"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" №3-2019 год : рефераты статей

 
Шипко В.В.
Метод комплексирования многоспектральных изображений на основе переноса градиентов // Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С. 3-9.


Аннотация:
Предлагается новый метод комплексирования цифровых многоспектральных изображений, заключающийся в присвоении одному (приоритетному) спектрозональному изображению среднего или медианного значения градиентов в скользящем окне совокупности других спектрозональных изображений. Такой подход позволяет повысить локальный контраст результирующего изображения, содержащего элементы исходных изображений одной и той же сцены, полученных в разных спектральных диапазонах, при этом максимально сохранив контурные признаки объектов от всех спектральных компонент многоспектрального изображения и яркостный портрет приоритетной спектрозональной компоненты. Представлены примеры комплексированных изображений и результаты численных исследований, подтверждающие эффективность предложенного метода.

Ключевые слова:
комплексирование изображений, многоспектральные изображения, градиент.

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


Шипко В.В.
О повышении помехоустойчивости метода комплексирования многоспектральных изображени на основе переноса градиентов // Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С. 10-13.

Аннотация:
Приведен подход к повышению помехоустойчивости метода комплексирования многоспектральных изображений на основе переноса градиентов. Показано, что оценки яркости приоритетной спектрозональной компоненты можно формировать по методу межканальной градиентной реконструкции. Представленные примеры комплексированных изображений и результаты численных исследований, подтверждают эффективность предложенного подхода.

Ключевые слова:
комплексирование изображений, многоспектральные изображения, помехоустойчивость.

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


Кузнецов А.Е.
Метод высокоточного картографирования по данным стереосъёмки и лазерного дальномера // Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С. 14-17.

Аннотация:
Рассматриваются проблемные вопросы, связанные с крупномасштабным картографированием территорий по данным космической стереосъёмки без использования опорных точек местности. Показано, что точность определения по снимкам высоты должна быть в несколько раз выше, чем плановых координат объектов местности. Проведённый анализ показывает, что из-за погрешностей определения элементов внешнего ориентирования спутника в расчетах высоты объектов присутствуют систематические ошибки. Приводятся результаты эксперимента, подтверждающие наличие систематических ошибок при формировании карты высот местности. Описывается алгоритм компенсации систематических ошибок с помощью измерений лазерного дальномера. Приводится формула метода, позволяющего получать уточнённую карту высот и на её основе ортоплана картографируемой территории, не обеспеченной опорными точками и цифровой моделью рельефа.

Ключевые слова:
стереоизображения, лазерный дальномер, модель стереообработки, карта высот, систематические погрешности, поправочный коэффициент.

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


Мятов Г.Н., Поливанов В.А.
Методика формирования коэффициентов важности объектов, наблюдаемых на изображениях средствами дистанционного зондирования земли // Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С. 18-21.

Аннотация:
Рассматривается методика формирования коэффициентов важности объектов, обеспечивающая эффективное решение задач съемки интересующих районов орбитальной группировкой (ОГ) дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), путем подбора таких коэффициентов важности объектов (районов) наблюдения, которые позволяют распределить ресурс средств ДЗЗ наиболее эффективно.

Ключевые слова:
орбитальная группировка, дистанционное зондирование земли, плановая ситуация съемки, объект наблюдения (съемки).

Об авторах:
Мятов Г.Н., д.т.н., заместитель главного конструктора АО «РКЦ «Прогресс», e-mail: miatov@mail.ru

Поливанов В.А., к.т.н., ВА РВСН.


Бузуев К.В., Мятов Г.Н., Платошин И.В.
Влияние точности определения угловых элементов внешнего ориентирования на точность оценки координат объектов на космических изображениях // Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С.22-26.


Аннотация:

Рассматривается задача оценки влияния точности определения угловых элементов внешнего ориентирования на точность оценки координат объекта, находящегося на пересечении центральной линии визирования с общеземным эллипсоидом. Рассматривается решение задачи с помощью поискового алгоритма. Определены условия математического моделирования. В соответствии с предложенным алгоритмом проведена оценка влияния точности определения угловых элементов внешнего ориентирования на точность определения координат объекта для определенных условий.

Ключевые слова:
космический аппарат, дистанционное зондирование Земли, точность оценки координат объекта, точность определения угловых элементов внешнего ориентирования, алгоритм, обратная геодезическая задача.

Об авторах:
Бузуев К.В., начальник сектора АО «РКЦ «Прогресс»

Мятов Г.Н., д.т.н., заместитель главного конструктора АО «РКЦ «Прогресс», e-mail: miatov@mail.ru

Платошин И.В., ведущий инженер АО «РКЦ «Прогресс»


 

Кудинов И.А., Холопов И.С.
Повышение быстродействия алгоритма формирования панорамного видеоизображения в оптико-электронных системах с распределенной апертурой // Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С. 27-32.


Аннотация:
Рассмотрены вопросы оптимизации вычислений, выполняемых при формировании персональной области интереса (ОИ), в частности – билинейной интерполяции, морфологической дилатации и пространственной фильтрации. Приведены аналитические выражения и алгоритмы для сокращения количества арифметических операций, затрачиваемых на реализацию перечисленных процедур. Показано, что при реализации вычислений на одном ядре процессора ПЭВМ применение рассмотренных алгоритмов оптимизации в распределенной панорамной системе с пятью камерами позволяет повысить скорость формирования ОИ в 5,4 раза.

Ключевые слова:
панорамное изображение, матрица гомографии, блендинг, дилатация, метрика Манхеттена, билинейная интерполяция.

Об авторах:
Кудинов И.А., аспирант кафедры электронно-вычислительных машин Рязанского государственного радиотехнического университета имени В.Ф. Уткина, e-mail: igor.kudinov@mail.ru

Холопов И.С., к.т.н., декан факультета радиотехники и телекоммуникаций Рязанского государственного радиотехнического университета имени В.Ф. Уткина, e-mail: kholopov.i.s@rsreu.ru


Котцов В.А.
Увеличение динамического диапазона видеосистемы логическим сложением цифровых изображений
// Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С. 33-38.

Аннотация:
Показана возможность оперативного увеличения динамического диапазона цифровых изображений путем получения изображений с взаимно дополнительными характеристиками и их параллельного логического суммирования в потоковом режиме.

Ключевые слова:
динамический диапазон, многоканальное наблюдение, логическое сложение, потоковая обработка.

Об авторах:
Котцов В.А., научный сотрудник Института космических исследований Российской академии наук (ИКИ РАН), e-mail: vladkott@mail.ru


Хрящев В.В., Приоров А.Л., Павлов В.А., Ларионов Р.В.
Модификация архитектуры свёрточной нейронной сети U–Net в задаче сегментации мультиканальных спутниковых изображений
// Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С. 39-45.

Аннотация:
Представлены результаты обучения сверточной нейронной сети для сегментации четырехканальных спутниковых изображений. Алгоритм обучен выделять на изображениях здания и сооружения. Использовалась модификация архитектуры сверточной нейронной сети U-Net с двумя кодировщиками. Показаны значения метрик качества сегментации для 16 регионов Российской Федерации с различной плотностью застройки. Проведение предварительного обучения на базе изображений Spacenet позволило достичь значения коэффициента Серенсена 0,783 и индекса Жаккарда 0,649.

Ключевые слова:
дистанционное зондирование Земли, сегментация, спутниковые изображения, сверточная нейронная сеть, глубокое обучение.

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., профессор Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: andcat@yandex.ru

Павлов В.А., аспирант Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: vladimir@1pavlov.com

Ларионов Р.В., магистрант Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: rv.larionov@yandex.ru



Ершов М.Д., Георгиева С.С.
Исследование подходов к выделению контуров объектов на изображении на основе предварительной фильтрации и нечеткой логики // Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С. 46-53.


Аннотация:
Рассмотрена одна из базовых задач в области обработки изображений, связанная с выделением границ объектов наблюдаемой сцены. Целью работы является исследование алгоритмов выделения контуров объектов на изображении на основе предварительной фильтрации и нечеткой логики, сравнение предлагаемых подходов с известными детекторами границ Собеля и Кэнни. Использование предварительной фильтрации обусловлено возможностью подавить шумовую составляющую изображения, а также подчеркнуть границы. В качестве подходов к предварительному улучшению изображения рассмотрены: повышение контраста, коррекция изображения с помощью морфологии, билатеральная и управляемая фильтрация. Разработанный алгоритм выделения контуров основан на вычислении градиента и на использовании системы нечеткого вывода. Система нечеткого вывода строится на основе модели Мамдани или Такаги-Сугено. Рассмотренные системы позволяют определить степень принадлежности точки к контуру или однородной области. Приведены результаты экспериментальных исследований, заключавшихся в обработке базы натурных изображений, имеющих эталонные контурные изображения. Качество работы алгоритма численно оценивалось путем расчета показателей точности, полноты и F-меры.

Ключевые слова:
обработка изображений, извлечение особенностей, контуры объектов, выделение границ, предварительная обработка, фильтрация, нечеткая логика, модель Мам- дани, модель Такаги-Сугено.

Об авторах:
Ершов М.Д., аспирант, ассистент кафедры автоматики и информационных технологий в управлении Рязанского государственного радиотехнического университета имени В.Ф. Уткина, e-mail: ershov.m.d@rsreu.ru

Георгиева С.С., студент Рязанского государственного радиотехнического университета имени В.Ф. Уткина, e-mail: frolowa.sofia@yandex.ru



Дам Чонг Нам
Улучшение качества традиционного метода компенсации движения
// Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С. 54-57.

Аннотация:
Работа посвящена исследованию и разработке способа повышения качества предсказания в традиционном методе компенсации движения для видеокодеков, основанных на межкадровой блочной компенсации движения. В работе предложен новый метод компенсации движения с использованием функции аппроксимации с дополнительными параметрами. Для применения исследованных функций аппроксимации в видеокодеке решены подзадачи, связанные с точностью и способом передачи дополнительных параметров. На основе результатов обработки видео высокого разрешения с исследованными функциями аппроксимации выбрана наилучшая функция, подходящая для поставленной цели. Применение предложенного метода позволяет существенно снизить объем компрессированных данных (от 15 % до 34 %) при заданном качестве восстановленного кадра для видео высокого разрешения.

Ключевые слова:
видеокодирование, функция аппроксимации, анализ движения, компенсация движения.

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


Дам Чонг Нам
Особенности реализации модифицированного метода компенсации движения // Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С.58-63.

Аннотация:
Работа посвящена исследованию и разработке модифицированного метода компенсации движения для вейвлет-видеокодека Dirac. В работе коротко упомянуты постановка задачи и суть модифицированного метода. Затем описаны особенности реализации модифицированного метода и результаты обработки по модифицированному методу. По сравнению с традиционным методом компенсации движения, применение модифицированного метода в рассматриваемом видеокодеке может уменьшить выходной поток до 20 % при хорошем качестве восстановления PSNR = 40 дБ и до 33 % при отличном качестве PSNR = 42 дБ для случая разбиения кадра на блоки 16х16. А для случая размера блока 32х32, применение предложенного метода позволит уменьшить выходной поток от 3 % до 33 % для качества PSNR = 40 дБ и от 2 % до 40 % для качества PSNR = 42 дБ.

Ключевые слова:
видеокодирование, функция аппроксимации, анализ движения, компенсация движения.

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


Волченков В.А.
Методы и алгоритмы обнаружения пауз в речи // Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С.64-66.

Аннотация:
Рассмотрены вопросы увеличения точности обнаружения пауз. Приведена общая информация о некоторых методах детектирования активности речи. Представлен новый способ обнаружения пауз в речи. Приведено сравнение их производительности.

Ключевые слова:
обнаружение пауз, детектор активности речи, методы и алгоритмы, сравнительный анализ.

Об авторах:
Волченков В.А., старший преподаватель кафедры телекоммуникаций и основ радиотехники ФГБОУ ВО «Рязанского государственного радиотехнического университета им. В.Ф. Уткина», e-mail: volchenkov.rzn@yandex.ru


Сорока Е.З., Филатов В.С.
Оптические частотно-контрастные характеристики атмосферы // Цифровая обработка сигналов. 2019. №3. С.67-72.

Аннотация:
Качество изображений, формируемых системами наблюдения (регистрации) оптического (УФ, видимого и ИК) диапазона, зависит не только от характеристик самих этих систем, но и от характеристик атмосферного тракта передачи изображения. Влияние атмосферного тракта приводит не только к общему затуханию оптического сигнала и появлению подсветки из-за рассеивания света, но и к ослаблению высокочастотных составляющих формируемого изображения, т.е. к снижению его четкости. Количественно свойства атмосферы по воздействию на четкость изображения могут быть оценены ее частотно-контрастной характеристикой (ЧКХ). В статье анализируются известные из литературы экспериментальные данные тумана, дымки и других явлений, вызывающих изменение оптической ЧКХ атмосферы. Получены математические выражения и графики, которые учитывают ослабление высокочастотных составляющих изображения, возрастающее с увеличением общего затухания оптического сигнала. Эти выражения и графики позволяют оперативно оценивать ЧКХ атмосферного тракта передачи изображения.

Ключевые слова:
частотно-контрастная характеристика, передача изображения, атмосферный тракт.

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

Филатов В.С., к.т.н., ведущий научный сотрудник ЗАО «МНИТИ» (Московский научно-исследовательский телевизионный институт), e-mail: filatov_vs@mniti.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