|
DOI: 10.14489/vkit.2021.10.pp.010-021
Махов В. Е., Петрушенко В. М., Емельянов А. В., Широбоков В. В., Потапов А. И.
ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ АЛГОРИТМОВ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ НАБЛЮДЕНИЯ ЗА УДАЛЕННЫМИ ОБЪЕКТАМИ
(c. 10-21)
Аннотация. Рассмотрены вопросы построения алгоритмов получения координатной и некоординатной информации, используемой для решения задачи мультиплексирования изображений, полученных от нескольких оптико-электронных систем. Предложен уникальный математический метод поиска соответствующих точек в изображениях, основанный на алгоритмах непрерывного вейвлет-преобразования яркостной структуры изображения. Рассмотрена технология разработки алгоритмов, предназначенных для многопозиционных оптико-электронных систем наблюдения за удаленными объектами на базе программных средств фирмы National Instruments. Предложена методика построения программного обеспечения получения информации, способствующая высокой точности определения координат соответствующих фрагментов в изображениях. Показано, что параллельное использование нескольких методов позволяет оценить достоверность полученной информации в условиях изменения параметров наблюдения. Вычислительные эксперименты подтвердили, что более точный поиск областей совмещения изображений обеспечивает метод двойного вейвлет-преобразования за счет увеличения числа экстремумов кривых коэффициентов непрерывного вейвлет-преобразования, расширения области их локализации и дополнительной фильтрации. Представлен пример практической реализации разработанных алгоритмов в двухканальной оптико-электронной системе.
Ключевые слова: оптико-электронные системы; непрерывное вейвлет-преобразование; шкалограмма непрерывного вейвлет-преобразования; кривые коэффициентов непрерывного вейвлет-преобразования; National Instruments; виртуальный прибор.
Makhov V. E., Petrushenko V. M., Emelyanov A. V., Shirobokov V. V., Potapov A. I.
TECHNOLOGY FOR THE DEVELOPMENT OF SOFTWARE ALGORITHMS FOR OPTOELECTRONIC MONITORING SYSTEMS FOR REMOTE OBJECTS
(pp. 10-21)
Abstract. The issues of constructing algorithms for obtaining coordinate and non-coordinate information used to solve the problem of multiplexing images obtained from several optoelectronic systems are considered. A unique mathematical method for finding the corresponding points in images, based on algorithms for continuous wavelet transform of the brightness structure of an image, is proposed. The technology of development of algorithms intended for multi-position optoelectronic systems for monitoring remote objects based on software from National Instruments is considered. A technique for constructing software for obtaining information is proposed, which ensures high accuracy in determining the coordinates of the corresponding fragments in images. It is shown that the parallel use of several methods makes it possible to assess the reliability of the information obtained under conditions of changing observation parameters. The use of several methods makes it possible to assess the reliability of the information obtained under conditions of changing observation parameters. Computational experiments have confirmed that a more accurate search for image alignment regions is provided by the double wavelet transform method by increasing the number of extrema of the curves of the continuous wavelet transform coefficients, expanding the area from localization and additional filtering. An example of the practical implementation of the developed algorithms in a two-channel optoelectronic system is presented.
Keywords: Optoelectronic systems; Continuous wavelet transform; Scaleogram of continuous wavelet transform; Curves of coefficients of continuous wavelet transform; National Instruments; Virtual instrument.
В. Е. Махов, В. М. Петрушенко, А. В. Емельянов, В. В. Широбоков (Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского Министерства обороны Российской Федерации, Санкт-Петербург, Россия) E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
А. И. Потапов (Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия)
V. E. Makhov, V. M. Petrushenko, A. V. Emelyanov, V. V. Shirobokov (Mozhaisky Military Space Academy of the Ministry of Defense of the Russian Federation, Saint- Petersburg, Russia) E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
A. I. Potapov (Saint-Petersburg Mining University, Saint-Petersburg, Russia)
1. Ольт Ю., Максаров В. В., Махов В. Е. Интеллектуальные системы оценки качества обработки резьбовых поверхностей и контроля дефектов на основе цифровой регистрации светового поля // Дефектоскопия. 2020. № 11. С. 46 – 57.
2. Бондаренко М. А., Бондаренко А. В. Формирование изображений в мультиспектральных видеосистемах для визуального и автоматического неразрушающего контроля // Успехи прикладной физики. 2018. Т. 6, № 4. С. 325 – 332.
3. Махов В. Е., Потапов А. И., Широбоков В. В., Емельянов А. В. Построение алгоритмов оптического контроля малоразмерных удаленных световых объектов // Контроль. Диагностика. 2021. Т. 24, № 6. С. 15 – 27. DOI 10.14489/td.2021.06.pp.015-027.
4. Voelz D., Wijerathna E., Muschinski A., Xiao X. Computer Simulations of Optical Turbulence in the Weak- and Strongscattering Regime: Angle-of-arrival Fluctuations Obtained from Ray Optics and Wave Optics // Optical Engineering. 2018. 57(10). 104102.
5. Фаворская М. Н., Тупицын И. В. Иерархический метод поиска соответствующих точек на стереоизображениях // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева. 2012. № 1(41). С. 62 – 67.
6. Махов В. Е., Шалдаев С. Е., Потапов А. И., Смородинский Я. Г. Влияние качества изображений в оптико-электронных системах на точность определения исследуемых параметров объектов // Дефектоскопия. 2020. № 7. С. 28 – 43.
7. Махов В., Потапов А., Закутаев А. Принципы работы цифровых камер светового поля с массивом микролинз // Компоненты и технологии. 2018. № 1(198). С. 14 – 20.
8. Махов В., Широбоков В., Емельянов А., Закутаев А. Направления развития программно-алгоритмического комплекса оптико-электронных систем наблюдения за удаленными объектами // Компоненты и технологии. 2021. № 1. С. 50 – 55.
9. Кузнецовa А. В., Мясникова В. В. Исследование методов предварительной обработки изображений в задаче обнаружения дубликатов на изображении // Информационные технологии и нанотехнологии. 2017. С. 904 – 911.
10. Пытьев Ю. П., Чуличков А. И. Методы морфологического анализа изображений. М.: Физ-матлит, 2010. 336 с.
11. Василенко Г. И. Голографическое опознавание образов. М.: Сов. радио, 1977. 77 с.
12. Шанин В. И., Шанин О. В. Методы оптической согласованной фильтрации в точном приборостроении // Журнал радиоэлектроники. 2000. № 6.
13. Duda Richard O., Hart Peter E. Use of the Hough Transformation to Detect Lines in Pictures // Com. ACM. 1972. V. 15, No 1. Р. 11 – 15.
14. Ballard D. H. Generalizing the Hough Transform to Defect Arbitrary Shapes // Pattern Recoqnition. 1981. V. 13, No. 2. Р. 111 – 122.
15. Tranis J., Kring J. Labview for Everyone: Graphical Programming Made Easy and Fun. 3d ed. Prentice Hall, 2007. 981 p.
16. Klinger T. Image Processing with Labview and Imaq Vision (National Instruments Virtual Instrumentation Series). Prentice Hall Pofessional, 2003. 319 p.
17. Махов В. Е., Репин О. С. Исследование возможностей систем видеоконтроля на базе решений фирмы National Instruments на станках рулонной печати // Современное машиностроение. Наука и образование: материалы 2-й Междунар. научно-практической конференции: под ред. М. М. Радкевича и А. Н. Евграфова. СПб: Изд-во Политехнического ун-та, 2012. С. 500 – 510.
18. Махов В. Е., Орлов Д. В., Репин О. С., Потапов А. И. Построение оптических систем видеоконтроля с цифровыми камерами высокого разрешения // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 9(123). С. 15 – 22.
19. Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. 6-е изд. М.: Бином, 2008. 636 с.
20. Пытьев Ю. П., Чуличков А. И. Методы морфологического анализа изображений. М.: Физ-матлит, 2010. 336 с.
21. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW и IMAQ Vision / Ю. В. Визильтер, С. Ю. Желтов, В. А. Князь и др. М.: ДМК пресс, 2007. 464 с.
22. Makhov V. E., Sytko I. I. Shape and Relief Evaluation Using the Light Field Camera // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2018. V. 194. P. 022020.
23. Махов В., Лиференко В., Закутаев А. Методы частотно-временного анализа сигналов и их компьютерная реализация в LabVIEW // Компоненты и технологии. 2016. № 7(180). С. 137 – 142.
24. Лиференко В., Закутаев А., Махов В. Компьютерная реализация методов вейвлет-анализа в среде разработки виртуальных приборов NI LabVIEW // Компоненты и технологии. 2015. № 9(170). С. 132 – 139.
25. Чуи Ч. К. Введение в вейвлеты. М.: Мир, 2001. 412 с.
26. Патрикеев И. А., Степанов Р. А., Фрик П. Г. Вейвлет-регуляризация операции дифференцирования сигналов с шумом // Вычислительные методы и программирование. 2005. Вып. 1. Т. 6. С. 35 – 42.
27. Махов В. Е., Потапов А. И., Широбоков В. В., Емельянов А. В. Исследование точности измерения параметров удаленных объектов, наблюдаемых оптико-электронной системой с регистратором светового поля // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21, № 3. С. 342 – 351.
28. Коноплев А. О. Вейвлет-анализ двумерных изображений // Лесной вестник. 2007. № 2. С. 77 – 82.
29. Потапов А. И., Махов В. Е., Смородинский Я. Г., Маневич Е. Я. Контроль линейных размеров на базе смарткамеры // Дефектоскопия. 2019. № 7. С. 37 – 45.
1. Ol't Yu., Maksarov V. V., Mahov V. E. (2020). Intelligent systems for assessing the quality of machining of threaded surfaces and control of defects based on digital registration of the light field. Defektoskopiya, (11), pp. 46 – 57. [in Russian language]
2. Bondarenko M. A., Bondarenko A. V. (2018). Formation of images in multispectral video systems for visual and automatic non-destructive testing. Uspekhi prikladnoy fiziki, Vol. 6, (4), pp. 325 – 332. [in Russian language]
3. Mahov V. E., Potapov A. I., Shirobokov V. V., Emel'yanov A. V. (2021). Construction of algorithms for optical control of small-sized distant light objects. Kontrol'. Diagnostika, Vol. 24, (6), pp. 15 – 27. [in Russian language] DOI 10.14489/td.2021.06.pp.015-027.
4. Voelz D., Wijerathna E., Muschinski A., Xiao X. (2018). Computer Simulations of Optical Turbulence in the Weak- and Strongscattering Regime: Angle-of-arrival Fluctuations Obtained from Ray Optics and Wave Optics. Optical Engineering, 57(10). 104102.
5. Favorskaya M. N., Tupitsyn I. V. (2012). Hier-archical method of searching for corresponding points in stereo images. Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo aerokosmicheskogo universiteta imeni akademika M. F. Reshetneva, 41(1), pp. 62 – 67. [in Russian language]
6. Mahov V. E., Shaldaev S. E., Potapov A. I., Smorodinskiy Ya. G. (2020). Influence of image quality in optoelectronic systems on the accuracy of determining the studied parameters of objects. Defektoskopiya, (7), pp. 28 – 43. [in Russian language]
7. Mahov V., Potapov A., Zakutaev A. (2018). Principles of operation of digital light field cameras with an array of microlenses. Komponenty i tekhnologii, 198(1), pp. 14 – 20. [in Russian language]
8. Mahov V., Sрirobokov V., Emel'yanov A., Zakutaev A. (2021). Directions of development of the software-algorithmic complex of optoelectronic systems for monitoring remote objects. Komponenty i tekhnologii, (1), pp. 50 – 55. [in Russian language]
9. Kuznetsova A. V., Myasnikova V. V. (2017). Investigation of methods for preliminary processing of images in the problem of detecting duplicates in an image. Information technology and nanotechnology, pp. 904 – 911. [in Russian language]
10. Pyt'ev Yu. P., Chulichkov A. I. (2010). Methods for morphological analysis of images. Moscow: Fizmatlit. [in Russian language]
11. Vasilenko G. I. (1977). Holographic pattern recognition. Moscow: Sovetskoe radio. [in Russian language]
12. Shanin V. I., Shanin O. V. (2000). Optical Matched Filtering Techniques in Precision Instrumentation. Zhurnal radioelektroniki, (6). [in Russian language]
13. Duda Richard O., Hart Peter E. (1972). Use of the Hough Transformation to Detect Lines in Pictures. The Association for Computing Machinery, Vol. 15, (1), pp. 11 – 15.
14. Ballard D. H. (1981). Generalizing the Hough Transform to Defect Arbitrary Shapes. Pattern Recognition, Vol. 13, (2), pp. 111 – 122.
15. Tranis J., Kring J. (2007). Labview for Everyone: Graphical Programming Made Easy and Fun. 3rd ed. Prentice Hall.
16. Klinger T. (2003). Image Processing with Labview and Imaq Vision (National Instruments Virtual Instrumentation Series). Prentice Hall Pofessional.
17. Evgrafov A. N., Radkevich M. M. (Eds.), Radkevich M. M. (Ed.), Mahov V. E., Repin O. S. (2012). Investigation of the capabilities of video monitoring systems based on National Instruments solutions on roll-to-roll printing machines. Modern mechanical engineering. Science and education: materials of the 2nd International scientific and practical conference, pp. 500 – 210. Saint Petersburg: Izdatel'stvo Politekhnicheskogo universiteta. [in Russian language]
18. Mahov V. E., Orlov D. V., Repin O. S., Potapov A. I. (2014). Construction of optical video monitoring systems with high-resolution digital cameras. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 123(9), pp. 15 – 22. [in Russian language] DOI 10.14489/ vkit.2014.09.pp.015-022
19. Bahvalov N. S., Zhidkov N. P., Kobel'kov G. M. (2008). Numerical methods. 6th ed. Moscow: Binom. [in Russian language]
20. Pyt'ev Yu. P., Chulichkov A. I. (2010). Methods for morphological analysis of images. Moscow: Fizmatlit. [in Russian language]
21. Vizil'ter Yu. V., Zheltov S. Yu., Knyaz' V. A. et al (2007). Processing and analysis of digital images with examples on LabVIEW and IMAQ Vision. Moscow: DMK press. [in Russian language]
22. Makhov V. E., Sytko I. I. (2018). Shape and Relief Evaluation Using the Light Field Camera. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Vol. 194.
23. Mahov V., Liferenko V., Zakutaev A. (2016). Methods of time-frequency analysis of signals and their computer implementation in LabVIEW. Komponenty i tekhnologii, 180(7), pp. 137 – 142. [in Russian language]
24. Liferenko V., Zakutaev A., Mahov V. (2015). Computer implementation of wavelet analysis methods in the NI LabVIEW virtual instrument development environment. Komponenty i tekhnologii, 170(9), pp. 132 – 139. [in Russian language]
25. Chui Ch. K. (2001). Introduction to wavelets. Moscow: Mir. [in Russian language]
26. Patrikeev I. A., Stepanov R. A., Frik P. G. (2005). Wavelet Regularization of the Operation of Differentiating Noisy Signals. Vychislitel'nye metody i programmirovanie, Vol. 6, (1), pp. 35 – 42. [in Russian language]
27. Mahov V. E., Potapov A. I., Shirobokov V. V., Emel'yanov A. V. (2021). Investigation of the accuracy of measuring the parameters of distant objects observed by an optoelectronic system with a light field recorder. Nauchno-tekhnicheskiy vestnik informatsionnyh tekhnologiy, mekhaniki i optiki, Vol. 21, (3), pp. 342 – 351. [in Russian language]
28. Konoplev A. O. (2007). Wavelet analysis of 2D images. Lesnoy vestnik, (2), pp. 77 – 82. [in Russian language]
29. Potapov A. I., Mahov V. E., Smorodinskiy Ya. G., Manevich E. Ya. (2019). Control of linear dimensions based on a smart camera. Defektoskopiya, (7), pp. 37 – 45. [in Russian language]
Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).
Стоимость статьи 450 руб. (в том числе НДС 18%). 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/vkit.2021.10.pp.010-021
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 450 rubles. (including VAT 18%). 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/vkit.2021.10.pp.010-021
and fill out the form
.
|
Current Issue
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»