Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/42809
Назва: Using inverse filtering to increase the resolution IR images
Інші назви: Використання методу зворотньої фільтрації для підвищення роздільної здатності ІЧ-знімків
Автори: Бродський, М.
Кондратов, П.
Оганесян, А.
Ткаченко, В.
Brodskiy, N.
Kondratov, P.
Oganesyan, A.
Tkachenko, V.
Приналежність: Національний університет “Львівська політехніка”
Lviv Polytechnic National University
Бібліографічний опис: Using inverse filtering to increase the resolution IR images / N. Brodskiy, P. Kondratov, A. Oganesyan, V. Tkachenko // Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — Том 85. — С. 36–41.
Bibliographic description: Using inverse filtering to increase the resolution IR images / N. Brodskiy, P. Kondratov, A. Oganesyan, V. Tkachenko // Heodeziia, kartohrafiia i aerofotoznimannia : mizhvidomchyi naukovo-tekhnichnyi zbirnyk. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — Vol 85. — P. 36–41.
Є частиною видання: Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник (85), 2017
Журнал/збірник: Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник
Том: 85
Дата публікації: 28-бер-2017
Видавництво: Видавництво Львівської політехніки
Місце видання, проведення: Львів
УДК: 692.382
Теми: роздільна здатність
об’єктив
функція розсіювання точки
модель
конволюція
деконволюція
resolution
lens
the scattering function of a point
model
convolution
deconvolution
Кількість сторінок: 6
Діапазон сторінок: 36-41
Початкова сторінка: 36
Кінцева сторінка: 41
Короткий огляд (реферат): Метою роботи є підвищення роздільної здатності ІЧ-знимків, одержаних у результаті моніторингу теплових об’єктів. Методика. Відомо, що жодна оптична система не може дати на ПЗЗ-матриці точкове зображення теплового об’єкта. Замість цього, формується дифракційне зображення плями, що призводить до значного погіршення якості теплового зображення. Зменшити вплив дифракції – це нагальне завдання системи формування та оброблення корисного сигналу. Для досягнення цієї мети запропоновано використання методу зворотної фільтрації, що дозволяє, знаючи функцію розсіювання точки (ФРТ) оптичної системи, обумовленої явищем дифракції, значно зменшити ії вплив на якість одержаного теплового зображення. У системі оптика –комп’ютер оптичне зображення проектується на ПЗЗ-матрицю, де ФРТ представлено вже в цифровій формі. Метод заснований на зворотній фільтрації [Рабинер и другие, 1978]. Вважається, що розмиття – це необоротна операція і інформація безповоротно втрачається, тому що кожен піксель перетворюється на пляму, – все змішується. Результати. Показано, що вся інформація просто перерозподіляється відповідно до ФРТ і може бути однозначно відновлена з деякими застереженнями. Запропонована методика використання алгоритму зворотної фільтрації дає змогу подолати обмеження, які накладаються оптичною системою. Наукова новизна. Автори пропонують для визначення впливу величин ФРТ на роздільну здатність системи моніторингу використати спеціально розроблені цифрові міри та програму двумірної згортки (конволюції) цих зображень з ФРТ. Практична значущість. Розроблено алгоритм зворотної фільтрації (деконволюції) разом з іншими методами (наприклад, субпіксельної обробки) можна з успіхом використати під час оброблення ІЧ-знимків, одержаних у результаті дистанційного моніторингу теплових об’єктів. Метод деконволюції дає змогу подолати обмеження на роздільну здатність, які накладаються оптичною системою в ІЧ-діапазоні. Це призводить, за відсутності шуму, до точного відтворення вхідного зображення теплового об’єкта, незалежно від діаметру світової плями. Визначальне значення, має відмінність значень ФРТ оптики та ФРТ моделі, які використовувались під час реалізації програм конволюції та деконволюції. Особливо важливі результати дії методу зворотньої фільтрації в умовах дії шумів на тепловому зображенні і в каналі передачі даних. Визначена величина відношення сигнал / шум, за якого спотворення рахуються, як незначні. Водночас має значення, як показують дослідження, величина плями ФРТоб’єктива. Розглянуте питання застосування запропонованого методу зворотної фільтрації у разі невизначеності даних об’єктиву, який використовувався під час теплового моніторингу, що часто трапляється в практиці оброблення теплових знімків, наявних у користувача. Усі отримані результати перевірені на імітаційних моделях, в чому і полягає додаткова новизна та практична значущість отриманих результатів.
The aim of the work is to increase the resolution of IR images obtained as a result of monitoring thermal objects. Methodology. It is known, an optical system сan not date a CCD point picture thermal object. Instead picture diffraction spots, have significant deterioration in quality thermal image which has a reduced effect with defraction. This is an urgent system task useful in the formative and processing signal. To achieve this goal, it is suggested to use the method of reverse filtration, which allows, knowing the function of point dispersion (FPD) of the optical system caused by the phenomenon of diffraction, to significantly reduce its effect on the quality of the resulting image. In the optics-computer system, the optical image is projected onto a CCD matrix, de FPD which is already presented in digital form. This method based on reverse filtration [Rabiner et al., 1978]. It is believed that blur is an irreversible operation and information is irretrievably lost, because every pixel turns into a spot and everything mixes. Results. In fact, all information is simply redistributed in accordance with the FPD and can be uniquely restored with some reservations. The proposed technique for using the reverse filter algorithm allows us to overcome the limitations imposed by the optical system. Scientific novelty. The authors propose to use the specially developed digital measures and the program of two-convolution convolution (convolution) of these images with FPD to determine the effect of the FPD values on the resolution of the monitoring system. Practical significance. The developed algorithm of reverse filtration (deconvolution) together with other methods (for example, sub-pixel processing) can be successfully used for processing IR images obtained as a result of remote monitoring of thermal objects. The deconvolution method allows overcoming the limitations on the resolution that are imposed by the optical system in the infrared range. This leads, in the absence of noise, to an accurate reproduction of the input image of the thermal object, regardless of the diameter of the world spot. The difference in the values of the FPD optics and the FPD model, which were used in the implementation of convolution and deconvolution programs, is of decisive importance. Especially important are the results of the operation of the method of reverse filtration under the conditions of noise on the thermal image and in the data transmission channel. The value of the signal-to-noise ratio at which the distortions are considered as insignificant is determined. At the same time, as the studies show, the magnitude of the photoluminescence spot of the objective is important. The question of application of the proposed method of reverse filtration in the case of uncertainty of lens data, which was used in thermal monitoring, is often encountered in the practice of processing thermal imagery available to the user. All the results obtained are verified on imitation models, which is the additional novelty and practical significance of the results obtained.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/42809
Перелік літератури: D’yakonov V. P. Mathcad 11/12/13 v matematike.
Spravochnik [Mathcad 11/12/13 in mathematics.
Directory]. Moscow: Goryachaya liniya – Telekom,2007, 958 p.
Gashnikov M. V., i dr. Metody komp'yuternoy obrabotki
izobrazheniy [Methods of computer image processing].
Pod red. V. A. Soyfera, 2-ye izd. Moscow:
Fizmatlit, 2003, 784 p. ISBN 5-9221-0270-2.
Gonsales R., Vuds R., Eddins S. Tsifrovaya obrabotka
izobrazheniy v srede Matlab Moskva: Tekhnosfera
[Eddins Digital Image Processing using Matlab in
Moscow: the Technosphere], 2006, 616 p.ISBN 5-94836-092-KH
Krylov V. N., Shcherbakova G. YU., Pisarenko R. A.
Vosstanovleniye signalov posredstvom slepoy
dekonvolyutsii na baze mul'tistartovogo metoda
optimizatsii v prostranstve veyvlet-preobrazovaniya
[Signal recovery through blind deconvolution based
multistartovogo optimization method in the space of
the wavelet transform]. Elektrotekhnicheskiye i
komp'yuternyye sistemy no 13 (89), 2014, Sistemy
iskusstvennogo intellekta.
Metody komp'yuternoy optiki [Methods of Computer
Optics]. Pod red. V. A. Soyfera: Ucheb. dlya vuzov,2-ye izd, ispr. Moscow: Fizmatlit, 2003, 688 p.ISBN 5-9221-0434-9.
Pereslavtseva Ye. Ye., Filippov M. V. Metod uskorennogo
vosstanovleniya izobrazheniy, smazannykh
pri dvizhenii [Method accelerated recovery image
blurry when moving]. 02.02.2012 MGTU im. N. E.
Baumana, e-mail: profitbig@rambler.ru
Pereslavtseva Ye. Ye. Metody vosstanovleniya
iskazhennykh izobrazheniy na osnove resheniya
uravneniya [Recovery methods distorted images on
the basis of the decision of the equation.].09.09.2012 MGTU im. N. E. Baumana. e-mail:
bauman@bmstu.ru
Prudyus Ivan., V. Tkachenko, P. Kondratov, L. Lazko, S.
Fabirovskyy, A. Gryvachevskyy. Earth surface
diagnostic based on cluster analysis of multispectral
monitoring data. IX Krajowa Koferencja “Diagnostyka
techniczna urządzeń i systemów” (Diag’2015). Ustroń.
Polska. 22÷25 września 2015r. Referaty. S. 32
Rabiner L., Gould B. Teoriya i primeneniye tsifrovoy
obrabotki signalov [Theory and application of digital
signal processing]. Moscow: «Mir», 1978, 849 p.
Sergiyenko A. B. Tsifrovaya obrabotka signalov [Digital
Signal Processing]. SPb.: Piter, 2002, 608 p.
Soyfer V. A., Sergeyev V. V., Popov S. B., Myasnikov
V. V. Teoreticheskiye osnovy tsifrovoy obrabotki
izobrazheniy [Theoretical Foundations of digital
image processing]. Uchebnoye posobiye, Samarskiy
gosudarstvennyy aerokosmicheskiy universitet imeni
akademika S. P.Koroleva. Samara, 2000.256 p.
Zhang Ningyu, Quanyuan Wub. Effects of Brovey
Transform and Wavelet Transform on the
Information Capacity of SPOT-5 Imagery. International
Symposium on Photoelectronic Detection and
Imaging 2007 Proc. of SPIE Vol. 6623 66230W-1,June 2007, pp. 2690–2695.
References: D’yakonov V. P. Mathcad 11/12/13 v matematike.
Spravochnik [Mathcad 11/12/13 in mathematics.
Directory]. Moscow: Goryachaya liniya – Telekom,2007, 958 p.
Gashnikov M. V., i dr. Metody komp'yuternoy obrabotki
izobrazheniy [Methods of computer image processing].
Pod red. V. A. Soyfera, 2-ye izd. Moscow:
Fizmatlit, 2003, 784 p. ISBN 5-9221-0270-2.
Gonsales R., Vuds R., Eddins S. Tsifrovaya obrabotka
izobrazheniy v srede Matlab Moskva: Tekhnosfera
[Eddins Digital Image Processing using Matlab in
Moscow: the Technosphere], 2006, 616 p.ISBN 5-94836-092-KH
Krylov V. N., Shcherbakova G. YU., Pisarenko R. A.
Vosstanovleniye signalov posredstvom slepoy
dekonvolyutsii na baze mul'tistartovogo metoda
optimizatsii v prostranstve veyvlet-preobrazovaniya
[Signal recovery through blind deconvolution based
multistartovogo optimization method in the space of
the wavelet transform]. Elektrotekhnicheskiye i
komp'yuternyye sistemy no 13 (89), 2014, Sistemy
iskusstvennogo intellekta.
Metody komp'yuternoy optiki [Methods of Computer
Optics]. Pod red. V. A. Soyfera: Ucheb. dlya vuzov,2-ye izd, ispr. Moscow: Fizmatlit, 2003, 688 p.ISBN 5-9221-0434-9.
Pereslavtseva Ye. Ye., Filippov M. V. Metod uskorennogo
vosstanovleniya izobrazheniy, smazannykh
pri dvizhenii [Method accelerated recovery image
blurry when moving]. 02.02.2012 MGTU im. N. E.
Baumana, e-mail: profitbig@rambler.ru
Pereslavtseva Ye. Ye. Metody vosstanovleniya
iskazhennykh izobrazheniy na osnove resheniya
uravneniya [Recovery methods distorted images on
the basis of the decision of the equation.].09.09.2012 MGTU im. N. E. Baumana. e-mail:
bauman@bmstu.ru
Prudyus Ivan., V. Tkachenko, P. Kondratov, L. Lazko, S.
Fabirovskyy, A. Gryvachevskyy. Earth surface
diagnostic based on cluster analysis of multispectral
monitoring data. IX Krajowa Koferencja "Diagnostyka
techniczna urządzeń i systemów" (Diag’2015). Ustroń.
Polska. 22÷25 września 2015r. Referaty. S. 32
Rabiner L., Gould B. Teoriya i primeneniye tsifrovoy
obrabotki signalov [Theory and application of digital
signal processing]. Moscow: "Mir", 1978, 849 p.
Sergiyenko A. B. Tsifrovaya obrabotka signalov [Digital
Signal Processing]. SPb., Piter, 2002, 608 p.
Soyfer V. A., Sergeyev V. V., Popov S. B., Myasnikov
V. V. Teoreticheskiye osnovy tsifrovoy obrabotki
izobrazheniy [Theoretical Foundations of digital
image processing]. Uchebnoye posobiye, Samarskiy
gosudarstvennyy aerokosmicheskiy universitet imeni
akademika S. P.Koroleva. Samara, 2000.256 p.
Zhang Ningyu, Quanyuan Wub. Effects of Brovey
Transform and Wavelet Transform on the
Information Capacity of SPOT-5 Imagery. International
Symposium on Photoelectronic Detection and
Imaging 2007 Proc. of SPIE Vol. 6623 66230W-1,June 2007, pp. 2690–2695.
Тип вмісту : Article
Розташовується у зібраннях:Геодезія, картографія і аерофотознімання. – 2017. – Випуск 85



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.