Совмещение и обработка оптических и инфракрасных изображений в информационно-измерительных системах на базе матричных приборов с зарядовой связью тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат наук Гахзар Мохаммед Абдуллах Абдуллах

• Гахзар Мохаммед Абдуллах Абдуллах
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Гахзар Мохаммед Абдуллах Абдуллах

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 Аналитический обзор принципов совмещения разнодиапазонных

изображений

1.1 Перспективы тепловизионной диагностики в медицине

1.1.1 Сущность медицинского тепловидения

1.1.2 Области медицинской тепловизионной диагностики

1.2 Принципы совмещения разнодиапазонных изображений

1.2.1 Общий подход к решению задачи совмещения изображений

1.2.2 Пространство поиска совмещения изображений

1.3 Критерий качества совмещённых изображений

1.4 Выводы и постановка задачи на исследование

Глава 2 Совмещение изображений от датчиков различных диапазонов

частот в информационно-измерительных системах

2.1 Существующие методы смешивания изображений

2.2 Предлагаемые методы совмещения и обработки изображений

2.2.1 Анализ результата совмещения и обработка изображений посредством интерполяции нулевого порядка

2.2.2 Модель предлагаемого способа совмещения и обработка изображений посредством перекрёстной интерполяции

2.2.3 Нахождение оптимальных коэффициентов деления значений пикселов

2.2.4 Оценка эффективности предложенного метода смешивания изображений

2.3 Определение характеристик предлагаемого способа смешивания изображений

2.3.1 Определение передаточной характеристики

2.3.2 Оценка возможности МПЗС для обработки изображений

2.3.3 Предлагаемый режим работы МПЗС при совмещении

изображений

2.3.4 Определение импульсной характеристики

2.4 Определение коэффициента потери резкости

2.5 Наложение видео и ИК изображений в информационно измерительной системе

2.5.1 Обоснование необходимости совмещения видео и сегментов ИК изображений в информационно-измерительных системах

2.5.2 Наложение сегментированных ИК изображений посредством МПЗС

2.6 Выводы по разделу

Глава 3 Построение устройств совмещения и обработки изображений на

базе МПЗС в информационно-измерительных системах

3.1 Построение пространственно-временных интерполяторов

3.1.1 Задача пространственно-временной интерполяции

3.1.2 Решение задачи пространственного преобразования

3.1.3 Методика расстановки исходных строк в кадре при пространственной интерполяции

3.2 Устройство на МПЗС для преобразования стандартов разложения изображений

3.3 Устройство на МПЗС для совмещения и обработки изображений

3.3.1 Обоснование и структура информационно-измерительной системы

совмещения и обработки изображений на МПЗС

3.4 Выводы по разделу

Глава 4 Экспериментальная оценка эффективности пространственного

интерполятора на МПЗС

4.1 Исследование макета пространственного интерполятора на МПЗС

4.2 Исследование макетов интерполяторов на МПЗС

4.2.1 Исследование импульсной характеристики

4.2.2 Исследование частотной характеристики

4.2.3 Экспериментальное определение коэффициента потери резкости

4.3 Оценка эффективности работы пространственного интерполятора

4.3.1 Методика лабораторных испытаний

4.3.2 Результаты лабораторных испытаний

4.4 Выводы по разделу

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Программа совмещения изображений

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. свидетельства о государственной регистрации

программы для ЭВМ

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Справка о внедрении

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. АКТ о внедрении результатов диссертационных

исследований

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Совмещение и обработка оптических и инфракрасных изображений в информационно-измерительных системах на базе матричных приборов с зарядовой связью»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования и степень её разработанности.

В настоящее время существуют системы наблюдения, имеющие несколько каналов получения информации и имеющие в своём составе датчики, работающие в различных частотных диапазонах. Каждый датчик имеет свои уникальные характеристики и вносит свой информационный вклад в общее изображение, поступающее для анализа человеку-оператору. Многоканальные системы наблюдения позволяют решать довольно обширный круг задач, таких как: круглосуточное и всепогодное наблюдение, обнаружение заданных объектов, сопровождение целей как наземных, так и воздушных, выполнять охранные задачи, производить наблюдение местности с целями разведки, наблюдать состояние техногенной и экологической ситуации, выполнять поиск и обнаружение пострадавших при чрезвычайных ситуациях и катастрофах различного происхождения, увеличивать точность визуальных систем медицинской диагностики.

Среди многоканальных систем наблюдения большое распространение получили системы, использующие тепловизионную (инфракрасную) и оптическую (видео) камеры наблюдения. Тепловизионная камера предназначена для формирования на экране видеоконтрольного устройства (монитора) изображения в инфракрасном (ИК) диапазоне спектра частот и позволяет выявлять объекты, имеющие температурное превышение над общим тепловым фоном (тепловой контраст). Видеоканал обладает цветовой гаммой и формирует изображение наблюдаемой сцены в видимом диапазоне спектра частот.

Та информация, которая необходима человеку-оператору для принятия решения, как правило, расположена в обоих спектральных диапазонах. При этом оператор должен производить анализ наблюдаемого объекта по нескольким изображениям и сравнивать их между собой. Это неизбежно влечёт за собой увеличение времени для принятия решения. В большей

степени нежелательны эти задержки в авиационных комплексах наблюдения. В связи с этим весьма целесообразно выводить на экран видеоконтрольного устройства общее комплексированное изображение, сформированное из исходных тепловизионных и видео кадров. Такая операция повышает информативность системы наблюдения, поскольку объединяет в одном кадре детали наблюдаемых объектов в инфракрасном и в видимом диапазонах спектра.

В большинстве случаев в работах, касающихся этой задачи, не рассматривается фактор пространственного расхождения изображений. Пространственное смещение изображений возникает за счёт конструктивных особенностей многоканальной системы наблюдения. В некоторых случаях рассматриваются частные особенности решения задачи комплексирования изображений. Но во всех случаях задачу комплексирования изображений разбивают на два этапа, а именно — пространственное совмещение изображений, и обработку совмещённых изображений, позволяющую объединить информацию от датчиков различных диапазонов спектра.

До настоящего времени не разработана общая методика комплексирования изображений в многоканальных системах наблюдения. В основном это связано с тем, что качество выводимых изображений — это субъективный фактор, и он зависит от конкретного оператора в плане его психофизиологических особенностей, а так же решаемой задачи и конкретных условий наблюдения.

Существующие в настоящее время алгоритмы синтеза изображений имеют следующую общую особенность - объединение информации происходит без учета целевой задачи. Но в подавляющем большинстве случаев применения многоканальной системы наблюдения главной задачей оператора является поиск, распознавание и слежение за объектами конкретного целевого назначения. Но во всех случаях комплексированное изображение, предъявляемое оператору, должно обеспечивать следующее.

1. Отображение основной информации, содержащейся в исходных видео и инфракрасных изображениях.

2. Максимально точное пространственное совмещение видео и инфракрасного изображений.

3. Выделение объектов интереса оператора в соответствие с решаемой целевой задачей.

Поиск объектов интереса оператора организуется посредством анализа наблюдаемой сцены, точность измерения параметров которой должна быть повышена не только посредством совмещения разнодиапазонных изображений, но и посредством и целенаправленной обработки, обеспечивающей повышение информативности и устраняющей возникшие помеховые составляющие. Помимо этого, существующие методы совмещения изображений аппаратурно реализуются посредством ЭВМ, что не всегда удобно с точки зрения компактности, мобильности и энергозатрат. В то же время, существующая на сегодняшний день элементная база дискретно-аналоговых устройств (матричных приборов с зарядовой связью) способна решать те же задачи при малых аппаратурных затратах.

Таким образом, решение задач по совмещению и обработке разнодиапазонных изображений на базе матричных приборов с зарядовой связью является актуальным, поскольку позволит повысить информативность сформированных изображений и, как следствие, эффективность работы оператора.

Объект исследования: информационно-измерительные системы совмещения разнодиапазанных изображений, подверженные формированию помеховых структур.

Предмет исследования: организация совмещения и обработки разнодиапазонных изображений в информационно-измерительных системах на базе матричных приборов с зарядовой связью.

Методы исследования. Исследования выполнены с использованием аппарата математического моделирования, математической статистики,

теории линейных дискретно-аналоговых систем, z-преобразования, теории информации, лабораторных и натурных экспериментов, моделирования на ЭВМ. Моделирование проводилось в среде Mat.lab, Borland Delphi.

Цель работы: Повышение эффективности обнаружения оператором объектов на совмещенных ИК и ТВ изображениях в информационно-измерительных системах.

Для достижения указанной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ состояния и возможностей существующих иконических систем медицинской диагностики, исследовать характеристики изображений систем визуализации медицинского назначения, обосновать необходимость совмещения изображений от разнодиапазонных датчиков с целью повышения эффективности информационно-измерительных систем.

2. Провести анализ существующих способов совмещения изображений на предмет эффективности, ресурсного обеспечения и гибкости обработки.

3. Обосновать и разработать математическую и физическую модели способа совмещения и обработки изображений инфракрасного и оптического диапазонов.

4. Исследовать характеристики разработанного способа совмещения и обработки изображений.

5. Разработать программное обеспечение для реализации и исследования найденного способа обработки совмещённых изображений.

6. Исследовать возможности реализации предлагаемого способа посредством современных дискретно-аналоговых устройств с целью разработки малогабаритных, экономичных и гибких информационно-измерительных систем.

7. Разработать структурные схемы информационно-измерительных систем совмещения и обработки изображений на базе матричных приборов с зарядовой связью

8. Экспериментально исследовать эффективность предлагаемого способа совмещения и обработки изображений.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты:

1. Обоснован режим обработки совмещённых разнодиапазонных изображений, повышающий эффективность и усовершенствующий существующие образцы информационно-измерительных систем, отличающийся тем, что каждая нечетная строка соответствует инфракрасному изображению, а каждая четная — телевизионному изображению с дальнейшим междустрочным обменом частей значений противоположных пикселей по алгоритму, в котором значение каждого пикселя делится в пропорции на три части, после чего две части пикселя строки суммируются с оставшимися долями противоположных пикселей соседних строк.

2. Найдены оптимальные коэффициенты деления значения пикселов на части по критерию максимальной яркости совмещённых изображений при применении предлагаемого метода обработки, позволяющего разрабатывать новый принцип построения информационно-измерительных систем, заключающийся в применении элементной базы дискретно-аналоговых устройств.

3. Обоснована реализация предложенного метода обработки совмещённых изображений в реальном масштабе времени посредством найденного режима инверсий фазных состояний матричных приборов с зарядовой связью, суть которого состоит в делении зарядовых пакетов запоминающих ячеек на две равные части и слиянии этих половин с такими же частями деления двух соседних запоминающих ячеек после каждой процедуры инверсии. Предложенная реализация обработки совмещённых изображений на матричных приборах с зарядовой связью улучшает массо-габаритные показатели информационно-измерительных систем.

На защиту выносятся.

1. Математическая и физическая модели способа обработки совмещённых разнодиапазонных изображений.

2. Способ обработки совмещённых изображений, позволяющий реализовать пространственную интерполяцию в реальном масштабе времени на базе матричных приборов с зарядовой связью.

3. Методики синтеза и структурные схемы пространственно-временных устройств совмещения и обработки изображений в реальном масштабе времени на базе матричных приборов с зарядовой связью.

4. Результаты экспериментальных исследований пространственных устройств обработки изображений и оценка эффективности их работы.

Практическая значимость работы.

1. Разработана информационно-измерительная система совмещения и обработки разнодиапазонных изображений на базе матричных приборов с зарядовой связью, отличающаяся от существующих, образцов информационно-измерительных систем улучшенными характеристиками по массо-габаритным показателям.

2. Экспериментально исследована эффективность предложенного способа обработки изображений, подтверждающая улучшение эксплуатационных характеристик информационно-измерительных систем по восприятию изображений оператором.

3. Экспериментально подтверждены характеристики найденного режима инверсии фазных состояний матричных приборов с зарядовой связью, реализующего обработку совмещённых изображений;

4. Разработаны принцип построения и схемные решения информационно-измерительных систем совмещения и обработки разнодиапазанных изображений на базе матричных приборов с зарядовой связью.

Степень достоверности работы. Достоверность научных результатов обеспечивается полнотой анализа проблемы совмещения и обработки

разнодиапазонных изображений и подтверждается корректным применением математического аппарата: математической статистики, теории линейных дискретно-аналоговых систем, г-преобразования, теории информации. Для подтверждения достоверности научных выводов в работе проведены натурные испытания по определению эффективности обнаружения объектов на совмещённых и обработанных изображениях методом перекрёстной интерполяции.

Апробация результатов. Работа обсуждалась на всероссийских и международных научных конференциях: XXIV Всероссийской научно-технической конференции, «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Рязань 2012 г); XII Всероссийская научно- , практическая конференция, МИС-2012. Южный федеральный университет «Медицинские информационные системы» (Таганрог 2012 г); на научных семинарах кафедр «Биомедицинская техника» ФГБОУ ВПО «ТГТУ».

Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты исследований использованы: в учебном процессе по специальности «Инженерное дело в медико-биологической практике» на кафедре «Биомедицинская техника» по дисциплине «Электротехника и электроника» ФГБОУ ВПО «ТГТУ», а так же в опытном образце медицинского термографа в совмещении с видеокамерой в ООО «Биомедтех».

Соответствие паспорту специальности. Диссертационная работа соответствует п. 6 «Исследование возможностей и путей совершенствования существующих и создания новых элементов, частей, образцов информационно-измерительных и управляющих систем, улучшение их технических, эксплуатационных, экономических и эргономических характеристик, разработка новых принципов построения и технических решений» паспорта специальности 05.11.16 «Информационно-измерительные и управляющие системы».

Публикации. Материалы, отражающие основные результаты работы, представлены в 9 публикациях (в том числе 6 статьи в изданиях

рекомендованных ВАК РФ, и одна статья на английском языке в зарубежном журнале).

Структура и объём диссертации.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, основных результатов и выводов, и списка литературы; изложена на 121 странице основного текста, содержит 49 рисунков. Список литературы включает 135 наименований.

Во введении обоснована актуальность работы и определена цель исследования.

В первой главе проведен обзор методов привязки изображений, исследованы существующие методы синтеза изображений, выполнена постановка задачи диссертационной работы.

Вторая глава посвящена разработке метода совмещения и обработки разнодиапазонных изображений. Оценено повышение информативности выходных изображений. Определена передаточная характеристика режима и коэффициент потери резкости изображений. Предложен метод совмещения видео и сегментированных инфракрасных изображений.

Третья глава посвящена разработке принципов построения структурных схем пространственно-временных дискретно-аналоговых устройств совмещения и преобразования разнодиапазонных изображений.

Четвертая глава посвящена экспериментальной оценке характеристик предлагаемого режима обработки совмещённых изображений и экспериментальной оценке эффективности работы предлагаемого режима обработки совмещённых изображений.

Глава 1 Аналитический обзор принципов совмещения разнодиапазонных изображений

1.1 Перспективы тсиловизионной диагностики в медицине 1.1.1 Сущность медицинского тепловидения

Тепловидение является универсальным средством получения разносторонней информации об окружающем мире. Тепловым излучением обладает любой объект, температура которого выше уровня абсолютного нуля. Помимо этого, подавляющее большинство процессов трансформации энергии протекают с выделением или поглощением тепла. Поскольку средняя температура на поверхности Земли не высока, то большинство процессов преобразования энергии протекают с малым удельным выделением тепла и при сравнительно небольших температурах. Поэтому максимум энергии излучения этих процессов укладывается в инфракрасный микроволновый диапазон.

Температура тела человека является величиной сравнительно постоянной. В то же время это постоянство относительно. Значения температур внутренних органов выше, чем на поверхности тела, при этом температура кожи подвержена значительным изменениям. Эта температура изменяется при различных переменах внешних условий, а также в зависимости от физиологического состояния организма человека.

Поскольку в коже и в подкожном слое сосудистая система чрезвычайно развита, то режим поверхностного кровотока указывает на состояние функционирования внутренних органов. При возникновении патологий во внутренних органах возникает рефлекторное изменение поверхностного кровотока. По этой причине возникает изменение теплоотдачи. Из этого следует, что главной причиной, определяющей температуру кожи, является интенсивность кровообращения.

Второй механизмом, влияющий на теплообразование - это метаболические процессы. Интенсивность обмена веществ в тканях зависит от интенсивности биохимических реакций, происходящих в них. Чем интенсивнее протекают биохимические реакции, тем больше продуцируется тепло.

Третий механизм, влияющий на тепловой режим поверхностных тканей, — это их теплопроводность. Теплопроводность зависит от толщины тканей, структуры тканей и их расположения. Теплоотдача от тела человека зависит от состояния кожи и подкожного слоя (жировой клетчатки), величины поперечного сечения, степени развития основных структурных элементов.

Нормальной является ситуация, когда каждая зона на поверхности тела имеет общепринятый (характерный) тепловой рельеф. Обычно в области крупных кровеносных сосудов температура более высокая, чем в окружающих областях. Более высокая температура наблюдается в области лба и глазниц, в области рта и верхней части молочных желез. Кроме того, температура выше в складках кожи и местах, где перекрещиваются тепловые потоки.

Картина распределения температурных зон по поверхности тела пациента при различных видах патологий представляет индивидуальный интерес, т.к. обусловлена нарушением тепловой генерации, теплообмена и терморегуляции. Изменения в показаниях температуры указывают на изменение кровотока и метаболизма. В связи с этим тепловидение как метод, обеспечивающий высокую специфичную информативность, занимает особое место среди остальных методов медицинской диагностики.

Температурное состояние тканей характеризуется интенсивностью инфракрасного излучения. Человек является биологическим объектом и имеет температуру в пределах от 31°С до 42°С, т.е. является источником излучения, лежащего в инфракрасном диапазоне [1,2,3,4]. Максимум этого

излучения находится в области около 10 мкм (дальний инфракрасный диапазон).

Тепловизоры, работающие в дальнем диапазоне (8-12 мкм) позволяют с достаточно высокой точностью определять температурные значения поверхности тела человека, причём в них обеспечена функция измерения абсолютного значения температуры в каждой точке патологического очага. Это имеет важное значение, и по прогнозам и даёт перспективы для проведения исследований на более высокотехнологичных уровнях с расширением сфер использования. Наиболее перспективными областями являются глубокие детальные исследования патологий различного характера, диагностика посредством тепловизионных систем в процессе оперативных вмешательств.

В норме все участки кожного покрова человеческого тела имеют характерную тепловую картину. Например, область головы, шеи и шейного отдела у здорового человека имеют более высокую температуру, поскольку расположены над крупными кровеносными сосудами. Температура в околоротовой области, в области лба, на кончике носа, глазных яблок, над бровями и волосистой частью головы ниже; температура верхних отделов молочных желез у женщин выше, чем нижних. Если наблюдается изменение нормального распределения температур, то это может являться признаком патологического процесса в организме пациента. Рост интенсивности инфракрасного излучения над патологическими очагами вызван усилением кровоснабжения и метаболическими процессами в этих очагах. С другой стороны, уменьшение интенсивности теплового излучения наблюдается в очагах с уменьшенным кровотоком и сопутствующими изменениями в тканях и органах [5,6,7].

1.1.2 Области медицинской тспловизионной диагностики

В современной медицинской диагностике тепловизионное обследование являет собой мощный диагностический метод, который позволяет выявлять такие патологические явления, которые плохо поддаются обнаружению другими способами. Тепловизионное обследование предназначено для выявления на ранних стадиях таких заболеваний как: воспаление и опухоли молочных желез, органов гинекологической сферы, кожи, лимфоузлов, ЛОР-заболеваний, поражения нервов и сосудов конечностей, варикозное расширение вен; воспалительных заболеваний желудочно-кишечного тракта, печени, почек; остеохондроз и опухоли позвоночника. Здесь тепловизионное обследование способно выявлять патологии до рентгенологических проявлений, а в некоторых случаях задолго до появления симптомов заболевания и жалоб больного [8,9,10].

Впервые тепловизионная диагностика в медицинских целях была применена канадским хирургом Лоусоном в 1956 году, когда он применил прибор ночного видения, использовавшегося в военных целях, для раннего выявления раковой опухоли молочных желез. Использование этого метода показало перспективные и обнадёживающие результаты. Достоверность выявления рака молочной железы на ранней стадии составила около 60-70%. Кроме того, тепловидение показало высокую экономичность при выявлении групп риска в больших массовых обследованиях. С развитием тепловизионной техники тепловизоры стали использоваться в нейрохирургии, терапии, сосудистой хирургии, рефлексодиагностике и рефлексотерапии [11,12,13,14].

Медицинская диагностика с помощью тепловидения базируется на регистрации распределения зон инфракрасного излучения на поверхности тела пациента. Этот метод формирует визуальную картину, показывающую анатомо-топографические и функциональные изменения в зонах патологий. Посредством медицинского тепловидения достигнута возможность тонко

выявлять даже первичные (начальные) фазы воспалительных, а также сосудистых и опухолевых процессов, поскольку в зависимости от того, повышена или понижена температура обследуемой зоны по сравнению со стандартными (физиологически нормальными) очертаниями органа.

Термография - это метод функциональной диагностики, основой которого является регистрация теплового излучения тела человека. Интенсивность излучения пропорциональна температуре поверхности тела.

Распределение и интенсивность теплового излучения при отсутствии патологий характеризуются спецификой физиологических процессов, происходящих в организме, как в поверхностных, так и в подповерхностных органах. Различные патологические изменения характеризуются температурной асимметрией и появлением температурного градиента между зонами максимального или минимального излучения, что отражается на термограмме. Такой фактор имеет весьма важное диагностическое значение, что удостоверяется многочисленными клиническими исследованиями.

Распределение температур здорового человека выражено симметрично относительно средней линии тела. При нарушениях симметрии температур возникает основание судить о наличии патологий различного характера, т.е. асимметрия температурных распределений по поверхности тела пациента служит основным критерием тепловизионной диагностики заболеваний. Количественной оценкой термоасимметрии является значение перепада температур.

Основными причинами появления асимметрии по температуре является следующее [1]:

- генетическая патология сосудов, в том числе сосудистые опухоли;

- вегетативные расстройства, обуславливающие нарушение сосудистого тонуса;

- циркуляция крови, полученная в результате травмы, тромбоза, эмболии, склероза сосудов;

- венозный фактор, обратный кровяной поток при атрофии клапанов вен;

- воспаления, опухолевые процессы, формирующие местную интенсивность процессов обмена;

- нарушения теплопроводности тканей по причине отеков, увеличения или уменьшения слоев подкожной жировой клетчатки.

Необходимо отметить, что существует ещё физиологическая термоасимметрия.

Физиологическая термоасимметрия отличается тем, что для нее характерны меньшие перепады температуры для каждой отдельной части кожного покрова человека. На груди, животе и спине этот перепад температуры не превышает 1,0°С.

Анализ данных термографии включает фиксацию распределений максимальных и минимальных значений температуры на различных участках и количественную оценку. Под количественной оценкой понимается определение показателей разности температур исследуемого участка по сравнению с симметричной зоной тела, а так же окружающими тканями. Наличие патологического процесса выявляется по одному из трех термографических признаков, а именно — появление аномальных зон гипертермии или гипотермии, нарушение нормального распределения термотопографии рисунка сосудов, а также изменение градиента температуры на исследуемом участке тела пациента. Например, при воспалительных процессах возникает изменение величин распределения температур между очагом поражения и окружающими тканями. При этом диапазон изменений для хронического воспалительного процесса составляет от 0,7°С до 1 °С, при остром — 1°С - 1,5°С, при гнойно-деструктивном - 1,5°С -2°С. Помимо изменения распределений температур на термограммах при течении воспалительных процессов регистрируется область гипертермии, которая по форме, размерам и расположению соответствует области наиболее ярко выраженных патологических изменений. Наиболее часто эта

зона по структуре неоднородна и имеет умеренную или высокую интенсивность излучения [10].

Медицинская термография - это единственный метод медицинской диагностики, способный сформировать картину тепловых процессов в организме пациента. От эффективности и качества оценки тепловой картины зависит достоверность диагностики многих заболеваний.

Термография позволяет выявить на ранней, доклинической стадии, патологические и функциональные нарушения внутренних органов. Области применения термографических обследований в медицинской диагностике следующие [1.14,15]:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Гахзар Мохаммед Абдуллах Абдуллах, 2014 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Блюмин Р.Б., Наумова Э.М., Хадарцев A.A. Технологии бесконтактной диагностики // Вестник новых медицинских технологий . - 2008. - Т. XV. -№4.-С. 146-149.

2. Буторин С.П., Попов В.А, Крыжановский С.Г. и др. Стандарты диагностики хронической венозной недостаточности (ХВН) // Актуальные вопросы флебологии. Хронические заболевания вен. Приложение. - 2007. -С. 20.

3. Вавилов В.П., Илюшенов В.Н. Распределение тепловых полей в структуре кости. Материалы Международного конгресса «Современные технологии в травматологии -ортопедии ». -М., 2004. - С. 173.

4. Вайнер Б.Г. Матричное тепловидение в физиологии: исследование сосудистых реакций, перспирации и терморегуляции у человека. -Новосибирск: Издательство Сибирского отделения РАН, 2004. - 96 с. 14.

5. Виноградов В.И., Веретенов И.С., Слезко В.Н. и др. Некоторые аспекты применения термографии при реабилитации пациентов с нарушением функций опорно-двигательной и нервной систем// Функциональная диагностика. — 2005. — № 3. — С. 72—78.

6. Гаевская О.Э., Смирнова Л.М. Особенности использования тепловидения при оценке нарушений микроциркуляции в области верхних конечностей после мастэктомии // Вестник гильдии протезистов - ортопедов. - 2008. - Т. 3. - № 33. - С 48-52.

7. Гаевская О.Э., Смирнова Л.М. Тепловизионная оценка микроциркуляторных нарушений в области верхних конечностей после радикальной мастэктомии // Гений ортопедии . - 2008. - № 4. - С. 108-113.

8. Дехтярев Ю.П., Мироненко С.А., Нечипорук В.И. и др . Применение дистанционной инфракрасной термографии в диагностике заболеваний и последствий травм успортсменов // Электроника и связь . Тематический выпуск «Электроника и нанотехнологии ». - 2009. - № 1. - С. 220-223.

9. Дехтярев Ю.П., Мироненко С.А., Нечипорук В.И. и др . Дистанционная инфракрасная термография в диагностике заболеваний у спортсменов// Журнал российской ассоциации по спортивной медицине и реабилитации больных и инвалидов . - 2009. — С. 49-55.

10. Дехтярев Ю.П., Нечипорук В.И., Мироненко С.А. и др. Место и роль дистанционной инфракрасной термографии среди современных диагностических методов//Электроника и связь. Тематический выпуск «Электроника и нанотехнологии ». - 2010. - № 2. - С. 192-196.

11. Дехтярев Ю.П., Нечипорук В.И., Мироненко С.А. и др . Инфракрасная дистанционная термография как вспомогательный метод в диагностике и лечении вертеброгенных болей у спортсменов // Там же. — 2010. - № 3. - С. 122-125.

12. Жарова И.А. Показатели термографии у больных остеохондрозом и плоскостопием до и после курса физической реабилитации // Физическое воспитание студентов творческих специальностей . — 2005. — № 2. — С. 66-73.

13. Замечник Т.В., Ларин С.И. Возможности термографии в диагностике варикозной болезни нижних конечностей // Флебология . — 2009. - № 3. - С. 10-14.

14. Заяц Г.А., Коваль В.Т. Медицинское тепловидение - современный метод функциональной диагностики // Здоровье . Медицинская экология . Наука . - 2010. - Т. 43. № 3. - С. 27-33.

15. Иваницкий Г.Р. Тепловидение в медицине // Вестник РАН . - 2006-Том 76. - № 1.-С. 48-58.

16. Иваницкий Г.Р., Деев A.A., Хижняк Е.П. и др . Тепловидение в медицине: сравнительная оценка инфракрасных систем диапазонов длин волн 3-5 и 8-12 мкм для диагностических целей // ДАН . - 2006. - Т. 407. -№ 2. - С. 258-262.

17. Илюшенов В.Н., Вавилов В.П., Ширяев В.В. и др . ИК термографический анализ динамических температурных полей в костной ткани при ее контакте с охлажденными фиксаторами с памятью формы //

Известия Томского политехнического университета . - 2005. - Т. 308. - № 2.

- С. 64-68.

18. Лопатинская Н.Р., Каменских Т.Г., Усанов Д.А. и др . Динамический тепловизионный контроль состояния глаза в послеоперационном периоде факоэмульсификации катаракты // Саратовский научно -медицинский журнал . - 2010. - Т. 6. - № 2. - С. 346-350.

19. Мамонова Е.Ю., Калинина М.Ю. Нарушения гемодинамики при краниовертебральной патологии у подростков // Сибирский медицинский журнал . - 2008. - Вып . 2. - № 3. - С. 17-19.

20. Маркель А.Л., Вайнер Б.Г. Инфракрасная термография в диагностике рака молочной железы // Терапевтический архив . - 2005. - Т. 77. - № 10. - С. 57-61.

21. Мельников Г.С.* Самков В.М., Солдатов Ю.И. [и др.] Современные медицинские тепловизоры // Материалы IX Международной конференции

« Прикладная оптика - 2010» - СПб ., 2010. - С. 11-17.

22. Неврология. Национальное руководство / под ред . Е.И. Гусева [и др.].

- М. : ГЭОТАР - Медиа, 2009. - С. 291-297.

23. Окороков А.Н. Диагностика болезней внутренних органов: Т. 7. Диагностика болезней сердца и сосудов. - М.: Медицинская литература, 2007.-С. 335.

24. Перцов О.Л., Самков В.М. Медико-технические аспекты развития современных тепловизорных методов в теоретической и практической медицине. Материалы IX Международной конференции «Прикладная оптика

- 2010». - СПб ., 2010. - С. 18-21.

25. Пушкарёв C.B., Ивлюшкин В.В., Беленький В.Я. и др. Медицинское тепловидение: современный взгляд на диагностику опухолей молочной железы. - Там же. - С. 73-74.

26. Розенфельд Л.Г., Колотилов Н.Н. Дистанционная инфракрасная термография( ДИТ ) в онкологии // Онкология . - 2001. - Т. 3. - № 2-3. - С. 103-106.

27. Розенфельд Л.Г., Богдан Т.В., Тимофеев В.И. и др. Ранняя диагностика заболеваний сосудов нижних конечностей с применением инфракрасной термографии // Укр . Мед .Часопис . - 2011. - № 2. - С. 28-30.

28. Терновой Н.К., Державин А.Е. Возможности и перспективы дистанционной инфракрасной термографии при изучении патологии опорно-двигательного аппарата // Ортопедия и травматология . - 1985. - № 5. - С. 68-71.

29. Ткаченко Ю.А., Голованова М.В., Овечкин A.M. Клиническая термография ( обзор основных возможностей ). - Нижний Новгород : Союз Восточной и Западной Медицины. - 1998. - 270 с.

30. Усанов Д.А., Скрипаль A.B., Протопопов A.A. и др. Оценка функционального состояния кровеносных сосудов по анализу температурной реакции на окклюзионную пробу // Саратовский научно -медицинский журнал . - 2009. - Т. 5. - № 4. - С. 554-558.

31. Хижняк Л.Н. Диагностика и контроль эффективности лечения заболеваний сосудов нижних конечностей с использованием матричных термовизионных систем : автореф. канд. мед. наук. - Пущино , 2006. - 23 с.

32. Якупов А.Ф., Анисимов А.Ю., Галимзянов А.Ф. и др. Возможности термографии в диагностике и лечении больных циррозом печени, осложненным портальной гипертензией // Казанский медицинский журнал . -2008. - Т. 89. - № 6. - С. 842-846.

33. Цыпкин Я.З. Основы теории автоматических систем. — М.: наука, 1977.-560 с.

34. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов-М.: Мир, 1978.-848 с.

35. Гольденберг Л.М., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов: Справочник,-М.: Радио и связь, 1985.-312 с.

36. Белецкий А.Ф. Теория линейных электрических цепей: Учебник для вузов.- М.: Радио и связь, 1986 - 544 с.

37. Цикин И.А. Дискретно-аналоговая обработка сигналов - М.: Радио и связь, 1982.-161 с.

38. Христиан Э., Эйзенман Е. Таблицы и графики по расчету фильтров,-М.: Связь, 1975.-408 с.

39. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ.-М.: Мир, 1982—Кн. 1—312 е., ил.

40. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ.-М.: Мир, 1982-КН.2-480 е., ил.

41. Калабеков Б.А. Микропроцессоры и их применение в системах передачи и обработки сигналов - М.: Радио и связь, 1988 — 368 с.

42. Крошьер Р., Рабинер JI. Интерполяция и децимация цифровых: Методический обзор // ТИИЭР, 1981- Т. 69, № 3.- С. 14- 49.

43. Кей С.М., Марил C.JI. Современные методы спектрального анализа // ТИИЭР, 1981.- Т. 69, №11.- С. 5-51.

44. Аппаратные и программные средства цифровой обработки сигналов // ТИИЭР, 1987.- Т. 75, № 9.- С. 8-30.

45. Макклеллан Д.Х., Рейдер Ч.М. Применение теории чисел в цифровой обработке сигналов: Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1983-264 с.

46. Ahmadi N., Nabavi V., Nuguri V. et al. Low fingertip temperature rebound measured by digital thermal monitoring strongly correlates with the presence and extent of coronary artery disease diagnosed by 64-slice multi-detector computed tomography // Int. J. Cardiovasc. Imaging. -2009. - Vol. 25. - P. 725-738.

47. Bharara M., Cobb J.E., Claremont D.J. Thermography and thermometry in the assessment of diabetic neuropathic foot: a case for furthering the role of thermal techniques // Int. J. Low. Extrem. Wounds. - 2006. - Vol. 5. - № 4. - P. 250-260.

48. Bharara M., Schoess J., Nouvong A. et al. Wound Inflammatory Index: A "Proof of Concept" Study to Assess Wound Healing Trajectory. // J. Diabetes Sci. Technol. - 2010. - Vol. 4. - № 4. - P. 773-779.

49. Bichinho G.L., Gariba M.A., Sanches I.J. et al. A computer tool for the fusion and visualization of thermal and magnetic resonance images // J. Digit. Imaging. - 2009. - Vol. 22. - № 5. _ p. 527-534.

50. Denoble A.E., Hall N., Pieper C.F. et al. Patellar Skin Surface Temperature by Thermography Reflects Knee Osteoarthritis Severity // Clinical Medicine Insights: Arthritis and Musculoskeletal Disorders. -2010. -№ 3. - P. 69-75.

51. Huang C.L., Wu Y.W., Hwang C.L. et al. The application of infrared thermography in evaluation of patients at high risk for lower extremity peripheral arterial disease // Journal of Vascular Surgery, In Press, Corrected Proof. — 2011.— (Science Direct).

52. Keyser link J.R., Yu E., Belliveau N. et al. Functional infrared imaging of the breast. // J. IEEE Engin. Med. Biol. - 2000. - Vol. 19. -№ 3. - P. 30-41.

53. P.C. Cosman, R.M. Gray, R.A. Olshe. Evaluating Quality of Compressed Medical Images // Proceedings of the IEEE "SNR, Subjective Rating, and Diagnostic Accuracy". - 1994. - vol. 82 no. 6. - pp. 919 - 932.

54. Knobel R.B., Guenther B.D., Rice H.E. Thermoregulation and thermography in neonatal physiology and disease. // Biological research for nursing. — 2011. — Vol. 13. -№ 3. - P. 274-282.

55. Lavery L.A., Higgins K.R., Lanctot D.R. et al. Preventing diabetic foot ulcer recurrence in high-risk patients: use of temperature monitoring as a self-assessment tool//Diabetes Care.-2007. - Vol. 30.-№ l.-P. 14-20.

56. Merla A., Romani G.L. Functional infrared imaging in medicine: a quantitative diagnostic approach // Conference proceedings: Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. - 2006. - Vol. l.-P. 224-227.

57. Murray A.K., Moore T.L., Manning J.B. et al. Noninvasive imaging techniques in the assessment of scleroderma spectrum disorders // Arthritis Rheum. - 2009. - Vol. 61. - № 8. - P. 1103-1 111.

58. Murthy J.N., van Jaarsveld J., Fei J. et al. Thermal Infrared Imaging: A Novel Method to Monitor Airflow During Polysomnography // SLEEP. - 2009. -Vol. 32. - № 11.-P. 1521-1527.

59. Naicker A.S., Roohi S.A., Lee C.S. etal. Alteration of foot temperature in diabetic neuropathy: is it another piece of puzzle? // Med. J. Malaysia. - 2006. -Vol. 61. - Suppl A. — P.10 —13.

60. Papanas N., Papatheodorou K., Papazoglou D. et al. Association between Foot Temperature and Sudomotor Dysfunction in Type 2 Diabetes // J. Diabetes Sci. Technol. - 2010. - Vol. 4. - № 4. - P. 803-807.

61. Park J.Y., Hyun J.K., Seo J.B. The effectiveness of digital infrared thermographic imaging in patients with shoulder impingement syndrome. - J. Shoulder Elbow Surg. - 2007. - Vol. 16. - № 5. - P. 548-554.

62. Poljak-Blazi M., Kolaric D., Jaganjac M. et al. Specific thermographic changes during Walker 256 carcinoma development: differential infrared imaging of tumour, inflammation and haematoma // Cancer Detect. Prev. - 2009. - Vol. 32. -№5-6.-P. 431-436.

63. Ring E.F. The historical development of thermometry and thermal imaging in medicine//J.Med. Eng. Technol. - 2006. - Vol. 30.-№4.-P. 192-198.

64. Ring E.F. Thermal Imaging Today and Its Relevance to Diabetes // Journal of Diabetes Science and Technology. - 2010. - Vol. 4. - № 4. - P. 857-862.

65. Spalding S.J., Kwoh C.K., Boudreau R. et al. Three-dimensional and thermal surface imaging produces reliable measures of joint shape and temperature: a potential tool for quantifying arthritis // Arthritis Res. Ther. — 2008. -Vol. 10.-№ l.-P. R 10.

66. Van der Wall E.E., Schuijf J.D., Bax J.J. et al. Fingertip digital thermal monitoring: a fingerprint for cardiovascular disease? // Int. J. Cardiovasc. Imaging. - 2010. - Vol. 26. - P.249-252.

67. Wu C.L., Yu K.L., Chuang H.Y. et al. The application of infrared thermography in the assessment of patients with coccygodynia before and after

manual therapy combined with diathermy // J. Manipulative Physiol. Ther . - 2009. - Vol. 32. - № 4. - P. 287-293.

68. Cappellini V., Constantinides A., Eds., Digital Signal Processing, Academic Press, London, 1980. - 176 p.

69. Huang T. S., Ed., Topics in Applied Physics: Two-Dimensional Digital Signal Processing I. Linear Filters, vol. 42, Springer-Verlag, New York, 1981. -236 p.

70. Huang T. S., Ed., Topics in Applied Physics: Two-Dimensional Digital Signal Processing II. Transformsand Median Filters, vol. 43, Springer-Verlag, New York, 1981.-256 p.

71. Judd D., Wyszecki G., Color in Biseness, Science and Industry, Wiley, New York, 1981. [ Имеется перевод: Джадд Д. Вышецки Г. Цвет в науке и технике: Пер. с англ./ Под ред. JI. Ф. Артюшина. -М.: Мир, 1978. -593 с]

72. Kunt М., de Coulon F., Eds., Signal Processing: Theories and Applications, North-Holland Publ. Сотр., Amsterdam, 1980. -273 p.

73. Stucki P. Eds., Advances in Digital Image Processing, Plenum Press, New York, 1979.-273 p.

74. Антипин M.B. Интегральная оценка качества телевизионных изображений. - JI.: Наука, 1970. -154 с.

75. Василенко Г. И. Голографическое опознавание образов. - М.: Сов. Радио, 1977.-328 с.

76. Василенко Г. И. Теория восстановления сигналов. - М.: Сов. Радио, 1979.—272 с.

77. Завалишин Н. В., Мучник И. Б. Модели зрительного восприятия и алгоритмы анализа изображений. — М.: Наука, 1974. — 344 с.

78. Игнатьев Н. К. Дискретизация и ее приложения. - М.: Связь, 1980. -264 с.

79. Ковалевский В. А. Методы оптимальных решений в распознавании изображений. - М.: Наука, 1976. - 328 с.

80. Кустарев А. К. Колориметрия цветного телевидения. - М.: Наука, 1967.-335 с.

81. Лебедев Д. С., Цуккерман И. И. Телевидение и теория информации. -М.: Госэнергоиздат, 1974.-218 с.

82. Лебедев Д. С. (ред.). Иконика. -М.: Наука, 1968. - 135 с.

83. Лебедев Д. С. (ред.). Иконика. Пространственная фильтрация изображений. Фотографические системы. - М.: Наука, 1970. с. 26 — 84. 47.

84. Лебедев Д. С. (ред.). Иконика. Обработка изображений. Цифровая голография. - М.: Наука, 1975. - 147 с.

85. Цуккерман И. И, Кац Б. М., Лебедев Д. С и др. Цифровое кодирование телевизионных изображений. -М.: Радио и Связь, 1981.-240 с.

86. Ярославский Л. П. Мерзляков Н. С. Методы цифровой голографии. -М.: Наука, 1968.-192 с.

87. Ярославский Л. П. Введение в цифровую обработку изображений. — М.: Радио и Связь, 1979. -312 с.

88. Иконика. Цифровая обработка и фильтрация изображений. Проблемы кибернетики, вып. 38, М.: ВИНИТИ, 1978. с. 58-76.

89. Иконика - новое направление в изучении изображений. Труды ГОИ, том 44, вып. 178, Л.: 1979. с. 75-86.

90. Pratt W. К., Generalized Wiener Filtering Computation Techniques, IEEE Trans Computers, C- 21, 7, p. 636 -641 ( July 1972).

91. Stockham T. G., Jr., High Speed Convolution and Correlation, Proceedings Spring Joint Computer Conference, 1966, p. 229 - 233.

92. Gentleman W. M., Sande G., Fast Fourier Transforms - for Fun and Profit Proceedings Fall Joint Computer Conference, 1996, p. 563 -578.

93. Pratt W. K., Vector Formulation of Two-Dimensional Signal Processing Operations , J. Computer Graphics and Image Processing ( March 197)

( Academic Press, New York). -318 p.

94. Hunt В. R., A Matrix Theory Proof of the Discrete Convolution Theorem, IEEE Trans. Audio and Electro acoustics, AU-19, 4, p. 285-288 (December 1973).

95. Pratt W. K., Transform Domain Signal Processing Techniques, Proceedings National Electronics Conference, Chicago, Illinois, 1947. p. 153-161.

96. Helms I I. D., Fast Fourier Transform Method of Computing Difference Equations and Simulating Filters, IEEE Trans. Audio and Electro acoustics, AU-15, 2, p. 85-90 (June 1967). '

97. Ekstrom M. P., Algazi V. R., Optimum Design of Two-Dimensional Non-recursive Digital Filers, Proceedings 4th Asilomar Conference on Circuits and System, Pacific Grove , California, November 1970. p. 204-213.

98. Hunt B. R., Computational Considerations in Digital Image Enhancement, Proceeding Conference on Two-Dimensional Signal Processing, University of Missouri, Columbia, Missouri, October 1971. p. 203-212.

99. Oppenheim A. V., Schafer R. W., Digital Signal Processing, Prentice -Hall, Englewood Cliffs, N. J., 1975. [ Имеется перевод : Оппенгейм А. В., Ша-фер P. В., Цифровая обработка сигналов. -М.: Связь 1979. с. 526]

100. Blackman R. В., Tukey J. W., The Measurement of Power Spectra, Dover, New York, 1985. -364 p.

101. Kaiser J. F., Digital Filters, Chapter 7 in Systems Analysis by Digital Com- puter, Kuo F. F., Kaiser J. F., Eds., Wiley, New York, 1966. [Имеется перевод : Кайзер Дж., Цифровые фильтры. Приложение к книге: Голд Б., Рэйдер Ч., Цифровая обработка сигналов. - М.: Советское радио, 1973. -367

Р].

102. Graybill F. A., Introduction to Matrices with Applications in Statistics, Wads- worth Publishing, Belmont, Calif., 1969. -295 p.

103. Childers D. G., Durling A., Digital Filtering and Signal Processing , West Publishing, St. Paul, Minn., 1975. -273 p.

104. Oppenheim A. V., Schafer R. W., Digital Signal Processing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N. J., 1975. -437 p.

105. Rabiner L. R., Gold В., Theory and Application of Digital Signal Processing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N. J., 1975. [Имеется перевод :Рабинер JT., Гоулд Б., Теория и применение цифровой обработки сигналов. -М.: Мир, 1978. с. 847]

106. Ragazzini J. R., Franklin G. F., Sampled Data Control System, McGraw- Hill, New York , 1958. -374 p.

107. Jury E.I., Theory and Applications of the Z-Transform Method, Wiley, New York, 1964. -548 p.

108. Shanks J. L., Two-Dimensional Recursive Filters, SWIEECO Record, Vol.21, 19E1, 1969. P. 47-58.

109. Farmer С. H., Gooden D. S., Rotation and Stability of a Recursive Digital Filters, Proceedings Two-Dimensional Signal Processing Conference, University of Missouri, Columbia, Missouri, October 1971. p. 94-108.

110. Hu J. V., Rabiner L. R., Design Techniques for Two-Dimensional Digital Filters, IEEE Trans. Audio and Electro acoustics, AU-20, 4, p. 249-257 ( October 1972).

111. Dudgeon D. E., Two-Dimensional Recursive Filter Design Using Differential Correction, IEEE Trans. Acoustics, Speech, and Signal Processing, ASSP-23, 3,p. 264-267 (June 1975).

112. Shanks J. L., Treitel S., Justice J. H., Stability and Synthesis of Two - Dimensional Recursive Filter, IEEE Trans. Audio and Electro acoustics, AU-20, 2, p. 115-128 (June 1972).

113. Huangs T. S., Stability of Two - Dimensional Recursive Filter, IEEE Trans. Audio and Electro acoustics, AU-20, 2, p. 158-163 (June 1972).

114. Anderson B. D., Jury E. I., Stability Test for Two-Dimensional Recursive Filter, IEEE Trans. Audio and Electro acoustics, AU-21, 4, p. 366-372 (August 1973).

115. Pistor P., Stability Criterion for Recursive Filters, IBM J. Res. Devel., 18, 1, p. 59-71 (January 1974).

116. Hall E. L., A Comparison of Computations for Spatial Frequency Filtering, Proc. IEE, 60, 7, p. 887-891 (July 1972). [Имеется перевод: Холл. Сравнение трех методов цифровой пространственной Фильтрации. - ТИИЭР,

1972 т. 60, № 7.]

117. Датчики присутствия от компании The ben HTS http://www.kapro.ua/articles/35/.

118. Техническое зрение в системах управления мобильными объектами-2010: Труды научно-технической конференции-семинара. Вып. 4. / Под ред. Р. Р. Назирова.— М.: КДУ, 2011.— 328 е.: табл., ил.

119. Авторское свидетельство СССР № 1631747 H 04 N 7/01, 1991. Бюл. № 8.

120. Техническое зрение в системах управления мобильными объектами-2010: Труды научно-технической конференции-семинара. Вып. 4. / Под ред. Р. Р. Назирова.— М.: КДУ, 2011.— 328 с. : табл., ил.

121. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. — М.: Советское радио, 1966, 219 с.

122. Пат. 2258204 Российская Федерация, МПК G 01 С 11/00, МПК G 01 С 11/06, Способ дистанционного обследования объектов электрических сетей с помощью тепловидеосъемочного устройства / Кузнецов А.Е., Калюжный В.И., Ковалев А.О., Ефремов И.Ф., Гектин Ю.М.; заявитель и патентообладатель: ЗАО "Центр перспективных наукоемких технологий". -№ 2004104193/28; заявл. 16.02.2004; опубл. 0.08.2005.

123. Пат. 2305320 Российская Федерация, МПК G 06 Т 3/00, Способ формирования матричного изображения объекта/ Бендицкий A.A.; заявитель и патентообладатель: Бендицкий Алексей Александрович. -№ 2004120046/09; заявл. 02.07.2004; опубл. 27.08.2007.

124. Пат. 2451338 Российская Федерация, МПК G 06 Т 5/00, Способ Комплексирование цифровых полутоновых телевизионных и тепловизионных изображений/ Богданов А.П., Костяшкин JI.H., Морозов A.B., Павлов О.В., Романов Ю.Н., Рязанов A.B.; заявитель и

патентообладатель: Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" (ОАО "ГРПЗ"). -№ 2010152858/08; заявл. 23.12.2010; опубл. 20.05.2012.

125. Пат. 2435221 Российская Федерация, МПК G 06 Т 3/00, Способ совмещения изображений, полученных с помощью различных фотодатчиков/ Ерош И.Л., Сергеев М.Б., Соловьев Н.В., Филатов Г.П., Козлов A.A., Литвинов М.Ю.; заявитель и патентообладатель: Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения". - № 2007145889/28; заявл. 10.12.2007; опубл. 27.11.2011.

126. Ветров А.Н. разработка метода визуального поиска пострадавших / А.Н. Ветров, A.A. Одинокова, А.Ю. Потлов, Д.А. Семенов, М.А.А. Гахзар // Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. - 2012. - № 8. - С. 12-15.

127. Ветров А.Н. Инновационный метод визуального поиска пострадавших/ А.Н. Ветров, A.A. Одинокова, А.Ю. Потлов, Д.А. Семенов, М.А.А. Гахзар // Вестник новых медицинских технологий. - 2012. Т. XIX. -№ 4.-С. 169-170.

128. Ветров А.Н. многофункциональное использование матричных приборов с зарядовой связью в системе поиска пострадавших/ А.Н. Ветров, И.Ю. Артюхин, В.Ю. Ошурков, М.А. Гахзар// Вестник Тамбовского Государственного Технического Университета. — 2013. Т. 19. —№ 2. —С. 298303.

129. Ветров А.Н. Совмещение инфракрасных и телевизионных изображений при медицинской диагностике/ А.Н. Ветров, A.A. Осипова, М.А. Гахзар, A.B. Макарова, В.И. Романовский, Н.И. Беляев// Вестник Тамбовского Государственного Технического Университета. —2014. Т. 20. — №3.-С. 474^180.

130. Ветров А.Н. Совмещение изображений посредством матричных приборов с зарядовой связью// А.Н. Ветров, И.Ю. Артюхин, В.Ю. Ошурков,

Гахзар Мохаммед Абдуллах// Вестник Тамбовского Государственного Университета. -2013. Т. 18.Вып. 4. -С. 1477-1480.

131. Ветров А.Н. совмещение изображений от датчиков различных диапазонов частот/ Ветров А.Н., Осипова A.A., Гахзар М.А., Артюхин И.Ю.// Современные проблемы науки и образования. -2013. -№ 6. (50). http://ww\v.science-education.ru/l 13-11589.

132. Модернизация телевизионной системы поиска пострадавших «система 1к» / A.A. Одинокова, А.Ю. Потлов, Гахзар Мохаммед // биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы "Биомедсистемы-2011": сборник материалов XXIV Всерос. науч. техн. конф. Рязань: Рязан. Гос. Радиотехн. Ун. -2012. -С. 94-99.

133. Гахзар М.А. разработка методики комплексирования систем визуализации медико-биологического назначения / М.А. Гахзар // Известия ЮФУ. Технические Науки. - 2012. - № 11(163). -С. 96-101.

134. Vetrov A.N. Development of a method of visual search the victims / Vetrov A.N., Gahzar M.A. // European applied sciences, section 1. Technical Sciences. -2013. -№6-2. -P. 13-15.

135. М.А. Гахзар Совмещение изображений / М.А. Гахзар, А.Н. Ветров, A.A. Осипова. // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2014610812, зарегистрировано 17.01. 2014 г.

ПРИЛОЖЕНИЕ А Программа совмещения изображений

unitUnitl;

interface

uses

Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls, Menus, ExtDlgs,math; type

TScanlines = class private

FScanLineO :PByte; FScanLinelncrement: integer; FMaxRow : integer;

functionGetRowPtr(Index: integer): PByte; public

constructor Create(Bitmap: TBitmap); destructor Destroy; override;

propertyRowPtr[Index: Integer]: PByte read GetRowPtr; default;

end;

type

TForml = class(TForm) MainMenul: TMainMenu; N1: TMenuItem; N11: TMenuItem; N21-.TMenuItem; N2: TMenuItem; N3: TMenuItem;

OpenPictureDialogl: TOpenPictureDialog; OpenPictureDialog2: TOpenPictureDialog; procedure ButtonlClick(Sender: TObject); procedure N1 lClick(Sender: TObject); procedure N21Click(Sender: TObject); procedure N2Click(Sender: TObject); procedure N3Click(Sender: TObject); private

{ Private declarations } public

{ Public declarations } end;

var

Form 1: TForm 1;

razmer,razmer 1 ,razmer2,razmer3 .'integer; BitMapO, BitMapl, BigBitMap,Bt,BitMap ,obmap: TBitMap; pixForm, pixForm l,bigpixForm : TPixelFormat; implementation

uses Unit2, Unit3;

{$R*.dfm}

procedure TForml.ButtonlClick(Sender: TObject); type

TRGBTripleArray = ARRAY[Word] of TRGBTriple;

pRGBTripleArray = ATRGBTripleArray; // Use a PByteArray for pf8bit color, var

x,y,z : Integer; bx, by : Integer;

P,pl, bigP,big2 : pRGBTripleArray; tmp,tmpl :byte; begin

BitMap :=TBitMap.create; BitMapl := TBitMap.create; BigBitMap :=TBitMap.create; try

BitMap.LoadFromFile('ss.bmp');

pixForm := BitMap.PixelFormat;

bigpixForm := BigBitMap.PixelFormat; BitMap.PixelFormat := pf24bit;

BigBitMap.PixelFormat := pf24bit; BigBitMap.Height := BitMap.Height; BigBitMap.Width := BitMap.Width ; z:=l;

for y := 0 to BitMap.Height - 190 do begin

P :=BitMap.ScanLine[z]; pi := BitMap.ScanLine[z+l]; for x := 5 to BitMap.Width - 1 do begin bx := x ; by := z;

bigP := BigBitMap.ScanLine[z]; big2 := BigBitMap.ScanLine[z+l];

bigP[bx*3] :=pl[x*3]; bigP[bx*3 + 1] :=pl[x*3+l] ; bigP[bx*3 + 2] := P[ x*3+2]; big2[bx*3] := P[x*3] ; big2[bx*3 + 1] := P[x*3+1] ; big2[bx*3 + 2] := pl[x*3+2];

end;

z:=z+2;

end;

Canvas.Draw(0, 0, BitMap); Can vas.Draw(300, 0, BigBitMap); finally

BigBitMap.Free;

end;

end;

procedure TForml.Nl lClick(Sender: TObject); begin

BitMapO := TBitMap.create;

if OpenPictureDialogl.Execute then

BitMapO.LoadFromFile(OpenPictureDialogl.FileName)

else

ShowMessage('omH6KaoTKpMTHe<f>aHJia'); pixForm := BitMapO.PixelFormat; BitMapO.PixelFormat := pf24bit; Canvas.Draw(0, 0, BitMapO); razmer:=BitMapO.Height;

razmerl :=BitMap0. Width; end;

constructorTScanlines.Create(Bitmap: TBitmap); begin

inherited Create; FScanLineO := nil; FScanLinelncrement := 0; FMaxRow 0; if Bitmap <> nil then begin FScanLineO := Bitmap.ScanLine[0];

FScanLinelncrement := integer(Bitmap.Scanline[l]) -integer(FScanLineO);

FMaxRow :=Bitmap.Height;

end;

end;

destructorTScanlines.Destroy;

begin

inherited;

end;

functionTScanlines.GetRowPtr(Index: integer): PByte;

begin

if (Index >= 0) and (Index <FMaxRow) then begin

result := FScanLineO;

Ine(result, FScanLinelncrement *Index);

end else

result := nil;

end;

procedure TForml.N21Click(Sender: TObject); begin

BitMapl := TBitMap.create;

if OpenPictureDialog2.Execute then

BitMap 1 .LoadFromFile(OpenPictureDialog2.FileName)

else

ShowMessage('omH6KaoTKpMTHe<j)aHJia'); pixForm := BitMapl.PixelFormat; BitMapl.PixelFormat := pf24bit; Canvas.Draw(600, 0, BitMapl); end;

procedure TForml.N2Click(Sender: TObject); type

TRGBTripleArray = ARRAY[Word] of TRGBTriple;

pRGBTripleArray = ATRGBTripleArray; // Use a PByteArray for pfBbit color.

var

x,y,z : Integer; bx, by : Integer; P,pl, bigP,big2 ,tl,t2,t3,t4,t5,t6: pRGBTripleArray; i,j,w,s:Integer; Cl,C2,C3:TColor; r 1 ,r2,g 1 ,g2,b 1 ,b2:Byte; // P,pl, bigP,big2 : pRGBTripleArray; tmp,tmpl :byte; begin

form2.Show;

BitMapl .Width:=BitMapO. Width; BitMap 1 .Height:=BitMapO.Height;

Bt:=TBitMap.Create;

BigBitMap.-TBitMap.Create;

pixForm := Bt.PixelFormat;

Bt.PixelFormat := pf24bit;

BigBitMap.PixelFormat := pf24bit;

Bt.Height:=razmer*2;

Bt.Width:=razmerl;

w:=0;

s:=l;

For j:=0 to Bt.Height-1 do begin

For i:=0 to Bt. Width-1 do

begin

C1 :=BitMapO.Canvas.Pixels[i,j]; C2:=BitMapl.Canvas.Pixels[i,j]; R1 :=GetRValue(C 1); G1 :=GetGValue(C 1); B1 :=GetB Value(C 1); R2:=GetRValue(C2); G2:=GetGValue(C2); B2:=GetBValue (C2); Bt.Canvas.Pixels[i,w] :=RGB(R1 ,G 1 ,B 1) ; Bt.Canvas.Pixels[i,s]:=RGB(R2,G2,B2); end;

w:=w+2;

s:=s+2;

end;

form2.Canvas.Draw(0, 0, Bt); BigBitMap.Height := Bt.Height; BigBitMap.Width := Bt.Width ; z:=l;

for y := 0 to BitMapO.Height-2 do begin

P :=Bt.ScanLine[z]; pi := Bt.ScanLine[z+l]; for x := 2 to Bt. Width - 5 do begin bx := x ; by := z;

bigP := BigBitMap.ScanLine[z]; big2 := BigBitMap.ScanLine[z+l];

bigP[bx*3] :=pl[x*3] ;

bigP[bx*3 + 1] :=pl[x*3+l] ; //pl[ x*3+l] :=t2[x]; //t3[x]:=bigP[bx*3 +2]; bigP[bx*3 + 2] :=P[x*3+2]; //P[ x*3+2]:=t3[x]; //t4[x]:= big2[bx*3]; big2[bx*3] := P[x*3] ; //P[x*3]:= t4[x]; // t5[x]:= big2[bx*3 + 1]; big2[bx*3 + 1] :=P[x*3+l] ;

//P[x*3+1]:= t5[x]; //t6[x]:=big2[bx*3 + 2]; big2[bx*3 + 2] :=pl[x*3+2];

// pl[x*3+2]:= t6[x]; { pl[ x*3] := bigP[bx*3] ;

pl[x*3+l] := bigP[ bx*3 + 1] ; P[ x*3+2] :=bigP[ bx*3 + 2]; P[x*3]:= big2[ bx*3] ; P[x*3+1] := big2[ bx*3 + 1] ;

pi [x*3+2] :=big2[ bx*3 + 2] ; }

end;

z:=z+2;

end;

form2.Canvas.Draw(600, 0, BigBitMap);

razmer2:=BigBitMap. Width; razmer3 :=BigBitMap.Height;

form3 .Image 1 .Picture.Bitmap:=BigBitMap; BigBitMap.Free;

end;

procedure TForml.N3Click(Sender: TObject); begin

form3.show; end;

end.

теотш1юшш ФШДИРАШЩШ

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2014610812

•- . ' .. .к-у у< .''.у л л-

«Совмещение изображений» 7

Правообладатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тамбовский государственный технический ■ университет» (ЛЦ) 7 ^ : '

Авторы: Гахзар Мохаммед Абдуллах (Я11), Ветров Александр Николаевич (Ш!), Осинова Александра Александровна (К 17)

'ЗаявкаЛа 2013660735 , / ' '

Дата постуатения 21 Ноября 2013 П х ; Дата государственной регистрации ^ ' ' "*

в Реестре программ для ЭВМ 17 января 2014 г,

■ \ Руководитель Федеральной службы ■-по интеллектуальной собственности

.. Б.П. Симонов

Министерство образования и начки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное

образовательное учреждение высшего профессионального образования ФГБОУ ВПО «ТГТУ» «Тамбовский государственный

технический университет» 392000, Тамбов, Советская, 106 Телеграфный адрес: Тамбов, ТГТУ, телефон: 631019, факс: [phone] E-mail: tstu@ admin.lstu ru ОГРН 1026801156557 ИНН 6831006362, ОКПО 02069289

№ py-c/Z/z/ZJ

На№

УТВЕРЖДАЮ: Первый проректор д.п.р^щк>фессор

Н.В. Молоткова 2014г.

от // // ¿S/& от_

СПРАВКА О ВНЕДРЕНИИ

Выдана Гахзар Мохаммед Абдуллах Абдуллах для предоставления в диссертационный совет Д 212.260.05, свидетельствующая о том, что результаты диссертационной работы «Совмещение и обработка оптических и инфракрасных изображений в информационно-измерительных системах на базе матричных приборов с зарядовой связью» используются в процессе обучения студентов 3 курса по направлению 201000.62 «Биотехнические системы и технологии», профиль подготовки «Инженерное дело в медико-биологической практике», по дисциплине «Электротехника и электроника» на кафедре «Биомедицинская техника» ФГБОУ ВПО «ТГТУ».

Заведующий кафедрой «Биомедицинская

техника» ФГБОУ ВПО «ТГТУ» д.т.н, профессорТ^ Г~ С.В.Фролов

392032, г Тамбов, ул Мичуринская. 4 112. корпус Д комм 413, тст [phone]. ИНН 6829093230 КПП 682901001 ОГРН 1136829005290. Р/С 40702810361000071401 Отлетение Jf 8594 Сбербанка России г Гамбов, ЬИК 046850649 3 12.14 Х- 126

бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Тамбовский государственный технический университет»

Для представления в диссертационный совет Д 212.260.05

федерального государственного

АКТ

о внедрении результатов диссертационного исследования

Настоящим удостоверяется, что результаты диссертационной работы Гахзар Мохаммед Абдуллах Абдуллах «Совмещение и обработка оптических и инфракрасных изображений в иформационно-измерительных системах на базе матричных приборов с зарядовой связью» внедрены и использовались в ООО «Биомедтех» при разработке " опытного образца медицинского термографа в совмещении с видеокамерой .

В опытном образце были использованы следующие результаты диссертационных исследований:

- способ обработки совмещённых разнодиапазонных изображений на предмет проверки повышения информативности тепло и видео диагностической медицинской аппаратуры;

- на основе предложенных структурной и функциональной схем построения информационно-измерительных систем на базе МПЗС разработаны лабораторные образцы .блоков совмещения и обработки изображений.

Генеральный директор ООО «Биомедтех»

Туликов А.Ю./