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. 2008. В.5. Т.1. С. 77-83

Оптимизация состава спектральных коэффициентов базиса преобразования Адамара для решения задач установления соответствия изображений

В.А. Гришин 
Институт космических исследований РАН, 117997 Москва, ул. Профсоюзная, 84/32
Одним из наиболее критичных вопросов при разработке бортовых систем технического зрения,
предназначенных для управления движением летательных аппаратов, являются алгоритмы установления
соответствия изображений точек поверхности на различных кадрах. В рамках рассматриваемого спек-
трального представления образов окрестностей точек изложена методика и приведены результаты опти-
мизации состава используемых спектральных коэффициентов по критерию надежности установления
соответствия.
Полный текст

Список литературы:

  1. Гришин В.А. Системы технического зрения в решении задач навигации и терминального управ- ления // Космическое приборостроение. Сборник докладов выездного семинара. Россия. Таруса. 7-9 ию- ня 2006 г. Москва. Институт космических исследований. Российская академия наук. 2007. С. 96-113.
  2. Гришин В.А., Книжный И.М., Хрекин К.Е. Алгоритмы установления соответствия при об- работке изображений для решения задач управления посадкой летательных аппаратов // Сборник научных статей "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". М: ООО «Азбука-2000», 2007. Выпуск 4. Т. 1. С. 25-32. 3. 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, P. 7-42.
  3. 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, P. 993-1008.
  4. 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.
  5. Блаттер К. Вейвлет-анализ. Основы теории. М.: Техносфера, 2004. 280 с.
  6. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с. 8. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений. Под ред. Зубарева Ю.
  7. Б. и Дворковича В. П. М.: Международный Центр научной и технической информации, 1997. 212 с.
  8. Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, свя- зи и других областях. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. литературы, 1989. 496 с.
  9. Трахтман А.М. Введение в обобщенную спектральную теорию сигналов. М.: Советское радио, 1972. 352 с.