А.В. Богословский1, С.В. Васильев2, И.В. Жигулина3

1-3 ВУНЦ ВВС «ВВА имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж, Россия)

1 p-digim@mail.ru; 2 stanislav-vas1986@mail.ru; 3 ira_zhigulina@mail.ru

Постановка проблемы. Эффективное использование фазоэнергетических спектров (ФЭС) в методах обработки и анализа видеоинформации невозможно без полного исследования характеристик двумерных дискретных полей, порождаемых этими спектрами. Поскольку ФЭС явно не является чисто потенциальным векторным полем, завихренность представляет собой одну из важнейших его дифференциальных характеристик.

Цель. Провести исследование свойств ротора векторного поля ФЭС и возможности их применения при анализе изображений.

Результаты. Показано, что компоненты ФЭС обладают бо́льшей чувствительностью к фазовому содержанию изображения, чем автокорреляционная функция (АКФ). Рассмотрены амплитуды пространственных гармоник ротора плоского векторного поля ФЭС как самостоятельная новая роторная характеристика (РХ), поскольку в них содержится важная информационная составляющая об изображении. Введена модифицированная РХ в виде разности функций автосвертки и автокорреляции изображения. Исследованы свойства модифицированной РХ. Получены аналитические выражения для одномерных РХ тестовых изображений, приведены их графические представления и построены проекции на фазовую плоскость. Выделены особые области, представляющие наибольший интерес при анализе РХ. Установлено, что процесс анализа можно упростить, если находить РХ для изображений без постоянной составляющей. Показано, что модифицированная РХ обладает преимуществом по сравнению с фазоэнергетической характеристикой (ФЭХ), так как имеет четко выраженные экстремумы, указывающие на геометрические центры объектов. Исследована двумерная РХ, представляющая собой скалярное поле. Рассмотрены примеры РХ набора тестовых изображений, подтверждающие возможность определения конфигурации изображений по линиям уровня. Сформулированы основные свойства модифицированной РХ ФЭС. Выявлено, что в отличие от других характеристик, используемых в энергетическом анализе изображений, РХ содержит информацию о форме объектов.

Практическая значимость. Результаты определения местоположения и формы объектов на изображениях путем анализа РХ ФЭС могут быть использованы в алгоритмах обнаружения, распознавания и идентификации. Применение векторных полей, порождаемых ФЭС, может служить дополнительным инструментом для автоматизации обработки видеоинформации в системах технического зрения.

Богословский А.В., Васильев С.В., Жигулина И.В. Вихревые характеристики фазоэнергетического спектра изображения // Радиотехника. 2025. Т. 89. № 1. С. 37−49. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202501-03

1. Дэвис Р., Тверк М. Компьтерное зрение. Современные методы и перспективы развития. М.: ДМК Пресс. 2022. 690 с.
2. Марр Б., Уорд М. Искусственный интеллект на практике. М.: Манн, Иванов и Фербер. 2020. 320 с.
3. Дворкович В.П., Дворкович А.В. Цифровые видеоинформационные системы (теория и практика). М.: Техносфера. 2012. 1008 с.
4. Сырямкин В.И. и др. Адаптивные системы технического зрения. М.: РУСАЙНС. 2024. 448с.
5. Соколов С.М. Сравнительный анализ степени автономности робототехнических комплексов // Известия ЮФУ. Технические науки. 2023. № 1(231). С. 65-76.
6. Жмудь В.А. Перспективы развития беспилотных наземных транспортных средств // Автоматика и программная инженерия. 2021. № 4(38). С. 17-35.
7. Bogoslovsky A., Zhigulina I. A way of energy analysis for image and video sequence processing / Favorskaya M.N., Jain L.C. (Eds.) Computer vision in control systems-1. ISRL. V. 73. P. 183−210. Springer. Switzerland. 2015.
8. Bogoslovsky A., Zhigulina I., Maslov I., Mordovina T.: Frequency Characteristics for Video Sequences Processing // Smart Innovation, Systems and Technologies. V. 40: Intelligent Interactive Multimedia Systems and Services. P. 149−160. Springer. Switzerland. 2015.
9. Пономарев А.В., Богословский А.В., Жигулина И.В., Сухарев В.А. Особенности корреляционного анализа изображений и видеопоследовательностей // Журнал СФУ. Техника и технологии. 2018. № 11/7. С. 811-822.
10. Жигулина И.В. Энергетические характеристики изображений и видеопоследовательностей // Материалы 13-й Международ. конф. «Телевидение: передача и обработка изображений». СПб: ГЭУ «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина). 2016. С. 128-131.
11. Богословский А.В., Жигулина И.В., Сухарев В.А. Векторное поле фазоэнергетического спектра изображения и видеопоследовательности // Радиотехника. 2018. № 11. С. 11-16. DOI: 10.18127/j00338486-201811-02.
12. Богословский А.В., Сухарев В.А., Жигулина И.В., Пантюхин М.А. Векторные поля, порождаемые преобразованием Фурье видеосигналов изображений // Радиотехника. 2021. № 7. С. 127-139. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202107-17.