Отправить статью по E-mail 
Оценка параметров смещения и угла поворота при совмещении видеосигналов
- Авторы: Диязитдинов Р.1
-
Учреждения:
- Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики
- Выпуск: Том 22, № 2 (2019)
- Страницы: 56-61
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.ssau.ru/pwp/article/view/7056
- DOI: https://doi.org/10.18469/1810-3189.2019.22.2.57-61
- ID: 7056
Цитировать
Полный текст
Аннотация
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.
Об авторах
Р.Р. Диязитдинов
Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Автор, ответственный за переписку.
Email: rinat.diyazitdinov@gmail.com
Список литературы
- 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: https://doi.org/10.1109/ISCAS.2017.8050295Васин 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. DOI: https://doi.org/10.1016/0004-3702(81)90024-2High 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: https://doi.org/10.1007/978-3-540-24673-2_3Мачнев А.М., Жук С.Я. Беспоисковый алгоритм определения угла поворота изображений // Вісник Національного технічного університету України Київський політехнічний інститут. Серія: Радіотехніка. Радіоапаратобудування. 2008. № 37. С. 33–37.Мачнев А.М. Беспоисковый алгоритм определения угла поворота изображений // Вісник Національного технічного університету України Київський політехнічний інститут. Серія: Радіотехніка. Радіоапаратобудування. 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.
Дополнительные файлы
