"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал
  ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ - научно-технический журнал

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал

MECO'2017 - ВСТРАИВАЕМЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
VI-я Средиземноморская конференция.

 
ЗАО "ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ"
разработка и производство аппаратно-программных средств сбора и цифровой обработки сигналов
НТЦ "Модуль":
разработка аппаратных средств цифровой обработки сигналов и изображений

 

 

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал


"Цифровая обработка сигналов" №3-2014 год : рефераты статей

 
Самойлин Е.А., Шипко В.В.
Метод различения случайных сигналов многокомпонентных изображений и импульсных помех на основе свойства межканальной избыточности // Цифровая обработка сигналов. 2014. №3. С. 2-8.


Аннотация:
Предложен метод различения случайных сигналов многокомпонентных изображений и импульсных помех, основанный на вычислении и сопоставлении межканальных градиентных оценок. Представлены результаты численных исследований метода, свидетельствующие о снижении числа ошибок различения сигналов и помех по сравнению с известными ранговыми алгоритмами обработки многокомпонентных изображений.

Ключевые слова:
многокомпонентные изображения, импульсные помехи, межканальная избыточность, случайные сигналы, градиентная оценка.

Об авторах:
Самойлин Е.А., д.т.н., профессор ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», г. Воронеж, e-mail: es977@mail.ru

Шипко В.В., адъюнкт ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», г. Воронеж, e-mail:shipko.v@bk.ru


Дрынкин В.Н., Царева Т.И.
Метод повышения разрешающей способности изображений
// Цифровая обработка сигналов. 2014. №3. С. 9-14.

Аннотация:
Предложен метод повышения разрешающей способности изображений, формируемых твердотельными матричными фотоприемными устройствами. Метод основан на использовании преимуществ гексагональной дискретизации двух соседних кадров с последующей пространственно-временной интерполяцией с помощью трехмерного рекурсивно-нерекурсивного фильтра нижних частот. Приведены результаты полунатурного моделирования с использованием реальных изображений.

Ключевые слова:
разрешающая способность, твердотельные матричные фотоприемники, гексагональная дискретизация, трехмерный интерполирующий фильтр, рекурсивно-нерекурсивные фильтры.

Об авторах:
Дрынкин В.Н., начальник сектора ФГУП ГосНИИ Авиационных систем, г. Москва, e-mail: drynkin@gosniias.ru

Царева Т.И., к.б.н., старший научный сотрудник ФГУП ГосНИИ Авиационных систем, e-mail: tsareva@gosniias.ru


Новиков А.И., Ефимов А.И.
Предварительное совмещение изображений и методы оценки качества совмещения // Цифровая обработка сигналов. 2014. №3. С. 15-22.


Аннотация:
Приведен алгоритм предварительного совмещения реального изображения и изображения, синтезированного по цифровой карте местности, предназначенный для реализации в бортовых вычислительных комплексах летательных аппаратов. Применение алгоритма позволяет локализовать в пространстве шести параметров точку с истинными координатами воздушного судна. Одновременно предложены методы оценки качества совмещения реального и виртуального изображений.

Ключевые слова:
реальное и виртуальное изображения, контуры объектов, ключевые точки, качество совмещения.

Об авторах:
Новиков А.И., доцент кафедры «Высшая математика» ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет», e-mail: novikovanatoly@yandex.ru; Ефимов А.И., магистрант кафедры «Электронные вычислительные машины» ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет», e-mail: lexie62rus@mail.ru
u


Матюнин С.Б., Ватолин Д.С.
Обработка областей наложений объектов при построении карт глубины для видео
// Цифровая обработка сигналов. 2014. №3. С. 23-29.


Аннотация:

Рассматривается задача полуавтоматического построения карты глубины для видео. Предложен метод обработки областей наложений объектов для повышения качества карт глубины. Информация о таких областях аккумулируется при последовательной обработке кадров видео, а затем используется для маскирования ненадежных интерполированных областей. Приведено сравнение алгоритмов поиска областей наложений объектов и способов их использования в рассматриваемой задаче.

Ключевые слова:
карта глубины, видео, обработка изображений, оптический поток, сжатие стереовидео.

Об авторах:
Матюнин С.Б., аспирант факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М. В. Ломоносова, e-mail: smatyunin@graphics.cs.msu.ru

Ватолин Д.С., к. ф.-м. н., с. н. с. факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М. В. Ломоносова, e-mail: dmitriy@graphics.cs.msu.ru


Демидова Л.А., Тишкин Р.В., Труханов С.В.
Алгоритмы идентификации гиперспектральных характеристик объектов в задачах дистанционного зондирования Земли // Цифровая обработка сигналов. 2014. №3. С. 30-37.


Аннотация:
Рассматривается подход к решению задачи идентификации объектов земной поверхности, основанный на анализе гиперспектральных характеристик объектов, получаемых с обработанных космических изображений, посредством применения алгоритмов идентификации на основе различных мер подобия. Представлены результаты обработки гиперспектральной информации с использованием предлагаемых алгоритмов идентификации.

Ключевые слова:
алгоритм идентификации, гиперспектральная характеристика объекта, мера подобия евклидова расстояния, нечеткая мера подобия, угловая мера подобия, нечеткая линейная регрессия, консолидация.


Об авторах:
Демидова Л.А., профессор РГРТУ, д.т.н., e-mail: Liliya.demidova@rambler.ru

Тишкин Р.В., начальник отдела филиала ФГУП «ГНПРКЦ «ЦСКБ-Прогресс» – ОКБ «Спектр», к.т.н., e-mail: roman.tishkin@mail.ru

Труханов С.В., главный специалист отдела филиала ФГУП «ГНПРКЦ «ЦСКБ-Прогресс» – ОКБ «Спектр», e-mail: serge_tsv@mail.ru


Еремеев В.В., Макаренков А.А., Москвитин А.Э.
Повышение пространственного разрешения материалов гиперспектральной съемки Земли на основе их комплексирования с высокодетальными снимками
// Цифровая обработка сигналов. 2014. №3. С. 38-42.

Аннотация:
Рассматриваются вопросы повышения пространственного разрешения гиперспектральных данных. Предлагается новый подход к решению этой задачи с использованием алгоритма спектрального разделения пикселей гиперспектрального изображения. Спектральное разделение предлагается выполнять с привлечением материалов синхронной многозональной высокодетальной съемки. Представлены результаты обработки натурной гиперспектральной информации.

Ключевые слова:
гиперспектральные изображения, комплексирование, спектральное разделение, многозональные изображения, повышение пространственного разрешения.

Об авторах:
Еремеев В.В., директор НИИ «Фотон» Рязанского государственного радиотехнического университета (РГРТУ), д.т.н., e-mail: foton@rsreu.ru

Макаренков А.А., аспирант НИИ «Фотон» РГРТУ

Москвитин А.Э., к.т.н., в.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ


Алпатов Б.А., Бабаян П.В., Смирнов С.А., Масленников Е.А.
Алгоритм предварительного оценивания пространственной ориентации объекта с помощью дескриптора внешнего контура
// Цифровая обработка сигналов. 2014. №3. С. 43-46.

Аннотация:
Рассмотрена задача оценивания пространственной ориентации объекта по его двумерному изображению с использованием известной трехмерной модели объекта. Предложен алгоритм предварительного оценивания пространственной ориентации объекта с помощью дескриптора внешнего контура. Представлены результаты экспериментальных исследований предложенного алгоритма.

Ключевые слова:
определение ориентации, дескриптор внешнего контура, геосфера, углы Эйлера.

Об авторах:
Алпатов Б.А., д.т.н., заведующий кафедрой автоматики и информационных технологий в управлении Рязанского государственного радиотехнического университета (РГРТУ), e-mail: aitu@rsreu.ru

Бабаян П.В., к.т.н., доцент кафедры автоматики и информационных технологий в управлении РГРТУ, e-mail: aitu@rsreu.ru

Смирнов С.А., н.с. кафедры автоматики и информационных технологий в управлении РГРТУ

Масленников Е.А., студент РГРТУ



Медведева Е.В., Карлушин К.А.
Метод выделения движущихся объектов в видеопотоке и оценка точности определения их координат
// Цифровая обработка сигналов. 2014. №3. С. 47-50.

Аннотация:
Предложен метод выделения движущихся объектов в видео-потоке. Метод основан на представлении последовательности изображений трехмерной цепью Маркова и выделении контуров движущихся объектов по вычисленной величине количества информации в элементах изображения. Проведена оценка точности определения координат движущихся объектов. Разработанный метод требует небольших вычислительных ресурсов, что делает возможным его применение при обработке данных в реальном масштабе времени.

Ключевые слова:
выделение движущихся объектов, оценка точности определения координат, изображения, многомерные цепи Маркова.

Об авторах:
Медведева Е.В., д.т.н., профессор кафедры радиоэлектронных средств Вятского государственного университета, e-mail: emedv@mail.ru

Карлушин К.А., аспирант Вятского государственного университета, e-mail: konstantin.karlushin@gmail.com



Муравьев В.С., Фельдман А.Б.
Повышение эффективности селекции объектов в системах видеослежения при наличии яркостных помех // Цифровая обработка сигналов. 2014. №3. С. 51-56.

Аннотация:
Рассматривается возможность повышения надежности слежения за объектами по данным видеонаблюдения при наличии яркостных помех путем построения алгоритма селекции на основе предложенной системы признаков. Разработаны количественные критерии эффективности работы системы видеослежения. Представлены результаты сравнительных экспериментальных исследований, демонстрирующие положительный эффект, связанный с введением новых признаков.

Ключевые слова:
объект, яркостная помеха, обнаружение, видеослежение, надежность, алгоритм селекции, система признаков.

Об авторах:
Муравьев В.С., к.т.н., доцент кафедры автоматики и информационных технологий в управлении Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: aitu@rsreu.ru

Фельдман А.Б. к.т.н., н.с. кафедры автоматики и информационных технологий в управлении Рязанского государственного радиотехнического университет



Холопов И.С.
Алгоритм упрощенной компенсации дисторсии при проецировании видеоизображения на асферические отражающие поверхности априорно неизвестной формы // Цифровая обработка сигналов. 2014. №3. С. 57-61.



Аннотация:
Приведены аналитические выражения для упрощенного формирования предыскажений кадра видеоизображения, проецируемого на асферическую отражающую поверхность априорно неизвестной формы.

Ключевые слова:
проекционные системы индикации, дисторсия, предыскажения, билинейная интерполяция.

Об авторах:
Холопов И.С., к.т.н., доцент кафедры радиотехнических систем Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: kholopov.i.s@rsreu.ru


Медведев Д.Г.
Метод выделения контуров объектов с нечеткими краями на цветных изображениях // Цифровая обработка сигналов. 2014. №3. С. 62-67.



Аннотация:
Проводится краткий обзор методов выделения контуров объектов. Предлагается метод выделения контуров объектов с размытыми границами с использованием аппроксимирующих сплайн-функций.

Ключевые слова:
выделение контуров объектов, цветные изображения, размытые границы, сплайн-функции, оптимизация, оператор Соболя.

Об авторах:
Медведев Д.Г., начальник компьютерного отдела, ассистент кафедры информатики и прикладной математики Криворожского педагогического института ГВУЗ «Криворожский национальный университет», e-mail: dimakrrog@gmail.com


Акинин М.В.
Нейросетевой алгоритм уточнения векторных топографических карт по данным дистанционного зондирования Земли // Цифровая обработка сигналов. 2014. №3. С. 68-72.



Аннотация:
Рассмотрен алгоритм уточнения векторных топографических карт по данным дистанционного зондирования Земли. Предложено использование интеллектуальной системы, основанной на машинах опорных векторов, многослойных перцептронах, нейронных сетях прямого распространения, нейронной карте Кохонена. Рассмотрен подход к обучению нейронной сети прямого распространения с помощью генетического алгоритма и грамматик графовой генерации Китано.

Ключевые слова:
искусственная нейронная сеть, машина опорных векторов, нейронная карта Кохонена, многослойный перцептрон, нейронная сеть прямого распространения грамматика графовой генерации Китано, генетический алгоритм.

Об авторах:
Акинин М.В., аспирант кафедры «Космические технологии» Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: akinin.m.v@gmail.com


 

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал

 

Контактная информация :
e-mail:
vityazev.v.v@rsreu.ru,info@dspa.ru
адрес: 101024, Москва, Авиамоторная, 8а,
Научный Центр МТУСИ
Российское НТОРЭС им. А.С. Попова,
проезд до ст. метро "Авиамоторная"
Тел/Факс: 8(495) 362-42-75
Алексеева Любовь Ильинична: 8(903) 221-79-79
Самсонов Геннадий Андреевич: 8(903) 201-53-33