Зміст - journals.khnu.km.uajournals.khnu.km.ua/vestnik/pdf/vottp/2011/vottp-2011-1.pdf · issn 2219-9365 Вимірювальна та обчислювальна техніка

ISSN 2219-9365 Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах № 1’ 2011 5

Зміст

ЗАГАЛЬНІ ПИТАННЯ МЕТРОЛОГІЇ, ВИМІРЮВАЛЬНОЇ ТЕХНІКИ І ТЕХНОЛОГІЙ В.Т. Кондратов. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ В МЕТРОЛОГИИ: УРОВНИ, НАПРАВЛЕНИЯ, ЦЕЛИ, ЗАДАЧИ, МЕТОДЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ......................................................................................................................................... 7 Ю.О. Скрипник, Т.П.Каламєєць, В.П. Осадчий. ВДОСКОНАЛЕННЯ СИСТЕМ ВИМІРЮВАЛЬНОГО КОНТРОЛЮ ... 22

ОПТИЧНІ ТА ФІЗИКО-ХІМІЧНІ ВИМІРЮВАННЯ М.В. Бородай, І.Д. Коломієць, Д.М. Бородай. ДОСЛІДЖЕННЯ ВПЛИВУ ТЕМПЕРАТУРИ НА ОПТИЧНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ ТЕПЛОЗАХИСНОЇ ІЗОЛЯЦІЇ КОСМІЧНОГО КОРАБЛЯ БАГАТОРАЗОВОГО ВИКОРИСТАННЯ ..................................................................................................................................................................... 29С. Лапчук, А.А. Крючин, М. С. Денисюк. ХВИЛЕВОДНІ МОДИ В МЕТАЛО-ДІЕЛЕКТРИЧНИХ СТРУКТУРАХ В ОПТИЧНОМУ ДІАПАЗОНІ .................................................................................................................................................. 34І.Ф. Войтюк, Т.М. Дивак, М.П. Дивак, А.В. Пукас. ЗАСТОСУВАННЯ ІНТЕРВАЛЬНОГО РІЗНИЦЕВОГО ОПЕРАТОРА ДЛЯ АПРОКСИМАЦІЇ ПОЛІВ КОНЦЕНТРАЦІЙ ШКІДЛИВИХ ВИКИДІВ АВТОТРАНСПОРТУ ...... 44О.В. Бондаренко, О.М. Власов, Д.М. Степанов. ВИЗНАЧЕННЯ НАПРУГИ ТА СТРІЛИ ПРОВИСАННЯ В САМОНЕСУЧОМУ ОПТИЧНОМУ КАБЕЛІ ПІД ДІЄЮ НАВАНТАЖЕНЬ ТА ЗМІНИ ТЕМПЕРАТУРИ ПРИ ЕКСПЛУАТАЦІЇ ........................................................................................................................................................................ 53В.М. Шапар, А.В. Бондаренко. ФОТОПРИЙМАЛЬНИЙ ПРИСТРІЙ З НИЗЬКИМ ПОРОГОМ ЧУТЛИВОСТІ 59В.М. Боровицький, В.В. Чорна. ДИФРАКЦІЙНА СКЛАДОВА ГЛИБИНИ РІЗКО-ЗОБРАЖУВАЛЬНОГО ПРОСТОРУ В ОПТИЧНОМУ МІКРОСКОПІ ......................................................................................................................... 67С.Т. Коваль, О.Г. Маслак. СУЧАСНИЙ СТАН І ТЕНДЕНЦІЇ РОЗВИТКУ ІНФРАЧЕРВОНИХ МАТРИЧНИХ ПРИЙМАЧІВ 71Л.А. Михеенко, Т.В. Котляренко. АБСОЛЮТИЗАЦИЯ РАДИОМЕТРИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ В ВИДИМОЙ И БЛИЖНЕЙ ИНФРАКРАСНОЙ ОБЛАСТИ ............................................................................................................................. 77А.А. Нестер, С.П. Демчик. ФІЛЬТРУВАННЯ ВІДПРАЦЬОВАНИХ ВОДНИХ РОЗЧИНІВ ........................................... 84

ЕЛЕКТРОТЕХНІЧНІ ТА РАДІОТЕХНІЧНІ ВИМІРЮВАННЯ О.Й. Гуляс, О.П. Войтюк, І.В. Троцишин. ВИМІРЮВАННЯ ПОСТІЙНОЇ НАПРУГИ МЕТОДОМ КОІНЦИДЕНЦІЇ ........................................................................................................................................................................ 89О.П. Синицкий, А.П. Ткач, Н.И. Сыпко. АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ КОРРЕКЦИИ ПОГРЕШНОСТЕЙ В ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ПРИБОРАХ НА ОСНОВЕ МАГНИТОРЕЗИСТИВНЫХ ДАТЧИКОВ ............................................. 93В.В. Мартинюк, П.В. Самолига. МОДЕЛЮВАННЯ ПІДСИЛЮВАЧІВ ПОТУЖНОСТІ НА ПОЛЬОВИХ ТРАНЗИСТОРАХ ......................................................................................................................................................................100В.С. Осадчук, О.В. Осадчук, В.В. Мартинюк, О.П. Стовбчата. ДОСЛІДЖЕННЯ ПОВНОГО ОПОРУ МАГНІТОЧУТЛИВОГО ТИРИСТОРА ...................................................................................................................................107Г.Г. Бортник, М.В. Васильківський, Н.О. Пунченко. МОДЕЛЬ ФАЗОВОГО ДРИЖАННЯ В АНАЛОГО-ЦИФРОВИХ ПЕРЕТВОРЮВАЧАХ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМ .......................................................................111Г.Г. Бортник, О.В.Стальченко, В.А. Челоян. ШВИДКОДІЙНИЙ АНАЛОГО-ЦИФРОВИЙ ПЕРЕТВОРЮВАЧ З КОМПЕНСАЦІЄЮ ДИНАМІЧНИХ ПОХИБОК ...................................................................................................................114Ю.В. Крушевський, О.А., Костюк, Ю.І. Кравцов, О.Ю. Хохлюк, О.М. Салямон. ДОСЛІДЖЕННЯ СИМЕТРИЧНОГО ВІБРАТОРА В БЛИЖНІЙ І ПРОМІЖНІЙ ЗОНАХ ..............................................................................118

ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНІ ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНІ СИСТЕМИ І КОМПЛЕКСИ В ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСАХ

Ю.М. Бойко, В.В. Мішан, А.А. Акуліничєв, О.С. Бабіч. ЕНЕРГЕТИЧНИЙ РОЗРАУНОК ЛІНІЇ ПЕРЕДАЧІ ІНФОРМАЦІЇ СУПУТНИК METOP/FENGYUN – ЗЕМЛЯ ...................................................................................................124В.Л. Марченко, О. Войтюк. ПРОДУКТИВНІСТЬ МЕРЕЖ ЗІРКОПОДІБНОЇ ТОПОЛОГІЇ 130С.Д. Штовба, В.В. Мазуренко. ДОСЛІДЖЕННЯ НАВЧАННЯ КОМПАКТНИХ НЕЧІТКИХ СИНГЛТОННИХ БАЗ ЗНАНЬ ........................................................................................................................................................................................133О.Г. Харченко, В.В. Яцишин, І.О. Боднарчук. МЕТОДИ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ТА КОНТРОЛЮ ЯКОСТІ WEB-ЗАСТОСУВАНЬ НА СТАДІЯХ ЖИТТЄВОГО ЦИКЛУ .......................................................................................................139А.А. Таранчук, М.В. Гончар. ПЕРЕДАЧА RFID ІНФОРМАЦІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ОРТОГОНАЛЬНОГО ЧАСТОТНОГО КОДУВАННЯ .................................................................................................................................................144Л.А. Михеенко, С.А. Нечипорук. ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЦИФРОВОЙ ВИДЕОКАМЕРЫ 150О.О. Семенова, А.О. Семенов, А.В. Рудик. ФАЗІ-ЛОГІЧНИЙ ПРИСТРІЙ КЕРУВАННЯ ДОСТУПОМ ДО МЕРЕЖІ CDMA .........................................................................................................................................................................157Ю.В. Хмельницький. ОСОБЛИВОСТІ ФІЗИЧНОГО РІВНЯ МЕРЕЖ СТАНДАРТУ IEEE 802.16 .................................161О.Ю. Хмельницький. УТОЧНЕННЯ ЗАГРОЗ ТА АНАЛІЗ МЕТОДІВ ЗАХИСТУ ІНФОРМАЦІЇ .................................165Т.О. Савчук, О.В. Смирнова. ПІДХІД ДО АНАЛІЗУ ТЕХНОГЕННОЇ ПРОБЛЕМНОЇ СИТУАЦІЇ ЯК ЗАДАЧІ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕННЯ В УМОВАХ НЕВИЗНАЧЕННОСТІ .............................................................................................167Я.В. Савенко, К.В. Заїчко. БЕЗПЕКА ЗАСТОСУВАННЯ ПРИСТРОЇВ У БЕЗДРОТОВИХ ЛОКАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ .....171Ю.В. Пепа. СТАБІЛІЗАЦІЯ РУХУ МОБІЛЬНИХ РОБОТІВ З УРАХУВАННЯМ ІНЕРЦІЙНОСТІ ВИМІРЮВАЛЬНИХ І ВИКОНАВЧИХ ПРИСТРОЇВ ............................................................................................................173А.А. Таранчук, C.С. Стахів. МОДЕЛЮВАННЯ ШИРОКОСМУГОВОГО РАДІОКАНАЛУ ЦИФРОВОГО ЗВ’ЯЗКУ СИСТЕМИ CDMA СТАНДАРТУ IS-95 ...................................................................................................................................177

БІОМЕДИЧНІ ВИМІРЮВАННЯ І ТЕХНОЛОГІЇ В.С. Мосійчук, О.Б. Шарпан. МЕТОД ЦИФРОВОЇ РЕЛАКСАЦІЙНОЇ ПУЛЬСОМЕТРІЇ .............................................181Н.М. Сурова, С.М. Злепко, П.Г. Прудиус. ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ ЦУКРОВОГО ДІАБЕТУ (ЗА ДАНИМИ ЛІТЕРАТУРНИХ ДЖЕРЕЛ) ........................185

6 ISSN 2219-9365 Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах № 1’ 2011

В.М. Головня, С.М. Злепко. ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ ВИМІРЮВАНЬ В СИСТЕМИ ЕКСПРЕС-ДІАГНОСТИКИ ФОРМЕНИХ ЕЛЕМЕНТІВ КРОВІ ............................................................................................................. 191

ОБМІН ПРАКТИЧНИМ ДОСВІДОМ ТА ТЕХНОЛОГІЯМИ С.В. Скрипник. ТЕОРІЯ ТА ПРАКТИКА ВПРОВАДЖЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ У ЗАГАЛЬНООСВІТНІХ НАВЧАЛЬНИХ ЗАКЛАДАХ ............................................................................. 194А. Каленський. ІНДИВІДУАЛІЗАЦІЯ САМОСТІЙНОЇ РОБОТИ СТУДЕНТІВ АГРАРНИХ ВУЗІВ З ВИКОРИСТАННЯМ МУЛЬТИМЕДІЙНОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ .......................................................... 197О.Н. Бродская, А.Ю. Бадиков. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ФОРМИРОВАНИИ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ КОМПЕТЕНЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧЕБНОГО ЗАВЕДЕНИЯ ........ 201В.О. Браун, О.С. Демянюк, Ю.В. Коваль. ПРОБЛЕМА ЯКОСТІ ТА ЕФЕКТИВНОСТІ МУЛЬТИМЕДІЙНИХ ЗАСОБІВ НАВЧАННЯ ............................................................................................................................................................. 204А.Б. Возняк. ПРОБЛЕМА ФОРМУВАННЯ КОМП’ЮТЕРНОЇ ГРАМОТНОСТІ УЧНІВ ЗАГАЛЬНООСВІТНЬОЇ ШКОЛИ ...................................................................................................................................................................................... 207В.Е. Лунячек. ВПЛИВ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ НА ПОЛІПШЕННЯ ЯКОСТІ ВИЩОЇ ОСВІТИ ...................................................................................................................................................................................... 210Л.Ю. Головченко, С.Б. Єрмоленко. ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ЕКОЛОГІЧНОГО КЛІМАТ-КОНТРОЛЮ ПРИМІЩЕНЬ ..................................................................................................................................................... 212В.І. Майковська. ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ЯК КОНКУРЕНТНА ПЕРЕВАГА ВИЩОГО НАВЧАЛЬНОГО ЗАКЛАДУ .................................................................................................................................................................................. 214О. Руденко. МОЖЛИВОСТІ ПЕРСОНАЛЬНОГО ПСИХОЛОГО-ПЕДАГОГІЧНОГО САЙТУ ЯК ВІДКРИТОГО ОСВІТНЬОГО РЕСУРСУ ......................................................................................................................................................... 217О.Ю. Пришляк. КООПЕРАТИВНА МЕТОДИКА НАВЧАННЯ В ОСВІТІ ....................................................................... 220О.О. Рибалко. ПРОЕКТНА ДІЯЛЬНІСТЬ СТУДЕНТІВ КОЛЕДЖУ .................................................................................. 223С.О. Сподарик, В.А. Остапчук. ЕЛЕКТРОННА ВІДЕОТЕКА ЯК ЗАСІБ ФОРМУВАННЯ ЕКОЛОГІЧНОГО СВІТОГЛЯДУ ............................................................................................................................................................................ 229В.А. Кізюрін. МЕТОД ПРОЕКТІВ ЯК ЗАСІБ АКТИВІЗАЦІЇ ПІЗНАВАЛЬНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ УЧНІВ НА УРОКАХ ІНФОРМАТИКИ ....................................................................................................................................................................... 231Я.В. Савенко, І.М. Кірпатенко. НОВІ КОНЦЕПЦІЇ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ КОНСТРУЮВАННЯ Й ТЕХНОЛОГІЇ ДЛЯ ІНДУСТРІЇ ................................................................................................................................................ 236А.Б. Чекригіна. РОЗВИТОК ТА ВПРОВАДЖЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНО–КОМУНІКАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ У НАВЧАЛЬНО – ВИХОВНИЙИЙ ПРОЦЕС ДПТНЗ «К – П ВПУ» ...................................................................................... 239О.І. Литвиненко, Г.В. Палічева. ВИКОРИСТАННЯ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ ЕКОЛОГІЧНОЇ ОСВІТИ ............................................................................................................... 244А.М. Щегельська. ВИКОРИСТАННЯ ЕЛЕМЕНТІВ ІКТ НА УРОКАХ УКРАЇНСЬКОЇ МОВИ ТА ЛІТЕРАТУРИ У ПТНЗ ........................................................................................................................................................................................... 248С.А. Жестерёв. ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ КАК СРЕДСТВО ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ С ОДАРЕННЫМИ ДЕТЬМИ В НАЦИОНАЛЬНОМ ЭКОЛОГО-НАТУРАЛИСТИЧЕСКОМ ЦЕНТРЕ УЧАЩЕЙСЯ МОЛОДЕЖИ ....................................................................................... 251С. Шпуляр. ШЛЯХИ ВПРОВАДЖЕННЯ В НАВЧАЛЬНО-ВИХОВНИЙ ПРОЦЕС ПОЗАШКІЛЬНИХ НАВЧАЛЬНИХ ЗАКЛАДІВ НОВІТНІХ ОСВІТНІХ ІНФОРМАЦІЙНО-ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ .. 255

ПРЕЦИЗІЙНІ ВИМІРЮВАННЯ ТА НОВІТНІ ТЕХНОЛОГІЇ А.В. Аносова. ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНА ПРОЕКТНА ДІЯЛЬНІСТЬ: ТЕОРЕТИКО-ПРИКЛАДНІ АСПЕКТИ ВПРОВАДЖЕННЯ У НАВЧАЛЬНО-ВИХОВНИЙ ПРОЦЕС ПОЗАШКІЛЬНИХ НАВЧАЛЬНИХ ЗАКЛАДІВ ............ 259В.Г. Бедніна. ВІД "ЕФІРНОГО УНІВЕРСИТЕТУ" ДО СУЧАСНИХ ІНФОРМАЦІЙНО-ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ В ПОЗАШКІЛЬНІЙ ОСВІТІ .......................................................................................................................... 263О.О. Безносюк. НОВІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ НАВЧАННЯ, ЯК ЗАСІБ АКТИВІЗАЦІЇ НАВЧАЛЬНО-ПІЗНАВАЛЬНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ............................................................................................................................................... 267Н. Закордонець. ПІДГОТОВКА МАЙБУТНІХ ФАХІВЦІВ СФЕРИ ТУРИЗМУ НА ОСНОВІ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ...................................................................................................................................... 270О.В. Плахотнік, О.В. Плахотнік. ПЕРСПЕКТИВНІ СТРАТЕГІЇ УДОСКОНАЛЕННЯ НАВЧАННЯ У ВИЩІЙ ШКОЛІ В СУЧАСНИХ СОЦІОКУЛЬТУРНИХ УМОВАХ ................................................................................................... 273О.І. Сторубльов, О.А. Прохоров, О.В. Абрамян. ПЕРСПЕКТИВИ ВИКОРИСТАННЯ НОВИХ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ...................................................................................................................................... 279Т. Стойчик. ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ІНФОРМАЦІЙНО – КОМУНІКАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОЦЕСІ ПІДГОТОВКИ КВАЛІФІКОВАНИХ РОБІТНИКІВ ГІРНИЧОГО ПРОФІЛЮ ................................................. 282Л.В. Тихенко. СУЧАСНІ ПІДХОДИ ДО ВИКОРИСТАННЯ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ У ПОЗАШКІЛЬНІІЙ ОСВІТИ ....................................................................................................................... 286Т.О. Усатих. ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ЯК ЗАСІБ ОПТИМІЗАЦІЇ ЕКОЛОГІЧНОГО ВИХОВАННЯ В ПОЗАШКІЛЬНИХ НАВЧАЛЬНИХ ЗАКЛАДАХ ..................................................................................... 289Г.П. Пустовіт. ПОЗАШКІЛЬНА ОСВІТА І ВИХОВАННЯ В КОНТЕКСТІ ОСНОВНИХ НАПРЯМІВ РЕФОРМУВАННЯ ОСВІТИ В УКРАЇНІ ................................................................................................................................ 293Н. Гнeдко, І. Войнович. ДОСЛІДЖЕННЯ КОМП’ЮТЕРИЗАЦІЇ ОСВІТИ В УКРАЇНІ .................................................. 296Н. Павлова. ФОРМУВАННЯ У МАЙБУТНІХ УЧИТЕЛІВ ІНФОРМАТИКИ ПРОФЕСІЙНИХ КОМПЕТЕНТНОСТЕЙ ПРИ ВИВЧЕННІ ФАХОВИХ ДИСЦИПЛІН ................................................................................. 301В.В. Вербицький. ДИДАКТИКА В ІНФОРМАЦІЙНОМУ СУСПІЛЬСТВІ ....................................................................... 305О.В. Бойченко, Л.Ф. Яценко. КОМПЛЕКСНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ДИСТАНЦИОННОГО ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ................................................................................................................................. 308В.О. Турченко. МЕТОДОЛОГІЯ БРОКЕРУВАННЯ ГРІД-РЕСУРСІВ НА ОСНОВІ ПАРЕТО-ОПТИМІЗАЦІЇ ............312

Загальні питання метрології, вимірювальної техніки і технологій


ЗАГАЛЬНІ ПИТАННЯ МЕТРОЛОГІЇ, ВИМІРЮВАЛЬНОЇ ТЕХНІКИ І ТЕХНОЛОГІЙ

УДК 621.315: 001(06)

В.Т. КОНДРАТОВ Институт кибернетики им. В.М.Глушкова НАН Украины

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ В МЕТРОЛОГИИ: УРОВНИ, НАПРАВЛЕНИЯ, ЦЕЛИ, ЗАДАЧИ, МЕТОДЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

В статье рассматриваются вопросы визуализации объектов мега, макро, микро и наномира,

используемые при решении метрологических и других задач In article questions of visualisation of objects mega, macro, micro and nanoworld, connected with the decision of

metrological and other problems are considered. Ключевые слова: визуализация, метрология. Введение В XXI веке роль визуализации в метрологии значительно возросла в результате широкого

использования средств вычислительной техники (микропроцессоров, микроконтроллеров, буквенно-графических дисплеев, элементов сверхбольшой памяти и т.д.) при создании цифровых измерительных приборов (ЦИП) седьмого поколения. Этому способствовало и развитие современных микро- и нанотехнологий. Прежде чем измерить, необходимо увидеть объект измерений, обеспечить восприятие его средством измерений (сенсором, биосенсором или видеосенсором) и воздействовать на него зондирующим сигналом той или иной физической природы.

Ранее визуализация была направлена, в основном, на отображение тепловых полей человека и животных, флюорограмм и рентгенограмм, труднодоступных физических процессов, динамики воздушных и наземных целей и т.д. В приборостроении визуализация приняла метрологический уклон и служит целям измерения параметров невидимых и труднодоступных объектов мега-, макро-, микро- и наномира, а также целям высокоточного управления этими объектами, в том числе и процессами сборки микро- и нанообъектов [1, 2]. Только сочетание количественной и качественной информации дает полное представление об объекте измерений (ОИ). В современной науке и технике визуализация – неотъемлемый процесс получения сложной информации о пространственном строении и состоянии ОИ, особенно нанообъектов, их фрагментов и срезов.

Проблемами, связанными с визуализацией, занимается большое число ученых [3-25]. Так, например, исследованиям методов компьютерной обработки изображений посвящены работы В.А.Сойфера, У.Прэтта, Е.П.Путятина, Л.П.Ярославского, Е.А.Никулина, А.И.Белинского, Г.И.Василенко, Я.А.Фурмана и других ученых. Методы предварительной обработки визуальной информации описаны в работах М.Бертеро, Р.Гонсалеса, Р.Вудса, С.Эддинса, Я.А.Фурмана, А.К.Кревецкого, А.К.Передреева, Б.П.Русина, И.С.Гузмана, У.Уэзрела, Г.И.Василенко, А.М.Тараторина, А.А.Гурова и др. Общим проблемам визуализации посящены работы Д.Форсайта, В.И.Мошкина, А.А.Петрова, В.С.Титова, Й.Й.Билынского, Р.Буйтса, Б.Яне. Вопросы анализа изображений, распознавания образов и анализа пространственных сцен описаны в работах К.А.Яновского, Р.Дуда, А.Розенфельда, М.И. Шлезигнера и других. Проблемами создания оптических систем построения изображений и систем технического зрения занимаются В.И.Кононов, А.Д.Федоровский, Ю.Г.Якушенков, А.И.Писаревский, Дж. Ллойд и другие. Созданию математических моделей для обработки и фильтрации изображений посвящены работы К.А.Джайна, А.А.Краснобаева, Е.С.Хуанга, В.Г.Белявцева и т.д. Проблемы фотограмметрии описаны в работах Н.Я.Бодира, А.Н.Лобанова, Г.Д.Федорчука, А.И.Обиралова и других ученых.

На сегодняшний день нам не известны имена ученых-метрологов, профессионально занимающихся изучением проблем визуализации и цифровой обработки изображений при решении метрологических задач. В то же время тенденция развития приборостроения в XXI веке связана с широким использованием визуализации при решении указанных задач.

Только создание компьютеризованных средств прямых (СИ) и избыточных (СИИ) измерений седьмого поколения, широко использующих визуализацию ОИ и/или состояния СИ и СИИ, а также протекающих в них процессах, обеспечит количественную и качественную определенность (полноту) знаний об ОИ, о СИ и о СИИ, раскроет разнообразие их свойств, состояний и характеристик.

Объект исследований – процесс визуализации, как неотъемлемая часть процесса измерений. Предмет исследований – процесс развития визуализации в метрологии, состояние и перспективы. Целью исследований является обобщение накопленных знаний в области визуализации, связанных с

решением метрологических задач, их систематизация и классификация, а также изложение математических терминов и определений понятным для метрологов языком.

Термины и определения Определение 1 (общее) Визуализация – это процесс создания видимых статических и динамических образов, отражающих



объективную и виртуальную реальность с целью изучения ее свойств, состояний, характеристик, полей, положений (координат), структуры, ее отдельные элементы и срезов.

Определение 2 (частное – с метрологической точки зрения) Визуализация – это процесс создания видимых образов невидимых и труднодоступных объектов и

процессов реального и виртуального миров с целью последующей количественной и качественной цифровой обработкой их изображений, оценки свойств, состояний, характеристик, структуры, физических и виртуальных полей, координат объектов, а также уменьшения неопределенности полученных результатов.

Цели визуализации Успех визуализации зависит от того, насколько корректно поставлена цель. Цели могут быть

разными и изменяться с течением времени и обстоятельств. Различают прямые и опосредованные, промежуточные и конечные цели. В случае прямой

постановки конечной цели на пути к её достижению может быть выделено несколько промежуточных целей. В случае опосредованной постановки конечной цели промежуточные цели выделяются лишь изредка.

В метрологии и измерительной технике цели визуализации предусматривают отображение положительной динамики, изменение текущего состояния средства и/или процесса измерений, конечного результата измерений в сторону улучшения и обеспечение заданного качества измерений. Измеримость цели предполагает, что по описанию цели визуализации можно легко определить, насколько её достижение улучшит текущее (промежуточное) состояние или конечный результат [11].

Цель отвечает на вопрос «Что необходимо получить или достигнуть в результате визуализации?», а задача – на вопрос «Какими способами или методами визуализации это можно достигнуть?»

Уровни визуализации В метрологии целесообразно выделить следующие основные уровни визуализации: 1. Бинарная визуализация объекта измерений (ОИ), его элементов (фрагментов) и происходящих в

нем физических процессов. Целью визуализации первого уровня является получение качественного вторичного (плоского или

объемного) изображения за счет целенаправленной цифровой обработки первичного изображения ОИ и/или его отдельных элементов (фрагментов) и процессов, предварительно увеличенных или уменьшенных в известное число раз.

2. Визуализация процесса измерений, состояния СИ (СИИ) или измерительной системы «ОИ – СИИ» в целом в непрерывные или дискретные моменты времени; визуализация виртуальных приборов и их атрибутов в двух- или трехмерном пространстве и проходящих в них процессов преобразования и т.д.

Целью визуализация данного уровня является формирование внутренних (мысленных) представлений (образов) о событиях и связях между ними, об исследуемых закономерностях.

3. Визуализация результатов (данных) прямых и избыточных измерений, данных о неопределенности измерений, о тонкой структуре погрешностей, о значениях параметров функции преобразования измерительных каналов и их изменениях под действием дестабилизирующих факторов, о способах представления данных с помощью графиков, диаграмм и т.д. и т.п.

Целью визуализации третьего уровня является перевод числовых значений результатов измерений и их обработки в графические образы, т.е. генерация когнитивных изображений данных.

Именно графические образы способны нести в себе в сжатой и доступной для пользователя форме информацию достаточную для принятия адекватного решения. Графические образы помогают прочитать данные, увидеть существующие закономерности, способствуют формированию внутренних (мысленных) представлений о событиях и связях между ними. В этом и заключается смысл данного уровня визуализации.

4. Визуализация информации о результатах измерений и обработки массива данных, в том числе об ОИ и его свойствах, о метрологических, амплитудно- и фазочастотных характеристиках измерительной системы «ОИ – СИИ», о параметрах метрологической надежности системы и т.д.

Целью визуализации данного уровня является представление числовой и текстовой информации в виде графиков, диаграмм, структурных схем, таблиц и т.д., т.е. в виде, обеспечивающем выявление закономерностей и аномалий в многомерных и больших по объему массивах информации, наилучшее восприятие и передачу массивов полученных данных, а также оперативное принятие решения на ее основе.

5. Визуализация знаний, полученных путем структуризации результатов измерений (данных) и другой числовой и текстовой информации с помощью интеллектуальных карт или карт знаний или схем мышления.

Интеллектуальная карта, карта знаний, карта ума или схема мышления – это графические выражения про-цессов многомерного мышления [12] или способ изображения процесса общего системного мышления с помощью схем.

Целью визуализации пятого уровня является раскрытие причин и целей, установленных связей в контексте передаваемого знания и представление его в виде интеллектуальных карт, карт знаний или схем мышления, стимулирующие когнитивные процессы и обеспечивающие наилучшее восприятие, анализ и передачу знаний от эксперта к человеку или группе людей.

Согласно [13, 14], термин интеллектуальная карта или карта знаний был предложен Тони Бьюзеном. Карты знаний — диаграммы, схемы, представляющие в наглядном виде различные идеи, задачи, методы, тезисы, связанные друг с другом и объединенные какой-то общей идеей. Карта знаний позволяет охватить



всю ситуацию в целом, а также удерживать одновременно в сознании большое количество информации для нахождения связей между отдельными участками и недостающими элементами, запоминания и воспроизведения данной информации спустя некий период времени.

К дополнительным уровням визуализации можно отнести визуализацию структур (перестраиваемых и жестких), концептуальную визуализацию, стратегическую визуализацию, метафорическую и др.

Направления визуализации в метрологии Для достижения целей визуализации необходимо подобрать оптимальный метод или способ

формирования, преобразования, обработки и передачи изображений объектов, свойств, параметров, состояний, физических явлений, полей, данных, фактов и т.д. с помощью оптических систем, оптико-электронных программнотехнических средств и компьютеризованных оптико-электронных программно-технических средств.

В основу классификации направлений визуализации в метрологии нами положены следующие признаки: размерность исследуемых объектов и процессов, тип и мерность визуализируемых объектов и процессов, используемые научные направления или науки, прикладные направления визуализации общего характера, визуализируемые атрибуты, частные направления визуализации объектов и процессов.

По признаку «размерность исследуемых объектов и процессов» выделяют такие фундаментальные (глобальные) направления, как визуализация объектов, процессов, явлений и эффектов мега-, макро-, микро- и наномира. В XXI веке наиболее актуальной и востребованной является визуализация объектов, процессов, явлений и эффектов микромира и наномира.

По типу и мерности визуализируемых объектов и процессов выделяют визуализацию точечных и протяженных, двумерных и трехмерных объектов и процессов. Все они содержат общие и характерные отличительные признаки, визуализация которых определяется соответствующей целью и задачами исследований.

По признаку «используемые научные направления или науки», различают направления визуализации, связанные с особенностями объектов и процессов, исследуемых в конкретных науках, например, в физике, в математике, в химии, в метрологии, в метронике, в сенсорике, в биологии, в медицине, в астрономии и т.д. (рис. 1). Для выражения индивидуальности каждого направления предлагается использование, соответственно, следующих обозначений: Ф-визуализация, ММ-визуализация, Х-визуализация, М-визуализация, МК-визуализация, С-визуализация, Б-визуализация, Мед-визуализация, А-визуализация и т.д.

Из всех существующих направлений визуализации нами выделены направления, решаемые только в таких прикладных науках, как метрология, метроника и сенсорика. К ним относятся такие прикладные направления общего характера, как: визуализация физических процессов, явлений и эффектов; визуализация состояний измерительных систем; визуализация вещественных функций и математических моделей объектов, процессов и полей; визуализация статических и динамических сцен и другие.

По признаку «частные направления визуализации объектов и процессов» различают визуализацию при решении прикладных задач прямых и избыточных измерений ФВ, преобразования и синтеза сигналов, спектрального анализа, управления измерительными процессами, вычислительными процессами, процессами сборки микро- и нанообъектов, анализа тонкой структуры погрешностей и другие (рис. 1).

В целом метрология, метроника и сенсорика охватывают достаточно

В и з у а л и з а ц и я

двумерных трехмерных

объектов, про-цессов, явле-ний и эффек-тов мегамира

объектов, про-цессов, явле-ний и эффек-тов макромира

объектов, про-цессов, явле-

ний и эффектов микромира

объектов, про-цессов, явле-ний и эффек-тов наномира

при решении мет-рологич. задач

при решении задач метрологич. надежн.

при решениизадач пр-ния и синтеза сигналов

при решении задач спектраль-ного анализа

при решениизадач измере-

ния ФВ

при решении задач пр-ния рода ФВ

визуализацияфиз. объектов, процессов, яв-лений, эффект.

визуализациясостояний из-мерительных

систем

визуализациястатических и динамичес-ких сцен

визуализация функций и матем. моделей объектов, процессов, полей

при реше-нии задач управления

точечных протяженных

в химии

в метрологии

в метронике

в сенсорике

в биологии

в медицине

в астрономии

в др.

науках

в физике

в математике

Рис. 1. Классификация направлений визуализации в метрологии

широкий круг задач и направлений визуализации, решение которых обогатит эти науки созданием видимых образов невидимых и труднодоступных объектов и процессов реального и виртуального миров, обеспечит более качественную оценку их свойств, состояний, характеристик и т.д., а также поспособствует уменьшению неопределенности результатов научных исследований, более глубокому пониманию решаемых за-дач и



корректному принятию решений по ним. На сегодняшний день назрела необходимость выделения визуализации в самостоятельную науку

видеонику (от слова «видеть»), которая будет призвана служить фундаментальным и прикладным наукам, в том числе метрологи, метроники и сенсорики, и охватит не только визуализацию невидимых объектов, процессов и явлений разной физической природы и виртуальной реальности, но и такие научные направления исследований, как измерительную (псевдо)стереоскопию, фотограмметрию, измерительную томографию, стереовидение, стереофотографию, измерительную микроскопию и т.д. и т.п.

Определение Видеоника (Videonick) – наука о теоретических и прикладных аспектах визуализации естественных и

виртуальных объектов, процессов, явлений и эффектов разных миров, в том числе описанных одно- и многопараметровыми вещественными функциями, математическими (статическими и динамическими) и геометрическими моделями, о путях и методах повышения качества изображения при решении фундаментальных и прикладных задач, о создании соответствующих программно-технических средств визуализации, средств их тестирования и поверки.

Методы визуализации в метрологии Возможности визуализации ограничиваются теми методами, на которые она опирается. В [8]

представлено огромнейшее число изображений, присущих таким методам визуализации, как: визуализация данных, визуализация информации, концептуальная визуализация, стратегическая визуализация (все виды графического представления данных) и метафорическая (образная) визуализация, в том числе визуализация внутреннего мира человека. Многие из них могут быть использованы при решении измерительных задач, задач прогнозирования и определения параметров и показателей метрологической надежности, задач преобразования рода физических величин и т.д.

Развитие существующих и создание новых методов не возможны без анализа достигнутого уровня визуализации, разновидностей и качества существующих подходов. Рассмотрим классификацию существующих методов визуализации информативных параметров или свойств исследуемого объекта или процесса и его элементов (фрагментов, срезов и т.д.).

Известные методы визуализации могут быть классифицированы: по мерности данных, характеризующих процесс визуализации, по пространственно-временным характеристикам, по методам преобразования и получения оптических образов (изображений объектов и процессов), по виду решаемых задач визуализации, по способу сканирования вторичного изображения, по группам обрабатываемых и определяемых информативных параметров изображения, по точ-ности выделения и обработки данных, по выделяемым информативным признакам изображения, по способу представления результатов визуализации и обработки изображений, по метрологической оценке результатов визуализации.

По мерности данных, характеризующих процесс визуализации, различают методы визуализации объектов и процессов с использованием данных, представляющих изображение в одном, двух или трех измерениях. Наиболее распространена двумерная визуализация. В связи с развитием компьютерной техники и программного обеспечения всё большую роль начинают играть методы объёмной 3D-визуализации, – как динамической (анимация, псевдостереоскопия) так и стереоскопической (рис. 2). Наиболее распространенными среди них являются методы визуализации изоповерхности, трассировки лучей, полей разной физической природы, микро- и наноструктур и др.

По методам преобразования и получения оптических образов (изображений объектов и процессов) различают оптические методы, оптико-электронные и методы рендеринга.

Оптические методы обеспечивают визуализацию, прежде всего, невидимых, удаленных и труднодоступных объектов и процессов. Они направлены на повышение качества изображения того или иного объекта или процесса и дальнейшее улучшения параметров изображения: контрастности, насыщенности, резкости, цветового тона и т.д.

Различают методы получения оптического изображения с использованием эффектов монокулярного, бинокулярного и стереоскопического зрения. К оптическим методам относятся методы повышения качества изображения, методы цветовой коррекции изображения, методы повышения разрешающей способности, методы поиска и коррекции геометрического рассогласования двух кадров, методы регулирования яркости изображений и др. (рис. 2)

Оптическими методами определяются: информация о включениях (другая фаза – другое вещество); информация о фазовом составе вещества; информация о линейных дефектах и их плоскости; информация о плоских и объемных дефектах; размеры зерен кристаллов; толщина пленки, а также такие физические свойства кристаллов, например, значение коэффициента пропускания (η = ν/c), зависимость коэффициента преломления от приложенного к материалу электрического поля, значение угла поворота плоскости поляризации, значение коэффициента деполяризации вещества, изменения коэффициента преломления вдоль линий напряженности электрического поля и перпендикулярно им, эффект Керра, коэффициент α (B) (эффект Фарадея) и т.д. [15].

Для реализации оптических методов используются различные объективы и окуляры, обычные и поляризационные фильтры, адаптивная оптика, оптически активные вещества и т.д.

В оптических методах визуализации не предусмотрено аналого-цифровое преобразование изображения (оптического образа) с целью его дальнейшей обработки и обратного цифроаналогового



преобразования в видимое изображение. Оптико-электронные методы визуализации предназначены для получения качественного

изображения объектов, процессов, явлений, эффектов и структур мега-, макро-, микро- и наномира и предусматривают предварительное аналого-цифровое, цифровое и цифроаналоговое преобразование и обработку с целью получения высокого качества изображения, его отдельных информативных элементов или фрагментов, краев, границ (контуров) и координат световых пятен.

Различают оптико-электронные методы повышения качества изображения, методы выделения информативных параметров и элементов изображения, методы поиска и коррекции геометрического рассогласования двух кадров, методы регулирования уровней яркости, методы повышения чувствительности и разрешающей способности, методы линейной и нелинейной фильтрации изображения и др. (рис. 2).

При их реализации широко используются линейные и сглаживающие фильтры, контрастоповышающие и разностные фильтры, нелинейные фильтры, морфологические фильтры (фильтры для анализа бинарных изображений) и другие [14].

Данные методы предусматривают обработку изобра-жения с использованием низкочасто-тной фильтрации, дискретно-ана-логового и цифрового интегрирования, а также количественную оценку ин-формативных признаков изображений.

Оптико-электронные методы визуализации не обеспечивают визуализацию моделей твердых тел и неоднородных объектов с использова-нием вещественных функций (несколь-ких переменных) и моделирования на основе функционального представ-ления ввиду ограниченной мощности технических средств.

Методы рендеринга – методы компьютеризованной визуализации

Определение 1 Рендеринг – это процесс

получения изображения по модели с помощью компьютерной программы.

В данном контексте модель – это описание любых объектов или явлений на строго определённом языке или в виде структуры данных. Такое описание может содержать геометрические данные, положение точки наблюдателя, информацию об освещении, степени наличия какого-то вещества, напряжённость физического поля и пр. [15].

Определение 2 Рендеринг –

компьютеризованная визуализация функциональных зависимостей, трехмерного распределения плотности различных веществ, оптического рассеяния, изоповерхностных или

Методы визуализации в метрологии

на бумажном носителе на экране дисплея

методы

повыш

ения

качества

изображения

методы

геометрич

. многомерной визуал

. с пиксельной точностью об-ки

оптические методы рендерингаоптико-электронные методы

цветовой кор-

рекции

изображения

методы

повыш

ения

разреш

. способности

с субпиксельной точностью об-ки на

основе ф

ункцио

-нальных представле

-ний

(веществ

. ф-ций

) произвольных

слож

-ных пространствен-

ных сцен

и другие

методы определе-ния краев изобра-жения объекта

методы опред. положе-ния максимума интенсив-ности светового пятна

методы выделения световых границ

(контуров) изображ.

методы

повыш

ения

чувствительности

методы

поиска и

корр

. геометрич

. рас

-соглас

. двух кадров

методы

регулир

.уров-

ней яркости изображ.

геометрических параметров фотометрических параметров

точечного сканирования

построчногосканирования

сканирование по площади (растровое)

методы определен. точки пересечения граничных кривых

методы выделения сечений

методы опреде-ления порога бинаризации

визуализация в одном измерении

визуализация в двух измерениях

динамическая визуализация

стереоскопич. визуализация

анимацияпсевдосте-реоскопия

визуализация в трех измерениях

без указания среднего значения и полосы неопределенности

с указанием среднего значения и полосы неопределенности

методы

лин

. и нелин

. фильтрации

изобр

.

методы опре-деления точек разрывов

Рис. 2. Классификация методов визуализации (или достижения целей)

векторных полей, двух- и многопараметровых функций, результатов статического и динамического моделирования, положений атомов и орбиталей атомов в наноструктурах и т.д.

Рендеринг расширяет возможности оптико-электронных методов визуализации за счет визуализации моделей твердых тел и неоднородных объектов с использованием вещественных функций (нескольких переменных) и моделирования на основе функционального представления.

Определение Методы рендеринга – оптико-электронные методы, расширенные и усиленные вычислительными

возможностя-ми компьютера, его памятью, специальными языками программирования высокого уровня, математическими моделями и программными продуктами, т.е. это методы компьютеризированной визуализации. В метрологии методы рендеринга, как и оптико-электронные методы визуализации, направлены на формирование и обработку изображений, на решение задач оценки информативных



признаков, погрешностей выделения границ и краев изображений, координат максимума интенсивности светового пятна, на анализ и уменьшение шумов процесса визуализации, на решение задач пространственной дискретизации и других с целью получения высокого качества изображения и его отдельных элементов или фрагментов.

Различают компьютеризованные методы линейной и нелинейной фильтрации изображения, методы геометрической многомерной визуализации, методы визуализации на основе функциональных представлений (с использованием многопараметровых вещественных функций), методы пространственной интерполяции, методы визуализации произвольных сложных (статических и динамических) пространственных сцен и др. (рис. 2).

В частности, например, для моделирования лучей света, освещающих некоторый объект (или сцену), разработано четыре группы методов, причем более эффективных, чем метод моделирование всех лучей света, освещающих объект или сцену [12, 16]:

Метод растеризации (англ. rasterization) совместно с методом сканирования строк (англ. scanline rendering) – метод визуализации, при котором проецирование объектов сцены на экран производится без рассмотрения эффекта перспективы относительно наблюдателя.

Метод бросания лучей (ray casting – рейкастинг) – это метод, в котором сцена рассматривается, как наблюдаемая из определённой точки, из которой на объекты сцены под определенным углом направляются лучи, с помощью которых определяется цвет пикселя на двумерном экране.

Эффект перспективы получается естественным образом в случае, поскольку бросаемые лучи запускаются под углом, зависящим от положения пикселя на экране и максимального угла обзора камеры.

Метод трассировки лучей (англ. ray tracing) похож на метод бросания лучей. Это метод визуализации, при котором из точки наблюдения на объекты сцены направляются трехкомпонентные лучи, вносящие свой вклад в цвет пикселя на двумерном экране: отражённый, теневой и преломленный.

Метод трассировки лучей, который сначала был придуман как средство для удаления невидимых поверхностей, а позднее расширен так, чтобы учитывались эффекты отбрасывания теней, отражения и пропускания света с целью получения более совершенных трехмерных изображений.

Метод трассировки пути (англ. path tracing) содержит похожий принцип трассировки распространения лучей и направлен на симуляцию физического поведения света настолько близкое к реальному, насколько это возможно.

Метод трассировка пути является наиболее простым и наиболее приближенным к физическим законам распространения света. Качество получаемых изображений, как правило, лучше, чем качество изображений, получаемых другими методами рендеринга. В то же время данный метод является наиболее медленным по производительности и самым ресурсоёмким.

На сегодняшний день методы рендеринга имеют весьма развитое программное обеспечение. Это так называемые программы-рендеры (программы-визуализаторы) [15]: 3Delight, AIR, ART, AQSIS, Angel, BMRT (Blue Moon Rendering Tools), Brazil R/S, BusyRay, Entropy, finalRender, Fryrender, Holomatix Renditio, Hypershot, Indigo Renderer, Kerkythea, Keyshot, mental ray, LuxRender, Maxwell Render, Meridian, POV-Ray, Pixie, RenderDotC, RenderMan (PhotoRealistic RenderMan, Pixar’s RenderMan или PRMan), Sunflow, Turtle, V-Ray, YafaRay, Octane Render, Arion Renderer.

В методах рендеринга используются также специальные программные продукты и комплексы, например, Hyper Fun Polygonizer, POVRay with Hyper Fun supper, Hyperfox [5] и др.

При этом модели объектов или явлений описываются на специальных языках высокого уровня (HyperFun, Jmol Seripting Language и др.) и/или в виде структуры данных. Такое описание может содержать физические характеристики объекта, например, распределение плотностей массы, спектров поглощения или излучения, геометрические данные, положение точки наблюдателя, информацию о внешних источниках освещении, степени наличия какого-то вещества, напряжённость физических полей и др. [4, 5].

В метрологии только в средствах измерений седьмого поколения широко используются и будут использоваться методы компьютеризованной визуализации.

По способу сканирования первичного изображения методы визуализации делятся на методы (и технологии) точечного сканирования, построчного и растрового сканирования (сканирования по площади) изображения. Они широко используются при обработке данных узлов решетки (пикселей) с целью повышения качества изображения и его элементов.

По группам обрабатываемых и определяемых информативных параметров различают группы методы визуализации геометрических и фотометрических параметров изображения объекта или процесса.

На рис. 3 и рис. 4 приведены классификации геометрических и фотометрических параметров изображения. Отметим, что в качестве методов визуализации, указанных параметров можно назвать методы

триангуляции, т.е. методы визуализации трехмерных скалярных полей (температурных, электростатических, силовых, плотностных и других полей), поверхностей объектов сложной формы, заданных различными способами и т.д.; методы визуализации трехмерных векторных полей (скорости обтекания поверхности, напряженности электрического и магнитного полей, потоков оптического излучения; потоков жидкостей или газов и т.д.), например, метод линий тока; методы визуализации реконструированных трехмерных структур, например, органов человека, по множеству параллельных сечений и другие.

В основу методов триангуляции положена задача аппроксимации поверхностей с помощью треугольников, т.е. задача триангуляции. Для решения задач триангуляции используются: ячеечные методы,



метод скорректированного предсказания (типа «предиктор-корректор»), метод «марширующих кубов» (метод разбиения и аппроксимации поверхности с помощью параллелепипедов), метод Канейро (метод разбиения и аппроксимации с помощью треугольных пирамид), метод Скала (метод визуализации трехмерных скалярных полей, заданных с помощью функций, основанный на разбиении пространства на ячейки и аппроксимации поверхности с помощью параллелепипедов), метод Гуезека и другие [6].

В зависимости от достижимой точности определения краев, границ (контуров) и положения максимума интенсивности светового пятна различают методы визуализации с пиксельной и с субпиксельной точностью выделения и локализации элементов изображения и обработки данных. Последнее направление развивается специально для решения измерительных задач микро- и макромира.

Методы визуализации с субпиксельной точностью выделения и локализации элементов изображения и обработки данных обеспечивают более высокую точность выделения и определения местоположения, например, точки перепада яркости изображения, находящейся между двумя соседними пикселями. В Украине методы визуализации с субпиксельной точностью обработки данных активно развиваются Й.Й.Билынским в Винницком национальном техническом университете [2].

Методы визуализации с субпиксельной точностью обработки данных направлены на повышение точности определения краев, границ (контуров), положения максимума интенсивности светового пятна и т д. с погрешностью, меньшей половины ширины пикселя. Из зарубежных ученых следует отметить W.Silver, A.Garacany, Livers, Mitchell и др.

Известно [2], что метод низкочастотной фильтрации обеспечивает более высокую точность по сравнению с методом нулевого уровня и может быть использован для определения геометрических параметров изображений объектов со степенью размытости в пределах 0 1,8 .

При этом относительная методическая погрешность не превышает 10% (межпиксельного пространства). Относительная погрешность определения положения реального максимума интенсивности светового пятна составляет (относительно полученного максимума) 7% при степени размытости 1 1,6 . Использование метода низкочастотной фильтрации обеспечивает выделение элементов изображения с относительной методической погрешностью 6%. Наименования общеизвестных методов выделения краев, углов и пятен приведены в табл. 1 по данным работы [3].

геометрические параметры

размеры изображ

. по

горизонт

. и вертикали

длина,

ширина

геометрический

центр

(центр

масс)

координаты

изображ

. объекта н

а плоскости

или в п

ространстве

топологические

х-ки,

дефекты фона

, карты изоуровней

площ

адь одного или

нескольких

изоб раж

.

ориентация

главной

оси изображ.

объекта

обнаружение кординат

опорных точек для

по-

лутон.

изображ

. и др.

поворот и

ли сдвиг

изображ.

по вертикали

или

по горизонтали

расстояние

между

центрами

соседних

элементов и

зображ

.

Рис. 3. Классификация геометрических параметров изображения

фотометрические параметры

спектральная

разреш

ающая

б

поглощ

ающая

способность

отражательная

способность

интенсивность

излучения

фотометрический

проф

иль изображ

.

освещенность

спектральное

распред.

цветовой

фон

изоб-

ражения

объекта

цвет

изображ

ения

и его элементов

яркость изображениия

контрастность

Рис. 4. Классификация фотометрических параметров изображения

Обычно для повышения качества определения границ вводятся дополнительные элементы, – углы,

пятна и ребра, четкость определения которых и определяет качество границы. По выделяемым информативным признакам изображения методы визуализации делятся на методы определения краев изображения объекта, световых границ (контуров), положения (координат) максимума интенсивности светового пятна, методы выделения сечений изображения, определения точек пересечения граничных кривых, точек разрывов, методы определения порога бинаризации и др. (рис. 2). Подробно сущность данных методов излагается ниже.

Воспроизведение электронного документа (т.е. оптического образа ОИ) на электронном средстве отображения информации, на бумажном либо ином материальном носителе всегда осуществляется в форме, доступной и понятной для восприятия человеком.



Таблица 1 Общие методы выделения признаков границ

Методы выделения Край(Edge) Угол(Corner) Пятно (Blob) Canny X Sobel X Yarris & Stephens /Plessey X X SUSAN X X Roberts X Shi & Tomasi X Level curve cbrvature X FAST X Laplacian of Gaussian X X Difference of Gaussian X X Difference of Hessian X X MSER X Grey-level blobs X

Существует два способа представления результатов визуализации: на бумажном носителе

(материальный) и на экране дисплея (электронный). Они удобны для восприятия, обзора и полного охвата взглядом человеком полученных технических данных, информации или знаний. Недостатком первого способа визуализации является невозможность изображения динамических сцен. Поэтому преимущество отдается электронному способу представления результатов визуализации, т.е. с использованием экрана дисплея. Благодаря второму способу визуализации возможно качественное изменение графических форм представления информации за счет использования динамической визуализации (анимации, псевдостереоскопии), видео и прикладных графических программ для �

Documents

Зміст - journals.khnu.km.uajournals.khnu.km.ua/vestnik/pdf/vottp/2011/vottp-2011-1.pdf · issn 2219-9365 Вимірювальна та обчислювальна техніка