Сведения об официальных оппонентах и ведущей организации (1091151)
Текст из файла
Сведения об официальных оппонентахФамилии, имя,отчествоУченая степеньУченое званиеОтрасль науки, покоторой имзащищенадиссертацияПолноенаименованиеорганизацииместа работыДолжностьСписокпубликаций потеме защищаемойдиссертации врецензируемыхнаучныхизданиях запоследние 5 лет(не более 15)Бехтин Юрий СтаниславовичДоктор технических наукПрофессор05.12.04 – Радиотехника, в том числе системы и устройствателевиденияФедеральное государственное бюджетное образовательноеучреждение высшего профессионального образования «Рязанскийгосударственный радиотехнический университет»Профессор кафедры автоматики и информационных технологий вуправлении1. Бехтин Ю.С., Толстая Е.В. Коррекция артефактов звона приJPEG-кодировании изображений // Цифровая обработкасигналов. 2010. № 4. С. 22-27.2.
Бехтин Ю.С. Комплексирование зашумленныхмультиспектральных изображений поиском когерентныхструктур // Известия ЮЗГУ, сер. «Управление,вычислительная техника, информатика. Медицинскоеприборостроение». 2011. № 1. С. 53-59.3. Бехтин Ю.С., Толстая Е.В. Обнаружение и коррекция блочныхартефактов при JPEG-кодировании изображений с потерями //Телекоммуникации. 2012. № 1.
С. 25-30.4. Бехтин Ю.С., Титов Д.В. Компрессия зашумленныхизображений адаптивным вейвлет-кодеком // Известия вузов:Приборостроение. 2012. Т. 55, № 2. С. 32-35.5. Бехтин Ю.С. Комплексирование зашумленныхмультиспектральных изображений с использованиемпространственно-ориентированных деревьев вейвлетпреобразования // Цифровая обработка сигналов.
2012. № 1.С. 27-31.6. Бехтин Ю.С. Компрессия зашумленных изображений вбиблиотеке вейвлет-кодеков // Вестник РГРТУ. 2012.№ 1 (выпуск 39), часть 2. С. 3-7.7. Баранцев А.А., Брянцев А.А., Бехтин Ю.С. Применениепространственно-ориентированных деревьев вейвлетпреобразования для комплексирования зашумленныхмультиспектральных изображений // Известия ЮЗГУ, сер.«Управление, вычислительная техника, информатика.Медицинское приборостроение». 2012. № 1. С. 53-59.8.
Бехтин Ю.С., Гурьева М.Н. Коррекция геометрического шумаматричных фотоприемников на основе вейвлетпреобразования // Известия ЮЗГУ, сер. «Управление,вычислительная техника, информатика. Медицинскоеприборостроение». 2013. № 5(50). С. 62-66.9. Бехтин Ю.С., Завалишин С.С. Алгоритм параллельноймаркировки связных компонент на изображениях, содержащихтекст // Известия ЮЗГУ, сер. «Управление, вычислительная1техника, информатика. Медицинское приборостроение». 2013.№ 5(50). С. 77-83.10. Бехтин Ю.С., Малебу Д.П. Компрессия радиолокационныхизображений на основе субполосного текстурного вейвлетанализа // Телекоммуникации.
2014. № 1. С. 13-18.11. Бехтин Ю.С., Титов Д.В. Теоретическое обоснование выборавейвлет-базиса в задачах сжатия зашумленных сигналов //Известия вузов. Приборостроение. 2015. Т. 58, № 2. С. 87-93.Фамилии, имя,отчествоУченая степеньУченое званиеОтрасль науки, покоторой имзащищенадиссертацияПолноенаименованиеорганизацииместа работыДолжностьСписокпубликаций потеме защищаемойдиссертации врецензируемыхнаучныхизданиях запоследние 5 лет(не более 15)Медведева Елена ВикторовнаДоктор технический наукДоцент05.12.04 – Радиотехника, в том числе системы и устройствателевиденияФедеральное государственное бюджетное образовательноеучреждение высшего образования «Вятский государственныйуниверситет»Профессор кафедры радиоэлектронных средств1.
Medvedeva E.V., Kurbatova E.E. A Two-stage imagepreprocessing algorithm // Pattern Recognition and Image Analysis.2011. Vol. 21, No. 2. P. 297–301.2. Петров Е.П., Медведева Е.В., Курбатова Е.Е.Комбинированный метод выделения контуров назашумленных изображениях // Нелинейный мир. 2011. № 6.C. 335-341.3.
Петров Е.П., Медведева Е. В., Метелев А.П. Метод синтезаматематических моделей видеоизображений на основемногомерных цепей Маркова // Нелинейный мир. № 4. 2011.C. 213-231.4. Медведева Е.В., Тимофеев Б.О. Метод компрессиивидеоизображений на основе двумерных цепей Маркова //T-Comm. Телекоммуникации и транспорт.
2011. № 1. С. 24-28.5. Медведева Е.В., Курбатова Е.Е.. Метод текстурнойсегментации изображений на основе марковских случайныхполей // Цифровая обработка сигналов. 2012. № 3. C. 76-80.6. Курбатова Е.Е., Карлушин К.А., Медведева Е.В. Методтекстурной сегментации аэрокосмических изображений //Инфокоммуникационные технологии. 2012. № 4. C. 41-45.7. Курбатова Е.Е., Медведева Е.В., Орлов И.Я. Комбинированныйалгоритм выделения контуров объектов интереса вмониторинговых системах // Вестник ННГУ. 2013. № 2(1).С.
62-67.8. Карлушин К.А., Медведева Е.В. Метод выделения движущихсяобъектов в видеоизображениях на основе трехмерных цепейМаркова // T-Comm. Телекоммуникации и транспорт. 2013.№ 9. С. 94-97.29. Petrov E.P., Trubin I.S., Medvedeva E.V., Smolskiy S.M.Mathematical Models of Video-Sequences of Digital Half-ToneImages // Integrated models for information communicationsystems and net-works: design and development / Aderemi A.Atayero and Oleg I. Sheluhin, editors. - Hershey: IGI Global, 2013.P. 207-241.10. Petrov E.P., Trubin I.S., Medvedeva E.V., Smolskiy S.M.,Development of Nonlinear Filtering Algorithms of Digital HalfTone Images/ Integrated Models for Information CommunicationSystems and Networks: Design and Development /Aderemi A.Atayero and Oleg I. Sheluhin, editors.
- Hershey: IGI Global, 2013.P. 278-304.11. Медведева Е.В., Карлушин К.А. Метод выделения движущихсяобъектов в видеопотоке и оценка точности определения ихкоординат // Цифровая обработка сигналов. 2014. № 3. C. 4750.12. Kurbatova E.E., Medvedeva E.V., Okulova A.A. Method ofisolating texture areas in images // Pattern Recognition and ImageAnalysis. 2015.
Vol. 25, No. 1. P. 47-52.13. Medvedeva E.V., Kurbatova E.E. Image Segmentation Based onTwo-Dimensional Markov Chains // Computer Vision in ControlSystems-2. Innovations in Practice. Springer InternationalPublishing Switzerland, 2015. P. 277-295.Сведения о ведущей организацииПолное исокращенноенаименованиеПочтовый адресТелефонАдресэлектроннойпочтыАдрес сайта всети Интернет»Списокпубликацийработниковорганизации врецензируемыхнаучныхизданиях по темезащищаемойдиссертации запоследние 5 лет(не более 15)Федеральное государственное бюджетное образовательноеучреждение высшего профессионального образования«Владимирский государственный университет имени АлександраГригорьевича и Николая Григорьевича Столетовых» (ВлГУ)600000, г. Владимир, ул.
Горького, 87+7 4922 53-25-75oid@vlsu.ruhttp://www.vlsu.ru/1. Садыков С.С., Савичева С.В. Предварительная обработкаизображений плоских объектов в системах техническогозрения // Известия высших учебных заведений.Приборостроение. 2012. Т. 55. № 2. С. 19-23.2. Варламов А.Д. Использование априорной информации оместорасположении объектов лица для оценки егобиометрических признаков нейронной сетью //Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. № 3.С. 34-38.3. Савичева С.В. Построение алгоритма распознавания плоскихдеталей на изображениях, поступающих с видеодатчика //Радиотехнические и телекоммуникационные системы.
2015.№ 1 (17). С. 32-38.34. Никитин О.Р., Кисляков А.Н. Повышение эффективностииспользования информации при комплексировании цифровыхмногоспектральных изображений // Радиотехнические ителекоммуникационные системы. 2014. № 2 (14). С. 50-56.5. Никитин О.Р., Кисляков А.Н. Цветовое кодированиеизображений в многоканальных системах дистанционногозондирования земной поверхности // Вестник Рязанскогогосударственного радиотехнического университета. 2013.
№ 1(43). С. 116-120.6. Жизняков А.Л., Привезенцев Д.Г. Использование характерараспределения самоподобия в качестве признака цифровогоизображения в задаче классификации // Цифровая обработкасигналов. 2012. № 3. С. 64-67.7. Терехин А.В. Распознавание трехмерных объектов поизображениям двух проекций // Информационные технологии.2014. № 4.
С. 43-48.8. Захаров А.А., Тужилкин А.Ю., Веденин А.С. Алгоритмопределения положения и ориентации трехмерных объектов повидеоизображениям на основе вероятностного подхода //Фундаментальные исследования. 2014. № 11-8. С. 1683-1687.9. Терехин А.В. Распознавание объектов методом вычисленияоценок с использованием диагональных признаков формы //Известия высших учебных заведений.
Характеристики
Тип файла PDF
PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.
Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.