Адаптация метода селекции изображения малоразмерного объекта на неоднородном фоне к условиям видеонаблюдения
https://doi.org/10.34680/2076-8052.2021.2(123).66-70
Аннотация
Рассматриваются вопросы селекции изображений объектов в телевизионных системах прикладного назначения, а именно один из методов селекции объекта, основанных на компенсации неоднородностей фона. Описывается подход к адаптации метода к условиям сближения объекта с точкой видеонаблюдения. Рассматривается дополнительная обработка входного сигнала, обеспечивающая обмен разрешающей способности на отношение сигнал-шум по мере увеличения размера объекта. Приводятся варианты структурных схем устройства селекции. Обсуждаются результаты, полученные при компьютерном моделировании адаптированного метода. Приводятся примеры тестовых изображений и графики количественных зависимостей. Показаны сравнительные диаграммы среднего, максимального и среднеквадратического отклонения координат селектированного объекта от эталонных значений по всем кадрам тестовой видеопоследовательности для адаптированного и исходного метода.
Об авторах
Н. П. Корнышев
Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого
Россия
Россия
Д. А. Серебряков
Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого
Россия
Россия
Список литературы
1. Цыцулин А.К., Павлов В.А., Бобровский А.И., Морозов А.В. Информационные оценки в задачах обнаружения−оценивания–передачи сигнала в космическом телевидении // Вопросы радиоэлектроники. Сер.: Техника телевидения. 2019. Вып.3. С.61-74.
2. Цыцулин А. К., Бобровский А. И., Морозов А. В. и др. Применение свёрточных нейронных сетей для автоматической селекции малоразмерных искусственных космических объектов на оптических изображениях звёздного неба // Оптический журнал. 2019. Т.86. №10. С.30-38.
3. Левко Г.В., Бобровский А.И., Морозов А.В., Цыцулин А.К. Обнаружение объектов на звёздном фоне // Вопросы радиоэлектроники. Сер.: Техника телевидения. 2016. Вып.2. С.29-38.
4. Цыцулин А.К., Павлов В.А., Бобровский А.И. и др. Адаптивное кодирование изображений, разделимых на доминантный объект и фон // Вопросы радиоэлектроники. Сер.: Техника телевидения. 2019. Вып.3. С.75-86.
5. Андреев АЛ., Коротаев В.В., Пашковский А.М. Селекция изображений малоразмерных объектов на неоднородном фоне в условиях помех // Изв. вузов. Приборостроение. 2013. Т.56. №10. С.88-93.
6. Прэтт У. Цифровая обработка изображений / Пер. с англ. М.: Мир, 1982. Кн.2. С.575.
7. Патент №2734655. МПК H04N 7/18. Способ селекции изображения объекта на неоднородном фоне / Н.П. Корнышев, Д.А. Серебряков. Заявл. 17.03.2020. Опубл. 21.10.2020. Бюл. №30.
8. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
9. Корнышев Н.П., Серебряков Д.А. Компьютерное моделирование фоноцелевой обстановки при оценке эффективности методов селекции объектов на неоднородном фоне // Вестник НовГУ. Сер.: Технические науки. 2020. №2 (118). С.79-83.
10. Kornyshev N.P., Serebrjakov D.A. Estimation of the probability of correct determination of the coordinates of an object in computer modeling of methods for selecting their images // Journal of Physics: Conference Series. 2020. V.1658. Article number: 012029 DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1658/1/012029
11. Корнышев Н.П., Серебряков Д.А. Исследование метода селекции изображения малоразмерного объекта на неоднородном фоне // Вестник НовГУ. Сер.: Технические науки. 2020. №5(121). С.49-52.
Рецензия
Для цитирования:
Корнышев Н.П., Серебряков Д.А. Адаптация метода селекции изображения малоразмерного объекта на неоднородном фоне к условиям видеонаблюдения. Вестник Новгородского государственного университета. 2021;(2(123)):66-70. https://doi.org/10.34680/2076-8052.2021.2(123).66-70
For citation:
Kornyshev N.P., Serebryakov D.A. Adaptation of the selection method for the image of a small-sized object on a non-uniform background to the conditions of video surveillance. Title in english. 2021;(2(123)):66-70. (In Russ.) https://doi.org/10.34680/2076-8052.2021.2(123).66-70
Просмотров:
36
Послать статью по эл. почте 