А.В. Богословский - д.т.н., профессор, Д, ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж). E-mail: p-digim@mail.ru Е.А. Богословский - к.т.н., профессор, Д, ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж). E-mail: qro76@yandex.ru И.В. Жигулина - к.т.н., доцент, Д, ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж). E-mail: p-digim@mail.ru В.В. Васильев - адъюнкт, ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж). E-mail: warner88@mail.ru А.В. Пономарев - к.т.н., доцент, начальник кафедры, ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж). E-mail: cycloida@mail.ru

Представлена модель линейного смаза изображения, основанная на процессах формирования видеосигналов. В основу модели положена дискретизация входного светового потока и накопление сигнала в процессе его перемещения. Полученные системы уравнений подготовлены к применению обратного хода метода Гаусса и позволяют получить неискаженные отсчеты видеосигнала, соответствующего движущемуся объекту. Показано, что предложенная модель приводит к отличиям в описании фронта и среза импульса видеосигнала, соответствующего объекту, по сравнению с моделями, не учитывающими процессы формирования искажения сигналов. Приведен пример восстановления реального изображения.

 

1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2006 1072 с.
2. Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учеб. пособие. Новосибисрк: Изд-во НГТУ. 2000. 168 с.
3. Василенко Г.И., Тараторин А.М. Восстановление изображений. М.: Радио и связь. 1986. 304 с.
4. Переславцева Е.Е., Филиппов М.В. Метод ускоренного восстановления изображений, смазанных при движении // Электронное научно-технич. издание «Наука и образование». 2012. № 77-30569/340562.
5. Кокошкин А.В., Коротков В.А., Коротков К.В., Новичихин Е.П. Слепое восстановление изображений, искаженных смазом и дефокусировкой, при неизвестной форме и параметрах АФ // Журнал радиоэлектроники. 2014. № 9. Электронный ресурс: http://jre.cplire.ru/jre/sep14/8/text.pdf.
6. Jiann-Ming Wu, Hsiao-Chang Chen, Chun-Chang Wu, Pei-Hsun Hsu. Blind image deconvolution by neural recursive function approximation // World Academy of Science, Engineering and Technology. 2010. V. 4. 2010-10-22.
7. Martinello M., Favaro P. Single image blind deconvolution with higher-order texture statistics. 2011. D. Cremers et al. (Eds.). Video Processing and Computional Video. LNCS 7082. P. 124−151. 2011. © Springer-VerlagBerlinHeidelberg. 2011.
8. Ayers G.R., Dainty J.C. Iterative blind deconvolution method and its applications // Optic letters. July 1988. V. 13. № 7.
9. Holmes T.J., Biggs D., Abu-Tarif A. Blind deconvolution. Handbook of biological confocal microscopy. Third edition / Edited by J.B. Pawler. Springer Science+Business Media, LLC. NewYork. 2006.
10. Bhuiyan M.I., Sacchi M.D. Two-stage blind deconvolution. GeoConvention 2013: Integration.
11. Kwon T.M. Blind deconvolution of vehicle inductance signatures for travel-time estimation. Электронный ресурс: http://www/rrb.org/PDF/200606.pdf.
12. Hirsch M., Harmeling S., Sra S., Schölkopf B. Online multi-frame blind deconvolution with super-resolution and saturation correction. Astronomy@Astrophysics. A@A 531. A9 (2011).
13. Bell A.J., Sejnowski T.J. An information-maximization approach to blind deconvolution. NeuralComputation. 7. 6. 1004−1034 (1995).
14. Ohba K., Ohara K. Microvision. VisionSystems: Applications. 2007.
15. Shan Q., Jia J., Agarwala A. High-quality motion deblurring from a single image // ACM Transactions on Graphics. V. 27. № 3. Article 73. Aug. 2008 [Электронный ресурс: http://cse.cuhk.edu.hk/%7eleojia/projects/motion%5fdeblurring/].
16. Bando Y., Chen B.-Y., Nishita T. Motion deblurring from a single image using circular sensor motion // Computer Graphics Forum. 2011. TheEurographicsAssociationandBlackwellPublishingLTD. V. 30. № 7. 2011.
17. Богословский Е.А., Васильев В.В., Четвертаков А.Н. Основные подходы, используемые при моделировании и устранении смаза изображения // Материалы Всерос. НТК слушателей, курсантов и молодых ученых, посвященной Дню образования войск связи «IV Научные чтения имени А.С. Попова». 15 октября 2015 г. Воронеж: ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия имени проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина».
18. Андреев А.Л. Автоматизированные системы наблюдения. Ч. 1. Аппаратные средства и элементная база: Учеб. пособие для курсового и дипломного проектирования. СПб: СПбГУИТМО. 2005. 88 с.
19. Обнаружение, распознавание и определение параметров образов объектов. Методы и алгоритмы / Под ред. А.В. Коренного. М.: Радиотехника. 2012. 112 с.