+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Методы обработки изображений в сканирующих информационно-измерительных системах обнаружения движения

Методы обработки изображений в сканирующих информационно-измерительных системах обнаружения движения
  • Автор:

    Сергеев, Евгений Александрович

  • Шифр специальности:

    05.11.16

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2014

  • Место защиты:

    Тула

  • Количество страниц:

    145 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"
1.1. Задача обнаружения подвижных объектов 
1.1.1. Инфракрасные детекторы движения



СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ФОРМИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ И МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ С ЦЕЛЬЮ ОБНАРУЖЕНИЯ ДВИЖЕНИЯ

1.1. Задача обнаружения подвижных объектов

1.1.1. Инфракрасные детекторы движения

1.1.2. Радиоволновые детекторы движения

1.1.3. Ультразвуковые детекторы

1.1.4. Видеодетекторы движения


1.2. Общая структура сканирующей информационно-измерительной системы формирования панорамного изображения

1.2.1. Общая структура системы


1.2.2. Классификация систем формирования панорамного изображения
1.2.3. Система формирования панорамного изображения
1.2.4. Процедура проверки соответствия параметров оптикоэлектронного узла требованиям, предъявляемым к панорамному изображению
1.2.5. Процедура оценки геометрических искажений и их компенсации
1.3. Основные технические параметры сканирующих информационноизмерительных систем
1.4. Сравнительный анализ методов обнаружения движения в последовательности кадров
1.4.1. Метод межкадровой разности
1.4.2. Метод усредненного фона
1.4.3. Метод, основанный на вероятностной модели

1.4.4. Зональные методы обнаружения движения
1.4.5. Частотный метод обнаружения движения
1.5. Выводы по разделу и задачи исследования
2. ОБНАРУЖЕНИЕ ПОДВИЖНОЙ ОБЛАСТИ ПУТЕМ ПОЭЛЕМЕНТОГО АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЯ
2.1. Структура обрабатываемых изображений
2.2. Оценка уровня шума используемого видеосенсора
2.3. Связь изменений в кадрах изображения с движением объекта в трехмерном пространстве
2.4. Метод определения области изображения, содержащей подвижный объект
2.4.1. Основа метода
2.4.2. Обнаружение области, содержащей подвижный объект, с помощью рекурсивной фильтрации
2.4.3. Обнаружение подвижного объекта с помощью нерекурсивной фильтрации
2.4.4. Обнаружение подвижного объекта по группе пикселей
2.5. Рациональный выбор параметров рекурсивной фильтрации для обнаружения подвижных объектов
2.6. Метод рационального выбора параметров пространственно-временной фильтрации для обнаружения подвижных объектов
2.7. Выводы по разделу
3. ОЦЕНКА КООРДИНАТ ПОДВИЖНОГО ОБЪЕКТА В ИЗОБРАЖЕНИИ
3.1. Формирование изображения межкадровой разности
3.2. Метод определения координат подвижного объекта, основанный на фильтрации изображений межкадровой разности
3.3. Выводы по разделу

4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СКАНИРУЮЩЕЙ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
ОБНАРУЖЕНИЯ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ
4.1. Алгоритмы и программное обеспечение для системы обнаружения движения
4.2. Синтез изображений для эксперимента
4.3. Проверка влияния параметров фильтров на свойства системы.
4.4. Исследования влияния параметров фильтров на вероятности ложного срабатывания и пропуска объекта
4.5. Экспериментальные исследования предлагаемых методов при использовании нерекурсивной фильтрации
4.6. Сравнительные исследования стандартной системы с предлагаемыми методами при использовании рекурсивной фильтрации
4.7. Выводы по разделу
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
6. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ

М$е=2КТ01ё{—^)Вр, (1.14)
где Н3 — толщина линии (мм).
На практике, однако, оказывается почти невозможно спозиционировать камеру относительно тест-объекта абсолютно точно, без сдвигов и поворотов (рисунок 1.12, б). Кроме того, непосредственное сравнение координат точек оказывается невозможным, поскольку пространственные разрешения принтера, с помощью которого изготавливается тест-объект, и исследуемой камеры, как правило, не совпадают. Поэтому необходимо перейти к безразмерным системам координат [51].
Расстояние между угловыми точками (тсцпсо),(тспс) равно:
І' = л}(тсХ ~ тс0) + (пс -пс0). (1.15)

Нормированные координаты узловой і -ой точки (те/ ,щ ) в безразмерных величинах соответственно равны:
т* =-сі~с0 ; п* =Ца -ИсО, (1Л6)
где ТПСІ,ПСІ - координаты узловой І-ой точки.
Параметры поворота %(р, сдвига по горизонтали и по вертикали Лу сетки тест-объекта на изображении можно рассчитать [51]:
= — (З) - соэ (2) - 54 бід <р); (1.17)
= — (^2 + - ^4 соэ^); (1-18)
_ ^4 • ~ ^5 -^3^2 + ^6 (1 19)
8^7+84-82-8^’

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.578, запросов: 967