Методы и алгоритмы обнаружения и выделения объектов в информационно-управляющих системах при движущемся датчике изображений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Бабаян, Павел Вартанович

• Бабаян, Павел Вартанович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бабаян, Павел Вартанович

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ, ВЫДЕЛЕНИЯ И СЛЕЖЕНИЯ ЗА ОБЪЕКТАМИ ПРИ ДВИЖУЩЕМСЯ ДАТЧИКЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

1.1 Вводные замечания и качественная постановка задачи обнаружения и выделения объектов.

1.2 Краткий обзор методов обнаружения и выделения объектов в последовательности изображений.

1.3 Разработка общего подхода к решению задачи.

2 МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ФОНОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ.

2.1 Математические модели геометрических преобразований изображения.

2.2 Аналитическая постановка задачи оценки параметров геометрических преобразований изображения при движущемся датчике

2.3 Оценивание параметров преобразования смещения.

2.4 Алгоритм оценки параметров евклидовых преобразований изображения на основе преобразования Фурье.

2.5 Исследование алгоритма оценки параметров евклидовых преобразований.

2.6 Обновление эталонного изображения фона при оценке параметров геометрических преобразований.

3 МЕТОДЫ ВЫДЕЛЕНИЯ И ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ.

3.1 Аналитическая постановка задачи выделения объектов.

3.2 Разработка алгоритма выделения объектов при наличии геометрических преобразований наблюдаемого изображения.

3.3 Формирование оценок фона и дисперсии аддитивного шума.

3.4 Выделение объектов в последовательности изображений.

3.5 Обнаружение объектов с использованием морфологической фильтрации.

3.6 Структура алгоритма обнаружения и выделения движущихся объектов.

3.7 Электронная юстировка мультиспектральных изображений в задаче обнаружения и выделения объектов.

3.8 Исследование алгоритма выделения движущихся объектов в присутствии смещений фонового изображения.

3.9 Исследование алгоритма выделения движущихся объектов в присутствии смещений и поворотов изображения.

4 РАЗРАБОТКА И КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРЕДЛАГАЕМЫХ АЛГОРИТМОВ. ПРОВЕРКА ИХ

РАБОТОСПОСОБНОСТИ В ЗАМКНУТОМ КОНТУРЕ УПРАВЛЕНИЯ.

4.1 Структура системы обнаружения, выделения и сопровождения движущихся объектов.

4.2 Структура программного обеспечения.

4.3 Экспериментальная проверка работоспособности в реальных условиях слежения за объектами.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы обнаружения и выделения объектов в информационно-управляющих системах при движущемся датчике изображений»

Актуальность работы.

Компьютерные системы обработки и анализа видеоинформации всё более интенсивно применяются в различных областях человеческой деятельности. Наиболее широкое распространение они получили в таких задачах как навигация, космический мониторинг Земли, контроль качества и количества производимой продукции, обеспечение безопасности различных объектов, передача и хранение видеоинформации, медицинские и военные приложения.

Одним из направлений при создании систем анализа и обработки видеоинформации является разработка бортовых видеоинформационных комплексов, которые предназначены для установки на автономных носителях, таких как самолёты, вертолёты, автомобили. Характерными чертами этих бортовых систем технического зрения являются, во-первых, необходимость работы в реальном масштабе времени. Во-вторых, эти системы должны иметь автономный режим функционирования, требуя лишь незначительных усилий оператора.

Одной из наиболее актуальных проблем, связанных с разработкой бортовых систем технического зрения, является проблема обнаружения и выделения объектов, находящихся в поле зрения датчика изображений. Примерами таких объектов могут служить самолёты, вертолёты, автотранспорт, суда, люди. При этом информация о характеристиках объектов, которые требуется выделять, обычно очень скудна, и в лучшем случае включает в себя лишь приблизительные размеры объекта.

Область использования технологий автоматического обнаружения и выделения объектов не ограничивается военными задачами, и включает в себя также задачи поиска и спасения, космический мониторинг Земли, анализ движения транспортных средств, контроль движения воздушного транспорта, обнаружение неисправностей различных механизмов, слежение за движением глазного зрачка, диагностику заболеваний по рентгеновским снимкам, обнаружение объектов в системах обеспечения безопасности, астронавигацию, создание систем управления автономных летательных аппаратов. Обнаружение и выделение объектов часто лежит в основе алгоритмов распознавания объектов и понимания сцен.

Разработано большое количество методов обнаружения и выделения объектов при наблюдении сцены с помощью неподвижного датчика при отсутствии геометрических искажений изображения [2, 3, 5], но часто условия наблюдения таковы, что изображения, получаемые с датчика, испытывают постоянные геометрические изменения.

Здесь рассматривается два основных источника таких изменений. Во-первых, это преломление световых лучей в атмосфере. Во-вторых, движение и изменение пространственной ориентации датчика изображений. Движение и изменение ориентации датчика обусловлено тем, что часто датчик размещают на подвижном объекте, таком как вертолёт, автомобиль или устройство позиционирования. Геометрические искажения затрудняют, а иногда делают совершенно невозможным обнаружение движущихся объектов при использовании методов обработки изображений, разработанных в расчёте на отсутствие геометрических искажений. Что касается геометрических деформаций, вызванных движением датчика, то иногда существует возможность оценить их вид и параметры, используя показания приборов подвижного объекта. В отсутствии или при недостаточной точности показаний приборов используются методы оценки параметров преобразований на основе анализа изображений видеопоследовательности [86, 92]. Вычислив оценки параметров искажений, можно компенсировать их влияние, но лишь частично, так как параметры искажений всегда оцениваются с некоторой случайной погрешностью, которая обычно оказывается достаточно большой. Таким образом, существует, проблема обнаружения, выделения и слежения за множеством движущихся объектов в условиях геометрических искажений.

Степень разработанности темы.

Вопросы обнаружения и выделения объектов по данным видеонаблюдений достаточно широко представлены в отечественных и зарубежных источниках. Значительный вклад в разработку методов и алгоритмов решения данной задачи внесли работы таких учёных как Б.А. Алпатов, В.К. Баклицкий, A.M. Бочкарев, П.А. Бакут, В.Г. Лабунец, Е.П. Путятин, A. Aridgides, Q. Pham, W. Pratt. Несмотря на большое количество работ по данной тематике, в результате её анализа не было выявлено публикаций, в которых в полной мере решается и исследуется задача выделения объектов на сложном неоднородном фоне при движущемся датчике изображений. В ряде работ, однако, рассматривается возможность использования дополнительной процедуры оценки параметров геометрических преобразований наблюдаемого изображения и дальнейшего применения обычных алгоритмов выделения, однако в данных источниках при разработке алгоритмов выделения не принимается во внимание наличие ошибок оценивания, а также присутствие случайных геометрических деформаций изображения.

Исходя из этого, сформулируем цель диссертации, которая состоит в разработке методов выделения и обнаружения объектов при наличии геометрических преобразований изображения. Для достижения поставленной цели необходимо, решить следующие основные подзадачи:

-обзор и оценка существующих методов выделения и обнаружения объектов;

-разработка модели формирования изображений при различных видах геометрических искажений изображения, которые включают в себя как геометрические искажения, вызванные преломлением световых лучей в атмосфере, так и геометрические преобразования, вызванные движением датчика;

- разработка алгоритма оценки параметров геометрических преобразований изображения, вызванных движением датчика;

- выбор критериев, на базе которых будет выполняться синтез алгоритмов обнаружения и выделения;

- синтез методов обнаружения и выделения на основе сформулированных критериев;

-экспериментальные исследования эффективности разработанных методов;

- натурное моделирование разработанных алгоритмов и экспериментальная проверка их работоспособности.

Научная новизна диссертации состоит в том, что в ней впервые сформулирована и решена задача обнаружения и выделения объектов при наличии геометрических искажений наблюдаемого изображения, вызванных движением датчика и атмосферными явлениями. Эффективность разработанных подходов получила экспериментальное подтверждение.

Методы исследования.

Теоретические исследования в настоящей работе выполнены на основе методов теории статистических решений, теории вероятностей, функционального анализа, спектрального анализа.

Экспериментальные исследования выполнялись на реальных и синтезированных видеосюжетах с использованием методов математической статистики.

Реализация и внедрение.

Разработанные в диссертации методики были использованы при выполнении научно-исследовательских работ, проводимых в Рязанской государственной радиотехнической академии по заказу министерства образования РФ (НИР 1-02Г, НИР 26-ОЗГ, НИР 7-04Г, НИР 6-ОЗГ), при выполнении работ, проводимых в Рязанской государственной радиотехнической академии по заказу ФГУП «Государственный рязанский приборный завод» (НИР 3-00, НИР 1-02, НИР 1-03, НИР 1-04), при выполнении работ, проводимых ФГУП «Государственный рязанский приборный завод» по заказам сторонних организаций («Аргумент 2000 - Охотник», «ТОР-Т», «Охотник - П»), что подтверждается актами внедрения.

Апробация работы.

Основные результаты работы докладывались на следующих конференциях:

-10-й, 11-й, 12-й и 13-й международных научно-технических конференциях «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань - 2001-2004);

- 37-й научно-технической конференции РГРТА (Рязань - 2002);

- 7-й и 9-й Всероссийских конференциях «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании» (Рязань - 2002, 2004);

- 5-й, 6-й и 7-й международных научно-технических конференциях «Цифровая обработка сигналов и ее применения» (Москва - 2003-2005);

- 4-й международной научно-технической конференции «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика.» (Рязань-2003);

- международной научно-технической конференции «Современная радиоэлектроника в ретроспективе идей В.А. Котельникова» (Москва-2003);

- Всероссийской дистанционной научно-технической конференции «Информационно-телекоммуникационные технологии» (Москва-2003);

- второй Всероссийской научной конференции «Проектирование инженерных и научных приложений в среде МАТЬАВ» (Москва-2004);

- Всероссийской научно-технической конференции «Информационно-телекоммуникационные технологии» - два доклада - (Сочи-2004).

Выступления на 9-й всероссийской конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании» (2004) и на 7-й международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применения» (2005) отмечены дипломами.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 22 работы, в том числе три статьи в центральной печати. Результаты исследований отражены в восьми отчётах о НИР.

Структура и объём диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы (98 источников), изложенных на 178 страницах, содержит 53 рисунка и 10 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Бабаян, Павел Вартанович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена решению задачи обнаружения и выделения объектов в последовательности изображений при наличии геометрических деформаций изображения, вызванных движением датчика изображений и атмосферными явлениями. Другими особенностями задачи, помимо наличия деформаций, являются отсутствие априорной информации о статистических и пространственных свойствах обнаруживаемого объекта.

В процессе исследований задачи получены следующие новые научные и практические результаты:

1. Обоснованы общие принципы построения систем анализа изображений, ориентированных на использование в информационно-управляющих комплексах обнаружения, выделения и сопровождения объектов по данным видеонаблюдений при движущемся датчике изображений. Показано, что, оценивая геометрические преобразования наблюдаемого изображения относительно фонового изображения с достаточно высокой точностью, можно добиться существенного повышения качества выделения объектов. В качестве критерия качества принята величина средних потерь. Повышение качества ограничено присутствием на изображении аддитивного шума датчика. Чем меньше неравномерность фонового изображения, тем быстрее повышается качество выделения с ростом точности оценки геометрических преобразований.

2. Разработаны методики и алгоритмы оценки параметров геометрических преобразований в системах анализа изображений с движущимся датчиком, ориентированные на работу в реальном масштабе времени и надёжно функционирующие при наличии различных искажающих факторов. Экспериментальные исследования алгоритмов показывают, что их можно успешно использовать в системах обнаружения объектов при движущемся датчике изображений.

3. Разработаны методики и алгоритмы автоматизированной юстировки изображений при наблюдении в нескольких спектральных диапазонах на основе выбора опорных элементов изображений.

4. Разработаны методы и алгоритмы выделения объектов, учитывающие присутствие геометрических преобразований изображения, вызванных движением датчика изображений и непараметрическими атмосферными искажениями. Оказалось, что алгоритм обнаружения объекта в данной точке изображения требует учёта неравномерности яркости фонового изображения в окрестности этой точки. В качестве первого приближения используется градиент изображения как мера неравномерности в заданной точке.

5. В результате исследований, проведённых в реальных условиях наблюдения на базе разработанного программно-аппаратного комплекса, была подтверждена возможность реализации в реальном масштабе времени и эффективность разработанных подходов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бабаян, Павел Вартанович, 2005 год

1. Публикации общего характера

2. Акимов П.С. и др. Сигналы и их обработка в информационных системах. -М.: 1994.

3. Алпатов Б.А. Методы и алгоритмы обработки изображений в системах управления. Рязань, 1999. - 64 с.

4. Алпатов Б.А., Бабаян П.В., Бохан К.А., Катаев A.A., Муравьёв С.И., Степашкин А.И. Проблемы создания математического, программного и аппаратного обеспечения видеокомпьютерных систем управления // Тез. докл. 37-й науч.-техн. конф. — Рязань, 2002. С. 33.

5. Банди Б. Методы оптимизации: вводный курс. М.: Радио и связь, -1988.

6. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука. - 1964.

7. Методы и алгоритмы обнаружения, распознавания и сопровождения объектов в видеокомпьютерных системах: Отчёт о НИР (заключительный) / РГРТА; Рук. Алпатов Б.А. Тема № 1-02Г; № ГР 01200302742, Инв. № 02200306786. - Рязань, 2003. - 65 с.

8. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982. - 790 с.

9. Путятин Е.П., Аверин С.И. Обработка изображений в робототехнике. -М.: Машиностроение. 1990. - 320 с.

10. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учеб. пособие / И.С. Грузман, B.C. Киричук и др. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002.-352 с.

11. Корреляционные методы обнаружения объектов

12. Алпатов Б.А., и др. Алгоритмы последовательных испытаний в задаче совмещения двумерных изображений // Изв. вузов. Сер. Электромеханика. 1988. - №7. - С. 87-91.

13. Алпатов Б.А., Селяев A.A. Алгоритм коррекции эталонного изображения при слежении за двумерным объектом // Межвуз. сб.: Обработка и преобразование информации в задачах управления. Рязань: РРТИ, 1984, -С. 52-57.

14. Алпатов Б.А., Селяев A.A. Алгоритм оценки местоположения объекта на двумерном изображении // Изв. вузов. Приборостроение. - 1988. - №5. -С. 3-5.

15. Алпатов Б.А., Селяев A.A. Методы адаптации эталонного изображения объекта в корреляционных следящих устройствах // Вестник Рязанской государственной радиотехнической академии. 2004. - Вып. 14. - С. 3740.

16. Алпатов Б.А., Хлудов С.Ю. Алгоритм последовательных испытаний в задаче совмещения двумерных изображений // Изв. вузов. Сер. Электромеханика. 1988. - №7. - С. 87-91

17. Баклицкий В.К., Бочкарёв A.M. Методы фильтрации сигналов в корреляционно-экстремальных системах навигации. М.: Радио и связь, 1986.-216 с.

18. Бочкарёв A.M. Корреляционно-экстремальные системы навигации // Зарубежная радиоэлектроника. 1981. - №9. - С. 28-53.

19. Буймов А.Г. Корреляционно-экстремальная обработка изображений. -Томск: Изд-во Том. ун-та, 1987. 134 с.

20. Гороховатский В.А., Кацлап С.Ф., Путятин Е.П. Анализ изображений в условиях локальных искажений // Автометрия. 1986. - №6. - С. 46-51.

21. Колмогоров Г.С., Костромина Е.В., Лучина И.И., Мальцев А.П. Оптоэлектронная система самонаведения THSSID // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. - №10. - С. 57-68.

22. Латышев В.В. Кодирование изображений в корреляционно-экстремальных системах // Автоматика и телемеханика. 1983. - №5. -С. 117-121.

23. Мильман Г.Ю. Применение методов оптимального растрирования для решения задач распознавания изображений // Вопросы кибернетики. Устройства и системы. М: МИРЭА, 1994 - С. 49-56.

24. Селяев А.А. Методы адаптации эталонного изображения объекта в корреляционных следящих устройствах // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций. Тез. докл. 13-й междунар. науч.-техн. конф. Рязань, 2004. - С. 106-107.

25. Селяев А.А. Способы повышения точности работы корреляционных следящих устройств // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций. Тез. докл. 12-й междунар. науч.-техн. конф. Рязань, 2004. - С. 77-79.

26. Barnea O.I., Silverman H.F. A class of algorithms for fast image registration // IEEE Trans. Computers. 1972. - c-21. - №6. - pp. 179-186.

27. Casasent D., Shenoy R. Detection and Classification in SAR using MINACE correlation filters // Proc. of SPIE Vol. 2487, Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery II. 1995, pp. 211-224.

28. Eklund M.W., Trivedi M.M. Adaptive correlation-based tracking algorithm // Proc. of SPIE Vol. 2234, Automatic Object Recognition IV. 1994, pp. 384393.

29. Mostafavi H. Optimal window function for image correlation in the presence of geometric distortion // IEEE Trans.-1979.-Vol. ASSP 27.-№2. - pp. 163169.

30. Sabio V. Efficient method of target recognition based on spectral correlation of widehand resonance effects // Proc. of SPIE Vol. 2230, Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery. 1994, pp. 328-335.

31. Yang W., Shen Z., Li Z., Wang W. Using phase correlation approach to correct images // Proc. of SPIE Vol. 2561, Signal and Data Processing of Small Targets. 1995, pp. 526-532.

32. Методы выделения объектов на основе пространственной фильтрации

33. Бабаян П.В. Методы математической морфологии в задачах обработки изображений // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций. Тез. докл. 10-й междунар. науч.-техн. конф. Рязань, 2001. - С. 212-214.

34. Бакут П.А., Колмогоров Г.С., Ворновицкий И.Э. Сегментация изображений: Методы выделения границ областей // Зарубежная радиоэлектроника.-1987.-№ 10.-С.25-47

35. Foulkes S.B., Booth D.M. Improved object segmentation using Markov random fields, artificial neural networks, and parallel processing techniques. // SPIE Vol. 3068, Signal Processing, Sensor Fusion, and Target Recognition VI. -Jul 1997.-pp. 443-454.

36. Li J., Shen Z., Bao L. Detection of small moving objects in image sequences // Proc. Of SPIE Vol. 3069. Automatic Target Recognition IV. Jun 1997, pp. 511-517.

37. Pham Q.H., Brosnan T.M., Smith M.J.T., Mersereau R.M. A morphological method of clutter suppression in ATR // Proc. of SPIE Vol. 3371, Automatic Target Recognition VIII. 1998, pp. 367 - 374.

38. Pham Q.H., Brosnan T.M., Smith M.J.T. Multistage algorithm for detection of targets in SAR image data // Proc. of SPIE Vol. 3070, Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery IV. Jul. 1997, pp. 2-11.

39. Pham Q.H., Brosnan T.M., Smith M.J.T. Sequential digital filters for fast detection of targets in FLIR image data // Proc. of SPIE Vol. 3069, Automatic Target Recognition VII. Jun 1997, pp. 62-73.

40. Статистические методы выделения объектов

41. Алпатов Б.А., Балашов О.Е. Исследование алгоритмов сегментации изображения по фрактальным признакам // Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика. Тез. докл. 4-й междунар. конф. -Рязань, 2003. С. 320-321.

42. Алпатов Б.А., Балашов О.Е. Исследование методов оценки фрактальной размерности и сегментация изображения // Цифровая обработка сигналов и ее применения. Тез. докл. 6-й междунар. конф. Том 2. М.: 2004. - С. 97-99.

43. Алпатов Б.А., Блохин А.Н., Бохан К.А. Исследование алгоритма сегментации, основанного на Байесовской процедуре классификации // Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика. Тез. докл. 2-й междунар. науч.-техн. конф. — Рязань, 1998. С. 169 - 170.

44. Бакут П.А., Колмогоров Г.С., Ворновицкий И.Э. Сегментация изображений: Методы пороговой обработки // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. - №10. - С.6-24

45. Бакут П. А., Лабунец В.Г. Телевизионная следящая система с байесовским дискриминатором цели // Зарубежная радиоэлектроника. -1987 №10.-С.81-93

46. Денисов Д.А., Низовкин В.А. Сегментация изображений на ЭВМ // Зарубежная радиоэлектроника. 1985. -№10. - С. 5 - 30.

47. Муравьев С.И., Муравьев B.C. Использование вейвлет-признаков в задачах сегментации изображений // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций Тез. докл. 12-й междунар. науч.-техн. конф. Рязань, 2004. - С. 73-74.

48. Применение методов сегментации изображений в автономных системах обнаружения, распознавания и сопровождения движущихся целей / Под ред. П. А. Бакута // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. - №10. - С. 3 -93.

49. Временные методы выделения объектов

50. Алпатов Б.А. Алгоритм обнаружения и выделения движущегося фрагмента изображения // Техника средств связи. Серия Техника телевидения. 1991. - №2. - С. 72-76.

51. Алпатов Б.А., Блохин А.Н. Модели и алгоритмы обнаружения и выделения движущихся фрагментов изображений // Автометрия. 1995. - №4. - С. 100-104.

52. Алпатов Б. А., Бохан К.А. Алгоритм обнаружения и выделения изображения движущегося объекта в присутствии неоднородного фона // Вестник Рязанской государственной радиотехнической академии. 1999. -№6 - С. 7-11.

53. Алпатов Б.А., Бохан К.А. Алгоритм обнаружения и выделения изображения движущегося объекта // Цифровая обработка сигналов и её применение. Тез. докл. 2-й междунар. науч. конф. М.: МЦНТИ, 1999. -С. 233-240.

54. Бохан К.А. Модели и алгоритмы обнаружения и оценки параметров изображений динамических объектов в видеокомпьютерных системах управления: Дис. канд. техн. наук: 05.13.01. — Защищена 14.12.01; Утв. 12.04.02; 04200202084. -Рязань, 2001.-200 с.

55. Dirk Farin, Peter H. N. de With, and Wolfgang Effelsberg A Segmentation System with Model Assisted Completion of Video Objects // Proc. Conf. Visual Communications & Image Processing, Proc. SPIE 5150. Jun 2003, pp. 366-377

56. Farin D., de With P.H.N., Effelsberg W. Robust background estimation for complex video sequences // International Conference on Image Processing 2003.- Sept. 2003, pp. 145-148

57. Liyan Li, Maylor K.H. Leung Integrating Intensity and Texture Differences for Robust Change Detection // IEEE Trans, on Image Processing, Vol. 11, No. 2. -February 2002.-pp. 105-112.

58. Пространственно-временные методы выделения объектов

59. Алпатов Б.А., Бабаян П.В. Выделение движущихся объектов в системах видеонаблюдения при наличии геометрических искажений изображения // Цифровая обработка сигналов и ее применения. Тез. докл. 7-й междунар. конф. Том 2. М.: 2005. - С. 336-340.

60. Алпатов Б.А., Бабаян П.В. Выделение движущихся объектов в условиях геометрических искажений изображения // Цифровая обработка сигналов. 2004. - №4. - С. 9-14.

61. Алпатов Б.А., Бабаян П.В. Обнаружение и слежение за движущимися объектами в присутствии дрожания и линейных сдвигов изображения // Цифровая обработка сигналов и ее применения. Тез. докл. 6-й междунар. конф. Том 2. М.: 2004. - С. 95-96.

62. Алпатов Б.А. Оценивание параметров движущегося фрагмента двумерного изображения // Техника средств связи. Сер. Техника телевидения. 1991. - №2. - С. 77-81.

63. Алпатов Б.А. Оценивание параметров движущегося объекта в последовательности изменяющихся двумерных изображений //Автометрия. 1991. - №3. - С. 21-24.

64. Алпатов Б.А. Оптимальное оценивание параметров движущегося объекта в последовательности изображений //Автометрия. 1994. - №2. — С. 3237.

65. Fernandez M.F., Aridgides A., Bray D. Detecting and Tracking Low-Observable Targets Using IR // Proc. of SPIE Vol. 1305, Signal and Data Processing of Small Targets 1990. Oct 1990. - pp. 193-206

66. А . Aridgides, М, Fernandez, D. Randolph, D. Bray, Adaptive Three-Dimensional Spatio-Temporal Filtering Techniques for Infrared Clutter Suppression. Proc. of SPIE Vol. 1305, Signal and Data Processing of Small Targets 1990 (Oct 1990). Pp. 63-74.

67. A. Aridgides, M. Fernandez, D. Randolph, D. Ferris Adaptive 4-D IR clutter suppression filtering technique // Proc. of SPIE Vol. 1481, Signal and Data Processing of Small Targets 1991.- Aug 1991, pp. 110-116.

68. M. Fernhdez, A. Aridgides, D. Randolph, and D. Ferris. Optimal subpixel-level IR frame-to-frame registration // Proc. of SPIE Vol. 1481, Signal and Data Processing of Small Targets 1991. Aug 1991, pp. 172-179

69. N. Paragios and G. Tziritas, Detection and location of moving objects using deterministic relaxation algorithms // Intern. Conf. on Pattern Recognition, Vol. I, Austria, 1996. pp. 201-205

70. Вспомогательные методы анализа изображений

71. Бабаян П.В. Создание плагинов для Photoshop и Mathcad // Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании. Тез. докл. 7-й всеросс. науч.-техн. конф. Рязань, 2002. - С. 49-50.

72. Степашкин А.И., Хлудов С.Ю. Выделение и параметризация связных областей двумерного изображения // Обработка информации в системах управления. Рязань, 1989. - С. 28-33.

73. Методы оценки параметров геометрических преобразований изображения

74. Алпатов Б.А., Бабаян П.В. Исследование алгоритма электронной юстировки изображений при двухспектральном наблюдении // Цифровая обработка сигналов и ее применения. Тез. докл. 5-й междунар. конф. -М., МЦНТИ, 2003. С. 410-412.

75. Алпатов Б.А., Бабаян П.В. Электронная юстировка изображений по опорным признакам при двухспектральном наблюдении // Современная радиоэлектроника в ретроспективе идей В.А. Котельникова. Тез. докл. междунар. конф. М.: МЭИ, 2003. - С. 121-122.

76. Алпатов Б.А., Бабаян П.В. Электронная юстировка изображений при мультиспектральном наблюдении // Цифровая обработка сигналов.2003.-№1.-С. 24-26.

77. Алпатов Б.А., Катаев A.A. Метод автоматического выделения опорных участков фона в замкнутой видеокомпьютерной системе // Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика. Тез. докл. 4-й междунар. науч.-техн. конф. Рязань, 2003. - С. 315 - 317.

78. Бабаян П.В. Исследование алгоритма электронной юстировки изображений при мультиспектральном наблюдении // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций. Тез. докл. 11-й междунар. науч.-техн. конф. Рязань, 2002.-С. 19.

79. Бабаян П.В. Оценивание параметров проективного преобразования по опорным элементам в задаче электронной юстировки двухспектральных видеопоследовательностей // Вестник Рязанской государственной радиотехнической академии. 2003. - Вып. 12. - С. 27-31.

80. Бабаян П.В. Разработка программного обеспечения для юстировки последовательностей изображений в среде MATLAB // Труды второй Всеросс. науч. конф. «Проектирование инженерных и научных приложений в среде MATLAB».— М.: ИПУ РАН, 2004. С. 53-54.

81. Бабаян П.В., Стротов В.В. Методы оценки геометрических преобразований изображения для бортовой видеоинформационной системы // Информационно-телекоммуниционные технологии. Тез. докл. Всеросс. науч.-техн. конф. Сочи, 2004. - С. 7-8.

82. Бачило С.А., Дзягун Д.Ю., Итенберг И.И., Овчаров А.Б., Сивцов С.А. Средства электронной стабилизации телевизионных изображений для подвижных систем наблюдения. Тез. докл. 4-й конф. DSPA. М.: МЦНТИ 2002. - С. 252-254.

83. Деренченко Л.П., Троицкий В.И. Повышение точности корреляционно-экстремальных систем методом интерполяции целевой функции. // Вопросы радиоэлектроники: Сб. науч. тр. М:, 1992. - с. 16-18.

84. Brown L. G. A survey of image registration techniques // ACM Computing Surveys, vol. 24, no. 4. Dec. 1992, pp. 325-376.

85. Kim S., Jay Kuo C.-C. A Stochastic Approach for Motion Vector Estimation in Video Coding // Proc. of SPIE Vol. 2304, Neural and Stochastic Methods in Image and Signal Processing III. 1994, pp. 111-122.

86. Rao M. Target recognition using cepstrum and inverse filtering // Proc. of SPIE, Vol. 2484, Signal Processing, Sensor Fusion and Target Recognition IV. 1995, pp. 224-235.

87. Reddy B.S., Chatterji B.N. An FFT-based Technique for Translation, Rotation and Scale-Invariant Image Registration // IEEE Transactions on Image Processing, Volume 5, No. 8. August, 1996, pp. 1266-1271.

88. Scriber D., Schuler J., Warren P., Howard G., Klein R., Melding images for information // OE magazine. September, 2002, pp. 24-26.

89. Wilmer A. Fourier-Mellin based Image Registration (with GUI) // http://wvAV.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange (20.10.2004). Программное обеспечение для Matlab.

90. Zitova В., Flusser J. Image registration methods: a survey // Image and Vision Computing 21 2003, pp. 977-1000.1. Методы анализа траекторий

91. Бабаян П.В. Алгоритм слежения за группой движущихся объектов для видеокомпьютерной системы наблюдения // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций. Тез. докл. 12-й междунар. науч.-техн. конф. Рязань, 2004. - С. 65-66.

92. Управление приводами поворотного устройства

93. Алпатов Б.А., Балашов О.Е.,. Степашкин А.И. Некоторые вопросы построения видеокомпьютерных следящих систем // Проблемы математического моделирования и обработки информации в научных исследованиях: Сб. науч. тр. Рязань: РГРТА, 2003. - С. 16-25.

94. Алпатов Б.А., Балашов O.E., Степашкин А.И. Управление приводами гиро стабилизированной платформы в видеокомпьютерной системе сопровождения объектов // Вестник Рязанской государственной радиотехнической академии. Рязань, 2003- Вып. 12. - С. 38-41.

95. Балашов O.E., Степашкин А.И. Управление приводами видеокомпьютерной системы сопровождения объектов // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций. Тез. докл. 12-й междунар. науч.-техн. конф. Рязань, 2004. - С. 66-67.