Диссертация (1091367), страница 16
Текст из файла (страница 16)
Частота выходной видеопоследовательности при125этом составляет 22–18 кадр/с, что соответствует максимальной скоростипередвижения МРП в помещении 1 м/с.4.Разработана модификация алгоритма минимизации энтропии дляудаления теней с телевизионного изображения, позволяющая увеличитьпроизводительность алгоритма до 37,5 раз за счет сужения области поискаинвариантного направления. Прирост в скорости не связан с увеличениемминимальной погрешности, которая составляет 9%.5.Предложен способ автоподстройки параметров решающегоправила в задаче цветового анализа изображений для обнаруженияпрепятствий на подстилающей поверхности. Показано, что эмпирическиподобранное значение параметра позволяет минимизировать погрешностьработы системы в условиях фотометрических искажений.6.Исследовановлиянияшуманасистемуобнаруженияпрепятствий.
Определен средний порог в 26,8 дБ, при котором систематеряет работоспособность. Установлено, что алгоритм наименее устойчив квлияниюшуматипа«соль-перец»инаиболееустойчивкмультипликативному шуму.7.Исследовановлияниеразличныхисточниковвнешнегоосвещения на точность работы алгоритма обнаружения препятствий.Проанализированыследующиеисточники:естественноеосвещение,естественное освещение в пасмурную погоду, светодиодная лампа, лампанакаливания и люминесцентная лампа холодного света. При всех источникахсвета алгоритм сохранил свою работоспособность.8.Исследовановлияниеуровняосвещѐнностинаработоспособность системы. Определено, чтопри сильном уменьшенииосвещенностиинформации.происходитпотеряцветовойРезультатыпоказали, что на уровне в 25 люкс алгоритм теряет работоспособность.
Вцелом алгоритм показал устойчивость к низкому уровню освещения.1269.Исследована возможность автокорректировки контрастностивходного изображения. В ходе экспериментального исследования определеннаилучший уровень контрастности, соответствующий 60.10.Разработанавиртуальнаясреда,позволяющаяэмулироватьработу системы в университетском помещении. Среда использовалась длягенерации тестовых размеченных видеопоследовательностей, используемыхприисследованиипредоставляеталгоритма.широкийРазработанныйнаборвозможностейфункционалдлясредыпроверкиработоспособности алгоритмов цифровой обработки изображений не тольков рамках данной диссертационной работы, но и для широкого круга задачприкладного телевидения.127СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1.Абдрахманова А.М., Намиот Д.Е.
Использование двумерныхштрихкодов для создания системы позиционирования и навигации впомещении // Прикладная информатика, №1, СПб: Лань, 2013. С. 31-39.2.Алпатов Б.А. Оценивание параметров движущегося фрагментадвумерногоизображения.–Техникасредствсвязи.Сер.Техникателевидения, 1991, № 2, С. 77-81.3.Алпатов Б.А., Бабаян П.В.
Разработка алгоритма слежения зафоновым изображением для видеокомпьютерной системы обнаружения иопределения координат движущихся объектов // Проблемы математическогомоделирования и обработки информации в научных исследованиях: Сб. науч.тр. – Рязань: РГРТА, 2003, С.
3-15.4.Анисимов Б.В., Злобин В.К., Курганов В.Д. Распознавание ицифровая обработка изображений. – М.: Высшая школа, 1983. – 294 с.5.Апальков И.В. Усовершенствование алгоритмов удаления шумаиз изображений на основе модифицированных критериев оценки качества:автореф. дис. к-та тех. Наук: 05.12.04 / И.В. Апальков. М., 2008.6.Бакут П.А., Колмогоров Г.С., Ворновицкий И.Э. Сегментацияизображений: Методы пороговой обработки // Зарубежная радиоэлектроника,1987, №10, С. 6-24.7.Барский А.Б.
Нейронные сети: распознавание, управление,принятие решений. – М.:Финансы и статистика, 2004. 176 c.8.Барсуков Ф.И., Величкин А.И., Сухарев А.Д. Телевизионныесистемы летательных аппаратов / Под ред. А.И. Величкина. – М.: Сов. радио,1979. – 256 с.9.дляБернюков А.К. Использование процедур цифрового ограничениявычислениявекторапризнаковраспознаваемыхобразовПроектирование и технология электронных средств, 2013, №2. С. 2-4.128//10.Бесконтактная одометрия в составе бортовых навигационныхсистем / Соколов С. М., Платонов А. К., Богуславский А.А., Куфтин Ф. А.,Моксин К.
А. // Известия ЮФУ. Технические науки . 2010. №3. С. 64-68.11.Богучарский С. И., Машталир С. В. Анализ текстур впоследовательности изображений на основе векторного квантования //Радіоелектроніка, інформатика, управління . 2014. №2 (31). С. 94-99.12.Васильев Ю. Э., Беляков А. Б., Кочетков А. В., Беляев Д.
С.Диагностика и паспортизация элементов улично-дорожной сети системойвидеокомпьютерного сканирования // Интернет-журнал Науковедение . 2013.№3 (16). С. 1-7 .13.Вишневский В. М., Ларионов А. А., Целикин Ю. В. Анализ иисследованиеметодовпроектированияавтоматизированныхсистембезопасности на автодорогах с использованием новых широкополосныхбеспроводных средств и RFID технологий // T-Comm .
2012. №7. C. 48-54.14.Войновский В. А., Купцов А. В. Причины некорректных измеренийдальностей с помощью лазерных дальномеров, используемых в вооружѐнныхсилах // ИНТЕРЭКСПО ГЕО-СИБИРЬ . 2013. №2. С.48-58.15.Выголов О.В., Желтов С.Ю., Визильтер Ю.В. Обнаружениепрепятствий перед наземным мобильным объектом в бортовой системетехнического стереозрения реального // Техническое зрение в системахуправления мобильными объектами, выпуск 4 .–М.:УНИВЕРСИТЕТ, 2011.С.
202-215.16.Гоноболев А. С., Когочев А. Ю., Лекарев А. О. Системаобнаружения препятствий для мультикоптера // Resources and Technology,выпуск 2, 2014, С. 121-126.17.Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.:Техносфера, 2005. 1104 с.18.Гридин В.Н, Титов В.С., Труфанов М.И. Адаптивные системытехнического зрения. – М.: Наука, 2009. 441 с.129Дворкович В.П.,19.Дворкович А.В.Цифровыевидео-информационные системы (теория и практика). Техносфера, 2012. 1008 с.Девочкин О.В., Сегеда С.В. Система обнаружения объекта в зоне20.движения автомобиля, с использованием цифровой обработки изображения //Материалы 77-й международной научно-технической конференции ААИ«Автомобиле- и тракторостроение в России: приоритеты развития иподготовка кадров», Москва, 2012.
С. 11-16.Джакония В.Е. Физические основы телевидения // Телевидение. –21.М.: «Горячая линия – Телеком», 2007. – С. 19–115. – 618 с.Казаков А., Бовырин А. Быстрый алгоритм обнаружения22.пешеходов по видеоданным // Доклады 22-ой международной конференциипо компьютерной графике и зрению (ГрафиКон-2012), Москва, 2012. С.
144148.Казанцев Г.Д., Курячий М.И., Пустынский И.Н. Измерительное23.телевидение: Учеб. пособие для вузов / М.: Высш. шк., 1994. – 288 с.Каллаур В. О., Морозов А.Л., Сафин Б. Г. Автоматизированная24.система предупреждения о препятствиях на базе ультразвукового датчика имикроконтроллера // Евразийский Союз Ученых . 2015. №7-2. С. 66-67.Карпов В.Э., Платонова М.В. Система навигации мобильного25.робота//Информационныесредстваитехнологии.ТрудыXVIIIМеждународной научно-технической конференции, Т. 2. М.: Издательскийдом МЭИ, 2010, С.
56-63.26.Князь В.В., Бусурин В. И.Автоматическое обнаружениепрепятствий на взлѐтно-посадочной полосе средствами технического зрения// Труды МАИ, 2015. С. 1-18.27.Козлов В.Н. Элементы математической теории зрительноговосприятия. – М., Издательство Центра прикладных исследований примеханико-математическом факультете МГУ, 2001. 128 с.28.Корнев А.С., Смирнов Д.С. Анализ возможности адаптациисистемы технического зрения для предотвращения столкновений на130железныхдорогах//ИзвестияПетербургскогоуниверситетапутейсообщения .
2015. №2. С. 56-60.29.Коротаев В.В., Краснящих А.В. Телевизионные измерительныесистемы / Учебное пособие. – СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. – 108 с.30.Костильов В.П., Слусар Т.В., Суший А.В., Черненко В.В. Пропокращеннячутливостікремнієвихфотосенсорів//Прикладнарадіоелектроніка: наук.- техн. журнал. – 2012. Том 11. № 3.
– С. 440-444.31.Костылев В.П.,чувствительностиСлусар Т.В.кремниевыхидр.Обфотосенсоровулучшении//Прикладнаярадиоэлектроника : науч.-техн. журн. – Х. : ХНУРЭ, 2012. – Т. 11, № 3. – С.440–441.32.Лебедев И.М. Разработка и исследование системы распознаванияпрепятствийнаосновемонокулярнойсистемы//Материалы11международной научно-технической конференции «Оптико-электронныеприборы и устройства в системах распознавания образов, обработкиизображений и символьной фильтрации», Курск 2013, С.
154-15.33.оптическаяЛебедевсистемаИ.М.,ТюкиннавигацииА.Л.,внутриПриоровА.Л.помещенийМонокулярная(доклад)//XVВсероссийская научно-практическая конференция "Проблемы развития иприменения средств ПВО на современном этапе. Средства ПВО России идругих стран мира, сравнительный анализ", 2-3 октября 2014 г.: сб. докл..;секция 6-9 / ВКА имени А.Ф. Можайского (филиал, г. Ярославль). Ярославль, 2014. – C.
363.34.Лебедев И.М., Тюкин А.Л., Приоров А.Л., Прозоров А.В.Адаптивная система прикладного телевидения определения препятствий наподстилающей поверхности для мобильной роботизированной платформы //Электромагнитные волны и электронные системы. 2015. № 5. С. 64–69.35.Местецкий М.Л. Математические методы распознавания образов.МГУ, ВМиК, каф. «Математические методы прогнозирования», 2004.13136.Майоров В.П., Овчинников Л.Ф., Сѐмин М.С. Рассуждения отелевизионных камерах (рус.) // Компьютерра. 1998. №14.
С. 30-3637.МаррД.Зрение:информационныйподходкизучениюпредставления и обработки зрительных образов. – М.: Радио и связь, 1987.38.Методыавтоматическогообнаруженияисопровожденияобъектов. Обработка изображений и управление / Б.А. Алпатов, П.В. Бабаян,О.Е. Балашов, А.И. Степашкин. М.: Радиотехника, 2008.39.Нгуен Т.З. Управление мобильным роботом на основе алгоритмовраспознавания образов: автореф. дис. к-та тех.
Наук: 05.13.01 / Т.З. Нгуен.Астрахань, 2015.40.Обработка и анализ изображений в задачах машинного обучения./ Визильтер В.Ю., Желтков С.Ю., Бондаренко А.В., Осоков М.В., МоржинА.В. М.: Физматкнига., 2010. 672 с.41.Патрик Э. Основы теории распознавания образов: Пер. с англ. /Под ред. Б.Р.Левина. – М.: Сов. радио, 1980. 408 с.42.Платонова М.В. Использование шумоподобных сигналов ИК-диапазона длясистемы навигации мобильных роботов //Сборник«Мобильные роботы и мехатронные системы». – М.: ИздательствоМосковского университета, 2009. – С. 148-155.43.Приоров А.Л., Куйкин Д.К., Хрящев В.В. Детектирование ифильтрация импульсного шума со случайными значениями импульсов //Цифровая обработка сигналов. 2010.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
