4Формирование базы профилей алгоритмов обработки, архивирования и защиты графической информации, применимых в распределенных системах технической и медицинской диагностики 4.1 Сравнение реляционных СУБД
Краткий обзор архитектур существующих БД [52] позволил оценить адекватность каждой из них целям разработки. В итоге была выбрана БД с реляционной структурой, поскольку такая БД имеет удобное с точки зрения пользователя табличное представление и возможность использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для обработки данных.
Существует множество различных реляционных СУБД, в частности, Interbase, ODA, Oracle, ЛИНТЕР, PostgreSQL и другие. При выборе СУБД из множества существующих реляционных СУБД была ориентация на следующие факторы:
возможность бесплатного использования;
кроссплатформенность;
поддержка хранимых процедур и функций;
расширяемость и другие факторы.
В качестве реляционной СУБД была выбрана MySQL, как СУБД наиболее полно отвечающей предъявляемым требованиям. Она хорошо подходит для большого кол-ва обращений с высокой частотой. Обладает высокой защитой данных, простой первоначальной настройкой и требует минимальной поддержки.
СУБД MySQL – свободная система управления базами данных (СУБД). MySQL является собственностью компании Oracle Corporation, получившей её вместе с поглощённой Sun Microsystems, осуществляющей разработку и поддержку приложения. Распространяется под GNU General Public License и под собственной коммерческой лицензией, на выбор. MySQL поддерживает механизм репликации.
MySQL является решением для широкого спектра задач. Гибкость СУБД MySQL обеспечивается поддержкой большого количества типов таблиц: таблицы типа MyISAM, поддерживающие полнотекстовый поиск, и таблицы InnoDB, поддерживающие транзакции на уровне отдельных записей. Благодаря открытой архитектуре и GPL-лицензированию, в СУБД MySQL постоянно появляются новые типы таблиц.
4.2 Разработка структуры БД
В предыдущих главах были рассмотрены существующие методы обработки, архивирования и защиты диагностических полутоновых изображений. На основании этого описания был разработан прототип базы данных для разработки системы автоматизированного профилирования, представленный на рисунке 4 .19.
Опишем разработанную структуру в три этапа:
структуру БД для автоматизированного профилирования архивирования;
структуру БД для автоматизированного профилирования обработки;
структуру БД для автоматизированного профилирования защиты диагностических изображений.
В структуре БД для хранения информации о тестовых изображениях, на основе которых будут выбираться профили сжатия, защиты и обработки были введены сущности Image_Test, Hystogramm, Spectral_view.
Сущность Image_Test представляет собой описание исходного изображения в терминах статистических и спектральных признаков. Содержит описание приведенных в разделе 2.4.
Сущность Hystogramm содержит описание изображения в виде гисторгаммы – уровней яркости levelBrightnessN и количества пикселей этого уровня яркости numberPixel.
Сущность Spectral_view является описанием спектральных характеристик изображения. Формализация и состав характеристик, необходимых для автоматизированного профилирования обработки, архивирования и защиты диагностических изображений требуют дополнительных исследований.
Рисунок 4.19 – Структура базы данных ФПП способов и средств защиты, обработки и архивирования диагностических изображений
Для автоматизации профилирования архивирования диагностических изображений введены сущности Compressoin_Algorithm, MrpProfile, BmfProfile, JpeglsProfile.
Сущность Compressoin_Algorithm содержит наименование алгоритма сжатия и ссылку на один из алгоритмов, для которого необходима настройка профиля: MRP, BMF, Jpeg-LS.
Сущность MrpProfile, BmfProfile, JpeglsProfile представляет собой описание всех элементов ФПП алгоритма MRP, BMF и Lpeg-LS соответственно.
Для автоматизации профилирования обработки диагностических изображений введены сущности ImageProcessingAlgorithm, Smoothing_median_filter_profil, ThresholdNoiseProfile, HystogramBasedProfile, FN_BF_filter_profile, Fourier_Transform, Shift_sharpness_profile, AverageImagesProfile, ThresholdMethodProfile.
Сущность ImageProcessingAlgorithm содержит описание алгоритма обработки изображения и его ФПП.
Сущность Smoothing_median_filter_profil необходима для хранения ФПП фильтра медианной фильтрации.
Сущность ThresholdNoiseProfile служит для описания ФПП порогового подавления шума.
Сущность HystogramBasedProfile необходима для описания ФПП методов обработки: приведения гистограммы, локального улучшения (эквализации), локального улучшения (приведения).
Сущность FN_BF_filter_profile позволяет описать ФПП фильтров в частотной области, а именно: идеального ФНЧ, ФНЧ Баттерворта, ФНЧ Гаусса, идеального ФВЧ, ФВЧ Баттерворта, ФВЧ Гаусса.
Сущность Fourier_Transform описывает ФПП быстрого преобразования Фурье.
Сущность Shift_sharpness_profile – содержит описание ФПП фильтра повышения резкости изображения.
Сущность AverageImagesProfile необходима для хранения ФПП одного из фильтров подавления шума – фильтра усреднения изображений.
Сущность ThresholdMethodProfile служит для описания ФПП фильтра порогового метода для выделения объектов.
Для автоматизации профилирования защиты диагностических изображений введены сущности AlgorithmSecurity, CorrespondentAuthProfile, MACProfile, EncryptProfile, DSProfile, UserAuthenticationProfile, WSProfile, WSSpaceProfile, WaveletTransform, WSTransformProfile, ScramblingProfile, Wavelet.
Сущность AlgorithmSecurity позволяет описать алгоритм защиты, применимый для конкретного изображения.
Сущность CorrespondentAuthProfile необходима для хранения ФПП алгоритма защиты, основанного на аутентификации корреспондентов в сети.
Сущность MACProfile содержит описание ФПП алгоритма защиты, основанного на имитовставках.
Сущность EncryptProfile хранит ФПП алгоритмов шифрования для конкретного типа изображений.
Сущность DSProfile описывает ФПП алгоритма защиты, основанного на применении цифровой подписи.
Сущность UserAuthenticationProfile хранит описание ФПП для алгоритма защиты, основанного на аутентификации пользователей.
Сущность WSProfile для хранения информации о типе ФПП при использовании водяного знака: в пространственной области или в области преобразования.
Сущность WSSpaceProfile необходима для хранения информации о ФПП алгоритма с применением водяного знака в пространственной области.
Сущность WaveletTransform содержит описание ФПП вейвлет-преобразования.
Сущность WSTransformProfile необходима для хранения информации о ФПП алгоритма с применением водяного знака в области преобразования.
Сущность Wavelet хранит описание ФПП различных типов применяемых вейвлет-функций.
Сущность ScramblingProfile необходима для хранения ФПП алгоритма скремблирования.
Необходимо заметить, что приведенная структура базы описывает представленные в данном отчете методы защиты, обработки и архивирования диагностических изображений. При появлении новых методов и способов защиты, обработки и архивирования в базу необходимо добавлять новые сущности, которые позволят хранить ФПП новых методов, что в свою очередь позволит повысить эффективность использования БД.
|
