The 8 reference contexts in paper T. Volosatova M., V. Bulanov A., В. Буланов А., Т. Волосатова М. (2016) “Программный комплекс предварительной обработки изображений для обнаружения и распознавания изображений // Program complex of pretreatment imaging for detection and image recognition” / spz:neicon:technomag:y:2014:i:4:p:321-338

  1. Start
    1272
    Prefix
    Целью работы является разработка программного обеспечения автоматизированного рабочего места (АРМ), предназначенного для создания программ предобработки изображений с целью последующего обнаружения и распознавания объектов. В публикации приведены результаты аналитического обзора алгоритмов цифровой обработки изображений
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    , а также задач деконволюции, сегментации и фильтрации изображений. Рассмотрены алгоритмы компенсации смаза и дефокусировки [5,6]. Регистрация изображений местности, зачастую, должна производиться оперативно, без возможности повторения.
    (check this in PDF content)

  2. Start
    1403
    Prefix
    В публикации приведены результаты аналитического обзора алгоритмов цифровой обработки изображений [1, 2], а также задач деконволюции, сегментации и фильтрации изображений. Рассмотрены алгоритмы компенсации смаза и дефокусировки
    Exact
    [5,6]
    Suffix
    . Регистрация изображений местности, зачастую, должна производиться оперативно, без возможности повторения. При этом условия фотосъемки не всегда позволяют получить качественные снимки.
    (check this in PDF content)

  3. Start
    3880
    Prefix
    изображения включает в себя: - ПО для восстановления дефокусировки и смаза (решение обратной задачи); - ПО фильтрации; - ПО «сшивки кадров» для синтеза кадра (получение панорамы) из фрагментов. Рассмотрим последнюю группу программного обеспечения. 2. Восстановление дефокусировки и смаза Задача восстановления дефокусировки определятся интегральным уравнением Фредгольма первого рода
    Exact
    [3,4]
    Suffix
    (1) где sx, sy – пространственные координаты входной плоскости изображения, x, y – пространственные координаты плоскости регистрируемого изображения, p – вектор конструктивных параметров ОЭС; a, b – пределы интегрирования; k(p,x,sx,y,sy) – ядро интегрального уравнения, описывающего ОЭС (функция рассеяния точки или импульсный отклик системы
    (check this in PDF content)

  4. Start
    5092
    Prefix
    Уравнение (1) в частотной области имеет вид K(u,v) G(u,v) = F(u,v), (2) где u,v – координаты в частотной области; K, G, F – Фурье-образы соответствующих функций; K(u,v) - оптическая передаточная функция. Для решения задачи (2) используем регуляризацию по Тихонову
    Exact
    [4,5]
    Suffix
    , когда в качестве функции W– регуляризирующего множителя берется функция где – функция коплексно сопряженная оптической передаточной функции; M(u,v) – неотрицательнозначная функция, например M(u,v)=1; α – параметр регуляризации.
    (check this in PDF content)

  5. Start
    5544
    Prefix
    Спектральный метод основан на свойствах спектра смазанного изображения: в спектре присутствует характерная рябь, направленная по смазу и имеющая период, обратно пропорциональный модулю вектора (длине) смаза
    Exact
    [6]
    Suffix
    (рис. 2). d (,) * Kuv Рис. 2. Спектр смазанного изображения Для удобного нахождения направления и длины смаза используем кепстр – вещественную часть преобразования Фурье от логарифма магнитуды спектра [7] (рис. 3).
    (check this in PDF content)

  6. Start
    5792
    Prefix
    спектра смазанного изображения: в спектре присутствует характерная рябь, направленная по смазу и имеющая период, обратно пропорциональный модулю вектора (длине) смаза [6] (рис. 2). d (,) * Kuv Рис. 2. Спектр смазанного изображения Для удобного нахождения направления и длины смаза используем кепстр – вещественную часть преобразования Фурье от логарифма магнитуды спектра
    Exact
    [7]
    Suffix
    (рис. 3). На кепстре характерно проявляются два симметричных относительно центра негативных пика, отстоящие от центра на величину, равную длине смаза. Линия, соединяющая эти пики, дает представление о направлении смаза. а) б) Рис. 3.
    (check this in PDF content)

  7. Start
    6156
    Prefix
    Линия, соединяющая эти пики, дает представление о направлении смаза. а) б) Рис. 3. Кепстр смазанного изображения: а – кепстр изображения; б – линия направления смаза. Градиентный метод определения направления смаза
    Exact
    [6]
    Suffix
    основан на том, что в направлении смаза градиент распределения амплитуды изображения ослаблен, в то время как в направлении, перпендикулярном смазу, величина градиента остается прежней.
    (check this in PDF content)

  8. Start
    7095
    Prefix
    Если же использовать не градиенты, а границы объектов смазанного изображения, то они будут вытянуты вдоль линии смаза. Найдя преимущественное направление линий границ объектов можно определить направление смаза. Преимущественное направление линий можно определить с помощью преобразования Радона
    Exact
    [6]
    Suffix
    Преобразование Радона имеет простой геометрический смысл – это интеграл от функции f вдоль прямой, перпендикулярной вектору (cosθ; sinθ) и проходящей на расстоянии x от начала координат.
    (check this in PDF content)