доповненої реальності. Подальші дослідження рекомендовано продовжити у напрямку узагальнення розроблених моделей і методів побудови і використання мозаїчних стохастичних маркерів, в яких, на відміну від розглянутих бінарних, будуть використовуватися зображення-повідомлення у градаціях сірого та кольорові. Оскільки прототипування запропонованих алгоритмів проводилося в системі програмування MATLAB, то для побудови працюючого прототипу, пропонується у подальшому перейти до мови програмування С++, що дозволить імплементувати запропоновану інформаційну технологію у вигляді бібліотек для використання на мобільних платформах Android та iOS.The subject matter of the article is the informational technology of designing and using of augmented reality visual information structures. The goal of the study is to develop the informational technology of designing and using of augmented reality visual information structures. The following tasks were solved in the article: analysis of the main types of visual markers of augmented reality (AR-markers); formulation of the basic requirements for visual information structures of augmented reality; development of a model of the visual information structure of augmented reality; development of a model of a stable mosaic stochastic marker of augmented reality; development of information technology for the construction and use of visual information structures of augmented reality; analysis of the results of employing a mosaic stochastic marker of augmented reality; assessment of the effectiveness of the employing of the main types of visual markers of augmented reality. The following methods are used: methods of digital image processing, probability theory, mathematical statistics, cryptography and information protection, mathematical apparatus of matrix theory. The following results were obtained: the main types of visual markers of augmented reality were analyzed; the basic requirements for visual information structures of augmented reality are formulated; a model of the visual information structure of augmented reality was developed, the model is the result of the following operations: introducing redundancy, stochastic data reordering, adding a mosaic bit container; the model of a stable mosaic stochastic augmented reality marker has been developed, herewith the redundancy operator is implemented as a resizing message image using the nearest neighbor method, the stochastic data reordering operator is implemented as a pseudo-random pixel permutation, the operator of adding a mosaic bit-container is implemented as a procedure for bit coding by the color of marker cells, which are separated by a frame with an intermediate color; developed informational technology for the designing and employing of visual information structures of augmented reality; the results of employing a mosaic stochastic marker in comparison with other types of visual augmented reality markers were obtained. Conclusions: The description of information technology of construction and use of information structures of augmented reality is carried out on the basis of systematization of its scientific and applied bases. The practical functioning is shown on the example of the developed stable mosaic stochastic marker of augmented reality. Further study is recommended to be continued in the direction of generalization of the developed models and methods of construction and use of mosaic stochastic markers, which, unlike the binaries considered, will use image messages in grayscale and color. Since the prototyping of the proposed algorithms was carried out in the MATLAB programming system, it is proposed to move to the C ++ programming language to build a working prototype, which will allow the implementation of the proposed information technology in the form of libraries for use on Android and iOS mobile platforms.Предметом исследования в статье является информационная технология построения и использования визуальных информационных структур дополненной реальности. Цель работы – создание информационной технологии построения и использования визуальных информационных структур дополненной реальности. В статье решаются следующие задачи: анализ основных типов визуальных маркеров дополненной реальности (AR-маркеров); формулирование основных требований к визуальным информационных структур дополненной реальности; разработка модели визуальной информационной структуры дополненной реальности; разработка модели устойчивого мозаичного стохастического маркера дополненной реальности; разработка информационной технологии построения и использования визуальных информационных структур дополненной реальности; анализ результатов применения мозаичного стохастического маркера дополненной реальности; оценка эффективности применения основных типов визуальных маркеров дополненной реальности. Используются следующие методы: методы цифровой обработки изображений, теории вероятности, математической статистики, криптографии и защиты информации, математический аппарат теории матриц. Получены следующие результаты: проведен анализ основных типов визуальных маркеров дополненной реальности; сформулированы основные требования к визуальным информационных структур дополненной реальности; разработана модель визуальной информационной структуры дополненной реальности, которая является результатом последовательного выполнения следующих операций: введение избыточности, проведение стохастического реорганизация данных, добавление мозаичного бит-контейнера; разработана модель устойчивого мозаичного стохастического маркера дополненной реальности в виде следующих процедур: оператор ввода избыточности реализован в виде процедуры масштабирования бинарного изображения-сообщения в заданное число раз методом ближайшего соседа, оператор стохастического переупорядочивания данных реализован в виде процедуры перемешивания пикселей с помощью известной псевдослучайной перестановки, оператор добавления мозаичного бит-контейнера реализован в виде процедуры кодирования цвета клеток маркера, которые разделяются рамкой с промежуточным цветом; разработана информационная технология построения и использования визуальных информационных структур дополненной реальности; проведен анализ результатов применения мозаичного стохастического маркера дополненной реальности и оценка эффективности применения основных типов визуальных маркеров дополненной реальности. Выводы: проведено описание информационной технологии построения и использования информационных структур дополненной реальности на основе систематизации ее научно-прикладных основ. Показано ее практическое функционирование на примере разработанного устойчивого мозаичного стохастического маркера дополненной реальности. Дальнейшие исследования рекомендовано продолжить в направлении обобщения разработанных моделей и методов построения и использования мозаичных стохастических маркеров, в которых, в отличие от рассмотренных бинарных, будут использоваться изображения-сообщение в градациях серого и цветные. Поскольку прототипирования предложенных алгоритмов проводилось в системе программирования MATLAB, то для построения работающего прототипа, предлагается в дальнейшем перейти к языку программирования С ++, что позволит имплементировать предложенную информационную технологию в виде библиотек для использования на мобильных платформах Android и iOS

DEVELOPMENT OF METHODS FOR DETERMINING THE CONTOURS OF OBJECTS FOR A COMPLEX STRUCTURED COLOR IMAGE BASED ON THE ANT COLONY OPTIMIZATION ALGORITHM

A method for determining the contours of objects on complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm is proposed. The method for determining the contours of objects of interest in complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm, unlike the known ones, provides for the following. Color channels are highlighted. In each color channel, a brightness channel is allocated. The contours of objects of interest are determined by the method based on the ant colony optimization algorithm. At the end, the transition back to the original color model (the combination of color channels) is carried out. A typical complex structured color image is processed to determine the contours of objects using the ant colony optimization algorithm. The image is presented in the RGB color space. It is established that objects of interest can be determined on the resulting image. At the same time, the presence of a large number of "garbage" objects on the resulting image is noted. This is a disadvantage of the developed method. A visual comparison of the application of the developed method and the known methods for determining the contours of objects is carried out. It is established that the developed method improves the accuracy of determining the contours of objects. Errors of the first and second kind are chosen as quantitative indicators of the accuracy of determining the contours of objects in a typical complex structured color image. Errors of the first and second kind are determined by the criterion of maximum likelihood, which follows from the generalized criterion of minimum average risk. The errors of the first and second kind are estimated when determining the contours of objects in a typical complex structured color image using known methods and the developed method. The well-known methods are the Canny, k-means (k=2), k-means (k=3), Random forest methods. It is established that when using the developed method based on the ant colony optimization algorithm, the errors in determining the contours of objects are reduced on average by 5–13 %

Розробка методики підвищення стійкості методів вбудови цифрових водяних знаків в цифрові зображення

A technique for increasing the stability of methods for applying digital watermark into digital images is presented. A technique for increasing the stability of methods for applying digital watermarks into digital images, based on pseudo-holographic coding and additional filtering of a digital watermark, has been developed. The technique described in this work using pseudo-holographic coding of digital watermarks is effective for all types of attacks that were considered, except for image rotation. The paper presents a statistical indicator for assessing the stability of methods for applying digital watermarks. The indicator makes it possible to comprehensively assess the resistance of the method to a certain number of attacks. An experimental study was carried out according to the proposed method. This technique is most effective when part of the image is lost. When pre-filtering a digital watermark, the most effective is the third filtering method, which is averaging over a cell with subsequent binarization. The least efficient is the first method, which is binarization and finding the statistical mode over the cell. For an affine type attack, which is an image rotation, this technique is effective only when the rotation is compensated. To estimate the rotation angle, an affine transformation matrix is found, which is obtained from a consistent set of corresponding ORB-descriptors. Using this method allows to accurately extract a digital watermark for the entire range of angles. A comprehensive assessment of the methodology for increasing the stability of the method of applying a digital watermark based on Wavelet transforms has shown that this method is 20 % better at counteracting various types of attacksПредставлена методика повышения устойчивости методов встраивания цифрового водяного в цифровые изображения. Разработана методика повышения устойчивости методов встраивания цифровых водяных знаков в цифровые изображения, основанная на псевдоголографичному кодировке и дополнительной фильтрации цифрового водяного знака. Описанная в работе методика с использованием псевдоголографичного кодирования цифровых водяных знаков является эффективной для всех типов атак, которые рассматривались, кроме поворота изображения. В работе представлен статистический показатель оценки устойчивости методов нанесения цифровых водяных знаков. Показатель позволяет комплексно оценить устойчивость метода к определенному ряду атак. Проведено экспериментальное исследование по предложенной методике. Наиболее эффективной эта методика является при потере части изображения. При предварительной фильтрации цифрового водяного знака наиболее эффективным является третий метод фильтрации, который представляет собой усреднение по ячейке с последующей бинаризацией. Наименее эффективным является первый метод, представляющий собой бинаризацию и нахождение статистической моды по ячейке. Для атаки аффинного типа, представляющей собой поворот изображения, данная методика является эффективной только при компенсации поворота. Для оценки угла поворота находится матрица аффинного преобразования, получаемого по согласованному набору соответствующих ORB-дескрипторов. Использование этого метода позволяет безошибочно выделять цифровой водяной знак для всего диапазона углов. Проведение комплексной оценки методики повышения устойчивости метода нанесения цифрового водяного знака на основе Вейвлет преобразований показало, что данная методика на 20 % лучше противодействует различным типам атакПредставлено методику підвищення стійкості методів вбудови цифрового водяного знаку в цифрові зображення. Розроблена методика підвищення стійкості методів вбудови цифрових водяних знаків в цифрові зображення, яка основана на псевдоголографічному кодуванні та додатковій фільтрації цифрового водяного знаку. Описана у роботі методика з використанням псевдоголографічного кодування цифрових водяних знаків є ефективною для всіх типів атак, що розглядалися, окрім повороту зображення. В роботі представлено статистичний показник оцінки стійкості методів нанесення цифрових водяних знаків. Показник дозволяє комплексно оцінити стійкість методу до певного ряду атак. Проведено експериментальне дослідження, щодо запропонованої методики. Найбільш ефективною ця методика є при втраті частини зображення. При попередній фільтрації цифрового водяного знаку найбільш ефективним є третій метод фільтрації, що представляє собою усереднення по клітинці з подальшою бінаризацією. Найменш ефективним є перший метод, що представляє собою бінаризацію та знаходження статистичної моди по клітинці. Для атаки афінного типу, що представляє собою поворот зображення, даний метод є ефективним тільки при компенсації повороту. Для оцінки кута повороту знаходиться матриця афінного перетворення, що отримується по узгодженому набору відповідних ORB-дескрипторів. Використання цього методу дозволяє безпомилково виділяти цифровий водяний знак для всього діапазону кутів, що досліджувалися. Проведення комплексної оцінки методики підвищення стійкості методу нанесення цифрового водяного знаку на основі Вейвлет перетворень показало, що дана методика на 20 % краще протидіє різним типам ата

Сегментування оптико-електронних зображень бортових систем дистанційного зондування Землі методом штучної бджолиної колонії

It was established that it is not possible to apply the known methods of image segmentation directly to segmentation of optical-electronic images of on-board systems of remote sensing of the Earth. We have stated the mathematical problem on segmentation of such images. It was established that the result of segmentation of images of on-board systems of remote sensing of the Earth is separation of an image into artificial objects (objects of interest) and natural objects (a background). It has been proposed to use the artificial bee colony method for segmentation of images. We described the essence of the method, which provides for determination of agents positions, their migration, conditions for stopping of an iteration process by the criterion of a minimum of a fitness function and determination of the optimal value of a threshold level. The fitness function was introduced, which has the physical meaning of a sum of variance brightness of segments of a segmented image. We formulated the optimization problem of image segmentation of an on-board optical-electronic observation system. It consists in minimization of a fitness function under certain assumptions and constraints.The paper presents results from an experimental study on application of the artificial bee colony method to segmentation of an optical-electronic image. Experimental studies on segmentation of an optical-electronic image confirmed the efficiency of the artificial bee colony method. We identified possible objects of interest on the segmented image, such as tanks with oil or fuel for aircraft, airplanes, airfield facilities, etc.The visual assessment of the quality of segmentation was performed. We calculated errors of the first type and the second type. It was established that application of the artificial bee colony method would improve the quality of processing of optical-electronic images. We observed a decrease of segmentation errors of the first type and the second type by the magnitude from 7 % to 33 % on averageУстановлено, что известные методы сегментации изображений не могут быть напрямую применены к сегментации оптико-электронных изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли. Сформулирована математическая задача сегментации таких изображений. Установлено, что результатом сегментации изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли является разделение изображения на искусственные объекты (объекты интереса) и природные объекты (фон). Предложено для сегментации изображений использование метода искусственной пчелиной колонии. Изложена сущность метода, который предусматривает определение положений агентов, их миграцию, условий остановки итерационного процесса по критерию минимума целевой функции и определения оптимального значения порогового уровня. Введена целевая функция, имеющая физический смысл суммы дисперсии яркости сегментов сегментированного изображения. Сформулирована оптимизационная задача сегментации изображения бортовой системы оптико-электронного наблюдения, которая заключается в минимизации целевой функции при определенных допущениях и ограничениях.Приведены результаты экспериментального исследования применения метода искусственной пчелиной колонии к сегментированию оптико-электронного изображения. Экспериментальные исследования сегментации оптико-электронного изображения подтвердили работоспособность метода искусственной пчелиной колонии. На сегментированном изображении определены возможные объекты интереса, а именно: емкости с нефтью или топливом для самолетов, самолеты, аэродромные сооружения и тому подобное.Проведена визуальна оценка качества сегментации. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение метода искусственной пчелиной колонии позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки сегментации первого и второго рода снижены в среднем на величину от 7 % до 33 %Установлено, что известные методы сегментации изображений не могут быть напрямую применены к сегментации оптико-электронных изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли. Сформулирована математическая задача сегментации таких изображений. Установлено, что результатом сегментации изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли является разделение изображения на искусственные объекты (объекты интереса) и природные объекты (фон). Предложено для сегментации изображений использование метода искусственной пчелиной колонии. Изложена сущность метода, который предусматривает определение положений агентов, их миграцию, условий остановки итерационного процесса по критерию минимума целевой функции и определения оптимального значения порогового уровня. Введена целевая функция, имеющая физический смысл суммы дисперсии яркости сегментов сегментированного изображения. Сформулирована оптимизационная задача сегментации изображения бортовой системы оптико-электронного наблюдения, которая заключается в минимизации целевой функции при определенных допущениях и ограничениях.Приведены результаты экспериментального исследования применения метода искусственной пчелиной колонии к сегментированию оптико-электронного изображения. Экспериментальные исследования сегментации оптико-электронного изображения подтвердили работоспособность метода искусственной пчелиной колонии. На сегментированном изображении определены возможные объекты интереса, а именно: емкости с нефтью или топливом для самолетов, самолеты, аэродромные сооружения и тому подобное.Проведена визуальна оценка качества сегментации. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение метода искусственной пчелиной колонии позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки сегментации первого и второго рода снижены в среднем на величину от 7% до 33%Встановлено, що відомі методи сегментування зображень не можуть бути напряму застосовані до сегментування оптико-електронних зображень бортових систем дистанційного зондування Землі. Сформульовано математична задача сегментування таких зображень. Встановлено, що результатом сегментування зображень бортових систем дистанційного зондування Землі є розділення зображення на штучні об’єкти (об’єкти інтересу) та природні об’єкти (фон). Запропоновано для сегментування зображень використання методу штучної бджолиної колонії. Викладена сутність методу, який передбачає визначення положень агентів, їх міграцію, умов зупинки ітераційного процесу за критерієм мінімуму цільової функції та визначення оптимального значення порогового рівня. Введена цільова функція, що має фізичний смисл суми дисперсії яскравості сегментів сегментованого зображення. Сформульовано оптимізаційна задача сегментування зображення бортової системи оптико-електронного спостереження, яка полягає в мінімізації цільової функції при певних припущеннях та обмеженнях.Наведені результати експериментального дослідження застосування методу штучної бджолиної колонії до сегментування оптико-електронного зображення. Експериментальні дослідження сегментування оптико-електронного зображення підтвердили працездатність методу штучної бджолиної колонії. На сегментованому зображенні для прикладу визначені можливі об’єкти інтересу, а саме: ємності з нафтою або паливом для літаків, літаки, аеродромні споруди тощо.Проведена вызуальна оцінка якості сегментування. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування методу штучної бджолиної колонії дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки сегментування першого та другого роду знижені в середньому на величину від 7 % до 33

Розробка методу сегментування замаскованої військової техніки на зображеннях з космічних систем спостереження з використанням генетичного алгоритму

The object of this research is the process of segmentation of camouflaged military equipment in images from space surveillance systems. The method of segmentation of camouflaged military equipment in images from space surveillance systems has been improved using a genetic algorithm. Unlike known methods, the method of segmentation of camouflaged military equipment using a genetic algorithm involves the following: – highlighting brightness channels in the Red-Green-Blue color space; – the use of a genetic algorithm in the image in each channel of brightness of the RGB color space; – image segmentation is reduced to the formation of generations and populations of chromosomes, the calculation of the objective function, selection, crossing, mutation, and decoding of chromosomes in each brightness channel of the Red-Green-Blue color space. Experimental studies were conducted on the segmentation of camouflaged military equipment using a genetic algorithm. It is established that the improved method of segmentation using a genetic algorithm makes it possible to segment images from space surveillance systems. A comparison of the quality of segmentation was carried out. It is established that the improved method of segmentation using a genetic algorithm reduces segmentation errors in the following way: – compared to the known k-means method, by an average of 15 % of errors of the first kind and an average of 7 % of errors of the second kind; – compared to the method of segmentation based on the algorithm of swarm of particles, by an average of 3.8 % of errors of the first kind and an average of 2.9 % of errors of the second kind. The improved segmentation method using a genetic algorithm can be implemented in software and hardware imaging systems from space surveillance systemsОб’єктом дослідження є процес сегментування замаскованої військової техніки на зображеннях з космічних систем спостереження. Удосконалено метод сегментування замаскованої військової техніки на зображеннях з космічних систем спостереження з використанням генетичного алгоритму. На відміну від відомих, метод сегментування замаскованої військової техніки з використанням генетичного алгоритму передбачає: – виділення каналів яскравості в кольоровому просторі Red-Green-Blue; – використання генетичного алгоритму на зображенні в кожному каналі яскравості кольорового простору RGB; – сегментування зображення зведено до формування поколінь та популяцій хромосом, обчислення цільової функції, селекції, схрещування, мутації та декодування хромосом в кожному каналі яскравості кольорового простору Red-Green-Blue. Проведені експериментальні дослідження щодо сегментування замаскованої військової техніки з використанням генетичного алгоритму. Встановлено, що удосконалений метод сегментування з використанням генетичного алгоритму дозволяє проводити сегментування зображень з космічних систем спостереження. Проведено порівняння якості сегментування. Встановлено, що удосконалений метод сегментування з використанням генетичного алгоритму забезпечує зниження помилок сегментування: – у порівнянні з відомим методом k-means в середньому на 15 % помилок І роду та в середньому на 7 % помилок ІI роду; – у порівнянні з методом сегментування на основі алгоритму рою частинок в середньому на 3,8 % помилок І роду та в середньому на 2,9 % помилок ІІ роду. Удосконалений метод сегментування з використанням генетичного алгоритму може бути реалізований у програмно-апаратних комплексах обробки зображень з космічних систем спостереженн

Методи сегментування зображень з безпілотних літальних апаратів на основі k-means та генетичного алгоритму

The object of this study is the process of segmentation of images from unmanned aerial vehicles. It was established that segmentation methods based on k-means and a genetic algorithm work qualitatively on images from space observation systems. It is proposed to use segmentation methods based on k-means and a genetic algorithm for segmenting images from unmanned aerial vehicles. The main stages of image segmentation methods based on k-means and genetic algorithm have been determined. An experimental study of segmentation of images from unmanned aerial vehicles was carried out. Unlike known ones, image segmentation by a k-means-based method that successfully works on images from space surveillance systems cannot be directly applied to image segmentation from unmanned aerial vehicles. Unlike known ones, image segmentation by a method based on a genetic algorithm that successfully works on images from space surveillance systems also cannot be directly applied to image segmentation from unmanned aerial vehicles. The quality of segmentation of images from unmanned aerial vehicles by methods based on k-means and a genetic algorithm was assessed. It was established that: – the average level of first-kind errors is 70 % and 51 % when segmenting an image from an unmanned aerial vehicle using methods based on k-means and a genetic algorithm, respectively; – average level of second-kind errors is 61 % and 43 % when segmenting an image from an unmanned aerial vehicle using methods based on k-means and a genetic algorithm, respectively. It was concluded that further research must be carried out to develop methods for segmenting images from unmanned aerial vehicles.Об’єктом дослідження є процес сегментування зображень з безпілотних літальних апаратів. Встановлено, що методи сегментування на основі k-means та генетичного алгоритму якісно працюють на зображеннях з космічних систем спостереження. Пропонується використання методів сегментування на основі k-means та генетичного алгоритму для сегментування зображень з безпілотних літальних апаратів. Визначені основні етапи методів сегментування зображень на основі k-means та генетичного алгоритму. Проведено експериментальне дослідження сегментування зображень з безпілотних літальних апаратів. На відміну від відомих, сегментування зображення методом на основі k-means, яке успішно працює на зображеннях з космічних систем спостереження, не може бути напряму застосовано до сегментування зображення з безпілотних літальних апаратів. На відміну від відомих, сегментування зображення методом на основі генетичного алгоритму, яке успішно працює на зображеннях з космічних систем спостереження, також не може бути напряму застосовано до сегментування зображення з безпілотних літальних апаратів. Проведено оцінювання якості сегментування зображень з безпілотних літальних апаратів методами на основі k-means та генетичного алгоритму. Встановлено, що: – середній рівень помилок І роду складає 70 % та 51 % при сегментуванні зображення з безпілотного літального апарату методами на основі k-means та генетичного алгоритму відповідно; – середній рівень помилок ІІ роду складає 61 % та 43 % при сегментуванні зображення з безпілотного літального апарату методами на основі k-means та генетичного алгоритму відповідно. Зроблено висновок про подовження подальших досліджень щодо розробки методів сегментування зображень з безпілотних літальних апараті

Метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури за результатами повітряного моніторингу

The study proposes a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in images made by air monitoring systems. The first stage implies determining the contours of objects in images. The advanced Canny method was selected as the contour determination method. We considered the main stages of the advanced Canny method for determination of contours of objects in images made by air monitoring systems. The application of the Hough transform at the second stage was proposed.The paper reports features in the method for determination of elements of urban infrastructure in color images made by air monitoring systems. In contrast to known methods, the method takes into account features of formation of images made by air monitoring systems. It highlights color channels and marks out contours and geometric primitives in each color channel; it re-integrated color channels and determines elements of urban infrastructure objects in the space of an output image.The study presents the results of applying the method for determination of elements of urban infrastructure objects in a standard color image acquired from an air monitoring system. We defined elements of urban infrastructure objects, such as roads, houses, streets, building elements and others, as an example.A visual evaluation of the quality of processing of a typical color image made by an air monitoring system was performed. We calculated errors of the first kind and the second kind. It was established that application of a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in an image made by an air monitoring system improves the quality of processing of optoelectronic images. Moreover, errors of the first kind and the second kind in determination of elements of urban infrastructure objects reduced by 13 % on average.Предложен двухэтапный метод определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображениях с систем воздушного мониторинга. На первом этапе метода предложено на изображениях определять контуры объектов. В качестве метода определения контуров выбран усовершенствованный метод Канни. Рассмотрены основные этапы усовершенствованного метода Канни определения контуров объектов на изображениях с систем воздушного мониторинга. На втором этапе предложено использование преобразования Хафа.Приведены особенности метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на цветных изображениях с систем воздушного мониторинга. В отличие от известных, в методы учитываются особенности формирования изображений с систем воздушного мониторинга, выделяются цветные каналы, в каждом цветном канале выделяются контуры и геометрические примитивы, проводится обратное объединение цветных каналов и определяются элементы объектов городской инфраструктуры в пространстве исходного изображения.Приведены результаты применения метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на типовом цветном изображении с системы воздушного мониторинга. На результирующем изображении для примера определены элементы объектов городской инфраструктуры: дороги, дома, улицы, элементы застроек и тому подобное.Проведена визуальная оценка качества обработки типового цветного изображения с системы воздушного мониторинга. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение двухэтапного метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображении с системы воздушного мониторинга позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки первого и второго рода определения элементов объектов городской инфраструктуры снижены в среднем на величину 13 %Запропоновано двоетапний метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На першому етапі методу запропоновано на зображеннях визначати контури об’єктів. У якості методу визначення контурів обрано удосконалений метод Канні. Розглянуті основні етапи удосконаленого методу Канні щодо визначення контурів об’єктів на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На другому етапі запропоновано використання перетворення Хафа.Визначені особливості методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на кольорових зображеннях з систем повітряного моніторингу. На відміну від відомих, у методі враховані особливості формування зображення з систем повітряного моніторингу, виділяються кольорові канали, у кожному кольоровому каналі виділяються контури та геометричні примітиви, проводиться зворотне об'єднання кольорових каналів та визначаються елементи об’єктів міської інфраструктури у просторі вихідного зображення.Наведені результати застосування методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на типовому кольоровому зображенні з системи повітряного моніторингу. На результуючому зображенні для прикладу визначені елементи об’єктів міської інфраструктури: дороги, будинки, вулиці, елементи забудови тощо.Проведена візуальна оцінка якості обробки типового кольорового зображення з системи повітряного моніторингу. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування двоетапного методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображенні з системи повітряного моніторингу дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки визначення елементів об’єктів міської інфраструктури першого та другого роду знижені в середньому на величину 13 

Сегментування оптико-електронних зображень бортових систем дистанційного зондування Землі методом штучної бджолиної колонії

It was established that it is not possible to apply the known methods of image segmentation directly to segmentation of optical-electronic images of on-board systems of remote sensing of the Earth. We have stated the mathematical problem on segmentation of such images. It was established that the result of segmentation of images of on-board systems of remote sensing of the Earth is separation of an image into artificial objects (objects of interest) and natural objects (a background). It has been proposed to use the artificial bee colony method for segmentation of images. We described the essence of the method, which provides for determination of agents positions, their migration, conditions for stopping of an iteration process by the criterion of a minimum of a fitness function and determination of the optimal value of a threshold level. The fitness function was introduced, which has the physical meaning of a sum of variance brightness of segments of a segmented image. We formulated the optimization problem of image segmentation of an on-board optical-electronic observation system. It consists in minimization of a fitness function under certain assumptions and constraints.The paper presents results from an experimental study on application of the artificial bee colony method to segmentation of an optical-electronic image. Experimental studies on segmentation of an optical-electronic image confirmed the efficiency of the artificial bee colony method. We identified possible objects of interest on the segmented image, such as tanks with oil or fuel for aircraft, airplanes, airfield facilities, etc.The visual assessment of the quality of segmentation was performed. We calculated errors of the first type and the second type. It was established that application of the artificial bee colony method would improve the quality of processing of optical-electronic images. We observed a decrease of segmentation errors of the first type and the second type by the magnitude from 7 % to 33 % on averageУстановлено, что известные методы сегментации изображений не могут быть напрямую применены к сегментации оптико-электронных изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли. Сформулирована математическая задача сегментации таких изображений. Установлено, что результатом сегментации изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли является разделение изображения на искусственные объекты (объекты интереса) и природные объекты (фон). Предложено для сегментации изображений использование метода искусственной пчелиной колонии. Изложена сущность метода, который предусматривает определение положений агентов, их миграцию, условий остановки итерационного процесса по критерию минимума целевой функции и определения оптимального значения порогового уровня. Введена целевая функция, имеющая физический смысл суммы дисперсии яркости сегментов сегментированного изображения. Сформулирована оптимизационная задача сегментации изображения бортовой системы оптико-электронного наблюдения, которая заключается в минимизации целевой функции при определенных допущениях и ограничениях.Приведены результаты экспериментального исследования применения метода искусственной пчелиной колонии к сегментированию оптико-электронного изображения. Экспериментальные исследования сегментации оптико-электронного изображения подтвердили работоспособность метода искусственной пчелиной колонии. На сегментированном изображении определены возможные объекты интереса, а именно: емкости с нефтью или топливом для самолетов, самолеты, аэродромные сооружения и тому подобное.Проведена визуальна оценка качества сегментации. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение метода искусственной пчелиной колонии позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки сегментации первого и второго рода снижены в среднем на величину от 7 % до 33 %Установлено, что известные методы сегментации изображений не могут быть напрямую применены к сегментации оптико-электронных изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли. Сформулирована математическая задача сегментации таких изображений. Установлено, что результатом сегментации изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли является разделение изображения на искусственные объекты (объекты интереса) и природные объекты (фон). Предложено для сегментации изображений использование метода искусственной пчелиной колонии. Изложена сущность метода, который предусматривает определение положений агентов, их миграцию, условий остановки итерационного процесса по критерию минимума целевой функции и определения оптимального значения порогового уровня. Введена целевая функция, имеющая физический смысл суммы дисперсии яркости сегментов сегментированного изображения. Сформулирована оптимизационная задача сегментации изображения бортовой системы оптико-электронного наблюдения, которая заключается в минимизации целевой функции при определенных допущениях и ограничениях.Приведены результаты экспериментального исследования применения метода искусственной пчелиной колонии к сегментированию оптико-электронного изображения. Экспериментальные исследования сегментации оптико-электронного изображения подтвердили работоспособность метода искусственной пчелиной колонии. На сегментированном изображении определены возможные объекты интереса, а именно: емкости с нефтью или топливом для самолетов, самолеты, аэродромные сооружения и тому подобное.Проведена визуальна оценка качества сегментации. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение метода искусственной пчелиной колонии позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки сегментации первого и второго рода снижены в среднем на величину от 7% до 33%Встановлено, що відомі методи сегментування зображень не можуть бути напряму застосовані до сегментування оптико-електронних зображень бортових систем дистанційного зондування Землі. Сформульовано математична задача сегментування таких зображень. Встановлено, що результатом сегментування зображень бортових систем дистанційного зондування Землі є розділення зображення на штучні об’єкти (об’єкти інтересу) та природні об’єкти (фон). Запропоновано для сегментування зображень використання методу штучної бджолиної колонії. Викладена сутність методу, який передбачає визначення положень агентів, їх міграцію, умов зупинки ітераційного процесу за критерієм мінімуму цільової функції та визначення оптимального значення порогового рівня. Введена цільова функція, що має фізичний смисл суми дисперсії яскравості сегментів сегментованого зображення. Сформульовано оптимізаційна задача сегментування зображення бортової системи оптико-електронного спостереження, яка полягає в мінімізації цільової функції при певних припущеннях та обмеженнях.Наведені результати експериментального дослідження застосування методу штучної бджолиної колонії до сегментування оптико-електронного зображення. Експериментальні дослідження сегментування оптико-електронного зображення підтвердили працездатність методу штучної бджолиної колонії. На сегментованому зображенні для прикладу визначені можливі об’єкти інтересу, а саме: ємності з нафтою або паливом для літаків, літаки, аеродромні споруди тощо.Проведена вызуальна оцінка якості сегментування. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування методу штучної бджолиної колонії дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки сегментування першого та другого роду знижені в середньому на величину від 7 % до 33

Multi-level community interventions for primary stroke prevention: A conceptual approach by the World Stroke Organization

The increasing burden of stroke and dementia emphasizes the need for new, well-tolerated and cost-effective primary prevention strategies that can reduce the risks of stroke and dementia worldwide, and specifically in low- and middle-income countries (LMICs). This paper outlines conceptual frameworks of three primary stroke prevention strategies: (a) the “polypill” strategy; (b) a “population-wide” strategy; and (c) a “motivational population-wide” strategy. (a) A polypill containing generic low-dose ingredients of blood pressure and lipid-lowering medications (e.g. candesartan 16 mg, amlodipine 2.5 mg, and rosuvastatin 10 mg) seems a safe and cost-effective approach for primary prevention of stroke and dementia. (b) A population-wide strategy reducing cardiovascular risk factors in the whole population, regardless of the level of risk is the most effective primary prevention strategy. A motivational population-wide strategy for the modification of health behaviors (e.g. smoking, diet, physical activity) should be based on the principles of cognitive behavioral therapy. Mobile technologies, such as smartphones, offer an ideal interface for behavioral interventions (e.g. Stroke Riskometer app) even in LMICs. (c) Community health workers can improve the maintenance of lifestyle changes as well as the adherence to medication, especially in resource poor areas. An adequate training of community health workers is a key point