|
DOI: 10.14489/td.2023.01.pp.004-013
Махов В. Е., Широбоков В. В., Емельянов А. В., Михайлов А. А., Потапов А. И.
ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННАЯ СИСТЕМА ВЫСОКОГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ ПРИ НАБЛЮДЕНИИ ЗА УДАЛЕННЫМИ ОБЪЕКТАМИ
(c. 4-13)
Аннотация. Исследованы схемные решения оптико-электронной системы получения высокого пространственного разрешения при наблюдении за удаленными объектами, позволяющие получать высокую разрешающую способность объектов в объеме наблюдаемого пространства, обеспечивая высокую точность определения координат и геометрических признаков объектов в трехмерном пространстве. Рассмотрена гибридная система одновременной регистрации всей совокупности лучей от наблюдаемых объектов в полном телесном угле оптической системой высокого разрешения совместно с системой регистрации наборов различных совокупностей направлений хода лучей от объектов в том же наблюдаемом пространстве, что обеспечивает возможность формирования набора узких слоев наблюдаемого пространства по дальности. Для дальнейшего повышения точности получения координатной и некоординатной информации наблюдаемых объектов изображения узких слоев пространства расширяются до разрешения первой оптической системы регистрации путем взвешенного замещения детализирующих фильтров дискретного вейвлет-преобразования. Комплексирование в разных цифровых информационных диапазонах достигается путем разложения изображения первого цифрового источника и каждого из набора изображений второго цифрового источника на низко- и высокочастотные компоненты, раздельной обработки компонент изображений, основанной на принципе взвешенного суммирования для каждого пикселя, формирования результирующего изображения. Проведены вычислительные эксперименты, показывающие эффективность предлагаемых схемных решений при определении интересуемых параметров объектов.
Ключевые слова: высокое пространственное разрешение, оптико-электронная система, мультиплексирование изображений, непрерывное вейвлет-преобразование, прямое дискретное вейвлет-преобразование, обратное дискретное вейвлет-преобразование.
Makhov V. E., Shirobokov V. V., Emelyanov A. V., Mihailov A. A., Potapov A. I.
OPTICAL-ELECTRONIC SYSTEM OF HIGH SPATIAL RESOLUTION WHEN OBSERVING REMOTE OBJECTS
(pp. 4-13)
Abstract. Schematic solutions of an optoelectronic system for obtaining high spatial resolution when observing remote objects are studied, which allow obtaining high resolution of objects in the volume of the observed space, providing high accuracy in determining the coordinates and geometric features of objects in three-dimensional space. A hybrid system is considered for simultaneous registration of the entire set of rays from observed objects in a full solid angle by a high-resolution optical system together with a system for registering sets of different sets of ray directions from objects in the same observed space, which makes it possible to form a set of narrow layers of the observed space in range. To further improve the accuracy of obtaining coordinate and non-coordinate information of the observed objects, the images of narrow layers of space are expanded to the resolution of the first optical registration system by weighted substitution of the detail filters of the discrete wavelet transform. Integration in different digital information ranges is achieved by decomposing the image of the first digital source and each of the set of images of the second digital source into low-frequency and high-frequency components, separate processing of image components based on the principle of weighted summation for each pixel, and the formation of the resulting image. Computational experiments have been carried out showing the effectiveness of the proposed circuit solutions in determining the parameters of objects of interest.
Keywords: high spatial resolution, optoelectronic system, image multiplexing, continuous wavelet transform, direct discrete wavelet transform, inverse discrete wavelet transform.
В. Е. Махов, В. В. Широбоков, А. В. Емельянов, А. А. Михайлов (Военно-космическая академия им. А. Ф. Можайского, Санкт-Петербург, Россия) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
А. И. Потапов (Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
V. E. Makhov, V. V. Shirobokov, A. V. Emelyanov, A. A. Mihailov (Mozhaisky Military Space Academy, St. Petersburg, Russia) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
A. I. Potapov (Saint-Petersburg Mining University, St. Petersburg, Russia) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
1. Грузман И. С., Киричук В. С., Косых В. П. и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах: учеб. пособие. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. 168 с.
2. Sayyedbarzani S. A., Emam S. M. Evaluation of the Quantization Error in Convergence Stereo Cameras // Journal of Optical Technology. 2020. V. 87, Is. 8, P. 495 – 500.
3. Karami M., Mousavinia A., Ehsanian M. A General Solution for Iso-Disparity Layers and Correspondence Field Model for Stereo Systems // Journal of Latex Class Files. 2012. V. 11, No. 4. P. 1 – 18.
4. Kučera J. Computational Photography of Light-Field Camera and Application to Panoramic Photography: Master Thesis / Department of Software and Computer Science Education; Supervisor of the Master Thesis: Ing. F. Šroubek, Ph.D. Study Programme: Computer Science, Software Systems Specialization: Computer Graphics. Prague, 2014. 98 p.
5. Pat. No. US 20100020187 A1. Plenoptic Camera / T. G. Georgiev. Pub. Date: Jan. 28, 2010.
6. Pat. No. US 2014/00782 A1. Light Field Image Capture Device and Image Sensor / W. C. Boncyk, R. H. Cohen. Pub. Date: Mar. 20, 2014.
7. Pat. No. 20140078259. Light Field Image Capture Device and Image Sensor / M. Hiramoto, Ya. Ishii, Yu. Monobe. Pub. Date: Mar. 20, 2014.
8. Махов В. Е., Петрушенко В. М., Широбоков В. В. Возможности оптической локации средствами регистрации светового поля // Тр. Воен.-косм. акад. им. А. Ф. Можайского. 2021. № S680. С. 162 – 171.
9. Аверин Д. С., Марков Е. М. Разработка структуры нейронной сети для увеличения разрешения изображения // Информационные технологии в науке, промышленности и образовании: Сб. тр. регион. науч.-техн. конф., Ижевск, 31 мая 2018 г. Ижевск: Ижевск. гос. техн. ун-т им. М. Т. Калашникова, 2018. C. 107 – 113.
10. Махов В. Е., Потапов А. И., Шалдаев С. Е. Контроль геометрических параметров изделий методом светового поля // Контроль. Диагностика. 2017. № 7. С. 12 – 24.
11. Махов В. Е., Потапов А. И., Закутаев А. А. Принципы работы цифровых камер светового поля с массивом микролинз // Компоненты и технологии. 2018. № 1(226). С. 66 – 72.
12. Махов В. Е., Потапов А. И. Выделение информационных полей формы и дефектов поверхности методом регистрации светового поля // Контроль. Диагностика. 2018. № 3. С. 28 – 38.
13. Борисова И. В. Применение вейвлет-преобразования для слияния многоспектральных изображений // Компьютерная оптика. 2020. Т. 44, № 2. С. 259 – 265.
14. Пат. RU 2342701 C1. Способ комплексирования цифровых многоспектральных полутоновых изображений / Е. И. Травина, И. Н. Фадеев; опубл. 27.12.2008.
15. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 464 с.
16. Козирацкий А. А., Мамаджанян Е. А., Шмаров А. Н. Эффективность обнаружения малозаметных объектов мультисенсорными системами разведки // Журнал Сибирского федерального университета. Сер. Техника и технологии. 2018. Т. 11. № 1. С. 37 – 42.
17. Fernandesa F. C. A., Selesnick I., van Spaendonckc R. L. C., Burrus Ch. S. Complex Wavelet Transforms with Allpass Filters // Signal Processing, 2003. V. 83, No. 8. P. 1689 – 1706.
18. Исманов Ю. Х., Тынышова Т. Д., Абдулаев А. А. Моделирование оптической системы, работающей при некогерентном освещении // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2020. № 3. С. 98 – 102.
19. Махов В. Е., Репин О. С., Потапов А. И. Исследование алгоритмов автоматизированной калибровки оптико-электронных измерительных систем с матричными фотоприемниками // Контроль. Диагностика. 2014. № 8. С. 67 – 74.
20. Bok Y., Jeon H.-G., Kweon I. S. Geometric Calibration of Micro-Lensbased Light Field Cameras Using Line Features // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2017. V. 39, No. 2. P. 287 – 300.
1. Gruzman I. S., Kirichuk V. S., Kosyh V. P. et al. (2000). Digital image processing in information systems: textbook. Novosibirsk: Izdatel'stvo NGTU. [in Russian language]
2. Sayyedbarzani S. A., Emam S. M. (2020). Evaluation of the Quantization Error in Convergence Stereo Cameras. Journal of Optical Technology, Vol. 87, (8), pp. 495 – 500.
3. Karami M., Mousavinia A., Ehsanian M. (2012). A General Solution for Iso-Disparity Layers and Correspondence Field Model for Stereo Systems. Journal of Latex Class Files, Vol. 11, (4), pp. 1 – 18.
4. Kučera J. (2014). Computational Photography of Light-Field Camera and Application to Panoramic Photography: Master Thesis. Department of Software and Computer Science Education; Supervisor of the Master Thesis: Ing. F. Šroubek, Ph.D. Study Programme: Computer Science, Software Systems Specialization: Computer Graphics. Prague.
5. Georgiev T. G. (2010). Plenoptic Camera. US Patent No. US 20100020187 A1.
6. Boncyk W. C., Cohen R. H. (2014). Light Field Image Capture Device and Image Sensor. US Patent No. US 2014/00782 A1.
7. Hiramoto M., Ishii Ya., Monobe Yu. (2014). Light Field Image Capture Device and Image Sensor. US Patent No. 20140078259.
8. Makhov V. E., Petrushenko V. M., Shirobokov V. V. (2021). Possibilities of optical location by means of light field registration. Trudy voenno-kosmicheskoy akademii imeni A. F. Mozhayskogo, S680, pp. 162 – 171. [in Russian language]
9. Averin D. S., Markov E. M. (2018). Development of the structure of the neural network to increase the resolution of the image. Information technologies in science, industry and education: Proceedings of the regional scientific and technical conference, pp. 107 – 113. Izhevsk: Izhevskiy gosudarstvenniy tekhnicheskiy universitet im. M. T. Kalashnikova. [in Russian language]
10. Makhov V. E., Potapov A. I., Shaldaev S. E. (2017). Control of the image function optoelectronic system conversion method in image contrast. Kontrol'. Diagnostika, (7), pp. 12 – 24. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2017.07.pp.012-024
11. Makhov V. E., Potapov A. I., Zakutaev A. A. (2018). Principles of operation of digital light field cameras with an array of microlenses. Komponenty i tekhnologii, 226(1), pp. 66 – 72. [in Russian language]
12. Makhov V. E., Potapov A. I. (2018). Selection of information fields forms and defects of the surface by the method of registration light field. Kontrol'. Diagnostika, (3), pp. 28 – 38. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2018.03.pp.028-038
13. Borisova I. V. (2020). Application of wavelet transform for fusion of multispectral images. Komp'yuternaya optika, Vol. 44, (2), pp. 259 – 265. [in Russian language]
14. Travina E. I., Fadeev I. N. (2008). Method for complexing digital multispectral grayscale images. Ru Patent No. RU 2342701 C1. [in Russian language]
15. Dobeshi I. (2001). Ten lectures on wavelets. Izhevsk: NITs «Regulyarnaya i haoticheskaya dinamika». [in Russian language]
16. Koziratskiy A. A., Mamadzhanyan E. A., Shmarov A. N. (2018). Efficiency of detection of low-observable objects by multisensor reconnaissance systems. Zhurnal Sibirskogo federal'nogo universiteta. Seriya: Tekhnika i tekhnologii, Vol. 11, (1), pp. 37 – 42. [in Russian language]
17. Fernandesa F. C. A., Selesnick I., van Spaen-donckc R. L. C., Burrus Ch. S. (2003). Complex Wavelet Transforms with Allpass Filters. Signal Processing, Vol. 83, (8), pp. 1689 – 1706.
18. Ismanov Yu. H., Tynyshova T. D., Abdulaev A. A. (2020). Simulation of an optical system operating under incoherent illumination. Mezhdunarodniy zhurnal prikladnyh i fundamental'nyh issledovaniy, (3), pp. 98 – 102. [in Russian language]
19. Makhov V. E., Repin O. S., Potapov A. I. (2014). Research of algorithms automated calibration optoelectronic measuring systems with matrix photo detectors. Kontrol'. Diagnostika, (8), pp. 67 – 74. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2014.08.pp.067-074
20. Bok Y., Jeon H.-G., Kweon I. S. (2017). Geometric Calibration of Micro-Lensbased Light Field Cameras Using Line Features. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, (2), pp. 287 – 300.
Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).
Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.
После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.
Для заказа скопируйте doi статьи:
10.14489/td.2023.01.pp.004-013
и заполните форму
Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.
.
This article is available in electronic format (PDF).
The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.
After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.
To order articles please copy the article doi:
10.14489/td.2023.01.pp.004-013
and fill out the form
.
|
">
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»