Кибернетика и программирование
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > Требования к статьям > Редакция и редакционный совет > Рецензенты > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Этические принципы > Правовая информация
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Журнал "Кибернетика и программирование" > Рубрика "Компьютерная графика, обработка изображений и распознавание образов"
Компьютерная графика, обработка изображений и распознавание образов
Багутдинов Р.А. - Задача моделирования оптического потока на основе динамики движения частиц c. 10-15

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.5.18981

Аннотация: В современной робототехнике проблема разработки систем, алгоритмов и методов пространственной ориентации и навигации роботов остается одной из наиболее актуальных задач. В работе предложен алгоритм расчета для задачи моделирования оптического потока на основе динамики движения частиц. В отличие от традиционных методов расчета, автором подробно рассматриваются такие аспекты решения задачи определения оптического потока, как использование методов расчета ряда Фурье с учетом элементов законов гидродинамики, что позволяет рассмотреть задачу определения оптического потока с иной, более новой точки зрения. Теоретические методы исследования основываются на методах цифровой обработки изображений, распознавания образов, дискретных преобразований и системного анализа. Расчеты оптического потока в данной задаче сводятся к определению смещения каждой точки кадра и позволяют построить поле скоростей каждой частицы света, огибающей выбранный объект. Результаты исследования применимы в сфере систем модернизации управления, мониторинга и обработки полученной фото и видеоинформации для повышения эффективности выполняемых работ за счет обеспечения более точного технического зрения, а следовательно, мобильности и автономности работы роботов, что в свою очередь может повлиять на экономическую составляющую использования робототехнических комплексов и систем.
Харитонов А.В. - Обзор биометрических методов идентификации личности c. 12-19

DOI:
10.7256/2306-4196.2013.2.8300

Аннотация: В статье приведены основные биометрические параметры. Рассмотрены методы идентификации, нашедшие широкое применение в России. Биометрическая идентификация способна решить задачу объединения всех существующих паролей пользователя к одному и применять его повсеместно. Процесс извлечения свойств отпечатка пальцев начинается с оценки качества изображения: вычисляется ориентация бороздок, которая в каждом пикселе отражает направление бороздки. Распознавание лиц - это самый приемлемый обществом метод биометрической идентификации. Идентификации личности по радужной оболочке глаза состоит из получения изображения, на котором локализуется радужная оболочка и составляется её код. В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно использовать ошибки первого и второго рода. Идентификация на основе рисунка радужной оболочки глаза является одним из самых надёжных биометрических методов. Беcконтактный способ получения данных говорит о простоте использования и возможном внедрении в различные области.
Ипатов Ю.А., Кревецкий А.В. - Методы обнаружения и пространственной локализации групп точечных объектов c. 17-25

DOI:
10.7256/2306-4196.2014.6.13642

Аннотация: Современные системы компьютерного зрения используют интеллектуальные алгоритмы, которые решают широкий класс задач от простого распознавания текста до сложных систем пространственного ориентирования. Одна из основных проблем, с которой сталкиваются разработчики таких систем – это выбор уникальных признаков, которые остаются инвариантными к различного рода преобразованиям. В статье приведен сравнительный анализ методов обнаружения и пространственной локализации групп точечных объектов. Рассмотренные методы сравниваются по производительности и эффективности при заданных размерностях. На сегодняшний день не существует универсальных подходов к определению таких характеристик, а их выбор зависит от контекста решаемой задачи и регистрируемых условий наблюдения. В качестве доминирующих признаков могут быть выбраны различного рода дескрипторы, такие как точки, линии, углы и геометрические примитивы. В работе выли исследованы алгоритмы обнаружения групп точечных объектов на основе минимального оставного дерева (MST) и с использованием модели ассоциированного сплошного образа (ACI).
Уржумов Д.В., Кревецкий А.В. - Архитектура генератора трехмерных сцен с группами точечных и малоразмерных объектов c. 20-29

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.6.21007

Аннотация: Предметом исследования является архитектура генератора трехмерных сцен, содержащих группы точечных и малоразмерных объектов c координатными и импульсными шумами. Авторы исследуют способы построения иерархий классов программного комплекса исходя из поставленного требования интеграции алгоритмов построения и зашумления сцены. Анализируется построение универсального интерфейса для алгоритмов построения сцены, не обладающего свойством избыточности относительно классов-контейнеров для параметров и повторной реализацией идентичных алгоритмов для различных типов данных при сохранении возможности для варьирования входных параметров метода генерации. Универсальность интерфейса процедур генерации эталонов и интеграция с процедурами зашумления и проверки целостности данных разрешается за счет организации слабо связной иерархии на обобщенных функторах с применением списка типов. Выделены основные классы абстракций, необходимых для моделирования основных типов объектов со спецификациями параметров условий наблюдения для возможности анализа правильности последующего распознавания. Генератор отличается поддержкой точечных примитивов и их групп, стохастических моделей групповых объектов и искажений, расширяемостью типов моделей объектов и шумов, возможностью встраивания в программы пользователя для исследования эффективности методов распознавания.
Кревецкий А.В., Чесноков С.Е. - Распознавание частично маскированных групповых точечных объектов по наиболее схожим локальным описаниям их формы c. 30-37

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.6.21445

Аннотация: Групповые точечные объекты (ГТО) представляют собой множества изолированных контрастных к фону точечных отметок, объединенных некоторым общим признаком. Во многих приложениях в качестве устойчивого признака выступает форма взаимного располо-жения точечных объектов группы. Применение известных методов распознавания формы ГТО становится проблематичным, когда в поле зрения наблюдателя попадает лишь часть ГТО одного из известных классов. Возможные отклонения точечных объектов от своих эта-лонных положений дополнительно усложняют задачу распознавания частично маскирован-ных ГТО. В работе исследуется распознавание ГТО по наиболее схожим с эталонными локаль-ным описаниям конфигурации соседних элементов ГТО. В качестве локальных описаний используются цилиндрические сечения абстрактного векторного поля с источниками в элементах ГТО и ограниченным масштабом дальнодействия. Локальные описания конфигурации ГТО представляются дискретным комплекснозначным кодом. Модуль и аргумент каждого отсчета соответствуют силе и направлению действия векторного поля. Мера схожести на основе модуля скалярного произведения таких описаний формы обеспечивает инвариантность к ракурсу наблюдения ГТО и не зависит от смещения ГТО в кадре. Характеристики распознавания подтверждают эффективность рассмотренного метода распознавания частично маскированных ГТО в значимом для практики диапазоне случайных флуктуаций координат элементов ГТО.
Ипатов Ю.А., Тоцкий А.А. - Исследование изображений динамически изменяющихся сцен в колориметрическом пространстве c. 36-48

DOI:
10.7256/2306-4196.2015.4.16158

Аннотация: Объектом исследования являются изображения динамически изменяющихся сцен искусственного происхождения на сложным и статистически неоднородном фоне. Предметом исследования является методы преобразования и стандартные подходы представления цветных цифровых изображений в трехмерном пространстве. В исследовании подробно рассматриваются практически все базовые колориметрические пространства, используя которые осуществляется построение кластеров объект/ фон. Формирование выборок осуществляется по методу обучения с учителем. Вычисление объективных показателей и сравнение субъективных характеристик позволяет определить оптимальное цветовое пространство для последующего синтеза алгоритма эффективной сегментации рассматриваемого класса изображений. При решении поставленных задач используются методы обработки изображений, теории вероятностей, математической логики, математической статистики, аппарата математического анализа, линейной алгебры, методы математического моделирования , теория алгоритмов, а также методы объектно-ориентированного программирования. Новизна исследования заключается в определении оптимального цветового пространства разделения кластеров объект/фон для заданного класса изображений ДИС. Визуальные характеристики рассмотренных способов представления колориметрических пространств подтверждаются, также объективно вычисленными показателями. Основными выводами проведенного исследования является то, что цветовое пространство RGB наилучшим образом подходит для синтезируемого алгоритма цветовой сегментации, поскольку представления объектов и фона образуют слабо пересекающиеся кластеры.
Магомедов А.М. - Просмотр карты с масштабированием и элементами навигации c. 37-41

DOI:
10.7256/2306-4196.2013.5.9696

Аннотация: В данной статье приведена схема просмотра карты региона, настраиваемая на разномасштабные изображения, выбранные из списка карт данного региона. В статье обсуждаются две задачи - масштабирование карты и вычисление кратчайших путей. Рассматриваются задачи: просмотра любого растра с изображением карты РД привнесением в программу минимальных изменений и нахождения кратчайшего проезда между двумя населенными пунктами, указанными в интерактивном режиме. Для решения первой задачи производится пересчет координат («масштабирование»). Для решения второй задачи рассматривается «подготовительный граф» с вершинами двух видов: временных – в последовательных точках, отмеченных вдоль каждой магистрали, и постоянных – в точках пересечений автомагистралей; ребрами служат отрезки, соединяющие соседние точек вдоль каждой магистрали. В конце применяется один из известных алгоритмов нахождения кратчайших путей в графе; запомненные массивы временных промежуточных вершин служат для целей визуализации найденных кратчайших путей.
Коробейников А.Г., Алексанин С.А. - Методы автоматизированной обработки изображений при решении задачи магнитной дефектоскопии c. 49-61

DOI:
10.7256/2306-4196.2015.4.16320

Аннотация: Предметом исследования в данной работе является разработанная автоматизированная процедура выбора методов обработки изображений, полученных для решения задачи магнитной дефектоскопии. Для обнаружения в поверхностных слоях стальных деталей дефектов, например, трещин, применяют методы, базирующиеся на анализе рассеяния магнитных полей возле дефектов после намагничивания этих изделий. В областях, где существует нарушение сплошности, происходит изменение магнитного потока. Этот эффект лежит в основе практически всех существующих методов магнитной дефектоскопии. Одним из наиболее известных методов магнитной дефектоскопии является метод магнитного порошка. В этом случае на поверхность намагниченной детали наносят магнитный порошок (сухой метод) или магнитную суспензию (мокрый метод). При использовании люминесцентных порошков или суспензий, на изображениях исследуемых деталей, дефекты видны значительно лучше. Поэтому появляется возможность автоматизированной обработки таких изображений. В работе представлена автоматизированная процедура выбора методов обработки изображений. Приведен пример обработки изображения стальной детали на предмет обнаружения дефектов при помощи светящихся линий, появившихся после применения мокрого метода. В работе использованы методы теории обработки изображений. В основном это методы выделения границ объектов и морфологической обработки изображений. Основным результатом разработанной автоматизированной процедуры является наличие возможности получения специалистом информации, на базе которой он может делать вывод о наличии дефектов в исследуемом изделии. В рассмотренном примере видно, что линии (объекты справа) непрерывны и не имеют резкой смены направлений. Поэтому делается вывод об отсутствии нарушений сплошности (дефектов) в изделии.В дополнении можно сказать, что бинарные изображения можно инвертировать по желанию исследователя.
Меженин А.В., Извозчикова В.В. - Методы построения векторов нормалей в задачах идентификации объектов c. 51-58

DOI:
10.7256/2306-4196.2013.4.9358

Аннотация: В статье рассматриваются методы построения вектров нормалей в задачах анализа подобия полигональных моделей произвольного топологического типа. Данные исследования могут быть использованы для оценки качества упрощения полигональной сети и оценки точности реконструкции трехмерных моделей в задачах фотограмметрии. Для определения подобия трехмерных (полигональных) объектов, предлагается использовать подходы из общей топологии – размерность Хаусдорфа. Говорится,ч то важнейший этап в вычислении рассмотренной метрики – построение векторов нормали к поверхности. Для оценки рассматриваемых методов и наглядной визуализации построения векторов нормалей к поверхности разработаны m-функции в среде MATLAB Image Processing Toolbox (IPT). Проведенные исследования подтверждают правильность выбранного направления для разработки методов анализа подобия полигональных моделей, произвольного топологического типа. Предлагаемый подход может быть применен в задачах оценки качества алгоритмов распознавания и реконструкции 3D моделей и в задачах оценки качества упрощения полигональных моделей.
Алексанин С.А. - Разработка процедур автоматизированного выбора методов анализа и цифровой обработки изображений при решении задач дефектоскопии c. 62-71

DOI:
10.7256/2306-4196.2015.4.16331

Аннотация: В данной работе объектом исследования являются разработанные процедуры автоматизированного выбора методов анализа и цифровой обработки изображений, которые применяются при создании проблемно-ориентированных подсистем, в частности при решении задач дефектоскопии. Актуальность представленной задачи обусловлена все возрастающими требованиями к техническим характеристикам современного оборудования, используемого в области медицины, освоения космоса, информационных технологий и так далее. А отсюда вытекает актуальность задачи создания процедур автоматизированного выбора методов цифровой обработки и анализа изображений, используемых при решении задачи дефектоскопии. Представленные автоматизированные процедуры автоматизированного выбора методов анализа и цифровой обработки изображений разрабатывались на базе современных методов цифровой обработки изображений Основным результатом представленных исследований разработанных процедур автоматизированного выбора методов цифровой обработки изображений для решения задач дефектоскопии является то, что при помощи данных процедур оператор, в зависимости от квалификации, может значительно улучшить качество цифровых фотографий. А это приведет к более качественной идентификации дефектов, что, в свою очередь, позволит выдержать все заданные технические требования к выпускаемой продукции.
Родзин С.И., Эль-Хатиб С.А. - Оптимизация параметров биоинспирированной гиперэвристики в задаче сегментации изображений c. 228-242

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.5.18507

Аннотация: Предметом исследования является нового алгоритма сегментации, позволяющего повысить качество и скорость обработки снимков по сравнению с известными алгоритмами. Рассматривается постановка задачи сегментации медицинских изображений и существующие подходы к ее решению. Отмечается, что сегментация является наиболее сложным моментом в обработке и анализе медицинских изображений биологической ткани, так как необходимо выделять области, соответствующие различным объектам или структурам на гистологических препаратах: клеткам, органоидам и артефактам. Особое внимание уделяется алгоритмам роя частиц и к-средних. При решении задачи используется методология роевого интеллекта, кластерный анализ, теория эволюционных вычислений, математическая статистика, компьютерное моделирование и программирование. Предлагается новый гиперэвристический алгоритм и его модификация для решения задачи сегментации медицинских снимков с целью повышения качества и скорости обработки снимков. Приводятся результаты экспериментальных исследований, полученные на основе тестовых данных из известного набор медицинских МРТ-снимков с использованием разработанного авторами программного обеспечения. Установлены оптимальные значения коэффициентов, определяющих поведение и эффективность гиперэвристик, что позволяет уменьшить количество итераций алгоритмов. Результаты демонстрируют преимущество и подтверждают перспективность использования гиперэвристических алгоритмов в системах цифровой обработки медицинских снимков для решения задачи сегментации медицинских изображений.
Бондаренко М.А. - Алгоритм совмещения сенсорной и синтезированной видеоинформации в авиационной системе комбинированного видения c. 236-257

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.1.17770

Аннотация: Предметом исследования являются методы совмещения сенсорной и синтезированной видеоинформации применительно к авиационным системам комбинированного видения. Применение таких систем позволит производить управление пилотируемыми и беспилотными летательными аппаратами в условиях недостаточной видимости за счёт объединения видеоинформации от бортовых видеокамер с видеоинформацией, синтезированной по априорно заданной виртуальной модели местности. При этом бортовая навигационная система, измеряющая положение и ориентацию летательного аппарата, имеет погрешности, из-за которых ракурс синтезированного по виртуальной модели местности изображения не соответствует ракурсу съёмки бортовыми видеокамерами, поэтому необходима процедура совмещения сенсорного и синтезированного изображений. Исследование проводилось с помощью математического и компьютерного моделирования системы комбинированного видения с использованием синтезированных и реальных изображений подстилающей поверхности. Новизна полученных результатов заключается в универсальности разработанного алгоритма совмещения, т. е. в возможности совмещения видеоизображений с произвольным сюжетным содержанием, в сочетании с возможностью его практической реализации и высоким качеством совмещения.Разработанный алгоритм совмещения сенсорных и синтезированных изображений на основе топологической привязки и фильтрации по Калману обеспечивает достаточно точное и надёжное совмещение, удовлетворяющее минимальным требованиям для авиационных систем комбинированного видения, универсален и не требователен к сюжетному содержанию изображений, имеет низкую вычислительную сложность и может быть реализован на аппаратно-программной базе современной авионики. При проверке алгоритма использовались точностные характеристики на уровне бытовых навигационных приборов, которые существенно уступают по точности современным авиационным навигационным системам, что говорит о возможности его использования в недорогих и компактных пользовательских системах, а также в мобильных роботах.
Алексанин С.А., Федосовский М.Е. - Разработка автоматизированной процедуры улучшения цифрового изображения при помощи маски Лапласа c. 258-269

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.1.17851

Аннотация: Предметом исследования являются автоматизированные процедуры выбора метода и и соответствующих параметров для улучшения цифровых изображений. В данной статье в качестве метода улучшения служит метод фильтрации, называемый маской Лапласа. Ввиду того, что изображение представляется дискретной функцией, то в качестве приближения непрерывной формулы двумерного оператора Лапласа служат различные дискретные представления. Кроме того были рассмотрены фильтры (маски) высоких частот Лапласа, которые достаточно часто используют при цифровой обработке изображений. Методология исследования базируется на вычислительных экспериментах. Программное обеспечение для этих экспериментов разработано при помощи системы MATLAB. Новизна исследований заключается с обозначением направления, которое поможет сократить временные затраты с одновременным повышением эффективности и надежности программного обеспечения для цифровой обработки изображений. Это подтверждается результатами численных экспериментов, которые были проведены при помощи разработанной автоматизированной процедуры выбора и настройки параметров маски Лапласа для цифровой обработки изображений.
Коробейников А.Г., Федосовский М.Е., Алексанин С.А. - Разработка автоматизированной процедуры для решения задачи восстановления смазанных цифровых изображений c. 270-291

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.1.17867

Аннотация: Предметом исследования являются методы, позволяющие решать задачу восстановления смазанных цифровых изображений. Дана математическая постановка задачи удаления смаза в изображении. Представлено интегральное уравнение Вольтерры I рода. Базируясь на совокупности методов, решающих данное интегральное уравнение, предложена автоматизированная процедура выбора метода решения задачи удаления смаза в цифровом изображении. Более детально рассмотрен метод "Тихоновской регуляризации". Проведены численные эксперименты для разных видов цифровых изображений. Дана рекомендация по выбору параметра регуляризации. Методология исследования базируется на методах решения некорректных задач, к которым принадлежит задача удаления смаза из цифрового изображения Новизна исследований заключена в единообразном подходе для решения задачи удаления смаза из цифрового изображения. Данный подход был применен к различным видам цифровых изображений. Результаты выбора параметра регуляризации, полученные при помощи численных экспериментов, как и следовало ожидать, для разных видов изображений получаются разными.
Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"