"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" №3-2015 год : рефераты статей

 
Егошкин Н.А., Еремеев В.В., Макаренков А.А.
Комплексирование гиперспектральных снимков Земли, полученных в различных спектральных диапазонах
//
Цифровая обработка сигналов. 2015. №3. С. 3-7.

Аннотация:
Рассматриваются вопросы формирования единого гиперспектрального снимка Земли путем объединения информации, полученной от различных видеотрактов гиперспектральной аппаратуры. Объединение производится на основе линейной фильтрации с оценкой параметров фильтра непосредственно по видеоданным.

Ключевые слова:
гиперспектральные изображения, комплексирование, повышение пространственного разрешения, фильтрация изображения.

Об авторах:
Егошкин Н.А., к.т.н., в.н.с. НИИ «Фотон» Рязанского государственного радиотехнического университета (РГРТУ), e-mail: foton@rsreu.ru

Еремеев В.В., д.т.н., директор НИИ «Фотон» РГРТУ, e-mail: foton@rsreu.ru

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


Алпатов Б.А., Ершов М.Д., Фельдман А.Б.
Алгоритм обработки изображений для системы комбинированного видения летательного аппарата // Цифровая обработка сигналов. 2015. №3. С. 8-14.

Аннотация:
Рассмотрены актуальные проблемы, возникающие при разработке систем комбинированного видения летательных аппаратов. Предложен алгоритм совмещения разнородных изображений. Данный алгоритм включает выделение границ на натурном изображении и оценивание параметров геометрических преобразований натурного и синтезированного изображений. Представлены результаты экспериментальных исследований предложенного алгоритма.

Ключевые слова:
система комбинированного видения, совмещение изображений, выделение границ, нечеткая кластеризация, геометрические преобразования, преобразование Фурье.

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

Ершов М.Д., инженер кафедры автоматики и информационных технологий в управлении РГРТУ, e-mail: aitu@rsreu.ru

Фельдман А.Б., к.т.н., доцент кафедры автоматики и информационных технологий в управлении РГРТУ, e-mail: aitu@rsreu.ru


Балашов О.Е.
Алгоритм обнаружения наземных препятствий при маловысотных полетах // Цифровая обработка сигналов. 2015. №3. С. 15-19.


Аннотация:
Рассматривается один из возможных способов оценки расстояния между летательным аппаратом, являющимся носителем оптико-механической системы, и наземным высотным сооружениями. Приводится алгоритм вычисления пространственных координат объектов с использованием одного видеодатчика.

Ключевые слова:
оптико-механическая система, обнаружение препятствий, расстояние до объектов.

Об авторах:
Балашов О.Е., к.т.н., доцент кафедры АИТУ Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: aitu@rsreu.ru


Тюкин А.Л., Приоров А.Л.
Оценка влияния шума на телевизионное изображение системы позиционирования в помещении // Цифровая обработка сигналов. 2015. №3. С. 20-24.


Аннотация:

Рассматривается алгоритм позиционирования в помещении, основанный на цифровой обработке изображения, поступающего из
системы прикладного телевидения. В качестве опорных точек предложено использовать цветовые маяки, статично распложённые в помещении с заданными координатами. Проводится оценка устойчивости алгоритма к влиянию различных типов шумов на входящее телевизионное изображение.

Ключевые слова:
прикладное телевидение, цифровая обработка изображений, мобильная роботизированная платформа, позиционирование в помещении, цветовой маяк,
оценка влияния шума.

Об авторах:
Тюкин А.Л., аспирант кафедры динамики электронных систем, Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова, e-mail: tyukin.alexx@gmail.com

Приоров А.Л., д.т.н., доцент, доцент кафедры динамики электронных систем, ЯрГУ им. П.Г. Демидова, e-mail: andcat@yandex.ru


 

Сильвестрова О.В.
Оценка эффективности способов цветовой коррекции
для панорамных изображений с малоразмерными объектами // Цифровая обработка сигналов. 2015. №3. С. 25-28.

Аннотация:
Проведен анализ методов цветовой коррекции панорамных изображений с малоразмерными объектами. Выполнена сравнительная качественная и количественная оценка эффективности способов цветовой коррекции для работы с малоразмерными объектами. Показано преимущество локальных методов цветовой коррекции.

Ключевые слова:
цветовая коррекция, структурное подобие, цветовое подобие, локальные методы цветовой коррекции, глобальные методы цветовой коррекции.

Об авторах:
Сильвестрова О.В., инженер ОАО «Центр наукоемких технологий», e-mail: silvol@mail.ru


Кузнецов А.Е., Пресняков О.А., Мятов Г.Н.
Структурное восстановление изображений от многоматричных сканерных датчиков дистанционного зондирования Земли
// Цифровая обработка сигналов. 2015. №3. С. 29-36.

Аннотация:
Статья посвящена вопросу геометрической «сшивки» изображений от многоматричных датчиков. Рассмотрены факторы, влияющие на смещение общих точек в изображениях от соседних ПЗС-матриц. Выполнен анализ методов, используемых для «сшивки», включая методы, использованные авторами при разработке программного обеспечения обработки данных от КА «Ресурс-ДК», «Ресурс-П» и других. Рассмотрены вопросы организации процесса высокоточной сшивки.

Ключевые слова:
«сшивка», ПЗС ВЗН, многоматричный датчик.

Об авторах:
Кузнецов А.Е., д.т.н., НИИ «Фотон» РГРТУ, e-mail: foton@rsreu.ru

Пресняков О.А., к.т.н., НИИ «Фотон» РГРТУ, e-mail: foton@rsreu.ru

Мятов Г.Н., к.т.н., АО «РКЦ «Прогресс»


Кузнецов А.Е., Пошехонов В.И., Рыжиков А.С.
Технология автоматического контроля точности геопривязки спутниковых изображений по опорным снимкам от КА «Landsat-8»
// Цифровая обработка сигналов. 2015. №3. С. 37-42.


Аннотация:
Рассмотрена технология автоматического контроля точности геодезической привязки спутниковых изображений, включающая создание опорного банка данных и механизм идентификации одноименных объектов на анализируемом и опорном изображениях. Описывается алгоритм создания глобального банка опорных растровых данных на основе снимков КА «Landsat-8». Предложен надежный и высокопроизводительный механизм идентификации одноименных точек на разновременных спутниковых изображениях, основанный на сопоставлении дескрипторов характерных фрагментов.

Ключевые слова:
контроль точности геопривязки, банк растровых данных, идентификация одноименных точек.

Об авторах:
Кузнецов А.Е., д.т.н., зам. директора НИИ «Фотон» Рязанского государственного радиотехнического университета (РГРТУ), e-mail: foton@rsreu.ru

Пошехонов В.И., с.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ

Рыжиков А.С., техник НИИ «Фотон» РГРТУ



Петрова К.Ю., Рычагов М.Н., Седунов С.М.
Обнаружение игровых эпизодов в видеопотоке // Цифровая обработка сигналов. 2015. №3. С. 43-52.

Аннотация:
Классификация как статических, так и видеоизображений является бурно развивающейся областью и обладает большим потенциалом коммерциализации. В настоящей работе решается задача определения игровых эпизодов в видеопотоке на основе применения т.н. визуальных ключей, характеризуемых одномерными и двумерными распределениями цветовых и текстурных признаков. Реализована технология обработки видео, обеспечивающая требуемую классификацию с точностью до одного кадра в реальном времени и позволяющая простую аппаратную реализацию.

Ключевые слова:
классификация видео, реальное время, спорт, футбол, визуальный ключ, ациклический направленный граф, цвет, текстура.

Об авторах:
Петрова К.Ю., к.т.н., руководитель проектов, Исследовательский Центр Самсунг, Москва, e-mail: xenya.petrova@samsung.com

Рычагов М.Н., д.ф.-м.н., проф., начальник управления, Исследовательский Центр Самсунг, Москва, e-mail: michael.rychagov@samsung.com

Седунов С.М., старший инженер, Научно–Исследовательский Центр Хуавей, Москва, e-mail: Sedunov.Sergey@huawei.com



Ерофеев М.В., Гитман Ю.А., Ватолин Д.С., Федоров А.А.
Методика объективного сравнения алгоритмов матирования видео // Цифровая обработка сигналов. 2015. №3. С. 53-59.

Аннотация:
Задача матирования состоит в разделении данного изображения или видео на передний план, задний план и карту прозрачности переднего плана. До сегодняшнего дня существовала только общепринятая методика объективного сравнения алгоритмов матирования изображений, неприменимая для сравнения методов матирования видео. Авторы алгоритмов матирования видео сообщали лишь результаты сравнения их метода с одним или двумя аналогами на малом тестовом наборе или вовсе не сообщали таковых. Данная работа предлагает методику сравнения алгоритмов матирования по их пространственной ошибке и стабильности результата во времени. А также содержит результаты проведенного сравнения ряда современных алгоритмов матирования видео и изображений. Для создания тестовой выборки была использована цветная электронная рирпроекция, а также оригинальная методика на основе кукольной мультипликации.

Ключевые слова:
матирование видео, тернарная маска, объективная оценка качества.

Об авторах:
Ерофеев М.В., аспирант МГУ им. М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики,
лаборатория компьютерной графики, e-mail: merofeev@graphics.cs.msu.ru

Гитман Ю.А., студент МГУ им. М. В. Ломоносова, e-mail: ygitman@graphics.cs.msu.ru

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

Федоров А.А., аспирант МГУ им. М. В. Ломоносова, e-mail: afedorov@graphics.cs.msu.ru



Хрящев В.В., Приоров А.Л., Никитин А.Е., Степанова О.А.
Итерационный алгоритм локализации центров глаз на изображении лица // Цифровая обработка сигналов. 2015. №3. С. 60-64.

Аннотация:
Предлагается итерационный алгоритм локализации центров глаз на основе мультиблочных локальных бинарных шаблонов. Основой для предлагаемого алгоритма является метод на основе машинного обучения с использованием мультиблочных локальных бинарных шаблонов, ранее применявшийся в задаче детектирования лиц. Приводятся результаты сравнительного анализа предложенного алгоритма с другими известными методами локализации (градиентным и байесовским) на стандартных тестовых базах изображений FERET и BioID. Низкая вычислительная сложность рассмотренного алгоритма позволяет использовать его в приложениях обработки видеоданных реального времени.

Ключевые слова:
распознавание лиц, локализация центров глаз, мультиблочные локальные бинарные шаблоны, машинное обучение.

Об авторах:
Хрящев В.В., к.т.н., доцент, доцент кафедры динамики электронных систем Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова, e-mail: vhr@yandex.ru

Приоров А.Л., д.т.н., доцент, доцент кафедры ДЭС ЯрГУ им. П.Г. Демидова, e-mail: andcat@yandex.ru

Никитин А.Е., аспирант кафедры ДЭС ЯрГУ им. П.Г. Демидова, e-mail: dcslab@uniyar.ac.ru

Степанова О.А., аспирант кафедры ДЭС ЯрГУ им. П.Г. Демидова, e-mail: dcslab@uniyar.ac.ru


Петров Е.П., Харина Н.Л., Сухих П.Н.
Метод сжатия цифровых изображений без спектральных преобразований // Цифровая обработка сигналов. 2015. №3. С. 65-70.

Аннотация:
В настоящее время в некоторых приложениях необходимы новые методы сжатия цифровых изображений (ЦИ), не уступающие по своей эффективности известным методам (JPEG, JPEG2000), но требующие меньших вычислительных ресурсов. Предлагается метод сжатия ЦИ, удовлетворяющий указанным требованиям. Метод основан на разделении ЦИ на разрядные двоичные изображения (РДИ) и представлении РДИ двумерной цепью Маркова с двумя состояниями. На основе теории условных марковских процессов выполняется предсказание состояний пикселов РДИ. Для младших РДИ выполняется процедура удаления фона, близкого по своим статистическим характеристикам к белому гауссовскому шуму (БГШ). Эти области заполняются выборками БГШ при восстановлении. Предложенный метод не требует спектральных преобразований и позволяет осуществлять сжатие ЦИ любой разрядности (8 и более на цветовую плоскость) без увеличения вычислительных ресурсов за счет возможности параллельной обработки.

Ключевые слова:
цифровые изображения, сжатие изображений, марковский процесс, матрица вероятностей переходов, статистические характеристики, случайный фон, белый гауссовский шум, кодирование изображений.

Об авторах:
Петров Е.П., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой радиоэлектронных средств Вятского государственного университета (ВятГУ), e-mail: EPPetrov@mail.ru

Харина Н.Л., к.т.н., доцент кафедры радиоэлектронных средств ВятГУ, e-mail: NataL_res@mail.ru

Сухих П.Н., аспирант кафедры радиоэлектронных средств ВятГУ, e-mail: raznodel@yandex.ru


Елесина С.И., Ломтева О.А.
Исследование алгоритмов корреляционного совмещения изображений в системах комбинированного видения // Цифровая обработка сигналов. 2015. №3. С. 71-76.

Аннотация:
Проведены исследования метода глобальной оптимизации – генетического алгоритма с целью получения оптимальних значений его параметров при использовании в системах комбинированного видения. Для уменьшения вычислительной сложности данного алгоритма корреляционного совмещения изображений предлагается использовать расширенные ракурсы виртуальной модели местности. Данный поход значительно сокращает количество генерируемых для совмещения виртуальных изображений.

Ключевые слова:
глобальный экстремум, критериальная функция, область поиска, генетический алгоритм, поэтапное сканирование, пирамида изображений, система комбинированного видения, параметры позиционирования летательного аппарата, реальное изображение, виртуальное изображение.

Об авторах:
Елесина С.И., доцент кафедры «Электронные вычислительные машины» ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет», e-mail: elesinas@mail.ru

Ломтева О.А., аспирант кафедры «Электронные вычислительные машины» ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет», e-mail: olomteva@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