Диссертация (1143951), страница 31
Текст из файла (страница 31)
В отличие от ранее известных аппроксимационных методовоценки границ объектов для размытых изображений,основанных наупрощенных одномерных моделях сигнала в виде гладких функций,разработанный метод основан на двумерной модели регистрируемого камеройизображения.3. Разработан алгоритм аппроксимации изображения численной моделью наосноведвухуровневойчисленнойминимизациифункционаланевязкирегистрируемого и моделируемого изображений (алгоритм решения обратнойзадачи). Предложена регуляризация решения на основе гипотезы плавностиконтура объекта.4.
Предложенвычислительно-эффективныйалгоритммоделированиядифракционно-размытого изображения объекта с заданной границей (алгоритмрешения прямой задачи). Алгоритм основан на аналитическом расчете фурьеобраза ограничивающего объект многоугольника и обеспечивает высокуючувствительностьмоделикизменениямкоординатточекграницы.Продемонстрировано, что предложенный алгоритм позволяет на 2-3 порядкаснизить время моделирования изображений по сравнению решениями,основанными на субпиксельной дискретизации при чувствительности порядка10-2..10-3 пикселя.
Обоснована эффективность применения разработанногоалгоритма для предложенного метода оценки границ.5. В результате исследования выявлено, что в условиях дифракционного размытияи сложной формы границы объекта эффект от применения разработанного193метода приблизительно эквивалентен 2х-3х кратному увеличению разрешающейспособности оптической системы с последующим применением известныхметодовоценкипредварительнымграниц.Такжеустановлено,восстановлениемчтоизображенийприсравненииизвестнымисметодамиприблизительный эквивалент увеличения разрешающей способности системысоставляет 20%-30%.6.
Показано,чторазработанныйметодустойчивквлияниюшума,неравномерности яркости, пониженной частоте дискретизации и отклонениюфактического импульсного отклика системы от модельного. Дополнительновыявлено, что в условиях неравномерной яркости объекта и/или фона, приусловии адекватно выбранной модели распределения яркости разработанныйметод является не только устойчивым к неравномерности яркости, но такжепозволяет получить более точную оценку координат элементов границы посравнению с известными методами.7.
Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный методоценки границ и позволяющее применять его для обработки изображений винтерактивном и пакетном режимах. С целью повышения быстродействияприменена технология параллельных вычислений OpenCL.8. В результате применения разработанного метода в прикладной задачеоптического измерения температурного коэффициента линейного расширениябылодостигнуто3-хкратноеснижениеметодическойсоставляющейпогрешности измерения по сравнению с известными методами оценки границ.Для этого были разработаны и реализованы:– методика калибровки импульсного отклика измерительной системы вусловиях малой глубины резко изображаемого пространства оптическойсистемы;– алгоритм оценки смещения контура края образца при его линейнойдеформации со случайной (паразитной) составляющей;– специализированное программное обеспечение измерительной системывысокотемпературного дилатометра ДОВ-1, обеспечивающее регистрацию иобработку изображений с применением разработанных алгоритмов.194СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1.
Планк М. Теория теплового излучения, пер. с нем. 2 изд. – М., 2006. – 208 с.2. Ельяшевич М. А. Атомная и молекулярная спектроскопия, 2 изд. – М., 2001. –896 с.3. Соболев В. В. Курс теоретической астрофизики, 3 изд. – М., 1985. – 503 с.4. Ллойд Дж. Системы тепловидения: Перевод с английского под редакцией А.И.Горячева. – М.: Мир, 1978. – 414 c.5. П. С.
Баранов, Д. А. Белоус, Н. Н. Какушкин, А. А. Манцветов. Наблюдениенагретыхтелкремниевымимеждународнойконференциифотоприемниками«Телевидение://Материалыпередачаи14-ойобработкаизображений». 2017. С. 65-69.6. Левшин В. Л. Фотолюминесценция жидких и твёрдых веществ. – Л., 1951. –456 с.7. Лакович Дж. Основы флуоресцентной спектроскопии. — М.: Мир, 1986. —496 с.8. Schermelleh L, Heintzmann R, Leonhardt H.
A guide to super-resolution fluorescencemicroscopy. J Cell Biol. 2010;190(2):165–75. doi:10.1083/jcb.201002018.9. Гуревич М. М., Фотометрия, 2 изд., Л., 1983. – 272 с.10. Mountney, P., Stoyanov, D., Yang, G.Z., 2010. “Three-dimensional tissuedeformation recovery and tracking”, IEEE Signal Proc. Mag. 27, pp. 14–24.11. Вишняков Г.Н., Левин Г.Г., Наумов А.А.
Измерение поверхности трехмерныхобъектовметодом проекцииинтерференционныхполос//Оптикаиспектроскопия, 1998. – Т. 85. №6. – С. 1015-1019.12. Gurov I., Vozniuk J. Rough surface shape retrieval in a fringe projection techniqueby the image enhancement and fringe tracing method / In: Proc. QCAV'2001, Int.Conf. on Quality Control by Artificial Vision (Le Creusot, France, May, 21-23, 2001),Toulouse, CEPADUES-EDITIONS, 2001. V.l. P. 79-84.13. Заказнов Н.П., Кирюшин С.И., Кузичев В.И.
Теория оптических систем, 3-е изд.— М.: Машиностроение, 1992. — 447 c.19514. Telecentric Illumination: Why You Need It in Machine Vision Applications.[Электронный ресурс] URL: https://www.edmundoptics.com/resources/applicationnotes/imaging/telecentric-illumination-why-you-need-it-in-machine-visionapplications/ (дата обращения 28.10.2018).15. Шерстнев Л. Г. Электронная оптика и электроннолучевые приборы. – М.:Энергия 1971. – 368 с.16. Janesick J.
R. Scientific charge-coupled devices. – SPIE Press, 2001. – 907 с.17. Boyl W. S., Smith G. E. Semiconductor charge-coupled devices // BSTJ, 1970. – №49. – С. 587-593.18. Новиков М. А. Олег Михайлович Лосев – пионер полупроводниковойэлектроники // Физика твердого тела. – 2004. – Т. 46 – № 1.
– С. 5-9.19. Березин В. В., Умбиталиев А. А., Фахми Ш. С., Цыцулин А. К., Шипилов Н. Н.Твердотельная революция в телевидении: Телевизионные системы на основеприборов с зарядовой связью, систем на кристалле и видеосистем на кристалле.– М.: Радио и связь, 2006. – 312 с.20. D.
Litwiller. CCD vs. CMOS: facts and fiction // Photonics spectra 35(1) – 2001. pp.154-158.21. Кривощекова Ю.В., БелойванП.А., БронштейнИ.Г., Бурбаев А.М.Малогабаритная вандалозащищенная видеокамера на основе многоматричнойприемной системы для охраны помещений // Информационно-управляющиесистемы. 2017. №2. С. 101-104.22. В. С. Дюмин, Н.
С. Чепилко, Ю. С. Матюшова. Исследование пороговойосвещенности и отношения сигнал-шум ФПЗС с электронным умножением //Материалы 15-й международной конференции «Телевидение: передача иобработка изображений», 2018. С. 50-51.23. П. С. Баранов, Д. А. Белоус, А. А. Манцветов, Е. Ю. Пучка. Пороговаячувствительностьмеждународнойтвердотельныхконференцииизображений», 2018. С.
67-69.фотоприемников«Телевидение://Материалыпередачаи15-йобработка19624. Белоус Д. А., Пучка Е. Ю. Баранов П. С., Манцветов А. А. Чувствительностьматричных ПЗС и КМОП сенсоров при различных источниках света // Вопросырадиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. 2017. Вып. 4. С. 9–15.25. Sparse Color Filter Pattern Overview. Application note AND9180/D.
[Электронныйресурс]URL:http://www.onsemi.com/pub/Collateral/AND9180-D.PDF(датаобращения 28.10.2018).26. Janesick J. R. Photon transfer. – SPIE Press, 2007. – 276 с.27. Умбиталиев А.А., Цыцулин А.К., Манцветов А.А., Козлов В.В., РычажниковА.Е., Баранов П.С., Иванова А.В. Управление режимом накопления втвердотельных фотоприемниках // Оптический журнал. Вып.11. Том 79. 2012.С. 84-92.28. Молодяков С.А.
Оптоэлектронные процессоры с ПЗС-фотоприемниками.Конвейерная обработка сигналов // Информационно-управляющие системы.2008. № 6. С. 2-8.29. Пат.2065140РоссийскаяФедерация,МПКG01J3/433,G01R23/17Оптоэлектронный модуляционный спектрометр / Есепкина Н.А., Круглов С.К.,Молодяков С.А.; заявл. 12.07.1994; опубл. 10.08.1996.30. Молодяков С.А. Методика использования в цифровых камерах пульсарныхпроцессоров кадровых ПЗС-фотоприемников в режиме временной задержки инакопления // Наука и образование. 2013. №5 С. 163-182.31.
Иночкин Ф. М., Круглов С. К., Бронштейн И. Г. Влияние цифрового ианалогового суммирования отсчетов сигнала на отношение сигнал-шум вцифровых ПЗС камерах // Тезисы докладов 10-й м/н конференции "Телевидение:передача и обработка изображений", 2013. С. 18-22.32. С. А. Иванов, А. Н. Куликов, Д. А. Довжиков, и др.
Переменная чёткость втвердотельных телевизионных системах // Техника средств связи, сер. Техникателевидения, 1989, вып. 7, С. 27-33.33. F. Inochkin, S. Kruglov and I. Bronshtein, "Increasing CCD frame rate and signal-tonoise ratio with high resolution capability using on-chip preprocessing and multisignalimage representation," 2016 IEEE NW Russia Young Researchers in Electrical and197Electronic Engineering Conference (EIConRusNW), St. Petersburg, 2016, pp. 209213.34. Пат. 2529369 Российская Федерация, МПК H04N3/00.
Способ формированиясигнала изображения с помощью матричных приборов с зарядовой связью /Бронштейн И. Г., Круглов С. К., Иночкин Ф. М.; заявл. 21.10.2013; опубл.27.09.2014, Бюл. №27. – 9 с.35. L. G. Roberts, "Machine perception of three-dimensional solids," in Optical andElectro-Optical Information Processing, J. T. Tippett et al., Eds. Cambridge, MA: MITPress, 1965.36. J. M. S.
Prewitt, "Object enhancement and extraction," in Picture Processing andPsychopictorics, B. Lipkin and A. Rosenfeld, Eds. New York: Academic, 1970, pp.75-149.37. I. Sobel. Neighborhood coding of binary images fast contour following and generalarray binary processing // Computer Graphics and Image Processing, 1978, 8(1): 127135.38. B. Jähne, H. Scharr, and S. Körkel. Principles of filter design. In Handbook ofComputer Vision and Applications. Academic Press, 1999.39. J, Canny. A computational approach to edge detection // IEEE Transactions on Patternanalysis and Machine Intelligence, 1986, 8(6): 679-698.40.
Rosenfeld A. A Nonlinear Edge-Detection Technique. Proceedings of the IEEE,57(MAY), 1970, 814–817.41. Rosenfeld A., Thurston M. (1971). Edge and Curve Detection for Visual SceneAnaIysis. IEEE Transactions on Computers, C-20(5), 562–569.42. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. –. М.:Техносфера, 2005.– 1072 с.43. R.
Machuca and A. L. Gilbert, “Finding edges in noisy scenes,” IEEE Trans. PatternAnal. Machine Intell., vol. PAMI-3, pp. 103- 111, Jan. 1981.44. A. J. Tabatabai and 0. R. Mitchell, “Edge location to subpixel values in digitalimagery,” IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. PAMI-6, no. 2, pp. 188-201,Mar. 1984.19845.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
