Методы высокоточного определения координат и скоростей физических процессов по данным цифровой фотосъемки

• Автор: Скляренко, Максим Сергеевич
• Шифр специальности: 01.04.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Пермь
• Количество страниц: 169 с. : ил.

Введение

Глава 1. Цифровая фотосъемка как метод экспериментальной физики

1.1. Регистрация цифровых изображений

1.1.1. Устройство ПЗС-матриц

1.1.2. Регистрация цветных изображений

1.1.3. Основные характеристики ПЗС-матриц

1.2. Цифровые изображения

1.2.1. Форматы цифровых изображений

1.2.2. Цветовые пространства

1.3. Повышение качества изображений

1.3.1. Изменение яркости, контраста, гаммы

1.3.2. Получение негатива
1.3.3. Линейная фильтрация
1.3.4. Подавление шумов
1.3.5. Подчеркивание границ
1.4. Выделение границ
1.4.1. Выделение границ с помощью конечных разностей
1.4.2. Выделение границ с помощью морфологических градиентов
1.4.3. Выделение границ с помощью оператора Лапласа
1.5. Детектор краев Кэнни
1.5.1. Предварительная фильтрация шумов на изображении
1.5.2. Подчеркивание границ с помощью оператора Собела
1.5.3. Немаксимальное подавление
1.5.4. Пороговый детектор с двумя порогами
Глава 2. Реконструкция поля скорости на поверхности конвективной оболочки Солнца по магнитограммам
2.1. Идентификация исследуемого сегмента на серии магнитограмм 48'
2.2. Трассерный метод реконструкции поля скорости
2.2.1. Детектирование трассеров
2.2.2. Идентификация пар эволюционирующих трассеров
2.2.3. Детектирование характерных точек трассеров
2.2.4. Восстановление векторов скорости
2.3. Получение усредненного поля скорости
2.3.1. Кусочно-плоскостная интерполяция мгновенного поля скорости
2.3.2. Усреднение поля
2.4. Фильтрация поля скорости
2.5. Результаты восстановления поля скорости
Глава 3. Идентификация механических колебаний по данным цифровой фотосъемки
3.1. Метод высокоточного определения координат объекта
3.1.1. Границы применимости метода
3.1.2. Описание метода
3.1.3. Стохастический метод аппроксимации множества точек эллипсом
3.2. Идентификация свободных механических колебаний с одной степенью свободы
3.2.1. Методика получения характеристик движения
3.2.2. Экспериментальные результаты
3.2.3. Обсуждение результатов
3.3. Идентификация вынужденных механических колебаний с одной степенью свободы
3.3.1. Экспериментальная установка
3.3.2. Теоретическая модель
3.3.3. Экспериментальные результаты
3.4. Идентификация вынужденных механических колебаний с двумя степенями, свободы
3.4.1. Свободные колебания двух связанных маятников
3.4.2. Вынужденные колебания связанных маятников
3.5. Обсуждение результатов
Глава 4. Идентификация натурной модели локомоторного поворота
4.1. Описание модели
4.2. Калибровочная теория поворота
4.3. Натурный эксперимент и идентификация модели
4.3.1. Методика наблюдения локомоторного движения
4.3.2. Измерение моментов инерции
4.3.3. Результаты идентификации движения
Глава 5. Исследование процесса диффузии методом цифровой фотосъемки
5.1. Метод измерения поля концентрации окрашенных веществ в плоском слое жидкости
5.2. Исследование процесса диффузии окрашенных веществ в’
горизонтальном слое жидкости
5.2.1. Диффузия при квазиточечных начальных условиях
5.2.2. Идентификация линейной модели
5.2.3. Центрально-симметричная электродиффузия
5.2.4. Концентрационный диполь
5.3. Измерение коэффициента диффузии веществ в жидкостях
5.3.1. Обзор существующих методов
5.3.2. Метод измерения коэффициента диффузии окрашенных веществ в жидких средах
Заключение
Список литературы

Рис. 1.15. Подавление шумов с помощью медианного фильтра: слева направо, сверху вниз - исходное изображение и результат подавления шумов с помощью медианного фильтра с квадратной окрестностью размером Ъ, 5,1 соответственно (в увеличенном масштабе)
1.3.5. Подчеркивание границ
Для повышения качества иногда необходимо подчеркнуть границы - резкие перепады яркости. Для этого можно использовать высокочастотную фильтрацию и статистическое дифференцирование [21].
Высокочастотная фильтрация
В работе [21] показано, что для подчеркивания границ можно использовать линейные фильтры с масками:
' 0 -1 0 '
н = -1 5 -1 (1.15)
0 -1 0
'-1 -1 -Г
н = -1 9 -1 (1.16)
-1 -1 -1