Способ глаз-процессорной обработки изображений и оптико- электрическое устройство для его реализации

Способ глаз-процессорной обработки изображений и оптико- электрическое устройство для его реализации

Реферат

 

Заявленное изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано в системах технического зрения для распознавания зрительных образов (изображений) в роботах для современных систем поиска, слежения, наведения, биомедицинского диагностирования и технологического контроля. Техническим результатом является упрощение распознавания изображений с возможностью организации эволюционирующей базы знаний, а также повышение быстродействия и достоверности при распознавании изображений. Для этого в способе глаз-процессорного распознавания изображений преобразуют параметры изображения в логико-временные функции, которые обрабатывают по количественным и качественным каналам, на основе этой обработки осуществляют анализ и сравнение полученных данных с ранее известными и записанными в памяти базы знаний эталонными образцами. Устройство для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков содержит блок проецирования изображений, оптический затвор, фотоэлектрический преобразователь в виде матрицы М х М фотоприемных ячеек, преобразователь параметров изображения в длительности временных интервалов, анализатор поступающей информации, блок синтезатора-генератора признаков, блок перекоммутации, формирователь ключевой логико-временной функции, блок динамической памяти эталонных логико-временных функций с системой формирования базы эталонных знаний и выбора образцов эталонов, схему сравнения, анализатор несовпадаемости сигналов, формирователь типа изображения и формирователь импульсов запуска. 2 с. п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано в системах технического зрения для распознавания зрительных образов (изображений) в роботах для современных систем поиска, слежения, наведения, биомедицинского диагностирования и технологического контроля.

Известен способ распознавания изображений, использующий многошаговую архитектуру с исследованием частных связей между структурными компонентами изображения (Оброблення сигналiв i зображень та розпiзнавання образiв / Працi Третьоi всеукраiнськоi мiжнародноi конференцii "УкрОБРАЗ'96". - Киiв. Асоцiацiя OIPO, 1996. С. 84-87). Он основан на объединенном приближении обработки биосигналов. С его помощью производятся представление изображения в обобщенном пространстве W-связанного спектра и сравнение на основе алгоритма шумовой защиты оптической информации.

Основным недостатком такого способа является то, что комплекс компонент в таком описании довольно сложный для параллельной обработки и анализа информации Известен способ обработки оптической информации и распознавания изображений (L. Shen, Y. Sheng. Noncentral image moments for invariant pattern recognition / Optical Engineering / November 1995, Vol. 34 11. - P. 3181-3186), основанный на формировании нецентральных моментных векторов-признаков. Это позволяет производить обработку поступающей информации без дискретизирования изображения при его вводе, а также повышаются точность распознавания и помехоустойчивость.

Недостатком такого способа распознавания изображений является то, что при формировании векторов-признаков используются только геометрические признаки изображений (размеры, масштабирование, поворот), что не обеспечивает максимальной достоверности распознавания изображения.

Наиболее близким для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков по способу является способ параллельного сложения (А. С. СССР 1119035, МКИ G 06 G 7/14), позволяющий определить конкретный количественный признак обрабатываемой информации. Сущность метода основана в том, что на первом шаге сравниваются между собой длительности временных интервалов группы и выделяют временной интервал наименьшей длительности (общую часть), формируют длительность, кратную этой наименьшей длительности, путем умножения ее на количество входных временных интервалов в группе, формируют новую группу временных интервалов путем отнимания этой наименьшей длительности от длительности каждого временного интервала предыдущей группы, далее вышеуказанные действия повторяются для каждой группы временных интервалов до выделения интервалов наименьшей длительности, равной нулю, а полученные кратные суммируются последовательно.

Выбор способа параллельного сложения в качестве прототипа аргументируется тем, что он дает возможность выполнять анализ приходящей от изображения информации на основе выделения общих амплитудно-временных частей, принимающихся в качестве типовых кодов отдельных признаков изображения. Полученная сумма является необходимым, но не достаточным условием при распознавании изображения. Конечный результат при этом может определять один из количественных признаков изображения распознавания (геометрические размеры, масса, объем и др. ). Учитывая возможности упомянутого способа формировать результирующие количественные характеристики изображения через выделение общих признаков из параллельно поступающей информации с использованием унифицированных преобразований произвольных аналоговых признаков изображений в соответствующие длины входных информационных временных интервалов, данный способ и выбран в качестве прототипа.

Недостатком такого способа является то, что он, основываясь на конкретном алгоритмическом аппарате, не идентифицирует полученный количественный результат с конкретными характеристиками изображений, а это не дает возможности выполнять различные математические действия для уточнения распознавания изображения по его произвольному признаку, что ограничивает использование способа при обработке оптической информации.

Существует устройство для определения параметров изображения (А. С. СССР 1283814, МКИ G 06 К 9/00), работающее на основе деления по координатным осям световых сигналов (фотонов) и по двум направлениям производится определение параметров изображения посредством поступления определенного количества импульсов, число которых представляет собой конкретный параметр.

Недостатком такого устройства является то, что при обработке поступающих сигналов наблюдается низкое быстродействие в связи с тем, что необходимо производить последовательное суммирование импульсов, и только после этого производить обработку результатов и делать вывод о типе изображения.

Существует устройство для считывания и распознавания изображений (А. С. СССР 1513486, МКИ G 06 К 9/00), работающее на основе проецирования изображения на фотоэлектрический преобразователь, подающий информацию на обработку, вследствие которой выполняется распознавание изображения с использованием выделения контурных элементов бинаризованного изображения, координаты которых сохраняются для дальнейшего распознавания изображения.

Недостатком такого устройства является то, что с его помощью производится определение только контуров устройства, что дает возможность определять только геометрические признаки и не позволяет производить распознавание изображений с помощью определения признаков других типов, что значительно понижает достоверность распознавания.

В качестве прототипа предлагаемого устройства предлагается устройство для считывания изображения (А. С. СССР 1429142, МКИ G 06 К 11/00), которое выполняет считывание изображения с помощью его проецирования на фотоэлектричекий преобразователь и запоминания координат его контурных точек. Данное устройство содержит фотоэлектрический преобразователь, выполненный в виде матрицы фотоприемных ячеек, каждая из которых состоит из фоточувствительного элемента "И", элемента "И-НЕ" и триггера, выход фоточувствительного элемента подключен к первому входу элемента "И", второй вход которого соединен с выходом элемента "И-НЕ", а выход подключен к первому установочному входу триггера, выход которого является выходом фотоприемной ячейки, входы элементов "И-НЕ" каждой фотоприемной ячейки соединены с выходами триггеров четырех смежных фотоприемных ячеек, второй установочный вход триггера каждой фотоприемной ячейки подключен к шине "Сброс" устройства, в блок проецирования изображений с целью повышения точности введен оптический затвор, оптически связанный с блоком проецирования и матрицей фотоприемных ячеек, блок коммутаторов, блок памяти, выход которого является выходом устройства, два счетчика, два элемента задержки, формирователь импульсов запуска, ключ и генератор тактовых импульсов, выход которого соединен с тактовым входом ключа, первый управляющий вход которого подключен к выходу первого элемента задержки, второй управляющий вход - к сбросовому входу первого счетчика и выходу второго счетчика, а выход - к входу второго элемента задержки, выход которого подключен к третьим входам элементов "И" фотоприемных ячеек и к управляющему входу блока памяти, информационные входы которого соединены с выходами блока коммутаторов, управляющие входы которого подключены к выходам триггеров фотоприемных ячеек первой строки матрицы, синхронизирующие входы триггеров соединены с выходом второго элемента задержки, выходы триггеров каждой строки матрицы соединены с D-входами триггеров последующей строки в соответствующем столбце матрицы, счетные входы счетчиков соединены с выходом ключа, выход второго счетчика подключен к первому управляющему входу формирователя импульсов запуска, второй управляющий вход которого является входом "Запуск" устройства, выход соединен с входом первого элемента задержки и с управляющим входом оптического затвора, а информационный вход блока коммутаторов подключен к выходу первого счетчика.

Основным недостатком прототипа является то, что он позволяет только считывать изображение, а не производить его обработку и распознавание, а также при использования данного устройства невозможно производить распознавание изображения по признакам различных типов, в данном случае можно использовать только геометрические признаки, что не позволяет говорить о высокой достоверности распознавания.

Задачей изобретения является создание способа распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков, в котором за счет введения новых операций выделения нескольких общих амплитудно-временных частей и иерархического сложения, то есть последовательность проведения операции сложения выполняется в соответствии с построением блока синтезатора-генератора признаков изображения, достигаются параллельная обработка всей поверхности и создание нечетко выраженных признаков различных типов. Распознавание изображений производится за счет генерации неявно выраженных признаков и влияния их друг на друга и выходную функцию. А это в конечном результате приводит к возможности производить распознавание изображений на качественно новом уровне с организацией эволюционирующей базы знаний. Авторы предлагают ввести понятие "глаз-процессорное выделение признаков" (Принципы организации логико-временных процессоров/ Кожемяко В. П. и др. - УСиМ, 1988. - 6. - С. 3-6), отличающегося от классических, реализующих конкретные ранее заданные алгоритмы строгих вычислений функций распознавания.

Поставленная задача решается тем, что в способе глаз-процессорного распознавания изображений с выделением признаков, заключающемся в том, что параллельно проецируют изображения, преобразуют параметры изображения в логико-временные функции. Обрабатывают логико-временные функции одновременно по количественным и качественным каналам. При этом в каналах качественной обработки из логико-временных функций синтезируют соответствующие признаки объекта, а в каналах количественной обработки из логико-временных функций формируют коммутационные коды признаков. По результатам обработки логико-временных функций формируют целевой кодер. На основе синтезированных признаков и целевого кодера формируют ключевую логико-временную функцию. Распознают изображения путем сравнения полученной ключевой логико-временной функции с ранее записанными в памяти базы знаний эталонными образцами. При неполном распознавании изображений осуществляют расширение базы знаний путем записи полученного результата сравнения в память базы знаний в качестве нового эталонного образца и определения наиболее близкого эталонного образца к полученному новому эталонному образцу в соответствии упомянутой операцией сравнения.

Задачей изобретения является создание устройства для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков, в котором за счет введения новых блоков анализатора, блока синтезатора-генератора признаков, сравнения и формирования базы знаний и выбора эталонов, а также новых связей в блоках анализатора и синтезатора-генератора достигается параллельная обработка всей входной информации и создание различных систем неявно выраженных признаков изображений различных типов. С помощью формирования определенной иерархической структуры образуются неявно выраженные признаки в соответствии с коммутационным кодом признака, который определяют в начале процесса обработки информации, то есть происходит генерирование признаков и влияние их друг на друга и на выходную функцию. А это в конечном итоге приводит к повышению достоверности распознавания изображения.

Поставленная задача в устройстве решается тем, что в устройство для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков, содержащее блок проецирования изображений, оптический затвор, фотоэлектрический преобразователь, выполненный в виде матрицы размером М х М фотоприемных ячеек, введены преобразователь параметров изображения в длительности временных интервалов, анализатор поступающей информации, блок синтезатора-генератора признаков, выполненный в виде иерархического соединения N функционально-интегральных синтезаторов, соединенных между собой с помощью линий коммутации, блок перекоммутации, формирователь ключевой логико-временной функции, блок динамической памяти эталонных логико-временных функций с системой формирования базы эталонных знаний и выбора образцов эталонов, схема сравнения, анализатор несовпадаемости сигналов, формирователь типа изображения и формирователь импульсов запуска. При этом блок проецирования изображений оптически связан с входом оптического затвора, управляющий вход которого соединен с выходом формирователя импульсов запуска. Выход оптического затвора соединен с матрицей фотоприемных ячеек, выходы которой связаны с входами преобразователя параметров изображений в длительности временных интервалов. Одна часть выходов которого соединена с анализатором поступающей информации. Его выходы соединены с входами блока синтезатора-генератора признаков, блоком динамической памяти эталонных логико-временных функций с системой формирования базы эталонных знаний и выбора образцов эталонов и формирователем ключевой логико-временной функции. Вторая часть выходов преобразователя параметров изображения в длительности временных интервалов связана с входами блока синтезатора-генератора признаков. Его выходы связаны с упомянутым блоком динамической памяти эталонных логико-временных функций и входами формирователя ключевой логико-временной функции, который соединен с упомянутым блоком динамической памяти эталонных логико-временных функций и со схемой сравнения. Один выход упомянутого блока динамической памяти эталонных логико-временных функции связан со схемой сравнения, а остальные выходы посредством обратной связи соединены с входами анализатора поступающей информации и блока синтезатора-генератора признаков. Выход схемы сравнения связан с входом анализатора несовпадаемости сигналов, один выход которого соединен с блоком перекоммутации, соединенный выходами с блоком синтезатора-генератора. Второй выход анализатора несовпадаемости соединен с формирователем типа изображений и анализатором поступающей информации. Выход формирователя типа изображения является выходом устройства для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков.

На фиг. 1 изображена блок-схема способа глаз-процессорного распознавания изображений; на фиг. 2 показано влияние оператора влияния на логико-временную функцию; на фиг. 3 - структурная схема устройства распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков.

Способ для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков осуществляется с помощью способа параллельного сложения на основе выделения общей амплитудно-временной части для всех приходящих сигналов независимо от их типов. Под общей амплитудно-временной частью рассматривается минимальный временной интервал логико-временной функции с одинаковой амплитудой. Сначала все сигналы подвергаются предварительной обработке 1 (фиг. 1), во время которой их преобразуют в логико-временные функции, которые в интервале времени могут принимать последовательность текущих значений, зависимых от всех текущих значений переменных, которые имеют место в пределах некоторого отрезка времени (Квазиимпульсно-потенциальные оптоэлектронные элементы и устройства логико-временного типа/ С. В. Свечников, В. П. Кожемяко, Л. И. Тимченко. - Киев: Наукова думка, 1987. - 256 с. ). Затем выделяют одновременно несколько общих амплитудно-временных частей, характеризирующих признаки распознаваемого изображения в виде физических размерностей или качественных характеристик изображения. Затем происходит анализ качественных характеристик сигналов 2, с помощью которого производится раздел входной информации на два типа каналов: качественный 3 и количественный 4, обработка данных по ним производится параллельно. В каналах качественной обработки 4 синтезируют (генерируют) признаки в виде логико-временных функций, которые на выходе количественных каналов присваиваются количественным результатам в виде оператора влияния, представляющим собой некоторую функциональную зависимость. Эти логико-временные функции формируются вследствие обработки логико-временных функций, которые сформированы при выделении общих амплитудно-временных частей из функций, полученных от распознаваемого изображения. Операция синтеза признаков содержит в себе иерархическое сложение, то есть производится обработка информации с помощью определенного количества одинаковых операций (параллельного сложения) согласно иерархической структуре, которая формируется в соответствии с конкретными требованиями к распознаванию изображений. Построение иерархической структуры может быть описано с помощью простейших геометрических фигур: треугольная, прямоугольная, смешанная и др. Далее выполняется формирование операторов влияния, в котором обрабатываются логико-временные функции всех характеристик изображения - качественных и количественных. После формирования операторов влияния формируют кодеры-признаки 5, которые полностью описывают изображение. Затем производится формирование целевого кодера 5, который определяется с помощью операторов влияния кодеров-признаков друг на друга. Результатом действия на него оператора обобщенного интегрирования является ключевая логико-временная функция, представляющая собой результат обработки логико-временных функций характеристик изображения с учетом их количеств. Каждую новую ключевую функцию анализируют и сравнивают 6 с ранее известными и записанными в памяти базы знаний в виде логико-временных функций эталонными образцами. С их помощью выполняют конечное распознавание изображений 6. При неполной определенности результата сравнения ключевой функции с эталонами и генерирования неявно выраженных признаков 4 полученный результат после экспериментальной идентификации записывают в качестве нового эталона 6 и представляют как ранее не известную эталонную логико-временную функцию для интерактивного уточнения его содержания к значения. Экспериментальная идентификация заключает в себя анализ полученной ключевой функции на информативность, т. е. содержание полезной информации о распознаваемом изображении либо отсутствия таковой. Затем определяют наиболее близкий эталон согласно с операцией сравнения 6, чтобы сделать вывод о типе изображения, и возможные варианты расширения данных типов базы данных по степени приближения полученного результата к эталону с дальнейшим экспериментальным (эмпиричным) уточнением. Таким образом выполняют эволюционное развитие базы знаний.

Данный способ позволяет за минимальное количество тактов накопить сумму результатов всех действий, которая рассматривается в качестве базового признака изображения. Такой процесс предлагается описать формулой где n - количество входов ФИС; а_i - информация на i-м входе; - оператор влияния признаков на выходную функцию и друг на друга; m - количество синтезированных признаков; p_j - переменная, характеризирующая физический смысл признака изображения.

Формула (1) описывает не только процесс обработки зрительной информации, но и учитывает влияние каждого синтезированного признака на функцию на выходе. Для достижения этого результата авторами был введен принципиально новый оператор влияния для кодирования выходных результатов целевым кодером, который является набором логико-временных функций неявно выраженных признаков после воздействия на них операторов влияния. Такой оператор представляет собой логико-временную функцию на определенном временном интервале, которая характеризует некоторый синтезированный признак изображения на протяжении количественной величины интервала. Результирующая логико-временная функция приобретает качественную зависимость от упомянутой функции, сохраняя количественную характеристику изображения, например, физическую размерность. По окончании определенного временного промежутка логико-временная функция приобретает нулевое значение. Конечную логико-временную функцию можно представить в виде простейших логических операции, например, логической суммы типа исключающего "ИЛИ" (фиг. 2). Влияние признака на выходную функцию может представлять более сложную функцию, действующую на определенном оператором влияния промежутке времени и образует выходную логико-временную функцию сложной конфигурации. Таким образом, действия оператора влияния на выходную функцию и значения переменных р_j могут в обычном виде представлять как физические размерности количественных величин, так и признаки характеристик, не существующих физически, или даже усредненные интегрированные их комбинации. Метод дает возможность функционально интегрировать произвольное количество различных логико-временных величин, то есть синтезировать на выходе функционально-интегральный признак _л исходя из формулы (1). После обработки информации на выходе получают совокупность неявно выраженных признаков, способных подробно и достоверно описывать анализируемое изображение. Для окончательного распознавания изображения объединяют все полученные логико-временные функции неявно выраженных признаков в некоторую единую функцию, где признаки p_j действуют на различных уровнях суперпозиции и образуют аналог "ключа-отмычки" к распознаванию образов - ключевую логико-временную функцию, т. е. получают интегрированную функцию целевого кодера, которая образуется путем формирования огибающей около логико-временных функций признаков на временном интервале с учетом весовых коэффициентов. Это действие предлагается выразить с помощью формулы где F_л - приведенная интегрированная количественно-качественная логико-временная функция; оператор обобщенного интегрирования полученного количественного результата параллельных входных переменных с признаками физических размерностей и выделенных неявно выраженных признаков; _i - весовые коэффициенты признаков в системе, значение максимального равно количеству синтезированных признаков.

Предложенный оператор не представляет собой действия интегрирования в традиционном понимании. Он показывает, как производится взаимодействие отдельно синтезированных признаков друг на друга. В результате получается некоторая функция на интервале t_iTt_i+1, как это определено при описании формального аналога операций над логико-временной функцией (Кожемяко В. П. , Тимченко Л. И. , Лысенко Г. Л. , Кутаев Ю. Ф. Функциональные элементы и устройства оптоэлектроники. - Киев: НМК ВО, 1990. - 256 с. ), например, Предложенный способ "ключа-отмычки" к распознаванию изображений авторы предлагают назвать предварительным KVP-преобразованием изображений.

Устройство (фиг. 3) для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков содержит блок 7 проецирования изображений, оптический затвор 8, фотоэлектрический преобразователь 9, выполненный в виде матрицы размером М х М фотоприемных ячеек 10, преобразователь параметров изображения в длительности временных интервалов 11, анализатор поступающей информации 12, блок синтезатора-генератора признаков 13, выполненный в виде иерархического соединения N функционально-интегральных синтезаторов 14, соединенных между собой с помощью линий коммутации, блок перекоммутации 15, формирователь ключевой логико-временной функции 16, блок динамической памяти эталонных логико-временных функций с системой формирования базы эталонных знаний и выбора образцов эталонов 17, схему сравнения 18, анализатор несовпадаемости сигналов 19, формирователь типа изображения 20 и формирователь импульсов запуска 21.

Оптический выход блока 7 проецирования изображений оптически связан с оптическим входом оптического затвора 8, управляющий вход 22 которого соединен с выходом формирователя импульсов запуска 21, а выход затвора 8 соединен с матрицей 9 фотоприемных ячеек 10, выходы которой связаны с входами 24 преобразователя параметров изображения в длительности временных интервалов 11. Одна часть его выходов соединена с входами 25 анализатора приходящей информации 12, а вторая - с входами 29 блока синтезатора-генератора признаков 13. Все выходы 28 анализатора 12 связаны с входами блока синтезатора-генератора признаков 13, а выходы 27 с входами блока динамической памяти эталонных логико-временных функций с системой формирования базы эталонных знаний и выбора образцов эталонов 17. Выходы 32 блока синтезатора-генератора связаны с блоком 17 и входами 33 формирователя ключевой логико-временной функции 16, который реализуется по аналогии с времяимпульсным множительным устройством с внешним возбуждением, позволяющим производить обработку сигнала по двум параметрам (Г. Корн, Т. Корн. Электронные аналоговые и аналого-цифровые вычислительные машины. Том 1. - М. : Мир, 1967. - С. 353-357, рис. 7.13а), так как в данном формирователе ключевой логико-временной функции производится обработка по времени и амплитуде. Выход 34 формирователя ключевой логико-временной функции 16 соединен с блоком 17 и схемой сравнения 18. Выход 35 блока 17 посредством обратной связи соединен с входами 25 анализатора входной информации 12 и 29 блока синтезатора-генератора признаков 13. Выход 36 блока 17 соединен со схемой сравнения 18, выход которой связан с входом анализатора несовпадаемости сигналов 19. Анализатор несовпадаемости сигналов 19, посредством обратной связи, соединен с входом 31 блока перекоммутации 15, выходы 30 которого связаны с блоком синтезатора-генератора 13. Выход анализатора 19 соединен с входам 26 анализатора 12 и с входом формирователя типа изображения 20. Его выход 37 является выходом устройства.

Устройство работает следующим образом.

Блок 7 проецирования изображений формирует световой поток обрабатываемого изображения, который поступает на оптический затвор 8, находящийся в закрытом состоянии в отсутствии напряжения на управляющем входе 22. Поэтому световой поток изображения не проходит через затвор 8. Для запуска устройства подается сигнал (например, перепад напряжения) на вход 23 начального запуска, откуда он проходит на вход формирователя 21 импульсов запуска. При этом формирователь 21 вырабатывает прямоугольный импульс напряжения длительностью Т_зап, в течение которого затвор 8 находится в открытом состоянии и производится проецирование изображения на фотоэлектрический преобразователь 9. Световой поток преобразуется в электрические сигналы с помощью фотоприемных ячеек 10 матрицы. Полученные сигналы подаются на преобразователь характеристик изображения в длительности временных интервалов 11, где подвергаются предварительной обработке. Преобразователь 11 выполняет преобразование сигналов в логико-временные функции и производит раздел сигналов на два типа: количественные и качественные. Далее обработка сигналов производится параллельно по двум каналам. По первому (количественному) каналу сигналы подаются на анализатор приходящей информации 12, где выполняется формирование коммутационных кодов признаков, и согласно им формируются качественные типы признаков, которые становятся классификаторами для выбора эталона распознавания входного изображения. Одновременно производится обработка сигналов в качественном канале, т. е. часть сигналов от преобразователя 11 поступает непосредственно на блок синтезатора-генератора 13, который также принимает информацию от анализатора 12, на выходах 27 которого формируются признаки изображения, а на выходе 28 - коммутационный код необходимого признака. В блоке синтезатора-генератора 13 производится обработка полученных сигналов в соответствии с результатами предварительного анализа. При прохождении иерархических уровней блока синтезатора-генератора 13 формируются неявно выраженные признаки. Блок синтезатора-генератора является самонастраивающимся устройством, а это предусматривает перекоммутацию связей между функционально-интегральными синтезаторами 14, из которых он состоит. Функционально-интегральные синтезаторы 14 объединяются в иерархию, степень которой обуславливает точность обработки необходимой информации, с увеличением иерархических слоев в блоке синтезатора- генератора 13 увеличивается точность обработки. Каждый иерархический уровень может иметь как равное количество функционально-интегральных синтезаторов 14, так и различное, вследствие этого образуется различное построение блока синтезатора-генератора 13 и вносятся корректировки в последовательность выполнения операции иерархического сложения, что обуславливается конкретно поставленными задачами при распознавании изображений. Функционально-интегральный синтезатор создает возможность выполнения не только описанной функции сложения, но и всех остальных математический функций (умножения, возведения в степень, формирования функций, зависящих от конкретных параметров - общих частей, и т. д. ). Перекоммутация производится с помощью блока перекоммутации 15, который подает сигналы разрешения перекоммутации при несовпадении полученных результатов с ранее известными. Сигнал несовпадаемости подается анализатором несовпадаемости 19. На выходах 32 блока синтезатора-генератора 13 образуются кодеры-признаки, которые максимально полно описывают распознаваемое изображение. От выходов 27 блока 12 и выходов 32 блока 13 информация подается на формирователь ключевой логико-временной функции 16 и блок динамической памяти эталонных логико-временных функций с системой формирования базы эталонных знаний и выбора образов эталонов 17. В блоке 16 производится формирование целевого кодера с учетом влияния каждого из синтезированных признаков на анализируемую информацию, который находится в прямой функциональной зависимости от входных данных. Целевой кодер описывает как физически определенные величины, так и величины, которые не существуют физически, а также их различные комбинации. В результате действия оператора обобщенного интегрирования на целевой кодер получают логико-временную функции, которая учитывает все варианты признаков и оператор их влияния, такая функция представляет собой "ключ" для распознавания изображения, независимо от типов синтезированных признаков. Результат подается в блок 17 и на схему сравнения 18. Блок 17 при поступлении на входы 27, 32, 34 информации выполняет ее запоминание посредством динамической ассоциативной памяти на волоконно-оптических линиях выдержки. Информация в динамическом режиме запоминания хранится на протяжении необходимого анализа до определения результата о содержательности информации и новизне по отношению к ранее известным эталонам. Благодаря этому ускоряется возможность регистрации новых эталонов для обеспечения возможности эволюционировать базе знаний независимо от объема выходной информации. Перед тем как произведется формирование нового образца эталона, производится оценка ценности образца, поступившего по частям из блоков 12 (коммутационные коды), 13 (целевой кодер) и 16 (ключевая функция), на предмет информативности содержания для дальнейшего хранения или уничтожения. В случае позитивного результата оценки производится улучшение вида сигнала с помощью набора фильтров. После получения результата (оптимального вида образца) производится анализ его на наличие подобной информации в ранее известной базе знаний. Выбор эталона из балы знаний производится согласно коммутационным кодам признаков, которые характеризуют тип эталона. Если такая информация отсутствует, то этот образец помещается в базу знаний в качестве эталона, а информация о характеристиках изображения подается посредством обратной связи через выходы 35 на входы 25 блока 12 и входы 29 блока 13. В случае наличия подобной информации производятся анализ и выбор наиболее оптимальных вариантов логико-временных функций эталонных признаков, которые подаются на выход 36. А также производится подача промежуточных результатов оценки на входы 25 анализатора 12 и 29 блока 13. Это позволяет произвести максимально точную оценку информации, поступившей от распознаваемого изображения. Затем производится сравнение результатов блоков 16 и 17 в схеме сравнения 18. Для повышения скорости операции сравнения результата блока 16 со всеми возможными вариантами эталонов в схеме 18 предусматривается наличие М одинаковых блоков сравнения. Результат сравнения подается на анализатор несовпадаемости сигналов 19, а затем, в случае максимального совпадения результатов, на блок формирования типа изображения 20, т. е. на окончательное распознавание, а также на вход 26 анализатора 12 для повышения точности при определении коммутационных кодов признаков изображений.

Предложенный способ позволяет повысить точность распознавания зрительных объектов за счет обработки всей приходящей информации одновременно и при этом формировать системы различных видов признаков изображений, а также отмечается влияние каждого синтезированного признака на выходную информацию.

Предложенное устройство, по сравнению с ранее известными, выполняет более расширенную обработку исходной информации и получает наиболее достоверный результат распознавания, так как при распознавании используется эволюционирующая база эталонных признаков.

Формула изобретения

1. Способ глаз-процессорного распознавания изображений с выделением признаков, заключающийся в том, что параллельно проецируют изображения, преобразуют параметры изображения, отличающийся тем, что параметры изображения преобразуют в логико-временные функции, обрабатывают логико-временные функции одновременно по количественным и качественным каналам, при этом в каналах качественной обработки из логико-временных функций синтезируют соответствующие признаки объекта, а в каналах количественной обработки из логико-временных функций формируют коммутационные коды признаков, по результатам обработки логико-временных функций формируют целевой кодер, на основе синтезированных признаков и целевого кодера формируют ключевую логико-временную функцию, распознают изображения путем сравнения полученной ключевой логико-временной функции с ранее записанными в