"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал
  ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ - научно-технический журнал

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал

MECO'2017 - ВСТРАИВАЕМЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
VI-я Средиземноморская конференция.

 
ЗАО "ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ"
разработка и производство аппаратно-программных средств сбора и цифровой обработки сигналов
НТЦ "Модуль":
разработка аппаратных средств цифровой обработки сигналов и изображений

 

 

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал


"Цифровая обработка сигналов" № 1-2010 год : рефераты статей

 
Фаворская М.Н.
Оценка движения объектов в сложных сценах на основе тензорного подхода


Аннотация:
Разработан метод оценки движения объектов, сочетающий преимущества нахождения параметров в видимом и инфракрасном диапазонах излучения без предварительной сегментации. Вначале вычисляются локальные признаки движения регионов с применением тензоров различных типов, а затем – глобальные признаки движения соседних регионов, претендующих на роль динамического объекта. Алгоритм слежения на основе ориентированного ацикличного графа позволяет решать проблемы разделения и объединения изображений объектов.

Ключевые слова:
оценка движения, алгоритм, метод, тензор, сцена, признаки, слежение, сегментация, изображение, регион, объект

Об авторах:
Фаворская М.Н., к.т.н., доцент кафедры информатики и вычислительной техники ГОУ ВПО «Сибирской государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева» (СибГАУ), г. Красноярск, favorskaya@sibsau.ru, favorskaia@mail.ru


Гончаров А.В.
Распознавание лиц на основе многомасштабного знакового представления изображений

Аннотация:
Предлагается новый подход к построению системы информативных признаков для задач распознавания образов и анализа изображений. Рассматривается вопрос о выборе весовых коэффициентов для взвешенной метрики Хемминга на знаковых представлениях. Предлагается алгоритм идентификации лиц на основе введенного представления изображений. Проводится оценка качества идентификации лиц на изображениях базы университета Essex в терминах полноты и точности. Приводятся результаты сравнения предложенного алгоритма с современными аналогами.

Ключевые слова:
распознавание образов, анализ изображений, информативные признаки, алгоритм идентификации, знаковое представление

Об авторах:
Гончаров А.В., ведущий математик Технологического института Южного федерального университета, г. Таганрог, ag.tsure@gmail.com


Артемьев В.М., Наумов А.О., Кохан Л.Л.
Максимально правдоподобное обнаружение изображений объектов в двухканальных оптико-электронных системах


Аннотация:
Разработана методика оценки вероятности обнаружения малоразмерных объектов в двухканальных оптико-электронных системах при наличии шумов. В случае неизвестных априорных данных о статистических характеристиках изображений объекта в каналах использован метод максимального правдоподобия. Введено понятие о максимально правдоподобных характеристиках обнаружения. Это позволило дать оценку диапазона изменения максимально правдоподобной вероятности правильного обнаружения при заданных текущих значениях отношений сигнал/шум в каналах наблюдения и вероятности ложных тревог.

Ключевые слова:
обнаружение, алгоритм, объект, анализ, изображение, методика, оценка вероятности, система, оптико-электронная, детектор

Об авторах:
Артемьев В.М., Институт прикладной физики Национальной академии наук Беларуси, e-mail: artemiev@iaph.bas-net.by

Наумов А.О., Институт прикладной физики Национальной академии наук Беларуси, e-mail: naumov@iaph.bas-net.by

Кохан Л.Л., РУП «КБ Радар», г. Минск, e-mail: koxanll@yandex.ru


Приоров А.Л., Куйкин Д.К., Хрящев В.В.
Детектирование и фильтрация импульсного шума со случайными значениями импульсов

Аннотация:
Рассматривается новый алгоритм фильтрации изображений, искаженных импульсным шумом со случайными значениями импульсов. Представлена модификация прогрессивного переключающегося медианного фильтра, используемого для этой цели. Приводятся результаты сравнительного анализа предложенных и ряда других алгоритмов детектирования и фильтрации импульсного шума со случайными значениями импульсов.

Ключевые слова:
импульсный шум, медианный фильтр, ранговая статистика, детектирование шума, фильтрация изображений

Об авторах:
Приоров А.Л., к.т.н., доцент кафедры динамики электронных систем Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: dcslab@uniyar.ac.ru

Куйкин, Д.К., аспирант Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: denis.kuykin@gmail.com

Хрящев В.В., к.т.н., доцент кафедры динамики электронных систем Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: dcslab@uniyar.ac.ru


Гришин В.А.
Снижение вычислительных затрат на процесс установления соответствия при обработке последовательностей кадров и стереопар


Аннотация:
Значительная часть вычислительной мощности процессоров, входящих в системы технического зрения (СТЗ), расходуется на выполнение алгоритмов установления соответствия при обработке последовательностей кадров и стереопар. Особенно это критично для бортовых СТЗ, предназначенных для решения задач управления полетом летательных аппаратов в режиме реального времени. Сравнительному анализу различных путей сокращения вычислительных затрат посвящена данная статья. Анализ ведется применительно к СТЗ, использующей ограниченное число точек привязки на изображениях.

Ключевые слова:
системы технического зрения, бортовые системы реального времени, алгоритмы установления соответствия, вычислительные затраты

Об авторах:
Гришин В. А., к.т.н., старший научный сотрудник Института космических исследований Российской академии наук (ИКИ РАН), доцент Московского государственного технического университета имени Н. Е. Баумана, e-mail: vgrishin@iki.rssi.ru


Клочко В.К.
Восстановление радиоизображений в многоканальных сканирующих РЛС

Аннотация:
Предложены методы восстановления радиоизображений в сканирующих РЛС, позволяющие повысить точность и скорость восстановления за счет увеличения числа измерительных каналов и выполнения операций в матричной форме.

Ключевые слова:
радиоизображение, восстановление, метод, радиолокация, зона обзора, сканирование, диаграмма напраленности

Об авторах:
Клочко В.К., д.т.н., профессор Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: VM@RGRTA.RYAZAN.RU , KlochkoVK@mail.ru


Зайцев Г.В.
Влияние джиттера тактовой частоты на характеристики аналого-цифровых и цифро- аналоговых преобразователей


Аннотация:
Для аналого-цифровых и цифро-аналоговых преобразователей выводятся и анализируются соотношения для расчета уровня шумов и паразитных спектральных составляющих, вызванных джиттером тактовой частоты.

Ключевые слова:
джиттер, тактовая частота, аналого-цифровой, цифро-аналоговый, преобразователь, шум, сигнал, случайный, гармонический, цифровой код

Об авторах:
Зайцев Г.В., д.т.н.,ОАО «ГСКБ «Алмаз - Антей», gennady-zaytsev@yandex.ru



Андреев Н.А., Витязев С.В., Витязев В.В.
Методы и алгоритмы адаптивной многоскоростной обработки траекторного сигнала в задачах радиовидения


Аннотация:
Представлены алгоритмы адаптации узкополосного фильтра- дециматора к уходу (смещению) доплеровских частот траекторного сигнала на основе набора формирующих фильтров и автофокусировки в частотной области. Рассмотрены два подхода к построению схем адаптивной обработки широкополосного траекторного сигнала в ре жиме панорамного обзора. Показано, что наибольшей скоростью и точностью настройки обладает структура цифрового приемника, использующая предварительное субполосное разбиение спектра траекторного сигнала. Проведено моделирование алгоритмов многоскоростной адаптивной обработки траекторного сигнала, иллюстрирующее работоспособность и эффективность предложенного способа построения цифрового приемника траекторного сигнала на конкретных примерах.

Ключевые слова:
радиовидение, траекторный сигнал, многоскоростная адаптивная обработка, доплеровский, частота, метод, алгоритм, автофокусировка, фильтр

Об авторах:
Андреев Н.А., начальник отдела НТЦ ФГУП «Государственный рязанский приборный завод»,

Витязев С.В., научный сотрудник Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: tor@rgrta.ryazan.ru,

Витязев В.В., д.т.н., зав. кафедрой ТОР Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: tor@rgrta.ryazan.ru



Мандрикова О.В., Горева Т.С.
Метод идентификации структурных компонентов сложного природного сигнала на основе вейвлет- пакетов

Аннотация:
На основе конструкции вейвлет-преобразования предложен метод анализа природных сигналов со сложной структурой. В основе метода лежит численный алгоритм идентификации структурных компонентов сложного сигнала. На примере обработки данных критической частоты показана эффективность метода.

Ключевые слова:
вейвлет-преобразование, природный сигнал, численный алгоритм, идентификация

Об авторах:
Мандрикова О.В., д.т.н., в.н.с., Института космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, e-mail: oksanam1@mail.kamchatka.ru

Горева Т.С., аспирантка Института космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН



Колмыков М.В., Ручкин В.Н.
Применение нейронной сети для фрактального сжатия изображений


Аннотация:
Рассмотрен алгоритм фрактального сжатия изображений на основе метода Барнсли. Предложен подход повышения эффективности фрактального метода сжатия, основанный на применении самоорганизующейся нейронной сети. Приведены результаты реализации алгоритма на нейропроцессоре NM6403.

Об авторах:
Колмыков М. В., аспирант Рязанского Государственного Университета им. С. А. Есенина, e-mail: m.kolmikov@rsu.edu.ru

Ручкин В. Н., д.т.н., профессор кафедры ИВТ Рязанского Государственного Университета им. С. А. Есенина


Ручкин В.Н., Романчук В.А.
Разработка программного комплекса для моделирования и анализа нейропроцессорных систем обработки изображений


Аннотация:
Рассматриваются вопросы разработки программного комплекса, предназначенного для моделирования и анализа нейропроцессорных структур обработки информации. Первым этапом разработки стала адаптация общей методики анализа многопроцессорных систем для нейропроцессоров семейства NM640x. На втором этапе предложены структуры нейропроцессорных систем и получены оценки эффективности для каждой структуры. На третьем этапе разработана структура программного комплекса в соответствии с приведенной методикой анализа. Результатом разработки стал программный комплекс ”НейроКС” для моделирования и анализа систем обработки изображений на базе нейропроцессоров семейства NM640x.

Ключевые слова:
нейропроцессор, программный комплекс, алгоритм, моделирование, анализ, разработка, обработка изображений

Об авторах:
Ручкин В.Н., д.т.н., профессор Рязанского государственного университета им.С.А.Есенина

Романчук В.А., аспирант Рязанского государственного университета им.С.А.Есенина, e-mail: virom2006@mail.ru


Локтюхин В.Н., Челебаев С.В.
Аппроксимирующие нейропреобразователи на основе рекуррентных сетей для частотно-импульсных сигналов


Аннотация:
Обоснована и реализована возможность применения рекуррентных сетей и их комплексирования с другими видами нейросетей для построения цифровых устройств, осуществляющих выполнение операций аппроксимации и экстраполяции с совместным преобразо- ванием частотно-временных параметров сигналов в цифровой код. Дана процедура синтеза структур аппроксимирующих нейропреобразователей на основе рекуррентной сети с настраиваемыми в ходе ее обучения синаптическими связями между нейронами.

Ключевые слова:
нейрон, нейропреобразование, рекуррентная сеть, аппроксимация, обучение, цифровой код

Об авторах:
Локтюхин В.Н., д.т.н., профессор кафедры биомедицинской и полупроводниковой электроники (БМПЭ) Рязанского государственного радиотехнического университета (РГРТУ), E-mail: mel@rgrta.ryazan.ru

Челебаев С.В., к.т.н., доцент кафедры БМПЭ РГРТУ, телефон (4912) 92-15-84; E-mail: sergey_chel_r@rambler.ru





 

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал

 

Контактная информация :
e-mail:
vityazev.v.v@rsreu.ru,info@dspa.ru
адрес: 101024, Москва, Авиамоторная, 8а,
Научный Центр МТУСИ
Российское НТОРЭС им. А.С. Попова,
проезд до ст. метро "Авиамоторная"
Тел/Факс: 8(495) 362-42-75
Алексеева Любовь Ильинична: 8(903) 221-79-79
Самсонов Геннадий Андреевич: 8(903) 201-53-33