• 1990 (Том 4)
  • 1989 (Том 3)
  • 1988 (Том 2)
  • 1987 (Том 1)

Том 32 №1

Содержание

  1. ИЗМЕНЧИВОСТЬ РАЗНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ТИПОВ СИГНАЛОВ У AELIA ACUMINATA L. (HETEROPTERA, PENTATOMIDAE)
  2. РАЗМЕРЫ РЕЦЕПТИВНЫХ ПОЛЕЙ СПОНТАННО-АКТИВНЫХ ГАНГЛИОЗНЫХ КЛЕТОК СЕТЧАТКИ СЕРЕБРЯНОГО КАРАСЯ
  3. КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ОПТИЧЕСКИХ СНИМКОВ В ВИДИМОМ И ТЕПЛОВОМ ДИАПАЗОНАХ С УЧЕТОМ РАЗЛИЧИЙ В ВОСПРИЯТИИ ЯРКОСТИ И ЦВЕТНОСТИ
  4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА НАВИГАЦИИ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДВУХ БОРТОВЫХ КАМЕР, СМЕЩЕННЫХ ПО ВЫСОТЕ
  5. ВИЗУАЛЬНАЯ ЛОКАЛИЗАЦИЯ АЭРОФОТОСНИМКОВ НА ВЕКТОРНОЙ КАРТЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦВЕТОТЕКСТУРНОЙ СЕГМЕНТАЦИИ
  6. СРАВНЕНИЕ ОЦИФРОВАННЫХ СТРАНИЦ ДЕЛОВЫХ ДОКУМЕНТОВ НА ОСНОВЕ РАСПОЗНАВАНИЯ
  7. АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОЛОЖЕНИЯ ПУЧКА ЭПИПОЛЯРНЫХ ЛИНИЙ ДЛЯ СЛУЧАЯ ПРЯМОЛИНЕЙНОГО ДВИЖЕНИЯ КАМЕРЫ
  8. СЕГМЕНТАЦИЯ РЕГИСТРАЦИОННЫХ НОМЕРОВ АВТОМОБИЛЕЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ АЛГОРИТМА ДИНАМИЧЕСКОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ВРЕМЕННОЙ ОСИ
  9. УСТАНОВЛЕНИЕ СООТВЕТСТВИЯ МЕЖДУ ЗАМКНУТЫМИ КОНТУРАМИ ОБЪЕКТОВ ПРИ ПРОЕКТИВНЫХ ИСКАЖЕНИЯХ
  10. АЛГЕБРАИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ АППАРАТНОЙ ФУНКЦИИ СМАЗАННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ ПО ЯРКОСТНЫМ ПРОФИЛЯМ ГРАНИЦ ОБЪЕКТОВ
  11. АЛГОРИТМ ВЗВЕШЕННОГО ПОИСКА ПРОЕКТИВНОГО ОПТИЧЕСКОГО ПОТОКА, УСТОЙЧИВЫЙ К БЛИКАМ
  12. АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РЕКОНСТРУКЦИИ В ЗАДАЧАХ ТОМОГРАФИИ
  13. КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ ДВОЕНИЯ ОПТИЧЕСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ ТОЧЕЧНОГО ИСТОЧНИКА СВЕТА ПРИ ПОДВОДНОМ СТЕРЕОЗРЕНИИ

АЛГЕБРАИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ АППАРАТНОЙ ФУНКЦИИ СМАЗАННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ ПО ЯРКОСТНЫМ ПРОФИЛЯМ ГРАНИЦ ОБЪЕКТОВ

© 2018 г. А. С. Ингачева1, М. В. Чукалина2, Т. М. Ханипов1, Д. П. Николаев1

1Институт проблем передачи информации им. А. А. Харкевича РАН 127051 Москва, Большой Каретный пер., 19
ingacheva@gmail.com
2ФНИЦ “Кристаллография и фотоника” РАН, 119333 Москва, Ленинский проспект, 59

Поступила в редакцию 30.08.2017 г.

В работе дана постановка задачи определения аппаратной функции смазанного изображения при помощи метода томографической реконструкции. Результат реконструкции аппаратной функции сильно зависит от используемого метода томографической реконструкции. Предложен адаптированный для этой задачи томографический алгоритм. Для адаптации использо ван алгебраический алгоритм томографии (ART), к которому добавлена регуляризация. Для численной реализации предложенного подхода выбран метод сопряженных градиентов. Для тестирования предложенного подхода был взят набор данных, состоящий из девяти аппаратных функций (АФ), оценённых корпорацией Adobe по фотографиям. Также проведено исследование по влиянию шума на качество восстановленных изображений и исследовано изменение величины ошибки от количества проекций.

Ключевые слова: алгебраический метод компьютерной томографии, регуляризация, аппаратная функция, оценка параметров смазанности изображения

DOI: 10.7868/S0235009218010109

Цитирование для раздела "Список литературы": Ингачева А. С., Чукалина М. В., Ханипов Т. М., Николаев Д. П. Алгебраическая реконструкция аппаратной функции смазанного изображения по яркостным профилям границ объектов. Сенсорные системы. 2018. Т. 32. № 1. С. 67-72. doi: 10.7868/S0235009218010109
Цитирование для раздела "References": Ingacheva A. S., Chukalina M. V., Khanipov T. M., Nikolaev D. P. Algebraicheskaya rekonstruktsiya apparatnoi funktsii smazannogo izobrazheniya po yarkostnym profilyam granits obektov [Blur kernel estimation with algebraic tomography technique and intensity profiles of object boundaries]. Sensornye sistemy [Sensory systems]. 2018. V. 32(1). P. 67-72 (in Russian). doi: 10.7868/S0235009218010109

Список литературы:

  • Chereau R., Breckon T. P. Robust Motion Filtering as an Enabler to Video Stabilization for a Teleoperated Mobile Robot. Proc. SPIE Electro-Optical Remote Sensing, Photonic Technologies, and Applications VII (PDF). 2013. P. 1–17. DOI: 10.1.1.391.4308.
  • Cho T. S., Paris S., Horn B., Freeman W. T. Blur kernel estimation using the radon transform. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE. 2011. P. 241–248. DOI: 10.1109/CVPR.2011.5995479.
  • Gordon R., Bender R., Herman G.T. Algebraic reconstruction techniques (ART) for three-dimensional electron microscopy and x-ray photography. Journal of Theoretical Biology. 1970. V. 29. № 3. P. 471–81. DOI: 10.1016/0022-5193(70)90109-8.
  • Karnaukhov V., Mozerov M. Motion blur estimation based on multitarget matching model. Optical Engineering. 2016. V. 55. № 10. P. 1–4. DOI: 10.1117/1.OE.55.10.100502.
  • Katsaggelos A.K., Lay K.T. Maximum likelihood blur identification and image restoration using the em algorithm. IEEE Trans. Signal Processing. 1991. V. 39. № 3. P. 729–733. DOI: 10.1109/78.80894.
  • Kober V., Karnaukhov V. Restoration of Multispectral Images Distorted by Spatially Nonuniform Camera Motion. Journal of Communications Technology and Electronics. 2015. V. 60. № 12. P. 1366–1371. DOI:10.1134/S1064226915120153.
  • Le Digabel S. Algorithm 909: NOMAD: Nonlinear Optimization with the MADS Algorithm. ACM Transactions on Mathematical Software. 2011. V. 37. № 4. P. 44:1–44:15. DOI: 10.1145/1916461.1916468.
  • Le Digabel S., Tribes C. The NOMAD software for blackbox optimization. GERAD Newsletter. 2012. V. 9. № 2. P. 6–7
  • Libin S., Cho S., Jue W., Hays J. Edge-based Blur Kernel Estimation Using Patch Priors. Proceedings of the IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP) 2013. 15 p. DOI: 10.1109/ICCPhot.2013.6528301.
  • Miller S.W., Beard D.C., Brodie D.S., Hubert A.R. Magnetic camera component mounting in cameras. Google Patents US9591221 B2. 2017.
  • Miyoshi K. Image stabilization apparatus, optical apparatus, and imaging apparatus. Google Patents US9557575 B2.2017.
  • Natterer F. The Mathematics of Computerized Tomography. Philadelphia. SIAM, 1986. 221 p.
  • Oliveira J.P., Figueiredo M.A., Bioucas-Dias J.M. Blind estimation of motion blur parameters for image deconvolution. Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis. Springer, 2007. P. 604–611. DOI:10.1109/TIP.2013.2286328.
  • Rekleitis I.M. Steerable filters and cepstral analysis for optical flow calculation from a single blurred image. Vision Interface. 1996. V. 1. P. 159–166.
  • Rothenberg M. A new inverse‐filtering technique for deriving the glottal air flow waveform during voicing. The Journal of the Acoustical Society of America. 1973. V. 53. № 6. P. 1632–1645. DOI:10.1121/1.1975066.
  • van Aarle W., Palenstijn W. J., De Beenhouwer J., Altantzis T., Bals S., Batenburg K.J., Sijbers J. The astra toolbox: A platform for advanced algorithm development. Electron tomography Ultramicroscopy. 2015. 157:35–47. DOI:10.1016/j.ultramic.2015.05.002.
  • van Aarle W., Palenstijn W. J., Cant J., Janssens E., Bleichrodt F., Dabravolski A., De Beenhouwer J., Batenburg K.J., Sijbers J. Fast and Flexible X-ray Tomography Using the ASTRA Toolbox. Optics Express. 2016. V. 24. № 22. P. 25129–25147. DOI:10.1364/OE.24.025129.