Исследование размера рабочей зоны метода итерационного совмещения телевизионных сигналов в измерительных системах технического зрения
Автор: Диязитдинов Р.Р.
Журнал: Физика волновых процессов и радиотехнические системы @journal-pwp
Статья в выпуске: 2 т.27, 2024 года.
Бесплатный доступ
Обоснование. Обработка изображений используется в измерительных системах технического зрения, которые широко распространены в промышленной сфере. Одной из актуальных задач при обработке является совмещение изображения. Методы совмещения должны выполнять два основных требования: удовлетворительное качество совмещения и приемлемое для практики время обработки. Одним из методов, соответствующим этим требованиям, является итерационное совмещение.
Рабочая зона, совмещение, техническое зрение, итерационный, телевизионный сигнал, изображение, моделирование
Короткий адрес: https://sciup.org/140306020
IDR: 140306020 | DOI: 10.18469/1810-3189.2024.27.2.77-84
Список литературы Исследование размера рабочей зоны метода итерационного совмещения телевизионных сигналов в измерительных системах технического зрения
- Васин Н.Н., Куринский В.Ю. Метод обработки видеосигналов для измерения скорости протяженных объектов // Инфокоммуникационные технологии. 2010. Т. 8, № 2. С. 36‒39. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=15182359
- Колякин В.В., Аверченков В.И., Терехов М.В. Методы оценки параметров моделей для решения задачи трехмерной реконструкции сложных моделей реальных объектов // Вестник Брянского государственного технического университета. 2016. № 3 (51). С. 233–242. DOI: https://doi.org/10.12737/22120
- Диязитдинов Р.Р. Итерационный алгоритм оценки смещения, масштаба и поворота для совмещения телевизионных сигналов при влиянии аддитивных и мультипликативных помех // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2022. Т. 25, № 1. С. 36–44. DOI: https://doi.org/10.18469/1810-3189.2022.25.1.36-44
- Lowe D.G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints // International Journal Computer Vision. 2004. Vol. 60, no. 2. P. 91−110. DOI: https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94
- Applicability of the SIFT operator to geometric SAR image registration / P. Schwind [et al.] // International Journal Remote Sens. 2010. Vol. 31, no. 8. P. 1959−1980. DOI: https://doi.org/10.1080/01431160902927622
- SURF: Speeded up robust features / H. Bay [et al.] // Computer Vision and Image Understanding. 2008. Vol. 110, no. 3. P. 346−359. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2007.09.014
- Chum О. Two-view geometry estimation by random sample and consensus: Ph.D. dissertation. Prague, 2005. 100 p. URL: https://cmp.felk.cvut.cz/~chum/papers/Chum-PhD.pdf
- Мясников Е.В. Определение параметров геометрических трансформаций для совмещения портретных изображений // Компьютерная оптика. 2007. Т. 31, № 3. C. 77–82. URL: https://www.computeroptics.ru/KO/Annot/KO31-3/14.html
- Phase correlation based image alignment with subpixel accuracy / A. Alba [et al.] // 11th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI 2012). 2012. Vol. 7629. P. 171–182. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-37807-2_15
- Lucas B.D., Kanade T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision // Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI). Vancouver, Canada, 24–28 August 1981. P. 121–130.
- Диязитдинов Р.Р. Оценка параметров смещения и угла поворота при совмещении видеосигналов // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2019. Т. 22, № 2. С. 57–61. DOI: https://doi.org/10.18469/1810-3189.2019.22.2.57-61
- Ташлинский А.Г., Сафина Г.Л., Коваленко Р.О. Критерий оптимизации алгоритмов оценивания параметров межкадровых геометрических деформаций цифровых изображений по скорости сходимости оценок параметров // DSPA: Вопросы применения цифровой обработки сигналов. 2018. Т. 8, № 3. С. 204–208. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36430350
- Крашенинников В.Р., Кадеев А.Д. Алгоритм оценивания сдвига и поворота изображений на основе метода неподвижной точки // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2013. Т. 15, № 4. С. 931–935. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-otsenivaniya-sdviga-i-povorota-izobrazheniy-na-osnove-metoda-nepodvizhnoy-tochki?ysclid=lwi4fr69ec414039685
- Диязитдинов Р.Р. Совмещение разномасштабных изображений для систем видеонаблюдения железнодорожного применения в режиме реального времени // Электросвязь. 2023. № 11. С. 84–90. DOI: https://doi.org/10.34832/ELSV.2023.48.11.013
Статья научная
