Повышение помехоустойчивости при оценке параметров проективного совмещения телевизионных сигналов
Автор: Диязитдинова А.А.
Журнал: Физика волновых процессов и радиотехнические системы @journal-pwp
Статья в выпуске: 1 т.24, 2021 года.
Бесплатный доступ
В статье представлен алгоритм проективного совмещения телевизионных сигналов. Алгоритм позволяет повысить помехоустойчивость при оценке параметров при анализе телевизионных сигналов, содержащих регулярно повторяющиеся текстурные фрагменты. В основу оценки параметров проективного совмещения положено сопоставление изображений по так называемым особым точкам. Это точки с локальным экстремумом по яркости. Сопоставление точек определяется по максимуму коэффициента корреляции двух фрагментов изображений, в центре которых находится особая точка. Для обеспечения инвариантности к искажению по углу и поворота, и масштаба фрагменты изображений преобразовываются в логарифмически полярную систему координат. В этой системе координат угол поворота и масштаб будут соответствовать смещению вдоль соответствующих координатных осей. Повышение помехоустойчивости обеспечивается благодаря разработанной процедуре удаления особых точек на текстурных фрагментах, что уменьшает вероятность неверного сопоставления. Численное моделирование показало, что разработанный алгоритм, обеспечивает высокую помехоустойчивость в сравнении с аналогичными алгоритмами.
Помехоустойчивость, проективный, совмещение, телевизионный, логарифмически полярный, особая точка, сопоставления
Короткий адрес: https://sciup.org/140256144
IDR: 140256144 | DOI: 10.18469/1810-3189.2021.24.1.58-66
Список литературы Повышение помехоустойчивости при оценке параметров проективного совмещения телевизионных сигналов
- Гошин Е.В., Котов А.П., Фурсов В.А. Двухэтапное формирование пространственного преобразования для совмещения изображений // Компьютерная оптика. 2014. Т. 38, № 4. С. 886-891. DOI: 10.18287/0134-2452-2014-38-4-886-891
- Goshin E.V., Kotov A.P., Fursov V.A. Two-step spatial transform shaping for aligning images. Komp'juternaja optika, 2014, vol. 38, no. 4, pp. 886-891. 10.18287/0134-2452-2014-38-4-886-891 (In Russ.) DOI: 10.18287/0134-2452-2014-38-4-886-891(InRuss.)
- The contour analysis and image-superimposition problem in computer vision systems / A.I. Novikov [et al.] // Pattern Recognition and Image Analysis. 2015. Vol. 25, no. 1. P. 73-80. DOI: 10.1134/S1054661815010149
- Novikov A.I. et al. The contour analysis and image-superimposition problem in computer vision systems. Pattern Recognition and Image Analysis, 2015, vol. 25, no. 1, pp. 73-80. DOI: 10.1134/S1054661815010149
- Hast A., Nysjö J., Marchetti A. Optimal RANSAC - Towards a repeatable algorithm for finding the optimal set // Journal of WSCG. 2013. Vol. 21, no. 1. P. 21-30.
- Hast A., Nysjö J., Marchetti A. Optimal RANSAC - Towards a repeatable algorithm for finding the optimal set. Journal of WSCG, 2013, vol. 21, no. 1, pp. 21-30.
- Ефимов А.И., Новиков А.И. Алгоритм поэтапного уточнения проективного преобразования для совмещения изображений // Компьютерная оптика. 2016. Т. 40, № 2. С. 258-265. DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-2-258-265
- Efimov A.I., Novikov A.I. Algorithm for step-by-step refinement of projective transformation for image alignment. Komp'juternaja optika, 2016, vol. 40, no. 2, pp. 258-265. 10.18287/2412-6179-2016-40-2-258-265 (In Russ.) DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-2-258-265(InRuss.)
- Nonrigid image registration using free-form deformations with a local rigidity constraint / D. Loeckx [et al.] // Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2004. Lecture Notes in Computer Science. 2004. Vol. 3216. P. 639-646. DOI: 10.1007/978-3-540-30135-6_78
- Loeckx D. et al. Nonrigid image registration using free-form deformations with a local rigidity constraint. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2004. Lecture Notes in Computer Science, 2004, vol. 3216, pp. 639-646. DOI: 10.1007/978-3-540-30135-6_78
- Ke Y., Sukthankar R. PCA-SIFT: A more distinctive representation for local image descriptors // Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2004. Vol. 2. P. 506-513. DOI: 10.1109/CVPR.2004.1315206
- Ke Y., Sukthankar R. PCA-SIFT: A more distinctive representation for local image descriptors. Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2004, vol. 2, pp. 506-513. DOI: 10.1109/CVPR.2004.1315206
- Цифровая обработка изображений в информационных системах / И.С. Грузман [и др.]. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. 351 с.
- Gruzman I.S. et al. Digital Image Processing in Information Systems. Novosibirsk: Izd-vo NGTU, 2002, 351 p. (In Russ.)
- Измерение характеристик и оценка возможностей видеокамер со сверхширокоугольной оптикой / О.Л. Куляс [и др.] // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2020. Т. 23, № 1. С. 89-99. DOI: 10.18469/1810-3189.2020.23.1.89-99
- Kulyas O.L. et al. Measurement of characteristics and assessment of the capabilities of cameras with ultra-wide angle optics. Physics of Wave Processes and Radio Systems, 2020, vol. 23, no. 1, pp. 89-99. 10.18469/1810-3189.2020.23.1.89-99 (In Russ.) DOI: 10.18469/1810-3189.2020.23.1.89-99(InRuss.)
- Harris С., Stephens M. A combined corner and edge detector // Proceedings of the Alvey Vision Conference. 1988. P. 147-151. DOI: 10.5244/C.2.23
- Harris С., Stephens M. A combined corner and edge detector. Proceedings of the Alvey Vision Conference, 1988, pp. 147-151. DOI: 10.5244/C.2.23
- Мясников Е.В. Определение параметров геометрических трансформаций для совмещения портретных изображений // Компьютерная оптика. 2007. Т. 31, № 3. С. 77-82. URL: http://www.computeroptics.smr.ru/KO/Annot/KO31-3/14.html
- Mjasnikov E.V. Determination of parameters of geometric transformations for blending portrait images. Komp'juternaja optika, 2007, vol. 31, no. 3, pp. 77-82. URL: http://www.computeroptics.smr.ru/KO/Annot/KO31-3/14.html (In Russ.)
