ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2007. В.4. Т.1. С. 25-32

Алгоритмы установления соответствия при обработке изображений для решения задач управления посадкой летательных аппаратов

В.А. Гришин , И.М. Книжный , К.Е. Хрекин 
Институт космических исследований РАН, 117997 Москва, Профсоюзная, 84/32
Одним из наиболее критичных вопросов при разработке бортовых систем технического зрения, пред-
назначенных для управления движением летательных аппаратов, являются алгоритмы установления соот-
ветствия изображений точек поверхности на различных кадрах. Для решения задачи установления соответ-
ствия авторами предлагается использовать подход, базирующийся на использовании быстрых методов ком-
пенсации движения в яркостной области в сочетании с применением различных частотных преобразований
для уменьшения погрешности при поиске соответствия.
Полный текст

Список литературы:

  1. Гришин В. А. Системы технического зрения в решении задач навигации и терминального управления // Космическое приборостроение. Сборник докладов выездного семинара. Россия. Таруса. 7-9 июня 2006 г. Москва. Институт космических исследований. Российская академия наук. 2007.
  2. Puri A., Hang H.-M., Schilling D. An efficient block-matching algorithm for motion compensated coding // Proc. IEEE Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing, 1987, v.12. pp 1063-1066.
  3. Сэломон Д. Сжатие данных, изображений и звука // М: Техносфера, 2004. 368 с.
  4. Netravali A.N., Haskell W. G. Digital pictures, representation and compression // New York: Plenum Press, 1988. p. 706.
  5. Daniel Scharstein, Richard Szeliski. A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo Correspondence Algorithms // International Journal of Computer Vision, 2002, vol. 47, No. 1/2/3, pp. 7-42.
  6. Myron Z. Brown, Darius Burschka, Gregory D. Hager. Advances in Computational Stereo // IEEE transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2003, vol. 25, No. 8, pp. 993-1008.
  7. Bhattacharya P. Automatic Target Recognition, Wavelet Transforms and Stereo Matching // BDMO Grant F49620-98-1-0413. Technical report number: AFRL-SR-BL-TR-02-0097. Nebraska Univ.- Lincoln. Dept. of Computer Science and Engineering, 2001.
  8. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений // М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
  9. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений. Под ред. Зубарева Ю. Б. и Дворковича В. П. // М.: Международный Центр научной и технической информации, 1997. 212 с.
  10. Блаттер К. Вейвлет-анализ. Основы теории // М.: Техносфера, 2004. 280 с.
  11. Залманзон Л. А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях // М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. литературы, 1989. 496 с.
  12. Трахтман А. М. Введение в обобщенную спектральную теорию сигналов // М.: Советское ра- дио, 1972. 352 с.