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

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал

MECO'2018 - ВСТРАИВАЕМЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
VII-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" №3-2018 год : рефераты статей

 
Бобровский А.И.
Адаптация прикладной телевизионной системы к динамике сюжета // Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С. 3-9.


Аннотация:
Рассмотрены основные методы адаптации параметров разложения изображения в прикладной телевизионной системе к динами- ке сюжета и критерии оптимизации её системы управления.

Ключевые слова:
оптимальность, адаптация, управление, обработка информации.

Об авторах:
Бобровский А.И., к.т.н., доцент, начальник отделения ФГУП «ГосНИИПП», e-mail: albob@mail.ru


Москвитин А.Э., Ушенкин В.А.
Комплексирование радиолокационных изображений от восходящего и нисходящего витков орбиты на основе нечеткой логики // Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С. 10-15.

Аннотация:
Рассматривается задача объединения радиолокационных изображений, полученных на восходящем и нисходящем витках орбиты космического аппарата и соответствующих наблюдению сцены с разных сторон. Целью объединения является уменьшение количества геометрических искажений и затенений. Предлагается алгоритм комплексирования таких изображений, основанный на нечеткой логике и строгом расчете масок разрывов, переналожений и затенений.

Ключевые слова:
радиолокационное изображение, восходящий виток, нисходящий виток, орбита, нечеткая логика, комплексирование.

Об авторах:
Москвитин А.Э., в.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, к.т.н., foton@rsreu.ru

Ушенкин В.А., с.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, к.т.н., foton@rsreu.ru


Егошкин Н.А., Ушенкин В.А.
Эффективная организация массовых координатных преобразований при геометрической обработке радиолокационных изображений // Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С. 16-20.

Аннотация:
Рассматривается проблема эффективной организации массовых координатных преобразований при геометрической обработке изображений от космических радиолокаторов с синтезированной апертурой с целью достижения высокой скорости обработки при небольших затратах оперативной памяти. Предлагается аппроксимационная регулярная сетка с кусочно-параболической интерполяцией между узлами. Обосновывается и экспериментально подтверждается ее эффективность по быстродействию и затратам оперативной памяти.

Ключевые слова:
радиолокационное изображение, геометрическая обработка, интерполяция, геокодирование, ортотрансформирование.

Об авторах:
Егошкин Н.А., в.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, к.т.н., foton@rsreu.ru

Ушенкин В.А., с.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, к.т.н., foton@rsreu.ru


Ушенкин В.А.
Математическая модель синтеза радиолокационных изображений дециметрового разрешения из радиоголограмм от космических РСА // Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С. 21-25.

Аннотация:
Анализируются новые факторы, которые необходимо учитывать при фокусировке радиоголограмм от космических радиолокаторов с синтезированной апертурой, когда пространственное разрешение получаемых радиолокационных изображений становится субметровым и приближается к дециметру. Предлагается математическая модель, обеспечивающая в этом случае более высокое качество фокусировки, что подтверждается результатами моделирования.

Ключевые слова:
РСА, радиоголограмма, фокусировка, радиолокационное изображение.

Об авторах:
Ушенкин В.А., с.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, к.т.н., foton@rsreu.ru


Григорьева О.В.
Субпиксельная идентификация объектов местности по гиперспектральным данным на основе последовательного квадратичного программирования и метода анализа формы спектральных компонент // Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С.26-31.


Аннотация:

Рассматривается оригинальный ансамблевый алгоритм тематической обработки материалов гиперспектральной аэрокосмической съемки. Алгоритм предусматривает применение метода последовательного квадратичного программирования для определения спектральных компонент массива гиперспектральных данных, анализ которых позволяет распознавать объекты интереса на субпиксельном уровне. Для подготовки информативных признаков, необходимых для идентификации объектов, производится свертка эталонных спектральных сигнатур методами пространственномасштабируемой фильтрации и секвентного анализа. Приведены примеры верификации алгоритма при обработке экспериментальных гиперспектральных аэроснимков.

Ключевые слова:
гиперспектральные данные, обработка, метод последовательного квадратичного программирования, спектральные компоненты, пространственно-масштабируемая фильтрация, секвентный анализ.

Об авторах:
Григорьева О.В., старший научный сотрудник Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского, к.т.н., alenka12003@mail.ru


 

Дам Чонг Нам
Применения комплексного вейвлет-преобразования в задаче сжатия видео // Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С. 38-43.


Аннотация:
Приведен принцип межкадрового кодирования на примере вейвлет-видеокодера. Рассмотрены построение и свойства дискретного вейвлет-преобразования (ДВП) и комплексного вейвлетпреобразования (КВП), основанного на двойном дереве комплексного вейвлет-преобразования (ДДКВП). Предложен метод компенсации движения реальных видео с помощью комплексного вейвлетпреобразования (КВП). Приведено сравнение предложенного метода с эталонными методами – методом сопоставления блоков (СБ) и методом сопоставления перекрывающих блоков (СПБ). Экспериментами с реальными видео высокого разрешения показано, что предложенный метод выигрывает у эталонных методов от 0,2 до 0,5 дБ PSNR остатка предсказания и от 6 % до 25 % объема сжатого потока для квантованного остатка предсказания в режимах, когда эталонные методы хорошо работают.

Ключевые слова:
межкадровое кодирование, ДВП, КВП, ДДКВП, компенсация движения,

Об авторах:
Дам Чонг Нам, аспирант Московского физико-технического института (государственного университета), chong.dam@phystech.edu


Дам Чонг Нам
Оптимизация метода квантования для вейвлет-видеокодека
// Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С. 44-48.

Аннотация:
Данная статья посвящена исследованию и разработке методов квантования для вейвлет-видеокодека. В статье исследованы методы равномерного, нелинейного и энтропийного ограниченного квантования и их потенциальные применения для вейвлет-видеокодека Dirac. На основе анализа результатов обработки видео разных типов с помощью перечислительных методов квантования предложен оптимизированный метод квантования для вейвлетвидеокодека. Его применение в вейвлет-видеокодеке Dirac позволяет заметно снизить скорость выходного потока при заданном уровне искажений. Результаты обработки видео разных типов показывают, что по сравнению с методом равномерного квантования, реализованного в рассматриваемом видеокодеке, предложенный метод для режима внутрикадрового кодирования уменьшает битовую скорость до 4,2 % при низком уровне искажений, а для режима межкадрового кодирования уменьшает битовую скорость до 9,8 % при низком уровне искажений и до 11,2 % при среднем (приемлемом) уровне искажений.

Ключевые слова:
видеокодек Dirac, видеокодирование, вейвлет-декомпозиция, квантование, равномерное квантование, нелинейное квантование, алгоритм Ллойда-Макcа, алгоритм энтропийного ограниченного квантования.

Об авторах:
Дам Чонг Нам, аспирант Московского физико-технического института (государственного университета), chong.dam@phystech.edu


Лихачёв А.В.
Новый алгоритм повышения контраста мелкомасштабных деталей изображения на основе разложения по вейвлетам
// Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С. 44-48.

Аннотация:
На основе кратномасштабного представления сигналов предложен новый алгоритм обработки зашумлённых изображений, содержащих мелкие структуры. Детализирующие коэффициенты разложения, имеющие порядок, соответствующий размеру исследуемых элементов изображения, умножаются на константу, которая вычисляется с учётом уровня шума и разности амплитуд структуры и окружающего фона. Проведён вычислительный эксперимент, результаты которого подтвердили эффективность метода, в частности, было получено повышение контраста малоразмерных объектов в 1,5 – 2 раза.

Ключевые слова:
повышение контраста элементов изображения, кратномасштабный

Об авторах:
Лихачёв А.В., д.т.н., старший научный сотрудник Института автоматики и электрометрии СО РАН., e-mail: ipm1@iae.nsk.su



Сычев А.С., Холопов И.С.
Безэталонный интегрально-мультипликативный показатель качества цифровых полутоновых изображенийи // Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С. 49-55.


Аннотация:
Цель работы – разработка безэталонного интегрально-мультипликативного нормированного показателя качества цифровых полутоновых изображений для оценки эффективности работы алгоритмов улучшения видения и выбора каналов при комплексировании информации от разноспектральных сенсоров. Введенный показатель оперирует оценками средней яркости, среднеквадратического отклонения яркости высокочастотных компонент и шума, а также средними значениями локальных контрастов анализируемого кадра и его низкочастотной составляющей. Результаты полунатурного эксперимента показали, что в отличие от известного интегрального показателя качества предложенный интегральномультипликативный показатель для изображений с высокой мощностью аддитивного белого шума снижается, а не повышается.

Ключевые слова:
безэталонный критерий качества, интегральный показатель качества, яркость, среднеквадратическое отклонение, гистограмма, контраст, уровни яркости, энтропия.

Об авторах:
Сычев А.С., магистрант кафедры РТС РГРТУ; alekseisichev2203@gmail.com

Холопов И.С., к.т.н., доцент кафедры РТС РГРТУ; kholopov.i.s@rsreu.ru



Муравьев В.С., Смирнов С.А., Стротов В.В.
Обнаружение и распознавание воздушных объектов на основе совместной обработки изображений, формируемых в различных спектральных каналах
// Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С. 56-63.

Аннотация:
Рассмотрен подход к обнаружению с последующим измерением координат и распознаванием воздушных объектов на основе совместной обработки изображений, формируемых в различных спектральных каналах. Обнаружение и измерение координат объектов базируется на пространственной фильтрации изображений и является обобщением известного алгоритма на случай мультиспектрального наблюдения. Предлагаемый подход также ориентирован на распознавание воздушных объектов на основе описания изображения объекта с помощью дескрипторов внешнего контура. Исходными данными для алгоритма распознавания являются бинарные изображения, формируемые алгоритмом обнаружения. Представлены результаты экспериментальных исследований, выполненные с использованием натурных видеосюжетов.

Ключевые слова:
обнаружение воздушных объектов, измерение координат объекта, распознавание, дескриптор внешнего контура, мультиспектральное наблюдение.

Об авторах:
Муравьев В.С., к.т.н., доцент 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


Ерохин Д.Ю., Ершов М.Д.
Современные сверточные нейронные сети для обнаружения и распознавания объектов // Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С.64-69.

Аннотация:
Проводится сравнение различных нейросетевых архитектур для решения задачи обнаружения и распознавания объектов. Современные искусственные нейронные сети способны обнаруживать и локализовывать объекты заранее известных классов, что позволяет их применять в различных системах технического зрения. Проведено сравнение трех архитектур (YOLO, Faster R-CNN, SSD) по следующим критериям: скорость обработки изображения, mAP, точность и полнота.

Ключевые слова:
интеллектуальные системы, обработка изображений, обнаружение объектов, распознавание образов, нейронные сети, машинное обучение.

Об авторах:
Ерохин Д.Ю., аспирант Рязанского государственного радиотехнического университета (РГРТУ), e-mail: erokhin.d.y@gmail.com

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


Хрящев В.В., Ганин А.Н., Лебедев А.А., Степанова О.А., Кашин С.В., Куваев Р.О.
Разработка и анализ алгоритма детектирования патологий на эндоскопических изображениях желудка на основе сверточной нейронной сети // Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С.70-75.

Аннотация:
Разработан алгоритм детектирования патологий на эндоскопических изображениях желудка на основе глубокой сверточной нейронной сети. Обучение и тестирование алгоритма осуществлялось на суперкомпьютере NVIDIA DGX-1 с использованием эндоскопических изображений из тестовой базы, собранной в Ярославской клинической онкологической больнице. В результате численных экспериментов получено значение метрики mAP, составившее 0,875, что является высоким результатом для задачи детектирования объектов на изображениях.

Ключевые слова:
машинное обучение, сверточная нейронная сеть, анализ эндоскопических изображений, рак желудка.

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

Ганин А.Н., к.т.н., генеральный директор ООО «Точка зрения», г. Ярославль, e-mail: angnn@mail.ru

Лебедев А.А., аспирант Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: lebedevdes@gmail.com

Степанова О.А., аспирант Ярославского государственного университет им. П.Г. Демидова, e-mail: olga1stepanova@yandex.ru

Кашин С.В., к.м.н., ГБУЗ Ярославской области «Клиническая онкологическая больница», e-mail: s_kashin@mail.ru

Куваев Р.О., к.м.н., ГБУЗ Ярославской области «Клиническая онкологическая больница», e-mail: kuvaev_roman@mail.ru


Беляков П.В., Никифоров М.Б.
Вариационный метод вычисления оптического потока в системе-на-кристалле // Цифровая обработка сигналов. 2018. №3. С.76-82.

Аннотация:
Вариационные методы вычисления оптического потока - широко известные и общепринятые в различных областях обработки изображений для обнаружения движения, сопровождения объектов, 3D-реконструкции и автономной навигации роботов. Нелинейная модель вычисления оптического потока вариационным методом является наиболее точной, но вместе с тем наиболее вычислительно сложной. Ее реализация на системе-на-кристалле (SoC – System on Chip) является компромиссом между трудностью проек- тирования и высокой производительностью аппаратной реализации. Статья посвящена реализации на SoC вариационного метода вычисления оптического потока с использованием языка аппаратного дизайна Verilog. Предлагаемое решение способно производить вычисление плотного нелинейного оптического потока в реальном масштабе времени и может выступать в качестве аппаратного ускорителя на SoC вычисления оптического потока в различных задачах обработки изображений.

Ключевые слова:
оптический поток, вариационный метод, ПЛИС, система-на-кристалле.

Об авторах:
Беляков П.В., аспирант кафедры ЭВМ Рязанского государственного радиотехнического университета, belyakov.p.v@evm.rsreu.ru

Никифоров М.Б., к.т.н., доцент кафедры ЭВМ Рязанского государственного радиотехнического университета, nikiforov.m.b@evm.rsreu.ru


 

"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