The Algorithm for Compensating Distortion of Images of Type “Blur”
View/ Open:
URI (for links/citations):
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/20312Author:
Vasilyev, Vitaly V.
Васильев, В.В.
Date:
2016-05Abstract:
The paper considers the model of linear blurring with a uniform rectilinear motion of an object when its speed is constant, and its direction is parallel to the lines of the formed image. An algorithm for linear blurring compensation based on the account of the physical processes of its formation when obtaining the images is proposed. A system of equations for the restoration of the original video signal samples undistorted image of the object is obtained. Processed the frame of a real video sequence with a horizontal blur and presented its results. Considered the comparison of the results of the restoration of distorted images by the proposed algorithm with known methods В статье рассмотрена модель линейного смаза при равномерном прямолинейном движении объекта, когда его скорость постоянна и ее направление параллельно формируемым строкам изображения. Предложен алгоритм компенсации линейного смаза, основанный на учете физических процессов его формирования при получении изображения. Получена система уравнений для восстановления исходных отсчетов видеосигнала изображения неискаженного объекта. Выполнена обработка кадра реальной видеопоследовательности с горизонтальным смазом и приведены ее результаты. Рассмотрено сравнение результатов восстановления искаженных изображений предлагаемым алгоритмом с известными способами
Collections:
Metadata:
Show full item recordRelated items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Способ классификации объектов оптико-электронными системами разведки на основе обработки многоспектрального кубоида изображений
Ищук, И.Н.; Степанов, Е.А.; Бeбенин, А.А.; Дмитриев, Д.Д.; Филимонов, А.М.; Ischuk, Igor N.; Stepanov, Evgeniy A.; Bebenin, Andrey A.; Dmitriev, Dmitry D.; Filimonov, Andrey M. (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University, 2017-03)В статье рассматривается классификация объектов оптико-электронными системами разведки на основе обработки многоспектрального кубоида изображений, технология формирования и обработки кубоида многоспектральных изображений ... -
Измерение облачности на снимках, полученных со спутника spot-4
Мальцев, Е.А.; Maltsev, Eugene A.; Сиротин, Э.Е.; Sirotin, Edward E.; Перфильев, Д.А.; Perfilev, Dmitrii A.; Цибульский, Г.М.; Tsibulskii, Gennadii M. (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University., 2012-06)В статье предлагаются правила сегментации облачности для космоснимков, полученных со спутника SPOT-4, которые позволяют уменьшить значение ошибки сегментации до 10 %, и способ измерения облачности, основанный на методе ... -
Особенности корреляционного анализа изображений и видеопоследовательностей
Богословский, А.В.; Пономарев, А.В.; Жигулина, И.В.; Сухарев, В.А.; Bogoslovsky, Andrey V.; Ponomarev, Andrey V.; Zhigulina, Irina V.; Sukharev, Vladimir A. (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University, 2018-11)В работе рассмотрены двумерные автокорреляционные функции двумерных видеосигналов с учетом финитности поля зрения и установлена необходимость корректировки пределов интегрирования. Показано, что по функции автокорреляции ... -
Классификация гиперспектральных изображений высокого пространственного разрешения
Пестунов, И.А.; Рылов, С.А.; Мельников, П.В.; Pestunov, Igor A.; Rylov, Sergey A.; Melnikov, Pavel V. (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University, 2018-02)В статье предлагается новый вычислительно эффективный метод спектрально-текстурной классификации гиперспектральных изображений высокого пространственного разрешения, основанный на использовании ансамблевого алгоритма ... -
The Images of Reptiles on the Items Found at the Glyadenovsky Bone Bed
Koreniuk, Maria S.; Коренюк, М.С. (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University, 2015-04)The article analizes one of the key images in the Old Permic art encountered in the most famous cultural site of the Kama region, the Glyadenovsky Bone Bed. The images are classified with definition of their symbolic ...