Оценка параметров смещения и угла поворота при совмещении видеосигналов
Автор: Диязитдинов Р.Р.
Журнал: Физика волновых процессов и радиотехнические системы @journal-pwp
Статья в выпуске: 2 т.22, 2019 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается задача оценки параметров смещения и угла поворота при совмещении видеосигналов. Предложенный алгоритм является обобщением алгоритма совмещения, разработанного исследователями Лукас и Канаде, известного как алгоритм оценки оптического потока. Исходный алгоритм Лукаса - Канаде позволяет оценивать параметры смещения, а предложенный автором - также и угол поворота. Идея совмещения базируется на разложении сигнала в ряд Тейлора и замене функций синуса и косинуса на приближенные функции.
Совмещение видеосигналов, оценка смещения и угла поворота, оптический поток, переборный алгоритм, корреляционный алгоритм, алгоритм лукаса - канаде
Короткий адрес: https://sciup.org/140256093
IDR: 140256093 | УДК: 681.518.5 | DOI: 10.18469/1810-3189.2019.22.2.57-61
Offset and rotate measurement for video signal superposition
In this article the task offset and rotate measurement for video signal superposition was described. The developed algorithm is generalization of Lucas-Kanade model. Another name of this model is optical flow algorithm. The original algorithm allows to rate offsets parameters, but developed algorithm also allows to rate rotate angle. The concept of superposition has based on Taylor series of signal and sinus and cosines replacement on approximate function.
Список литературы Оценка параметров смещения и угла поворота при совмещении видеосигналов
- Совмещение изображений в условиях неопределенности / В.А. Андросов [и др.] // Зарубежная радиоэлектроника. 1985. № 4. С. 32-41.
- Методы оценивания взаимного смещения фрагментов изображений / А.В. Губанов [и др.] // Автометрия. 1988. № 3. С. 70-73.
- Панкова Т.Л., Резник А.Л. Эффективность алгоритмов прецизионного совмещения цифровых изображений // Автометрия. 1991. № 5. С. 39-43.
- Liu M., Delbruck T. Block-matching optical flow for dynamic vision sensors: Algorithm and FPGA implementation // IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). 2017. P. 1-4. DOI: 10.1109/ISCAS.2017.8050295
- Васин Н.Н., Куринский В.Ю. Обработка видеосигналов для измерения скорости движения железнодорожных вагонов на сортировочной горке // Компьютерная оптика. 2005. № 27. С. 185-188.
- Lucas B.D., Kanade T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision // Proc. Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence. 1981. P. 674-679.
- Lucas B.D. Generalized Image Matching by the Method of Differences. Pittsburgh. Carnegie-Melion University publisher. 1984.
- Horn B.K., Schunck B.G. Determining optical flow // Artificial Intell. 1981. Vol. 17. P. 185-204. (81)90024-2.
- DOI: 10.1016/0004-3702
- High Accuracy Optical Flow Estimation Based on a Theory for Wrapping / T. Brox [et al.] // ECCV 2004. Lecture Notes in Computer Science. 2004. Vol. 3024. P. 25-36.
- DOI: 10.1007/978-3-540-24673-2_3
- Мачнев А.М., Жук С.Я. Беспоисковый алгоритм определения угла поворота изображений // Вiсник Нацiонального технiчного унiверситету України Київський полiтехнiчний iнститут. Серiя: Радiотехнiка. Радiоапаратобудування. 2008. № 37. С. 33-37.
- Мачнев А.М. Беспоисковый алгоритм определения угла поворота изображений // Вiсник Нацiонального технiчного унiверситету України Київський полiтехнiчний iнститут. Серiя: Радiотехнiка. Радiоапаратобудування. 2010. № 42. С. 40-45.
- Ташлинский А.Г. Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей изображений / Ульяновский государственный технический университет. Ульяновск: УлГТУ. 2000. 132 с.
- Артюшенко В.М., Воловач В.И. Оценка информационных параметров сигнала на фоне аддитивно-мультипликативных помех с произвольным распределением // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2018. № 4. T. 21. С. 58-62.
- Диязитдинов Р.Р. Методы различения и оценки параметров оптических сигналов: монография. Самара: ПГУТИ, 2019. 139 с.
