"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал

"Цифровая обработка сигналов" №3-2017 год : рефераты статей

Дворкович А.В., Дворкович В.П., Седова М.А.
«Цифровая экономика», мировая практика разработки высокоэффективных цифровых систем телерадиовещания и проблемы их внедрения в России // Цифровая обработка сигналов. 2017. №3. С. 3-12.

Аннотация:
Широко применяемые и внедряемые цифровые информационные технологии должны обеспечить высокую эффективность использования «цифровой экономики», реализующей современные тенденции радиотелевизионного вещания и связи. Проведен анализ работ по развитию вариантов высокоэффективных систем цифрового телевизионного и звукового радиовещания и видеоконференцсвязи, разработки которых основаны на использовании последних мировых достижений технологий кодирования и передачи мультимедийного контента. Результаты создания новых вариантов систем телерадиовещания позволяют с уверенностью сказать о возможностях принципиального изменения качества воспроизводимой информации. До настоящего времени эти системы не обеспечивали таких функциональных возможностей. Учитывая эти новые мировые достижения, следует отметить, что они не реализуются в России, где недостаточно внимания уделяется внедрению даже цифровых технологий телевидения стандартной и высокой четкости, реализации отечественных разработок телерадиовещания, обеспечивающих резкое повышение эффективности использования частотного пространства, и др.

Ключевые слова:
цифровая экономика, цифровое телерадиовещание, видеоконференцсвязь, кодирование мультимедиа, качество сервиса QoS, качество восприятия QoE.

Об авторах:
Дворкович А.В., д.т.н., чл.-корр. РАН, директор физтех-школы радиотехники и компьютерных технологий МФТИ, e-mail: dvork-alex@yandex.ru

Дворкович В.П., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой мультимедийных технологий и телекоммуникаций МФТИ, e-mail: v.dvorkovich@mail.ru

Седова М.А., директор по развитию и внедрению системы РАВИС, e-mail: sedovamarina2017@yandex.ru

Боков А.А., Ватолин Д.С.
Восстановление фона в видео с использованием непараметрической модели движения и покадрового уточнения // Цифровая обработка сигналов. 2017. №3. С. 13-21.

Аннотация:
Представлен новый алгоритм восстановления фона в видео, который сопоставим с современными аналогами по уровню качества и ограничениям, накладываемым на входные данные, и при этом обладает существенно более низкой вычислительной сложностью за счет использования покадровой обработки вместо решения глобальной задачи оптимизации по всему пространственновременному объему. Данный результат обеспечивается использованием общей непараметрической модели движения фона и покадрового уточнения результата, что предотвращает возможное накопление ошибки. Качество работы предложенного алгоритма подтверждается проведенным объективным сравнением с существующими аналогами.

Ключевые слова:
восстановление фона, модель движения, покадровая обработка, непараметрическая, вычислительная сложность.

Об авторах:
Боков А.А., аспирант лаборатории компьютерной графики и мультимедиа МГУ им. М. В. Ломоносова, e-mail: abokov@graphics.cs.msu.ru

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

Новиков А.И.
Решение переопределенных систем линейных алгебраических уравнений в задачах обработки изображений // Цифровая обработка сигналов. 2017. №3. С.22-27.

Аннотация:
Рассмотрены проблемные вопросы, возникающие при решении переопределенных систем линейных алгебраических уравнений в задачах обработки изображении. На простейших примерах показаны особенности решения таких систем методом наименьших квадратов и методом SVD с помощью сингулярного разложения основной матрицы системы уравнений.
Приведены примеры решения переопределенных систем уравнений в реальных задачах обработки изображений.
Предложены практические рекомендации по нахождению псевдорешений совместных, но неопределенных систем уравнений, а также, несовместных в классическом смысле систем уравнений.

Ключевые слова:
изображение, матрица гогомографии, облако точек, переопределенная система уравнений, нормальная система, псевдорешение, сингулярное разложение матрицы,

Об авторах:
Новиков А.И., к.ф.-м.н., доцент кафедры «Высшая математика» Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: novikovanatoly@yandex.ru

Третьяков В.А., Кротков А.Ю., Кривошеин В.В., Данилов Р.Ю.
Улучшение процесса тематической обработки гиперспектральной информации // Цифровая обработка сигналов. 2017. №3. С. 28-32.

Аннотация:
Предложен подход к улучшению процесса статистического распознавания двух классов наземных объектов с оценкой нижнего предела вероятности ошибки. Проведены расчеты с использованием экспериментально отработанных методик получения и обработки коэффициента спектральной яркости растительности на основе опыта многолетних наземных спектральных измерений, проведённых на Краснодарском тестовом участке для отработки разработанного метода. Определены объем выборки на основе двухвыборочного критерия Фишера и количество спектральных информативных признаков для распознавания объектов с заданной точностью, и оценкой нижней границы вероятности ошибки. С учетом сделанных допущений на основе одно выборочного t-критерия разработан метод определения значений длин волн, соответствующих спектральным признакам.

Ключевые слова:
гиперспектральные измерения, коэффициент спектральной яркости, спектральные признаки, статистическое распознавание, вероятность ошибки, обучающая выборка.

Об авторах:
Третьяков В.А., главный специалист ФГУП «Центральный научно-исследовательский институт машиностроения» (ФГУП ЦНИИмаш), e-mail: tretyakovva@tsniimash.ru

Кротков А.Ю., главный специалист ФГУП «ЦНИИмаш», e-mail: krotkovay@tsniimash.ru

Кривошеин В.В., ведущий инженер ФГУП «ЦНИИмаш», e-mail: krivosheinvv@tsniimash.ru

Данилов Р.Ю., к.б.н., старший научный сотрудник ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт биологической защиты растений», e-mail: daniloff.roman@yandex.ru

Шипко В.В.
Алгоритм комплексирования двух разноспектральных изображений на основе цветового синтеза // Цифровая обработка сигналов. 2017. №3. С. 33-39.

Аннотация:
Проведен анализ способов отображения многоспектальной видеоинформации. Предлагается оригинальный алгоритм комплексирования двух разноспектральных цифровых полутоновых изображений в виде цветного изображения, что позволяет повысить локальный контраст результирующего изображения, содержащего элементы исходных изображений одной и той же сцены, полученных в различных спектральных диапазонах, а также упростить выявление спектрально зависимых объектов. Представлены примеры комплексированных изображений.

Ключевые слова:
комплексирование изображений, многоспектральные изображения, цветные изображения, совместная обработка, цветовой синтез.

Об авторах:
Шипко В.В., к.т.н., преподаватель кафедры автоматизации управления летательных аппаратов (и вычислительных систем) ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», e-mail: shipko.v@bk.ru

Кузнецов А.Е., Рыжиков А.С.
Исследование быстродействия алгоритмов поиска на изображениях одноименных точек с использованием современной вычислительной техники // Цифровая обработка сигналов. 2017. №3. С. 40-44.

Аннотация:
Выполнено исследование быстродействия алгоритмов поиска на изображениях одноименных точек с использованием современной вычислительной технике. Рассмотрены основные этапы работы корреляционно-экстремального алгоритма и алгоритма на основе SURF-дескрипторов. Проведена теоретическая и экспериментальная оценка их производительности при реализации на многоядерном центральном процессоре и видеокарте. Сформулированы рекомендации по выбору алгоритма поиска опорных точек для технологии автоматического контроля геодезической привязки материалов ДЗЗ.

Ключевые слова:
идентификация одноименных точек, корреляция, SURF, видеокарта.

Об авторах:
Кузнецов А.Е., зам. директора НИИ «Фотон» РГРТУ, д.т.н., профессор; foton@rsreu.ru

Рыжиков А.С., инженер НИИ «Фотон» РГРТУ; foton@rsreu.ru

Хрящев В.В., Приоров А.Л., Стефаниди А.Ф., Топников А.И.
Разработка и исследование алгоритмов обработки и распознавания речевых сигналов и изображений для систем мультимодальной биометрии // Цифровая обработка сигналов. 2017. №3. С. 45-49.

Аннотация:
Рассматривается задача бимодального распознавания личности с использованием аудио- и видеоданных путем анализа лица и голоса диктора. Предложены два алгоритма идентификации диктора и произведено их сравнение. Работа первого алгоритма основывается на извлечении из речевого сигнала признаков в виде мелчастотных кепстральных коэффициентов и формирования на их основе модели диктора с применением гауссовых смесей. Работа второго основана на применении универсальной фоновой модели, полученной на основе записей большого числа дикторов. Результаты моделирования продемонстрировали возможность применения предложенных алгоритмов в задаче идентификации личности путем комбинирования биометрических признаков.

Ключевые слова:
цифровая обработка речевых сигналов, цифровая обработка изображений, машинное обучение, идентификация диктора, модели гауссовых смесей, распознавание лиц, сверточная нейронная сеть, бимодальная биометрия.

Об авторах:
Хрящев В.В., к.т.н., доцент Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: vhr@yandex.ru

Приоров А.Л., д.т.н., доцент Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: andcat@yandex.ru

Стефаниди А.Ф., аспирант Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: antonstefanidi@mail.ru

Топников А.И., к.т.н., доцент Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: topartgroup@gmail.com

Зайцев А.В., Соловьев В.А., Кичулкин Д.А., Красавцев О.О.
Сравнительная оценка способов обработки цифровых изображений, получаемых с помощью тепловизора при наблюдении беспилотных летательных аппаратов // Цифровая обработка сигналов. 2017. №3. С. 50-56.

Аннотация:
Рассматривается вопрос о выделении изображения малоразмерного беспилотного летательного аппарата на фоне излучения облачного неба в инфракрасном диапазоне волн на видеокадрах, получаемых с выхода тепловизора. Предложено для обнаружения таких воздушных целей выполнять предварительную обработку цифровых изображений с целью повышения отношения сигнал/помеха. Произведен обзор ранее предложенных способов предварительной обработки, выделены их положительные и негативные стороны. На основании результатов натурных исследований произведена оценка эффективности каждого из них. Сделан вывод о целесообразности применения комбинации нескольких способов, что позволит обеспечить работу оптико-электронного обнаружителя малоразмерных беспилотных летательных аппаратов при различных метеорологических ситуациях.

Ключевые слова:
алгоритм обработки, беспилотный летательный аппарат, инфракрасное излучение, обнаружение, цифровое изображение, свертка, пространственное дифференцирование, пространственная фильтрация.

Об авторах:
Зайцев А.В., к.т.н., генеральный директор ООО «Смоленский научно-инновационный центр радиоэлектронных систем «Завант», e-mail: info@zavant.ru

Соловьев В.А., к.т.н., профессор, начальник отдела ООО «Смоленский научно-инновационный центр радиоэлектронных систем «Завант», e-mail: info@zavant.ru

Кичулкин Д.А., начальник отдела ООО «Смоленский научно-инновационный центр радиоэлектронных систем «Завант», e-mail: info@zavant.ru

Красавцев О.О., начальник отдела ООО «Смоленский научно-инновационный центр радиоэлектронных систем «Завант», e-mail: info@zavant.ru

Корепанов С.Е., Смирнов С.А., Стротов В.В.
Алгоритм определения дальности до объекта для стереоскопической системы технического зрения реального времени // Цифровая обработка сигналов. 2017. №3. С. 57-62.

Аннотация:
Рассмотрен алгоритм определения дальности до объекта для стереоскопической системы технического зрения (СТЗ) реального времени. Для определения положения объекта в разных каналах СТЗ используются корреляционные алгоритмы измерения координат. Для выбора наиболее подходящего для текущих условий наблюдения алгоритма предложен критерий работоспособности. Представлены результаты экспериментальных исследований, выполненные с использованием синтезированных видеосюжетов.

Ключевые слова:
стереоскопическая система технического зрения, алгоритм измерения координат объектов, разностная критериальная функция, системы обработки изображений, критерии работоспособности, диспаратность, дальность.

Об авторах:
Корепанов С.Е., к.т.н., ассистент каф. Автоматики и информационных технологий в управлении (АИТУ) Рязанского государственного радиотехнического университета (РГРТУ), e-mail: aitu@rsreu.ru

Смирнов С.А., к.т.н., доцент каф. АИТУ РГРТУ, e-mail: aitu@rsreu.ru

Стротов В.В., к.т.н., доцент каф. АИТУ РГРТУ, e-mail: aitu@rsreu.ru

Ершов М.Д., Шубин Н.Ю.
Алгоритмы обработки изображений для решения задач анализа дорожной обстановки // Цифровая обработка сигналов. 2017. №3. С. 63-67.

Аннотация:
Рассматриваются задачи анализа дорожной обстановки для управления транспортными потоками и обеспечения безопасности. Предложены следующие алгоритмы обработки изображений: алгоритм обнаружения разметки, алгоритм обнаружения и подсчета автомобилей, алгоритм обнаружения остановившихся автомобилей. Алгоритмы рассчитаны на обработку изображений, получаемых стационарной камерой. Разработанные алгоритмы были реализованы и апробированы, в том числе на базе интеллектуальных камер. Представлены результаты экспериментальных исследований предложенных алгоритмов.

Ключевые слова:
видеоаналитика, встроенные системы, обработка изображений, обнаружение объектов, оценка фона, преобразование Радона, многоагентные системы.

Об авторах:
Ершов М.Д., ассистент кафедры автоматики и информационных технологий в управлении Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: aitu@rsreu.ru

Шубин Н.Ю., к.т.н., доцент кафедры автоматики и информационных технологий в управлении Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: aitu@rsreu.ru

Носков А.А., Волохов В.А., Приоров А.Л., Апальков И.В.
Синтез полностью сфокусированных изображений при наличии шумов // Цифровая обработка сигналов. 2017. №3. С. 68-73.

Аннотация:
Представлены реализация и результаты исследования алгоритма синтеза полностью сфокусированных изображений при наличии шумов. Рассмотрены три варианта объединения зашумленных изображений: без предобработки и постобработки, с использованием предфильтрации объединяемых изображений, с использованием постфильтрации объединенного изображения. Для тестирования предложенного алгоритма построения полностью сфокусированных изображений использовалась созданная авторами база тестовых изображений сцен. В качестве модели шума принят аддитивный белый гауссовский шум, а в качестве алгоритма фильтрации – двухэтапная схема обработки цифровых изображений на основе анализа главных компонент. Приведены численные и визуальные результаты, демонстрирующие основные особенности предложенного алгоритма.

Ключевые слова:
фильтрация изображений, машинное обучение, анализ главных компонент, полностью сфокусированное изображение, пирамида Лапласа, пирамида Гаусса, клеточный автомат, смешивание изображений, оценка качества.

Об авторах:
Носков А.А., аспирант кафедры инфокоммуникаций и радиофизики Ярославского государственного университета им. П. Г. Демидова, e-mail: noskoff.andrey@gmail.com

Волохов В.А., к.т.н., доцент кафедры инфокоммуникаций и радиофизики Ярославского государственного университета им. П. Г. Демидова, e-mail: volokhov@piclab.ru

Приоров А.Л., д.т.н., доцент кафедры инфокоммуникаций и радиофизики Ярославского государственного университета им. П. Г. Демидова, e-mail: andcat@yandex.ru

Апальков И.В., к.т.н., доцент кафедры инфокоммуникаций и радиофизики Ярославского государственного университета им. П. Г. Демидова, e-mail: ilya@apalkoff.ru

Сорока Е.З.
К вопросу о влиянии светочувствительной матрицы на качество изображения // Цифровая обработка сигналов. 2017. №3. С. 74-77.

Аннотация:
Исследованы искажения изображения, вызываемые светочувствительной матрицей ТВ-камеры, с использованием последовательного спектрального метода. Получены оценки возникающих линейных и нелинейных составляющих искажений. Рассмотрен метод уменьшения искажений дискретизации путем модификации постфильтрации.

Ключевые слова:
искажения изображения, светочувствительная матрица, дискретизация, предфильтрация, постфильтрация.

Об авторах:
Сорока Е.З., к.т.н., гл. научный сотрудник ЗАО «МНИТИ» (Московский научно-исследовательский телевизионный институт), e-mail: soroka@mniti.ru

Кононов В.С.
Разработка архитектуры КМОП-АЦП с широким диапазоном частот преобразования от нескольких килогерц до нескольких гигагерц // Цифровая обработка сигналов.2017. №3. С. 78-79.

Аннотация:
Рассмотрены особенности классических КМОП-АЦП с конденсаторной архитектурой с точки зрения зависимости полосы частот преобразования от емкости конденсаторов хранения промежуточной информации. Показано, что для расширения полосы частот в сторону низких значений можно использовать встроенный генератор тактовых сигналов с высокой фиксированной частотой, обеспечивающей максимально возможную частоту преобразования и накопления цифровых данных в выходном регистре АЦП, вывод которых становится возможным практически на любой частоте внешнего источника тактовых сигналов.

Ключевые слова:
АЦП, конвейер, конденсатор, частота, преобразование.

Об авторах:
Кононов В.С., к.т.н., АО «Специализированное конструкторско-технологическое бюро электронных систем», e-mail: casandra1983@mail.ru