Russian English
 
Home Contacts

Автоматическое узнавание объектов на изображениях, сформированных инфракрасным датчиком

  1. Автоматическое распознавание местности на аэрокосмических фотографиях путем сопоставления с электронными картами местности (картами высот, географическими картами, картами геоинформационных систем). Измерение географических координат путем сопоставления с картой. Алгоритм построен таким образом, что сезонно-суточные изменения ландшафта не влияют на качество сопоставления изображений.
  2. Автоматическое распознавание местности на аэрокосмических фотографиях путем их сопоставления с эталонными изображениями местности, измерение географических координат путем сопоставления реального и эталонного изображений местности. Алгоритм построен таким образом, что сезонно-суточные изменения ландшафта не влияют на качество сопоставления изображений, сопоставление также инвариантно к изменению ракурса наблюдения и к несовпадению типов датчиков, сформировавших сопоставляемые изображения.
  3. Автоматический поиск представляющих интерес объектов на аэрокосмических фотографиях по эталонным изображениям этих объектов. В качестве изображения эталонного объекта может выступать контур или даже эскиз контура, сделанный от руки. Алгоритм сопоставления построен таким образом, что сезонно-суточные изменения ландшафта не влияют на качество сопоставления изображений, совмещение также инвариантно к изменению угла наблюдения

Аппаратная реализация различных алгоритмов обработки изображений.

Одна из наших лабороторий занимается аппаратной реализацией алгоритмов предобработки изображений, отслеживания и классификации объектов. Реализованные алгортимы работают в режиме реального времени. Примеры аппаратно реализованных алгоритмов:

  1. Компенсация неравномерной передачи интенсивности сигнала инфракрасной сенсорной матрицей.
  2. Фильтрация изображений с целью улучшения гистограммы яркости (повышение контраста изображений).
  3. Расчет градиентного поля.
  4. Выбор необходимого кадра из входящего потока кадров.
  5. Слежение за объектом во входящем потоке изображений.
  6. Классификация объектов во входящем потоке изображений.

    Аппаратные средства разрабатываются исходя из требований к обработке 200 кадров в секунду