tuzsutТруды учебных заведений связиProceedings of Telecommunication Universities1813-324X2712-8830СПбГУТ10.31854/1813-324X-2020-6-4-28-34tuzsut-138Research ArticleПРИБОРОСТРОЕНИЕ, МЕТРОЛОГИЯ И ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ПРИБОРЫ И СИСТЕМЫINSTRUMENTATION, METROLOGY AND INFORMATION-MEASURING DEVICES AND SYSTEMSИтерационный алгоритм оценки смещения и угла поворота при влиянии аддитивной и мультипликативной помехидля пространственно-временного совмещения телевизионных сигналовIterative Algorithm Offset and Angle Rotation Estimation with Additive and Multiplicative Noise for Space-Time Superposition of Television Signalshttps://orcid.org/0000-0001-6360-0351ДиязитдиновР. Р.DiyazitdinovR. ..rinat.diyazitdinov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0001-9749-4884ВасинН. Н.VasinN. ..noemail@neicon.ruПоволжский государственный университет телекоммуникаций и информатикиРоссияPovolzhskiy State University of Telecommunications and InformaticsRussian Federation202013042021642834Copyright © Диязитдинов Р.Р., Васин Н.Н., 20212021Диязитдинов Р.Р., Васин Н.Н.Diyazitdinov R..., Vasin N...Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tuzs.sut.ru/jour/article/view/138

Оценка смещений, угла поворота и других деформаций изображений является актуальной проблемой в интеллектуальных системах видеорегистрации. Одной из основных задач при оценке деформаций изображений является повышение скорости обработки данных. Значительные объемы информации, содержащиеся в телевизионном сигнале, ограничивают возможности использования методов полного перебора, которые представляют собой универсальное решение для оценки неизвестных параметров. В работе рассматривается задача оценки смещения и угла поворота в условиях влияния аддитивной и мультипликативной помехи для пространственно-временного совмещения телевизионных сигналов. Сокращение времени обработки осуществляется за счет использования итерационной процедуры оценки параметров путем последовательного приближения при раздельной оценке угла поворота и смещения.

The estimation of displacements, rotation angle and other deformation of images is an urgent problem in the intelligence video recording system. One of the main tasks in assessing image deformations is to increase the speed of data processing. Significant amounts of information contained in a television signal limit the possibilities of using brute force methods, which are a universal solution for estimating unknown parameters. The paper considers the problem of estimating the displacement and angle of rotation under the influence of additive and multiplicative interference for the spatial-temporal alignment of television signals. Reducing the processing time is carried out through the use of an iterative procedure for estimating parameters by successive approximation with separate estimation of the angle of rotation and displacement.

итерационныйсмещениеповоротаддитивная и мультипликативная помехасовмещениетелевизионный сигналiterativeoffsetrotationadditive and multiplicative noisesuperpositiontelevision signalsReferencesFleet D.J., Jepson A.D. Computation of Component Image Velocity from Local Phase Information // International Journal of Computer Vision. 1990. Vol. 5. Iss. 1. PP. 77-104. DOI:10.1007/BF00056772Fleet D.J., Jepson A.D. Computation of Component Image Velocity from Local Phase Information // International Journal of Computer Vision. 1990. Vol. 5. Iss. 1. PP. 77-104. DOI:10.1007/BF00056772Miike H., Nomura A., Koga K. Determining Image Flow from Multiple Frames Based on the Continuity Equation // Technol. Repts Yamaguchi Univ. 1991. Vol. 4. Iss. 5. PP. 387-397.Miike H., Nomura A., Koga K. Determining Image Flow from Multiple Frames Based on the Continuity Equation // Technol. Repts Yamaguchi Univ. 1991. Vol. 4. Iss. 5. PP. 387-397.Чекотило Е.Ю. Итерационная процедура высокоточного совмещения аффинно-преобразованных изображений // I Международная научная конференция «Технические науки: проблемы и перспективы»: сборник трудов (Санкт- Петербург, Россия, март 2011). Санкт-Петербург: Реноме, 2011. С. 188-191.Чекотило Е.Ю. Итерационная процедура высокоточного совмещения аффинно-преобразованных изображений // I Международная научная конференция «Технические науки: проблемы и перспективы»: сборник трудов (Санкт- Петербург, Россия, март 2011). Санкт-Петербург: Реноме, 2011. С. 188-191.Кузнецов П.К., Чекотило Е.Ю., Мартемьянов Б.В. Исследование сходимости итерационной процедуры определения параметров движения изображений методом функционализации // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2010. № 1(26). С. 80-85.Кузнецов П.К., Чекотило Е.Ю., Мартемьянов Б.В. Исследование сходимости итерационной процедуры определения параметров движения изображений методом функционализации // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2010. № 1(26). С. 80-85.Ефимов А.И., Новиков А.И. Алгоритм поэтапного уточнения проективного преобразования для совмещения изображений // Компьютерная оптика. 2016. Т. 40. № 2. С. 258-265. DOI:10.18287/2412-6179-2016-40-2-258-265Ефимов А.И., Новиков А.И. Алгоритм поэтапного уточнения проективного преобразования для совмещения изображений // Компьютерная оптика. 2016. Т. 40. № 2. С. 258-265. DOI:10.18287/2412-6179-2016-40-2-258-265Дмитриев А.Л. Оптические методы обработки информации: учебное пособие. СПб.: СПбГУИТМО, 2005. 46 с.Дмитриев А.Л. Оптические методы обработки информации: учебное пособие. СПб.: СПбГУИТМО, 2005. 46 с.Акаев А.А., Майоров С.А. Оптические методы обработки информации. М.: Высшая школа, 1988. 237 с.Акаев А.А., Майоров С.А. Оптические методы обработки информации. М.: Высшая школа, 1988. 237 с.Evangelidis G.D., Psarakis E.Z. Parametric Image Alignment Using Enhanced Correlation Coefficient Maximization // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2008. Vol. 30. Iss. 10. PP. 1858-1865. DOI:10.1109/TPAMI. 2008.113Evangelidis G.D., Psarakis E.Z. Parametric Image Alignment Using Enhanced Correlation Coefficient Maximization // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2008. Vol. 30. Iss. 10. PP. 1858-1865. DOI:10.1109/TPAMI. 2008.113Мясников Е.В. Определение параметров геометрических трансформаций для совмещения портретных изображений // Компьютерная оптика. 2007. Т. 31. № 3. С. 77-82.Мясников Е.В. Определение параметров геометрических трансформаций для совмещения портретных изображений // Компьютерная оптика. 2007. Т. 31. № 3. С. 77-82.Wolberg G., Zokai S. Robust image registration using log-polar transform // Proceedings of the International Conference on Image Processing (Cat. No.00CH37101, Vancouver, Canada, 10-13 September 2000). IEEE, 2000. Vol. 1. PP. 493-496. DOI:10.1109/ICIP.2000.901003Wolberg G., Zokai S. Robust image registration using log-polar transform // Proceedings of the International Conference on Image Processing (Cat. No.00CH37101, Vancouver, Canada, 10-13 September 2000). IEEE, 2000. Vol. 1. PP. 493-496. DOI:10.1109/ICIP.2000.901003De Castro E., Morandi C. Registration of translated and rotated images using finite Fourier transforms // IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1987. Vol. 9. Iss. 5. PP. 700-703. DOI:10.1109/TPAMI.1987.4767966De Castro E., Morandi C. Registration of translated and rotated images using finite Fourier transforms // IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1987. Vol. 9. Iss. 5. PP. 700-703. DOI:10.1109/TPAMI.1987.4767966Reddy B.S., Chatterji B.N. An FFT-based technique for translation, rotation, and scale-invariant image registration // IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1996. Vol. 5. Iss. 8. PP. 1266-1270. DOI:10.1109/83.506761Reddy B.S., Chatterji B.N. An FFT-based technique for translation, rotation, and scale-invariant image registration // IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1996. Vol. 5. Iss. 8. PP. 1266-1270. DOI:10.1109/83.506761Brown L.G. A survey of image registration techniques // ACM Computing Surveys. 1992. Vol. 24. No. 4. PP. 325-376. DOI:10.1145/146370.146374Brown L.G. A survey of image registration techniques // ACM Computing Surveys. 1992. Vol. 24. No. 4. PP. 325-376. DOI:10.1145/146370.146374Lucas B.D., Kanade T. An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision // Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI, Vancouver, Canada, 24-28 August 1981). 1981. PP. 121-130.Lucas B.D., Kanade T. An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision // Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI, Vancouver, Canada, 24-28 August 1981). 1981. PP. 121-130.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.