350 руб
Журнал «Радиотехника» №7 за 2014 г.
Статья в номере:
Алгоритм компенсации эффекта смаза изображения движущегося объекта по последовательности кадров
Ключевые слова: обнаружение движения параметры смаза восстановление изображений совмещение изображений оценивание деформаций изображений
Авторы:
А.Г. Ташлинский - д.т.н., профессор, зав. кафедрой радиотехника, Ульяновский государственный технический университет. E-mail: tag@ulstu.ru П.В. Смирнов - аспирант, Ульяновский государственный технический университет. E-mail: rtcis@mail.ru
Аннотация:
Предложен алгоритм восстановления изображения движущегося объекта по видеопоследовательности с компенсацией эффекта «смаза», не требующий априорной информации о параметрах смаза. Алгоритм основан на комплексировании рекуррентных процедур обнаружения движущегося объекта, восстановления и совмещения изображений, что обеспечивает высокое быстродействие.
Страницы: 81-87
Список источников

  1. Богуш Р.П., Самощенков Г.А. Анализ алгоритмов обработки динамических изображений в приложении к задаче сегментации движения на сложном фоне / Материалы Международной заочной НТК «Актуальные вопросы современной информатики-2011» 1-15 апреля 2011. Коломна: МГОСГИ. 2011. Т. 2. С. 13-16.
  2. Weng M., Huang G., Da X. A new interframe difference algorithm for moving target detection // Image and Signal Processing (CISP). 2010. V. 1. P. 285-289.
  3. Elhabian Sh.Y., El-Sayed Kh.M., Ahmed S.H. Moving Object Detection in Spatial Domain using Background Removal Techniques // Recent Patents on Computer Science. 2008. V. 1. P. 32-54.
  4. Karasulu B., Korukoglu S. Performance Evaluation Software: Moving Object Detection and Tracking in Videos // SpringerBriefs in Computer Science. 2013. P. 76
  5. Скрипкина А.А. Обзор методов обнаружения движущегося объекта по видеоизображениям // Перспективы развития информационных технологий. 2011. № 3-1. С. 126-129.
  6. Гришин С.В., Ватолин Д.С., Лукин А.С. и др.Обзор блочных методов оценки движения в цифровых видео сигналах // Тематический сборник «Программные системы и инструменты». 2008. Т. 9. С. 50-62.
  7. Богуш Р.П., Лысенко В.Ю., Самощенков Г.А.Комбинирование блочных алгоритмов вычисления оптического потока для обнаружения и сопровождения движущихся объектов на видеопоследовательностях // Вестник Полоцкого государственного университетата. Сер. Фундаментальныенауки. 2011. № 4. С. 2-7.
  8. Jing X., Chau L.-P. An Efficient Three-Step Search Algorithm for Block Motion Estimation // IEEE Trans. on Multimedia. 2004. V. 6. № 3. P. 435-438.
  9. Понс Д., Форсайт Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. М.: Вильямс. 2004. 926 с.
  10. Ташлинский А.Г. Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей. Ульяновск: Издательство УлГТУ. 2000. 132 с.
  11. Ташлинский А.Г. Псевдоградиентное оценивание пространственных деформаций последовательности изображений // Наукоемкие технологии. 2002. Т. 3. С. 32-43.
  12. Ягола А.Г., Кошев Н.А. Восстановление смазанных и дефокусированных цветных изображений // Вычислительные методы и программирование. 2008. № 2. С. 207-212.
  13. Мачихин А.С. Автоматическое восстановление изображений, искаженных прямолинейным смазом // Изв. вузов. Сер. Приборостроение. 2008. Т. 51. № 1. С. 59-64.
  14. Shiqian W., Zhongkang L. Blind Image Blur Identification in Cepstrum Domain // Computer Communications and Networks. 2007. P. 1166-1171.
  15. Zitova B., Flusser J. Image registration methods: a survey // Image Vision Comput. 2003. V. 21. P. 977-1000.
  16. Tashlinskii A.G., Safina G.L., Voronov S.V. Pseudogradient optimization of objective function in estimation of geometric interframe image deformations // Pattern Recognition and Image Analysis. 2012. V. 22. № 2. P. 386-392.
  17. Tashlinskii A.G., Smirnov P.V., Zhukov S.S. Analysis of methods of estimating objective function gradient during recurrent measurements of image parameters // Pattern recognition and image analysis. 2012. V. 22. № 3. P. 399-405.
  18. Васильев К.К., Крашенинников В.Р., Ташлинский А.Г.Статистический анализ последовательностей многомерных изображений // Наукоемкие технологии. 2013. Т. 14. № 5. С. 5-11.