Обработка изображений, распознавание образов. Рубрика в журнале - Компьютерная оптика

Публикации в рубрике (330): Обработка изображений, распознавание образов
все рубрики
Стратегии формирования панорамного видеоизображения без учёта информации о сюжетных соответствиях в мультиспектральных системах с распределённой апертурой

Стратегии формирования панорамного видеоизображения без учёта информации о сюжетных соответствиях в мультиспектральных системах с распределённой апертурой

Кудинов Игорь Алексеевич, Никифоров Михаил Борисович, Холопов Иван Сергеевич

Статья научная

Приведены аналитические выражения для расчета количества элементарных вычислительных операций, требуемых для формирования по двум альтернативным стратегиям нескольких персональных областей интереса пользователей панорамной обзорной системы технического зрения с распределённой апертурой: стратегия 1 - формирование полного панорамного кадра с последующим выделением персональных областей интереса, стратегия 2 - непосредственное формирование области интереса для каждого пользователя. Параметрами аналитических выражений являются количество камер распределённой системы, количество пользователей, разрешение кадров панорамы и пользователя. Полученные формулы для заданных параметров позволяют определить оптимальную по критерию минимума количества элементарных операций стратегию для формирования нескольких персональных областей интереса. Формирование области интереса основано только на априорной информации о внутренних и внешних параметрах камер, полученной в результате их фотограмметрической калибровки по универсальному тест-объекту, и не учитывает информации о сюжетных соответствиях на пересечениях их полей зрения.

Бесплатно

Структурно-топологический алгоритм идентификации звёзд и обнаружения объектов околоземного космического пространства

Структурно-топологический алгоритм идентификации звёзд и обнаружения объектов околоземного космического пространства

Журкин Игорь Георгиевич, Чабан Людмила Николаевна, Орлов Павел Юрьевич

Статья научная

При решении ряда задач космической навигации возникает вопрос об определении параметров движения космического аппарата и элементов ориентирования целевой аппаратуры, установленной на борту, по получаемым координатам зарегистрированных изображений звёзд. При этом в поле зрения съёмочной системы могут попадать посторонние объекты, снижающие вероятность правильного распознавания: активные спутники, естественный и искусственный космический мусор. Отсюда возникает необходимость фильтрации изображений звёздного неба от подобных помех. Если же объектами распознавания являются находящиеся в околоземном пространстве тела, то в данном случае сами изображения звёзд выступают в роли помех. Кроме того, поскольку обнаружение и каталогизация этих объектов с Земли затрудняется их малыми размерами, влиянием атмосферы, а также другими техническими трудностями, целесообразно использовать уже имеющуюся аппаратуру на борту космических аппаратов для решения подобной задачи. В работе представлены существующие алгоритмы распознавания групп звёзд, а также их классификация. Предложен структурно-топологический подход идентификации групп небесных светил, основанный на свойствах огибающих многоугольников, используемых при построении топологических конфигураций звёзд. Описаны особенности при построении топологических конфигураций на анализируемом множестве точек, а также принципы обнаружения динамического космического объекта в их пределах. Показаны результаты численных экспериментов, выполненные с применением разработанного алгоритма на картах звёздного неба и модельных сценах.

Бесплатно

Теоретические основы гипертрейс-преобразования: техника сканирования, математический аппарат и экспериментальная проверка

Теоретические основы гипертрейс-преобразования: техника сканирования, математический аппарат и экспериментальная проверка

Федотов Николай Гаврилович, Смов Алексей Александрович, Моисеев Александр Владимирович

Статья научная

В статье последовательно описывается теоретическая основа нового геометрического метода анализа и распознавания трёхмерных (3D) изображений. Даётся описание техники сканирования для формирования гипертрейс-преобразования и его математическая модель. Данный метод в отличие от существующих позволяет анализировать 3D-изображения без предварительного их упрощения или построения проекций на плоскости, анализируя непосредственно их трёхмерную форму. Обоснован выбор сканирующего инструмента и построение опорной сетки на сфере, необходимой для решения проблемы инвариантности распознавания 3D-изображения к повороту. Разработан математический аппарат стохастической реализации техники сканирования на основе стохастической геометрии и функционального анализа. Введён новый математический инструмент для анализа 3D-изображений - гипертрейс-матрица, позволяющий распознавать пространственные объекты сложной формы и структуры благодаря построению единой математической модели 3D-изображения. Представлено описание нового типа признаков 3D-изображений, имеющих аналитическую структуру, - гипертриплетные признаки, благодаря аналитической структуре которых возможна автоматическая генерация большого количества признаков с заранее заданными свойствами. Рассматриваются результаты экспериментальной проверки, демонстрирующие точность вычисления признаков для распознавания 3D-изображения и доказывающие адекватность разработанного математического аппарата.

Бесплатно

Технология выделения и определения подтипов друз на данных оптической когерентной томографии для диагностики возрастной макулярной дегенерации

Технология выделения и определения подтипов друз на данных оптической когерентной томографии для диагностики возрастной макулярной дегенерации

Ильясова Н.Ю., Демин Н.С., Кирш Д.В.

Статья научная

Целью работы является определение подтипов друз на ОКТ-изображениях для диагностики возрастной макулярной дегенерации. Актуальность проблемы обуславливается не только большим числом людей во всём мире, страдающих данным заболеванием, но и критичностью выявления возрастной макулярной дегенерации на ранних стадиях. В работе предлагается двухэтапная технология: на первом этапе происходит выделение друз на ОКТ-изображениях, на втором этапе выполняется их классификация на основе признаков рефлексивности. Проведенное исследование показало, что предлагаемая технология позволяет достичь точности классификации на уровне 98 %.

Бесплатно

Технология оценок эмиссии диоксида азота и углекислого газа крупными промышленными центрами Западной Сибири

Технология оценок эмиссии диоксида азота и углекислого газа крупными промышленными центрами Западной Сибири

Лагутин А.А., Волков Н.В., Мордвин Е.Ю., Синицин В.В.

Статья научная

В работе представлены результаты разработки и апробирования на реальных данных технологии оценки эмиссии диоксида азота и углекислого газа источниками на территории Западной Сибири. Определение содержания NO2 в тропосфере региона проведено с использованием данных спектрорадиометра TROPOMI спутника Sentinel-5 Precursor. Методика вычислительных экспериментов по получению количественных оценок эмиссии CO2 крупными промышленными объектами региона заключается в совместном анализе данных TROPOMI / Sentinel-5P по содержанию NO2 и данных орбитальной карбоновой обсерватории OCO-2 по содержанию CO2. Основной процедурой анализа данных является аппроксимация распределений содержания газов вдоль траектории движения спутника OCO-2 вектор-функцией распределения Гаусса. Параметры аппроксимации (полуширина и амплитуда), а также данные о направлении и скорости ветра (получены из реанализа ERA5) используются для количественных оценок эмиссии CO2. Технология, разработанная авторами для получения количественных оценок антропогенной эмиссии CO2 для промышленных центров Западной Сибири без использования данных OCO-2, основана на эмпирически установленной связи параметров аппроксимации распределений газов. Результатами работы являются количественные оценки содержания диоксида азота в атмосфере и нижней тропосфере Западной Сибири, годовой ход и межгодовая изменчивость NO2 в тропосфере, полученные с использованием данных спектрорадиометра TROPOMI / Sentinel-5P, а также технология получения количественных оценок эмиссии CO2 крупными промышленными центрами региона.

Бесплатно

Технология повышения детализации изображений с нелинейной коррекцией высокоградиентных фрагментов

Технология повышения детализации изображений с нелинейной коррекцией высокоградиентных фрагментов

Фурсов Владимир Алексеевич, Гошин Егор Вячеславович, Медведева Ксения Сергеевна

Статья научная

Статья посвящена проблеме улучшения качества изображений, регистрируемых с помощью оптических приборов низкого разрешения, в том числе дифракционных регистрирующих приборов. Предлагается двухэтапная технология коррекции изображений. На первом этапе осуществляется коррекция с использованием линейного КИХ-фильтра с центрально-симметричным частотным откликом в виде отрезков квадратичной и экспоненциальной функций. Полученное изображение затем подвергается обработке нелинейным фильтром, который осуществляет компьютерное ретуширование участков изображений, характеризующихся заметным перепадом яркости. Преобразованию подвергаются лишь отсчёты, в которых модуль среднего значения градиентов в различных направлениях достаточно высокий, то есть находятся на границах областей с различным уровнем яркости. Это позволяет избежать усиления шумов в области фона, что характерно для традиционных фильтров. Приводятся примеры реализации, показывающие возможность достижения высокой резкости и иллюстрирующие простоту настройки фильтра по визуальному восприятию.

Бесплатно

Устройство на основе ПЛИС для распознавания рукописных цифр на изображениях

Устройство на основе ПЛИС для распознавания рукописных цифр на изображениях

Зоев Иван Владимирович, Береснев Алексей Павлович, Марков Николай Григорьевич, Мальчуков Андрей Николаевич

Статья научная

Рассмотрена задача создания мобильного и энергоэффективного устройства, позволяющего распознавать рукописные цифры на изображениях с помощью свёрточных нейронных сетей. Устройство реализовано на основе программируемой логической интегральной схемы, входящей в систему на кристалле Cyclone V SX. При этом разработаны функциональные схемы вычислительных блоков, реализующих процедуры свёртки и подвыборки, а также функциональная схема самой свёрточной нейронной сети предложенной архитектуры. Приведены результаты исследования эффективности созданного устройства на программируемой логической интегральной схеме в части точности распознавания рукописных цифр, производительности устройства и его энергопотребления. Показаны результаты сравнения эффективности аппаратной реализации свёрточной нейронной сети с её программной реализацией.

Бесплатно

Формирование информативного индекса для различения заданных объектов гиперспектральных данных

Формирование информативного индекса для различения заданных объектов гиперспектральных данных

Парингер Рустам Александрович, Мухин Артем Владимирович, Куприянов Александр Викторович

Статья научная

Работа посвящена разработке подхода, позволяющему по малому числу наблюдений создавать правила различения заданных объектов гиперспектральных данных. Разработка подобного подхода способствовала бы развитию методов и алгоритмов для оперативного анализа гиперспектральных данных, применимых как для предварительной обработки, так и для выполнения разметки гиперспектральных данных. Для реализации подхода предлагается применять технологию, заключающуюся в совместном использовании общих правил вычисления индексов и критериев информативности. В рамках данной работы при реализации предлагаемой технологии индекс задается нормализованной разностной формулой, а информативность оценивается на основе значения критерия разделимости дискриминантного анализа. В результате проведённых исследований, было показано, что с использованием алгоритма, реализующего технологию, была решена задача различения областей гиперспектральных данных с разной растительностью. Сформированный алгоритмом индекс оказался близким по значениям к NDVI. Применяемая технология является генерализацией подхода к формированию правил анализа гиперспектральных данных по малому числу признаков и может быть использована для формирования индексов, информативных в различных задачах.

Бесплатно

Экспериментальное определение влажности почвы по гиперспектральным изображениям

Экспериментальное определение влажности почвы по гиперспектральным изображениям

Подлипнов Владимир Владимирович, Щедрин Вячеслав Николаевич, Бабичев Александр Николаевич, Васильев Сергей Михайлович, Бланк Вероника Александровна

Статья научная

Анализируется возможность определения влажности на основе использования спектральных распределений в диапазоне длин волн до 1 мкм. Рассматривается использование изображающих гиперспектрометров для точного земледелия. Описывается полевой эксперимент по определению индекса влажности почвы, покрытой растительностью. Описывается процедура точной калибровки гиперспектрометра на основе использования перестраиваемого лазера. Показана возможность практического определения влажности на основе использования спектров в диапазоне длин волн до 1 мкм.

Бесплатно

Эффективность алгоритмов машинного обучения и свёрточной нейронной сети для обнаружения патологических изменений на магнитно-резонансных томограммах головного мозга

Эффективность алгоритмов машинного обучения и свёрточной нейронной сети для обнаружения патологических изменений на магнитно-резонансных томограммах головного мозга

Агафонова Юлия Дмитриевна, Гайдель Андрей Викторович, Зельтер Павел Михайлович, Капишников Александр Викторович

Статья научная

В работе сравниваются подходы для автоматического обнаружения различимых невооружённым глазом областей патологических изменений на изображениях МРТ головного мозга. В статье проанализированы многоэтапные подходы для диагностики видимых патологических изменений головного мозга на магнитно-резонансных томограммах, основанные на глубоком обучении и на пороговой обработке. Была сформирована свёрточная нейронная сеть, построен классификатор, основанный на применении ансамбля решающих деревьев, был создан алгоритм для многоэтапной обработки изображений. В результате экспериментальных исследований было установлено, что наиболее эффективным методом распознавания изображений магнитно-резонансной томографии является подход, основанный на ансамбле решающих деревьев. С его помощью 95 % изображений из контрольной выборки были классифицированы правильно. При этом с помощью свёрточной нейронной сети удалось классифицировать правильно все изображения, содержащие область патологических изменений. Полученные данные могут найти применение на практике для диагностики заболеваний головного мозга, для автоматизации процесса обработки большого количества исследований магнитно-резонансной томографии.

Бесплатно

Журнал