Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/43423
Назва: Підвищення інформативності мультиспектральних систем моніторингу шляхом комплексування зображень видимого та інфрачервоного діапазонів
Інші назви: Improving the informativeness of multispectral monitoring systems by image fusion of the visible and infrared ranges
Повышение информативности мультиспектральных систем мониторинга путем комплексирования изображений видимого и инфракрасного диапазонов
Автори: Гривачевський, Андрій Петрович
Приналежність: Національний університет «Львівська політехніка»
Бібліографічний опис: Гривачевський А. П. Підвищення інформативності мультиспектральних систем моніторингу шляхом комплексування зображень видимого та інфрачервоного діапазонів : дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук : 05.12.17 – радіотехнічні та телевізійні системи (172 – Телекомунікації та радіотехніка) / Андрій Петрович Гривачевський ; Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка». – Львів, 2018. – 170 с. – Бібліографія: с. 150–162 (113 назв).
Дата публікації: 2018
Видавництво: Національний університет "Львівська політехніка"
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: Львів
Науковий ступінь: кандидат технічних наук
Рада захисту: Д 35.052.10
Науковий керівник: Прудиус, Іван Никифорович
Члени комітету: Русин, Богдан Павлович
Чесановський, Іван Іванович
УДК: 621.397
Теми: мультимодальне комплексування зображень
інформативність
мультиспектральний моніторинг
дискретне вейвлет-перетворення
multimodal image fusion
informativeness
multispectral monitoring
discrete wavelet transformation
мультимодальное комплексирование изображений
информативность
мультиспектральный мониторинг
дискретное вейвлет-преобразования
Кількість сторінок: 170
Короткий огляд (реферат): В дисертаційній роботі розв’язано актуальне науково-технічне завдання розроблення методів підвищення ефективності, а саме підвищення інформативності та зменшення кількості надлишкової інформації, яка формується мультиспектральними оптико-електронними системами моніторингу об’єктів та сцен, що мають в своєму складі сенсори видимого та інфрачервоного діапазонів електромагнітних хвиль. Удосконалена багатокритеріальна метрика оцінювання інформативності зображень невідомого сюжетного змісту. Розроблений метод та алгоритм мультимодального комплексування зображень видимого та інфрачервоного діапазонів на основі дискретного вейвлет-перетворення в якому, на відміну від відомих методів, формування низькочастотних вейвлет-коефіцієнтів результуючого вейвлет-спектра комплексованого зображення базується на основі регресійного аналізу відповідних частин вейвлет-спектрів вхідних зображень, що дає змогу підвищити інформативність комплексованого зображення приблизно на 10%, а також зменшити обсяг даних без втрати корисної інформації в середньому на 26.72%, порівняно з сумарним обсягом даних, що отримуються каналами видимого та інфрачервоного діапазонів. Розроблений адаптивний до дестабілізуючих факторів метод та алгоритм виявлення рухомих об’єктів під час відеомоніторингу. На основі розроблених технологій вдалося збільшити імовірність виявлення, розпізнавання та ідентифікації рухомих об’єктів мультиспектральною системою моніторингу, що, в свою чергу, дало змогу збільшити віддаль ефективного спостереження на 11%. In the dissertation, an actual scientific and technical task was solved for the development of effective methods for increasing efficiency, namely, raising the information content and reducing the amount of redundant information in multispectral optical-electronic systems for monitoring objects and scenes that incorporating imaging sensors of the visible and infrared ranges of electromagnetic waves. The multi-criteria metric for evaluating the informativeness of images of unknown plot content is improved. The developed method and algorithm for multimodal integration of the visible and infrared ranges images based on discrete wavelet transform, in which, unlike the known methods, the formation of low-frequency wavelet coefficients of the resulting wavelet spectrum of a complex image is based on the regression analysis of the corresponding parts of the incoming wavelet spectra, informativeness of the fused image is improved by about 10%, as well as reduced the amount of data without useful information on the average by 26.72%, compared with the amount of data received on partial channels of the visible and infrared ranges. An adaptive method and algorithm for detecting moving objects to destabilizing factors during video monitoring are developed. Based on the developed technologies, it was possible to increase the probability of moving objects detecting, recognizing and identifying with a multispectral monitoring system, which in turn made it possible to increase the effective observation distance up to 11%. В диссертационной работе решена актуальная научно-техническая задача разработки методов повышения эффективности, а именно повышение информативности и уменьшения количества избыточной информации, формируемой мультиспектральными оптико-электронными системами мониторинга объектов и сцен, имеющими в своем составе сенсоры видимого и инфракрасного диапазонов электромагнитных волн. Усовершенствованная многокритериальная метрика оценки информативности изображений неизвестного сюжетного содержания. Разработан метод и алгоритм мультимодального комплексирования изображений видимого и инфракрасного диапазонов на основе дискретного вейвлет-преобразования в котором, в отличие от известных методов, формирование низкочастотных вейвлет-коэффициентов результирующего вейвлет-спектра комплексованого изображения базируется на основе регрессионного анализа соответствующих частей вейвлет-спектров входящих изображений позволяет повысить информативность комплексированого изображения примерно на 10%, а также уменьшить объем данных без потери полезной информации в среднем на 26.72%, по сравнению с суммой данных, получаемых по каналам видимого и инфракрасного диапазонов. Разработан адаптивный к дестабилизирующим факторам метод и алгоритм обнаружения движущихся объектов при видеомониторинге. На основе разработанных технологий удалось увеличить вероятность обнаружения, распознавания и идентификации движущихся объектов мультиспектральной системой мониторинга, что, в свою очередь, позволило увеличить расстояние эффективного наблюдения на 11%.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/43423
Тип вмісту : Dissertation Abstract
Розташовується у зібраннях:Автореферати та дисертаційні роботи

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
avt_Hryvachevskyi.pdf.pdfАвтореферат дисертації2,77 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
dis_hryvachevskyi_a._p.pdfДисертаційна робота8,22 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
vidguk1_hryvachevskyi_a._p.pdfВідгук офіційного опонента7,48 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
vidguk2_hryvachevskyi_a._p.pdfВідгук офіційного опонента5,59 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити


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