Методы, модели и алгоритмы обработки видеоинформации в цифровой телевизионной системе стереозрения для повышения точности позиционирования на априорно неопределённой сцене тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат наук Кравцов, Сергей Валентинович

• Кравцов, Сергей Валентинович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Кравцов, Сергей Валентинович

СОДЕРЖАНИЕ

Список сокращений

Введение

Глава 1 Математическая модель цифровой телевизионной системы стереозрения.

Стохастическая модель ошибок измерений

1.1. Анализ измерительного пространства цифровой телевизионной системы стереозрения. Точечное и интервальное оценивание координат точек трёхмерной сцены. Математическая модель цифровой телевизионной системы стереозрения

1.2. Анализ ошибок измерений глубины точек трёхмерной сцены цифровой телевизионной системой стереозрения. Стохастическая модель ошибок измерений глубины точек трёхмерной сцены

1.3. Анализ ошибок измерений поперечных координат точек трёхмерной сцены цифровой телевизионной системой стереозрения. Стохастическая модель ошибок измерений поперечных координат

1.4. Выводы

Глава 2 Влияние рассогласований параметров цифровой телевизионной системы

стереозрения на точность измерений. Модель возмущающих воздействий, имитирующих рассогласования параметров

2.1. Математическая модель возмущающих воздействий, имитирующих рассогласования параметров цифровой телевизионной системы стереозрения

2.2. Статистические распределения ошибок измерений координат точечных объектов при рассогласованиях параметров цифровой телевизионной системы стереозрения

2.2.1. Оценка влияния расфокусирования ВК

2.2.2. Оценка влияния несоосности ВК

2.2.3. Оценка влияния смещения оптических центров ВК

2.2.4. Оценка влияния остаточной радиальной дисторсии объектива второй ВК

2.3. Выводы

Глава 3 Выявление, оценка и компенсация рассогласований параметров цифровой

телевизионной системы стереозрения

3.1. Методика калибровки цифровой телевизионной системы стереозрения

3.1.1. Выявление и оценка расфокусирования цифровой телевизионной системы стереозрения

3.1.2. Выявление и оценка несоосности цифровой телевизионной системы стереозрения

3.1.3. Выявление и оценка рассогласованности положений оптических центров ВК цифровой телевизионной системы стереозрения

3.1.4. Информативные признаки рассогласований в цифровой телевизионной системы стереозрения

3.1.5. Определение рассогласований параметров цифровой телевизионной системы стереозрения посредством корреляционного анализа изображений стереопары

3.2. Учет оценок неустранённых рассогласований при измерениях

цифровой телевизионной системы стереозрения

3.3. Эффективность учета рассогласований параметров при измерениях цифровой телевизионной системы стереозрения

3.4. Выводы

Глава 4 Оценка точности позиционирования по двум точечным измерениям

цифровой телевизионной системы стереозрения

4.1. Аналитическое описание задачи определения точности продольного позиционирования по двум точечным измерениям цифровой телевизионной системы стереозрения

4.2. Функция выигрыша точности продольного позиционирования по двум точечным ориентирам в сравнении с одним. Анализ функции выигрыша и точности продольного позиционирования

4.3. Условия отсева ориентиров, выбора и ранжирования пар из

априорно неопределённого набора

4.4. Определение точности поперечного позиционирования по двум точечным измерениям

4.5. Структура цифровой телевизионной системы стереозрения для определения точности позиционирования

4.6. Параметрическая связь динамики мобильного робота и цифровой телевизионной системы стереозрения

4.7. Выводы

Заключение

1. Основные результаты диссертационной работы

2. Научная новизна теоретических положений и результатов экспериментальных исследований, полученных автором

3. Методы исследования, достоверность и обоснованность результатов диссертационной работы

4. Практическая и научная полезность результатов диссертационной

работы

5. Апробация, публикация результатов работы и их реализация

Библиографический список

Приложение 1. Модель цифровой телевизионной системы стереозрения

Приложение 2. Способ и устройство автоматической трёхмерной калибровки телевизионной системы стереозрения

Список сокращений

OCR/OCV - Оптические системы распознавания печатных символов и штрих-кодов;

RGB - Цветовая кодировка изображения красный (R), зеленый (G), синий

(В);

ВК - Видеокамера;

ОСШ - Отношение сигнал шум;

ПЗС - Прибор с зарядовой связью;

ПЗУ - Постоянное запоминающее устройство;

ПТС - Прикладная телевизионная система;

СКО - Среднеквадратическое отклонение;

ТСС — Телевизионная система стереозрения;

ЦТСС - Цифровая телевизионная система стереозрения.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы, модели и алгоритмы обработки видеоинформации в цифровой телевизионной системе стереозрения для повышения точности позиционирования на априорно неопределённой сцене»

Введение

Прикладные телевизионные системы (ПТС) призваны и во многих случаях уже применяются для решения задач, связанных со сбором и анализом зрительной информации. Бурный рост рынка ПТС обусловлен способностью таких систем успешно заменять человека-оператора для контроля разнообразных процессов при создании соответствующих интеллектуальных сред обработки видеоинформации.

Разработка и внедрение во второй половине прошлого века цифровых компонентов ПТС способствовало стремительному росту их применения в промышленности, науке, здравоохранении, быту. Появилась новая, быстро развивающаяся наукоёмкая отрасль знаний, технологий и техники - машинное (компьютерное) зрение, объединяющая вопросы получения и интеллектуальной обработки информации в целях управления техническими (машинными) комплексами.

Функциональность ПТС, как составных элементов контуров управления различных машин, постоянно усложняется. Во многих случаях возможности ПТС уже сегодня во много раз превосходят возможности зрительного восприятия человека по таким параметрам как острота, дальность и диапазон зрения, производительность обработки зрительной информации для элементарных операций. Несмотря на успехи, приходится констатировать, что интеллектуальная обработка видеоинформации развивается менее значительными темпами. Связано это с универсальностью обработки зрительной информации разнообразного характера человеком. В то время как для современных ПТС разработка интеллектуальной среды обработки видеоинформации концентрируется в основном вокруг узкоспециальных коммерческих задач, отвечающих конкретным запросам потребителей. Особо востребованными являются разработки ПТС для эксплуатации в агрессивных средах и экстремальных условиях, где участие человека-оператора не только затруднено, а порой и невозможно.

Так, структура рыночного спроса [20] на системы машинного зрения оценивается следующими показателями

• 50% всех систем машинного зрения эксплуатируются в задачах контроля качества. Это, прежде всего, визуальный контроль процесса сборки и оценки качества готовой продукции.

• 20% спроса приходится на системы машинного зрения для проектов автоматизации производства и внедрения промышленных роботов.

• 17% всех продаж систем машинного зрения составляют широко известные и хорошо работающие OCR/OCV - системы распознавания печатных символов и штрих-кодов.

• Рынок систем машинного зрения для непроизводственных (развлекательных, бытовых, исследовательских) роботов составляет 13%.

Анализ объёма рынка систем машинного зрения и его перспектив приводит ведущий поставщик маркетинговых исследований и консалтинга для локальной индустрии электроники IMS Research в аналитическом обзоре [54] за 2011 год. Так, по оценкам IMS Research, автомобильная промышленность - самый быстрорастущий сегмент рынка встроенных систем машинного зрения, - имела оборот около $300 миллионов в 2011 году, а к 2015 году прогнозируется рост на 30%. Промышленный сегмент рынка машинного зрения является самым большим и наиболее авторитетным. По оценкам IMS Research, он стоил около $1,5 миллиарда в 2011 году и вырастет в среднем более чем на 10% до 2015 года. IMS Research оценивает рынок интеллектуальных систем видеонаблюдения (устройства со встроенной аналитикой) в сумму около $250 миллионов в 2011 году и прогнозом роста, в среднем, более чем на 20% в 2015 году.

Современные ПТС в своём составе включают одну и более цифровых видеокамер, а также программно-аппаратные средства передачи, сбора и алгоритмической обработки видеоинформации. По оценкам специалистов в настоящий период доля бинокулярных ПТС (телевизионных систем стереозрения) промышленного применения [20] составляет до 10% от общего количества эксплуатируемых, причём наблюдаются тенденции её увеличения. Телевизионные систем стереозрения (ТСС), в отличие от монокулярных, позволяют получать не только информацию о цвете, яркости и форме окружающих объектов, но и информацию о глубине их расположения. Это позволяет осуществлять различного рода измерительные операции, реконструировать реалистичные трёхмерные сцены. Современные ТСС характеризуются: • Высокой точностью измерений;

• Высокой степенью автоматизации процесса измерений и связанной с этим объективностью результатов;

• Большой производительностью (поскольку измерениям подлежат не сами объекты как таковые, а их изображения) неразрушающе го контроля;

• Возможностью дистанционных измерений в условиях, когда пребывание на объекте небезопасно для человека;

• Радиотехнической скрытностью ввиду пассивного способа получения изображений и т.д.

Теория ТСС и практика их применения сравнительно молодая и быстро развивающаяся область знаний. Краткие исторические очерки развития теории и методов фотограмметрии можно встретить в [56]; теории и методов машинного зрения и стереозрения в частности в [94]. Большой вклад в продвижение и популяризацию идей машинного зрения в нашей стране сыграли издания трудов Д.Форсайта и Ж.Понса [94]; Л.Шапиро и Дж.Стокмана [98]; Р.Гонсалеса, Р.Вудса и С.Эддинса [24, 25]; и конечно же авторского коллектива под редакцией члена-корреспондента Российской академии наук Сойфера Виктора Александровича [89]. Вопросам практического применения ПТС посвящено множество публикаций. В частности, системам бесконтактного контроля на основе применения ПТС в черной металлургии, атомной энергетике и других областях были посвящены многие работы, в том числе и ученых, работавших и плодотворно сотрудничавших с Таганрогским радиотехническим университетом (сегодня входящим в структуру Южного федерального университета) Назаренко В.Г., Галустова Г.Г., Шелухина О.И., Румянцева К.Е., МарчукаВ.И., Павлова C.B. и Гулевича B.JI., в частности [13-17, 22, 31, 32, 48-53, 74, 76-79, 92].

Применение цифровых компонент и технологий с одной стороны открывает новые горизонты разработки цифровых телевизионных систем стереозрения (ЦТСС), а с другой, требуют ревизии и пересмотра знаний, накопленных относительно теории и практики применения аналоговых ТСС в силу объективной причины - неизбежной дискретизации пространства реконструкции при применении матричных фотоприемников.

Так, для матричных фотоприёмников основные уравнения фотограмметрии [29, 33, 35, 37, 56], устанавливающие связь между положением точечных объектов

трёхмерного пространства и их проекциями в плоскостях изображений стереопары, требуют дополнения выражениями для интервального оценивания. Интервальные оценки характеризуют пространство возможных ошибок, возникающих вследствие дискретизации измерительного пространства, и, по-существу, являются показателем платы (или потерь точности измерений) при переходе к цифровым технологиям. Требуют пересмотра, опять же в силу дискретизации измерительного пространства, методы описания ошибок измерений точечных объектов. Применяющиеся методы, например, разложения в ряд Маклорена обратных уравнений фотограмметрии [21] для определения точности (ошибок) измерений, в силу дискретности фотоматриц ЦТСС и, следовательно, дискретности представления анализируемых изображений, не применимы. Вызывает ряд вопросов и безосновательные предположения о нормальности и несмещенности распределений ошибок измерений ЦТСС, например в [18], где для повышения точности измерений рассматривается применение теории Калмановской фильтрации. Ошибки, получаемые при измерениях ЦТСС точечного объекта сцены, как будет показано в диссертации, не обладают свойством стационарности при изменении дистанции и ракурса его наблюдения, и уж тем более не описываются моделями белых гауссовых шумов.

В [34,55,68-73] обосновывается применение ТСС для автономного позиционирования в пространстве мобильных робототехнических систем. При этом задача позиционирования рассматривается как задача определения координат нескольких ориентиров в системе координат, связанной с ТСС, что позволяет оценивать её положение (позиционировать) относительно выделенных ориентиров в пространстве. Позиционирование является важным показателем, применяемым для решения большого круга задач, таких как, счисление пройденного пути, преодоление препятствий, для курсовой навигации и наведения, точного управления манипулятором и других.

При применении ЦТСС задача позиционирования должна быть безусловно расширена. Поскольку необходимо не только определить и измерить ориентиры, но и ответить на вопрос, с какой точностью данные ориентиры позволяют решать задачу позиционирования. Ведь точность позиционирования будет определять и точность выполнения связанных с ней операций. В связи с этим, возникают и

требуют рассмотрения и оптимизационные задачи. Например, а какие собственно следует выбирать ориентиры из полученного набора для обеспечения наилучшей точности позиционирования и преемственности измерений?

Обозначенное относится к вопросам анализа и обработки телевизионных сигналов и непосредственно к области телевизионных измерений [26]. На качество телевизионных измерений заметное влияние оказывают как параметры ТСС, так и их рассогласования. Анализ влияния рассогласований параметров ТСС на качество измерений; методы, направленные на их устранение, а также методы учёта рассогласований при измерениях в литературе освещены крайне недостаточно. Поэтому вызывают интерес исследования данных вопросов с привязкой к показателям качества телевизионных измерений для получения конечных методов, моделей и алгоритмов обработки телевизионных сигналов с целью повышения точности позиционирования.

Целью диссертационных исследований является повышение точности позиционирования цифровой телевизионной системы стереозрения на априорно неопределённой сцене за счёт автоматической регулировки видеокамер стереосистемы, ограничения измерительного пространства стереосистемы, выбора из априори неизвестного набора пар ориентиров, обеспечивающих наилучшую точность позиционирования при заданной продолжительности их наблюдения.

Объектом исследований выступают прикладные телевизионные системы цифрового стереозрения для позиционирования в трёхмерном пространстве; непосредственным предметом исследований - методы, модели и алгоритмы обработки видеоинформации в цифровой телевизионной системе стереозрения, направленные на повышение точности позиционирования.

Достижение цели исследований осуществляется посредством рассмотрения и решения следующих задач:

1.Анализ измерительного пространства при согласованности параметров ЦТСС. Точечное и интервальное оценивание координат точек трёхмерной сцены;

2.Анализ стохастической модели ошибок измерений точек трёхмерной сцены при согласованности параметров ЦТСС. Сопоставление стохастической и

статистической моделей ошибок измерений точек трёхмерной сцены при согласованности параметров ЦТСС;

3 .Моделирование возмущающих факторов, связанных с рассогласованиями фокусировки, пространственной ориентации и положения видеокамер ЦТСС, радиальной дисторсии ВК. Анализ влияния возмущающих факторов на измерительное пространство ЦТСС и точность измерений посредством статистической модели возмущающих факторов;

4.Исследование метода компенсации влияния возмущающих факторов, связанных с рассогласованиями параметров ЦТСС посредством информационной и корреляционной обработки стереопары. Исследование методов учёта в измерениях неустранимых рассогласований параметров стереосистемы. Исследование метода оценки качества компенсации влияния возмущающих факторов, связанных с рассогласованиями параметров ЦТСС по статистическим данным;

5.Постановка, анализ и решение задачи выбора лучших ориентиров и определения точности позиционирования при измерениях ЦТСС на априорно неопределённой сцене. Исследование влияния адаптации зоны поиска лучших ориентиров и измерительного пространства цифровой телевизионной системы стереозрения к условиям траекторной задачи на параметры и структуру ЦТСС;

б.Определение структуры ЦТСС для позиционирования на априорно неизвестной сцене с автоматической регулировкой фокусировки, пространственной ориентации и положения видеокамер посредством информационной и корреляционной обработки стереопары с адаптацией измерительного пространства ЦТСС к условиям траекторной задачи.

Для достижения целей и решения задач исследований использован следующий математический аппарат:

Методы теории вероятностей и математической статистики - для исследования стохастической и статистической моделей ошибок измерений, а также оценки качества компенсации влияния возмущающих факторов, связанных с рассогласованиями параметров ЦТСС;

Численные методы - для нахождения аппроксимирующих выражений для моментов распределений ошибок измерений;

Методы линейной алгебры - при решении систем линейных уравнений для нахождения точности позиционирования по двум ориентирам;

Методы проективной геометрии - для нахождения точечных и интервальных оценок координат точек сцены, описания параметров измерительного пространства ЦТС С;

Методы теории принятия решений - в задаче определения наилучших пар ориентиров для позиционирования из априорно неизвестного набора;

Методы теории надежности - для формирования списка пар ориентиров для повышения надежности в задаче позиционирования; Методы математического моделирования.

Основные положения, выносимые на защиту диссертационной работы:

1. Приемлемая точность и объективность измерений точечных объектов наблюдаемой сцены ЦТСС с унимодальными симметричными распределениями ошибок измерений достигается при ограничении измерительного пространства по глубине измерений, отсутствии рассогласований параметров ЦТСС и обеспечении уровня отношения сигнал шум в телевизионном сигнале не ниже 42дБ.

2. Информационная и корреляционная обработки стереопары специальной сцены применимы для калибровки ЦТСС, контроля согласованности ее параметров во время штатной работы, а также измерений рассогласований параметров ЦТСС.

3. Повышение точности позиционирования на априори неизвестной сцене с обеспечением преемственности измерений ЦТСС достигается путем выбора пар ориентиров, удовлетворяющих одновременно требованиям продолжительности наблюдения, одинаковой удаленности и максимального разнесения в поперечной линии визирования плоскости измерений.

К наиболее существенным новым научным результатам, полученным в результате научно-исследовательской работы относятся:

• Стохастическая модель ошибок измерений точек трёхмерной сцены, позволяющие определять параметры распределений по всем координатам в системе, связанной с ЦТСС;

• Метод компенсации влияния рассогласований параметров ЦТСС посредством информационной и корреляционной обработки стереопары. Модели и алгоритмы автоматической трёхмерной калибровки ЦТСС;

• Методы учета в измерениях неустранимых рассогласований параметров ЦТСС. Метод оценки качества компенсации при измерениях рассогласований параметров ЦТСС по статистической информации;

• Метод определ ения точности позиционирования при измерениях ЦТСС на априорно неопределённой сцене. Алгоритм оптимального выбора пар ориентиров из неизвестного набора для повышения точности позиционирования с адаптацией к условиям траекторной задачи;

• Структура ЦТСС с автоматической калибровкой параметров для позиционирования на априорно неопределённой сцене с адаптацией к условиям траекторной задачи;

• Метод определения параметрической связи между цифровой телевизионной системой стереозрения и динамикой перемещения мобильного робота. Научно-практическая значимость полученных результатов заключается в

разработке нового, прагматичного, принципиально отличного от имеющихся подхода определения точности измерений и позиционирования [39-45, 80-87], основанном на анализе и учёте параметров ЦТСС.

Диссертация состоит из 4 глав, введения, заключения и двух приложений. Общий объем диссертации 200 ст раниц, включая 93 иллю страции, 31 таблиц у, приложения на 12 страницах, список литературы из 100 наименования на 8 листах, включающий в том числе 15 работ автора, написанных самостоятельно и в соавторстве с научным руководителем, отражающие материалы диссертации.

Во введении сформулирована направленность исследований, изложены предмет и цель исследований. Сформулирована научная проблема и обоснованы актуальность и практическая значимость темы. Проведен краткий анализ существующих подходов решения научной проблемы, определены цель и основные задачи исследования, новые научные результаты и основные положения, выносимые на защиту, а также научно-практическая значимость полученных результатов.

В первой главе рассмотрены стохастическая и статистическая модели ошибок измерений точек трёхмерной сцены, позволяющие определять параметры распределений по всем координатам в системе, связанной с ЦТСС. Произведён анализ измерительного пространства ЦТСС.

Во второй главе проведён анализ влияния возмущающих факторов на измерительное пространство цифровой телевизионной системы стереозрения и точность измерений посредством разработанной математической модели возмущающих факторов и статистической модели ошибок измерений ЦТСС. Также сделано обоснование о необходимом уровне отношения сигнал шум в телевизионном изображении для его анализа с приемлемым качеством детектором точечных особенностей.

В третьей главе рассмотрены метод информационной и корреляционной обработки стереопары для компенсации влияния рассогласований параметров ЦТСС; модели и алгоритмы автоматической трёхмерной калибровки ЦТСС; методы учета в измерениях неустранимых рассогласований параметров ЦТСС; метод оценки качества компенсации при измерениях рассогласований параметров ЦТСС по статистической информации; произведены их апробации эмпирическим путём на модели ЦТСС.

В четвертой главе проведён анализ задачи позиционирования по измерениям ЦТСС. Предложены метод определения точности позиционирования при измерениях ЦТСС на априорно неопределённой сцене; алгоритм оптимального выбора пар ориентиров из неизвестного набора с адаптацией к условиям траекторной задачи; структура ЦТСС с автоматической калибровкой параметров для позиционирования на априорно неопределённой сцене с адаптацией к условиям траекторной задачи. Также рассмотрен подход определения параметрической связи ЦТСС с динамикой перемещения мобильного робота.

В заключении сформулированы основные результаты, полученные в результате работы над диссертацией, и вытекающие из них практические рекомендации.

В приложениях приведены листинги программ модели ЦТСС, алгоритмы и устройства автоматической трёхмерной калибровки ЦТСС.

Глава 1. Математическая модель цифровой телевизионной системы стереозрения. Стохастическая модель ошибок измерений

Важным инструментарием современных исследований являются адекватные физическим аналогам математические модели. Математические модели позволяют производить изучение свойств объектов исследований, не прибегая к ресурсозатратным натурным испытаниям.

Одним из основных элементов ЦТСС является цифровая видеокамера (ВК). Она позволяет фиксировать изображение окружающей сцены в пределах поля зрения, оцифровывать его и передавать для дальнейшей обработки, анализа, записи, хранения, отображения. Описание физической модели ВК (рис. 1.1) при формировании изображения проецируемого объекта можно встретить в [24,29,89,94,98,100].

Рис. 1.1. Физическая модель ВК

Физическая модель цифровой ВК, состоящей из объектива и приёмной фотоматрицы, даёт представление о способе формирования изображения. Так, верхняя точка объекта (рис. 1.1) проецируется в изображение на фотоматрице через конус световых лучей, границы которого обозначены тремя пунктирными линиями, проходящими через объектив. Таким же способом проецируются и все остальные точки фиксируемого объекта. Очевидно, что объектив работает как собиратель света. Фотоматрица, выполненная по технологии приборов с зарядовой связью (ПЗС), в каждом своём элементе (пикселе) преобразует получаемую световою энергию в электрический заряд, который накапливается с течением времени. Для управления временем накопления, в цифровых ВК применяются

электронные затворы в различных вариантах исполнения. Перед началом формирования каждого кадра (изображения) затвор производит управление аналого-цифровым преобразователем в каждом пикселе для оцифровки накопленного заряда, считыванием его значения и передачей в буфер обмена, после чего обнуляет все пиксели фотоматрицы. Время экспозиции (накопления заряда в пикселях фотоматрицы) должно соответствовать условиям съёмки для получения изображения максимального качества и устанавливается либо вручную, либо автоматически.

Из буфера обмена оцифрованное изображение передаётся для дальнейшей обработки в программно-аппаратную часть интеллектуальной составляющей ПТС. При этом, видеопоток для удовлетворения условиям передачи по каналу связи подвергается сжатию с использованием стандартных протоколов.

Рис. 1.2. иллюстрирует представление несжатого оцифрованного сигнала, снимаемого с фотоматрицы по сформированному изображению.

3S0 «И «В 5№

а) б) в)

Рис. 1.2. Сигнал цифрового изображения 500x360 пикселей а) кадра в 8-битовой кодировке градации серого, б) выделенной строки в 8-битовой кодировке цветовой схемы RGB, в) той же строки в 8-битовой кодировке градации серого

Хорошую математическую интерпретацию реальной ВК даёт модель камеры обскуры (рис. 1.3). В модели камеры обскуры используется дырочный объектив, позволяющий упростить проекционные преобразования в объективе до представления линейными проекциями.

Рис. 1.3. Камера обскура Модель формируемого сигнала при проецировании точечного объекта сцены на фотоматрицу, детально рассмотренная в [89], представлена на рис. 1.4.

и

к ^ ¡+1,1+1

и__

и

~1+1,]+1

и г ^ м,} Ч У

и+1 ¡+1,]+1

Рис. 1.4. 4-х пиксельная модель проецирования точечного объекта

В верхней части рис. 1.4. показаны варианты проецирования в область четырёх смежных пикселей фотоматрицы светового пятна от точечного объекта трёхмерной сцены. В нижней части - уровень накопленного заряда в соответствующих пикселях за время экспозиции. В модели в силу дискретности фотоматрицы цифровой ВК решение о соответствии проецируемой точки трёхмерного пространства пикселю изображения принимается по максимальному значению накопленного заряда.

Для ЦТСС, включающих две работающих синхронно цифровые ВК, в программно-аппаратную часть интеллектуальной составляющей ПТС для обработки поступают два изображения, которые называют стереопара. Первоначальная обработка в целях решения измерительных задач подразумевает

выделение и сопоставление на изображениях стереопары известными методами [1, 2, 4, 5, 7-10, 19] точечных особенностей зафиксированной сцены. То есть, для одной выделенной точки трёхмерного пространства в изображениях стереопары фиксируется пара пикселей. Для ЦТСС, построенных на сонаправленных цифровых ВК с известными и идентичными параметрами, вычисленная разность расположения пары пикселей в приёмных фотоматрицах ВК, даёт возможность определять глубину и поперечные координаты выделенной точки в системе, связанной с ЦТСС.

Полагается, что ЦТСС, включающая две работающие синхронно сонаправленные ВК с известными идентичными параметрами, фиксирует сцену со стационарно расположенными объектами. В результате первичной обработки стереопары на изображениях выделяются и сопоставляются без ошибок точечные объекты сцены. Результатами первичной обработки видеосигнала, таким образом, считается совокупность найденных в стереопаре пар пикселей, соответствующая выделенным точкам трёхмерной сцены.

Требуется определить параметры измерительного пространства ЦТСС; получить соотношения для точечного и интервального оценивания координат точечных объектов сцены в системе, связанной с ЦТСС; найти распределения ошибок измерений по всем координатам; проверить эмпирическим путём полученные результаты.

1.1.Анализ измерительного пространства цифровой телевизионной системы стереозрения. Точечное и интервальное оценивание координат точек трёхмерной сцены. Математическая модель цифровой телевизионной системы стереозрения

Рассмотрим ЦТСС, в которой две цифровые видеокамеры, находящиеся в разных точках, регистрируют одну и ту же сцену (рис. 1.5). Заметим, что цифровые ВК характеризуются помимо ряда традиционных для ВК параметров, дополнительно и параметрами цифровой матрицы регистрации изображений (пиксельным разрешением, размерами матрицы и т.п.).

Пара изображений, получаемых ВК, называется стереопарой. Пусть идентичные ВК расположены так, что их оптические оси параллельны, а прямая, проходящая через оптические центры, перпендикулярна оптическим осям.

Положим длину базы (отрезка, заключенного между оптическими центрами ВК) равной Ъ. Выберем такую локальную систему координат, начало которой О расположено на базовой линии посередине между оптическими центрами ВК. Пусть ось ОZ параллельна оптическим осям ВК 0BKlZBK] и 0bk2Zbk2, а ось ОХ направлена вдоль базовой линии. Обе ВК имеют одинаковое фокусное расстояние /

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Кравцов, Сергей Валентинович, 2013 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Basri R. and Jacobs D.W. 1997. Recognition using region correspondences. International Journal of Computer Vision, 25(2): 145-166.

2. David G. Lowe Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints International Journal of Computer Vision, 60, 2 (2004), pp. 91-110

3. George S. K., Fung, Nelson H. C. Yung, Grantham К. H., Pang. Camera calibration from road lane markings / The university of Hong Kong department of electrical and electronic engineering. // Opt. Eng. - 2003. - 42 (10). - P. 2967-2977

4. Harris C. and Stephens M. 1988. A combined corner and edge detector. In Fourth Alvey Vision Conference, Manchester, UK, pp. 147-151.

5. Hartly R. In defence of 8-point algorithm, Proceedings of the International Conference on Computer Vision 1995, pp 1064 - 1070.

6. Izaguirre A., Pu P., Summers J. A new development in camera calibration calibrating a pair of mobile cameras. // IEEE Int. Conf. Rob. and Autom., St. Louis, Mo., March 2528, 1985. Silver Spring, Md, 1984, P. 74-79

7. Luong Q.T. and Faugeras O.D. 1996. The fundamental matrix: Theory, algorithms, and stability analysis. International Journal of Computer Vision, 17(l):43-76.

8. Manolis I.A. Lourakis and Rachid Deriche. Camera self-calibration using the singular value decomposition of the fundamental matrix. In Proc. of the 4th Asian Conference on Computer Vision, volume I, pages 403^108, January 2000.

9. Mikolajczyk K. 2002. Detection of local features invariant to affine transformations, Ph.D. thesis, Institut National Polytechnique de Grenoble, France.

10. Nister D., "Preemptive RANSAC for live structure and motion estimation" ICCV Proc, pp. 199-206, 2003.

11. Tsai R. Y. A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses // IEEE Trans. Rob. Autom. - 1987. - RA-3 (4). - P. 323-344

12. Vark Reeves, Andrew J. Moore, Duncan P. Hand, Julian D. C. Jones. Dynamic shape measurement system for laser materials processing // Opt. Eng. - 2003 - 42 (10), P. 2923-2929

13. Балабаев С. JI. Исследование принципов построения и разработка пиротелевизионных систем контроля длин движущихся крупногабаритных нагретых объектов / Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Таганрог: Изд-во ТРТУ. 2003.

14. Балабаев С. Л., Зибров В. А., Румянцев К. Е. Бесконтактное измерение геометрических размеров изделий прокатно-металлургического производства / Монография. Под ред. К. Е. Румянцева. Шахты, Изд-во ЮРГУЭС, 2004 - 156 с.

15. Балабаев С. Л., Петров Д. А., Румянцев К. Е. Программа определения вектора перемещения мобильного робота на основе обработки данных системы технического зрения (НИСТЗ) // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2009615991. Заявка №2009614729. Дата поступления

28.08.2009. Выдано 28.10.2009. Патентообладатель - Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» (RU).

16. Балабаев С. Л., Радецкий В .Г., Румянцев К. Е. Алгоритм обнаружения окружностей и эллипсов на бинарных изображениях // Сборник статей IV Всероссийской НТК. Пенза: Приволжский дом знаний, 2006. С. 11-13.

17. Балабаев С. Л., Радецкий В. Г., Румянцев К. Е. Видеосистема бесконтактного контроля разновысотности объектов / Известия ТРТУ №9. Специальный выпуск. Технические науки. 2006 С. 157-161.

18. Белоглазое И. Н. Теоретические аспекты и приложения стереоскопических систем навигации, наведения и дистанционного зондирования местности. // Техническое зрение в системах управления мобильными объектами - 2010: Труды научно-технической конференции-семинара. Вып. 4 / Под ред. Р. Р. Назирова.— М.: КДУ, 2011.— 328 с. ISBN 978-5-98227-794-7. С. 63-91.

19. Бобков В. А., Роншин Ю. И., Кудряшов А. П. Сопоставление линий по трем видам пространственной сцены // Информационные технологии и вычислительные системы. 2006. - №2. - С. 71-78.

20. Бобровский С. «Когда машины прозреют» - Электронный ресурс: http://www.pcweek.ru/themes/detail.php?ID=66663&sphrase_id=12198

21. Бондарев В. Г. Системы технического зрения транспортных средств: монография / Бондарев В. Г. - Ставрополь: Мысль, 2011. - 158 с.

22. Бычков С. И., Румянцев К. Е. Поиск и обнаружение оптических сигналов Монография. / Под ред. К. Е. Румянцева. М.: Радио и связь. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. 282с.

23. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов / В. Е. Гмурман. - 9-е изд., стер. - М.: Высш. шк., 2003. - 479 с. ISBN 5-06-004214-6.

24. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс: Пер. с англ. -М.: Техносфера, 2005. - 1072 с. ISBN 5-94836-028-8.

25. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс: Пер. с англ. - М.: Техносфера, 2006. - 616 с. ISBN 5-94836-092-X.

26. Горелик С. Л. Телевизионные измерительные системы / С. Л. Горелик, Б. М. Кац, В. И. Киврин. - М.: Связь, 1980. - 168 с.

27. ГОСТ Р 50779.10-2000. «Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения»

28. Грановский В. А., Сирая Т. Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях - J1.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990. - 228 с. ISBN 5283-04480-7.

29. Грузман И. С. Цифровая обработка изображений в информационных системах: учеб. Пособие / И. С. Грузман, В. С. Киричук, В. П. Косых, Г. И. Перетяган, А. А. Спектор. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 352 с. ISBN 5-7782-0330-6.

30. Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен / Дуда Р., Харт П. - М.: Мир, 1976.-511 с.

31. Зиброе В. А., Румянцев К Е. Оптический измеритель поперечного сечения трубного проката. // Материалы междунар. научн. конференции "Информационный подход в естественных, гуманитарных и технических науках". Часть 2. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. С.33-36.

32. Зиброе В. А., Румянцев К. Е. Принцип составного описания фотометрической информации. Системный подход в науках о природе, человеке и технике / Материалы междунар. научной конференции. Часть 3. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003. С.23-25.

33. Казанцев Г. Д. Измерительное телевидение / Г. Д. Казанцев, М. И. Курячий, И. Н. Пустынский. - М.: Высшая школа, 1994. - 288 с. ISBN 5-06-002351-6.

34. Кемурджиан Я. А. Планетоходы / JL А. Кемурджиан, В. В. Громов, И. Ф. Кажукало и др.; Под ред. JI. А. Кемурджиана. - 2-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1993.-400 с. ISBN 5-217-01207-2.

35. Книжников Ю. Ф., Гельман Р. Н. Компьютерная система для измерения цифровых стереопар при решении нетопографических задач и научных исследованиях // Геодезия и картография. - 1999. - № 2. - С. 136-149.

36. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006 - 816 с. ISBN 5-9221-0707-0

37. Коротаев В. В. Телевизионные измерительные системы / Учебное пособие / В. В. Коротаев, А. В. Краснящих. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. - 108 с.

38. Котельников В. А. О пропускной способности «эфира» и проволоки в электросвязи // Успехи физических наук: Журнал. — 2006. — № 7. — С. 762-770.

39. Кравцов С. В. Зависимость точности идентификации точечных объектов от рассогласований параметров стереоскопического измерителя // Информационное противодействие угрозам терроризма. 2011. № 17. С. 31-52.

40. Кравцов С. В. Метод идентификации глубины точек трехмерной сцены цифровой телевизионной стереоскопической системой // Информационное противодействие угрозам терроризма. 2011. № 17. С. 92-105.

41. Кравцов С. В. Методы учета рассогласований параметров цифровой системы стереозрения в измерениях точечных объектов наблюдаемой сцены // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2012. Т. 130. № 5. С. 199205.

42. Кравцов С. В. Определение рассогласований параметров цифровой системы стереозрения посредством информационного и корреляционного анализа изображений стереопары // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2012. Т. 129. № 4. С. 108-113.

43. Кравцов С. В. Теоретические основы точечной и интервальной идентификации координат объектов трехмерной сцены // Информационное противодействие угрозам терроризма. 2011. № 17. С. 19-30.

44. Кравцов C.B. Взаимосвязь динамики перемещения мобильного робота с параметрами бортовой бинокулярной системы технического зрения по данным спектрального анализа ошибок измерений // Материалы V Международной научной конференции «Системный синтез и прикладная синергетика» / под ред. Т.А. Шехбузовой, И.М. Першина, A.M. Макарова - Пятигорск. ФГАОУ ВПО «СКФУ» (филиал) в г. Пятигорске 2013. - Т II (В трех томах). ISBN 978-5-90598927-8-230 с. С. 30-37.

45. Кравцов C.B. Выявление, оценка и компенсация рассогласований параметров цифровой системы стереозрения посредством информационного и корреляционного анализа стереопары // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XIV Международной конференции (19-22 июня 2012г. Самара, Россия) / Под ред.: акад. Е. А. Федосова, акад. Н. А. Кузнецова, проф. В. А. Виттиха. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2012. - 820 с. С. 634-640.

46. Крайский А. В., Миронова Т. В.. Калибровка оптической системы корреляционным методом. Краткие сообщения по физике ФИАН, М.,2008, №8, с. 14-24.

47. Маркович Д. М., Токарев М. 77. Алгоритмы реконструкции трехкомпонентного поля скорости в методе STEREO PIV // Вычислительные методы и программирование: новые вычислительные технологии. 2008. Т. 9. № 1. С. 311-326.

48. Марчук В. И. Первичная обработка результатов измерений при ограниченном объеме априорной информации / Под ред. К. Е. Румянцева. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003.- 160 с.

49. Марчук В. И., Румянцев К. Е. Анализ методов адаптации порогового значения при обнаружении аномальных измерений. // Известия вузов России. Радиоэлектроника. 2006. №1. С.29-34.

50. Марчук В. И., Румянцев К. Е. Новый способ повышения достоверности результатов измерений при проведении ракетно-космических исследований. // Авиакосмическое приборостроение. 2004. №2. С.51-55.

51. Марчук В. И., Румянцев К. Е. Первичная обработка бортовых результатов измерений летательного аппарата при ограниченном объеме априорной информации. //Авиакосмическое приборостроение. 2004. №4. С.48-51.

52. Марчук В. И., Румянцев К. Е., Шерстобитов А. И. Фильтрация низкочастотных процессов при ограниченном объеме результатов измерений. // Радиотехника. 2006. №9. С. 3-6.

53. Марчук В. И., Румянцев К. Е., Шрайфелъ И. С. Двукритериальный метод обработки результатов измерений. // Авиакосмическое приборостроение. 2005. №12. С.33-35.

54. Машинное зрение встраиваемых систем: накануне бума. - Электронный ресурс: http://www.russianelectronics.ru/leader-r/review/doc/59041/

55. Мошкин В. И. Техническое зрение роботов / В. И. Мошкин, А. А. Петров, В. С. Титов, Ю. Г. Якушенков. М.: Машиностроение, 1990. - 272 с. ISBN 5-217-00467-3.

56. Назаров A.C. Фотограмметрия: учеб. пособие для студентов вузов. / А.С.Назаров. - Мн.: ТетраСистемс, 2006. - 368 с. ISBN 985-470-402-5.

57. Никитин В. В., Цыцулин А. К. Телевидение в системах физической защиты: Учеб. пособие / СПб. гос. электротехнич. университет. - СПб., «ЛЭТИ», 2001. -132 с.

58. Новицкий П. В., Зограф И. А. Оценка погрешностей результатов измерений. -Л.: Энергоатомиздат, Ленингр. отд-ние, 1991, 304 с. ISBN 5-283-04513-7

59. Патент RU 2311681 С1. Гданский Н. И. (RU), Мальцевский В. В. (RU), Марченко Ю. A. (RU), Хармац И. Г. (RU). Способ юстирования бинокулярной системы технического зрения и автоматизированной коррекции растровых изображений. - Опубликовано: 27.11.2007. Бюл. № 33

60. Патент RU 2381474 С2. Крайский А. В. (RU), Миронова Т. В. (RU). Способ калибровки оптической системы. Опубликовано: 10.02.2010. Бюл. № 4

61. Патент RU 2199150. Дегтярев С. В. (RU), Титов В. С. (RU), Труфанов М. И. (RU). Устройство калибровки оптико-электронной системы. - Опубликовано: 20.02.2003 Бюл. № 8

62. Патент RU 2250498 С2. Дегтярев С. В. (RU), Титов В. С. (RU), Труфанов М. И. (RU). Способ автоматической адаптивной трёхмерной калибровки бинокулярной системы технического зрения и устройство для его реализации. Опубликовано 20.04.2005. БИ № 11

63. Патент RU 2286598 С1. Дегтярев С. В. (RU), Титов В. С. (RU), Труфанов М. И. (RU), Денисюк В. A. (RU). Способ внешней калибровки бинокулярной системы технического зрения. - Опубликовано 27.10.2006. БИ № 30

64. Патент RU 2289111 С2. Дегтярев С. В. (RU), Титов В. С. (RU), Труфанов М. И. (RU). Способ адаптивной калибровки радиальной дисторсии оптической подсистемы системы технического зрения. - Опубликовано: 10.12.2006. БИ № 34

65. Патент RU 2298883 С2. Смелков В. М. (RU), Гутаревич Т. Н. (RU), Денисова С. Е. (RU), Уклеев В. В. (RU). Устройство для юстировки направления визирной оси двухкамерной телевизионной системы. - Опубликовано: 10.05.2007. Бюл. № 13

66. Патент RU 2321888. Стрелкова А. Н. (RU), Титов В. С. (RU), Труфанов М. И. (RU). Способ калибровки дисторсии оптико-электронного устройства. Опубликовано: 10.04.2008. Бюл. № 10

67. Патент RU 2382515 С1. Титов В. С. (RU), Труфанов М. И. (RU). Способ калибровки системы технического зрения из трех видеокамер и устройство для его реализации. - Опубликовано: 20.02.2010. Бюл. № 5

68. Петров Д. А. Алгоритм определения координат и пространственной ориентации мобильного робота в условиях априорно неизвестной формы ориентиров на основе реконструкции трёхмерных сцен. Мехатроника, автоматизация, управление (МАУ-2009) // Материалы Международной научно-

технической конференции. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. - 384 с. -С.359-364.

69. Петров Д. А. Определение вектора перемещения лунохода на основе обработки стереоизображений. Неделя науки-2008: Сб. Тезисов. Том 2. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. -464с.

70. Петров Д. А. Система навигации по оптическим изображениям // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Безопасность телекоммуникационных систем». - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. - № 3 (80). С. 219-222.

71. Петров Д. А. Структура навигационного комплекса для определения координат и пространственной ориентации мобильного робота на основе реконструкции трёхмерных сцен с априорно неизвестными ориентирами. Мехатроника, автоматизация, управление (МАУ-2009) // Материалы Международной научно-технической конференции. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. - 384 с. -С.139-142.

72. Петров Д. А., Калиушко В. В. Оценка влияния несоосности в паре видеокамер на точность измерений координат // Современные проблемы радиоэлектроники: Сборник научных трудов. - Ростов-на-Дону: Изд-во РТИСТ ГОУ ВПО «ЮГРУС», 2010.-420 с. С. 352-354.

73. Петров Д. А., Калиушко В. В. Система навигации на основе реконструкции трехмерных сцен // Перспектива-2010. Материалы международной научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. Тематический выпуск — Нальчик: Изд-во Каб.-Балк. университет, 2010. - 396 с. ISBN 978-5-7558-0469-1. С. 290-294.

74. Радиотехнические и телевизионные средства сбора и обработки информации // Сборник научных статей. Под ред. К. Е. Румянцева. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1998. -162 с.

75. Рекомендации МСЭ-Р 500-5 Методика субъективной оценки качества телевизионных изображений;

76. Румянцев К. Е., Балабаев С. Л., Петров Д. А. Определение координат и пространственной ориентации планетохода в условиях лунного ландшафта на основе реконструкции трёхмерных сцен Мехатроника, автоматизация, управление (МАУ-2009) // Материалы Международной научно-технической конференции. -Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. 384 с. - С. 134-138.

77. Румянцев К. Е., Балабаев С. Л., Петров Д. А. Оценка изменения координат и пространственной ориентации планетохода в условиях лунного ландшафта на основе реконструкции трёхмерных сцен Сб. научных трудов по материалам международной научно-практической конференции «Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте» (15-30 июня 2009), Т.З. Технические науки. Изд-во Черноморье, - Научно-исследовательский проектно-конструкторский институт морского флота Украины, Одесский национальный морской университет, Одесса, 2009., С. 63-68.

78. Румянцев К Е., Зибров В. А., Балабаев С. Л. Бесконтактное измерение геометрических размеров изделий прокатно-металлургического производства. Монография. / Под ред. К.Е.Румянцева. Шахты: ЮРГУЭС, 2004. - 162 с.

79. Румянцев К. Е., Зибров В. А., Перенесей А. В. Алгоритмы обработки изображений поперечного сечения трубных заготовок прокатно-металлургического производства. // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2004. Приложение №6. С.60-63.

80. Румянцев К. Е., Кравцов С. В. Анализ измерительного пространства цифровой телевизионной стереоскопической системы. Точечное и интервальное оценивание координат точек трехмерной сцены // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2011. Т. 7. № 3. С. 38-48.

81. Румянцев К. Е., Кравцов С. В. Анализ ошибок измерений глубины точек трехмерной сцены цифровой телевизионной стереоскопической системой // Радиотехника. 2011. № 9. С. 83-93.

82. Румянцев К. Е., Кравцов С. В. Оценка точности позиционирования мобильного робота по двум точечным измерениям бортовой системы цифрового стереозрения. 4-я Всероссийская мультиконференция по проблемам управления // Материалы 4-й Всероссийской мультиконференции. Т.2. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011. -444с. С. 219-221

83. Румянцев К. Е., Кравцов С. В. Задача позиционирования мобильного робота по данным измерений бортовой системы цифрового стереозрения // Материалы V Международной научной конференции «Системный синтез и прикладная синергетика» / под ред. Т. А. Шехбузовой, И. М. Першина, А. М. Макарова -Пятигорск. ФГАОУ ВПО «СКФУ» (филиал) в г. Пятигорске 2013. - Т II (В трех томах). ISBN 978-5-905989-27-8 - 230 с. С. 57 - 64.

84. Румянцев К. Е., Кравцов С. В. Исследование параметрической связи динамики мобильного робота и бортовой бинокулярной системы технического зрения методом спектрального анализа // Мехатроника, автоматизация, управление. 2013. №9. С. 15-18.

85. Румянцев К. Е., Кравцов С. В. Калибровка бинокулярной системы технического зрения посредством корреляционного анализа стереопары // Шестая Всероссийская мультиконференция по проблемам управления (30 сентября - 5 октября 2013 г.) // Материалы мультиконференции в 4 т. - Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2013. Т2. -228с. С. 210-214.

86. Румянцев К. Е., Кравцов С. В. Оптимизация выбора пар ориентиров для позиционирования по данным измерений цифровой телевизионной системы стереозрения // Электротехнические и информационные комплексы и системы.

2012. Т. 8. №4. с. 12-21.

87. Румянцев К Е., Кравцов С. В. Стратегия позиционирования мобильного робота по данным измерений бортовой системы цифрового стереозрения // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XV Международной конференции (25-28 июня 2013г. Самара, Россия)/ Под ред.: акад. Е. А. Федосова, акад. Н. А. Кузнецова, проф. В. А. Виттиха. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2013. - 708 с. С. 609-614

88. Самойлов A. M., Гренке В. В., Шакиров И. В. Оценка точности определения координат объекта в рабочей зоне стереодальномера // Известия Томского политехнического университета. - Томск: Изд-во Томский политехнический университет, 2007. - Т. 310. № 2. С. 112-115.

89. Сойфер В. А. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В. А. Сойфера. - 2-е изд., испр. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 784 с. ISBN 5-9221-0270-2.

90. Сырямкин В. И., Титов В. С., Якушенков Ю. Г. и др. / Системы технического зрения: Справочник / Под общей редакцией В. И. Сырямкина, В. С. Титова. Томск: МГП "РАСКО", 1992. - 367 с.

91. Тейлор Дж. Введение в теорию ошибок. Пер. с англ. - М.: Мир, 1985. — 272 с.

92. Теоретические и практические аспекты цифровой обработки сигналов в информационно-телекоммуникационных системах / Под ред. В. И. Марчука. Шахты: Изд-во ЮРГУЭС. 2009.

93. Титов В. С., Труфанов М. И. Метод автоматической калибровки бинокулярной оптико-электронной системы // Датчики и системы. - 2003. - № 8. - С. 10-12

94. Форсайт Д. Компьютерное зрение. Современный подход / Д. Форсайт, Ж. Понс: Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 928 с. ISBN 5-84590542-7.

95. Хромов Л. И. Твердотельное телевидение. Телевизионные системы с переменными параметрами на ПЗС и микропроцессорах / Л. И. Хромов, Н. В. Лебедев, А. К. Цыцулин, А. Н. Куликов; Под ред. И. А. Росселевича. - М.: Радио и связь, 1986.- 184 с.

96. Хромов Л. И., Цыцулин А. К, Куликов А. Н. Видеоинформатика. Передача и компьютерная обработка видеоинформации. - М.: Радио и связь, 1991. - 192 с.

97. Цыцулин А. К. Телевидение и космос: Учеб. пособие / СПб. гос. электротехнич. университет. - СПб., «ЛЭТИ», 2003. - 228 с.

98. Шапиро Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман; Пер. с англ. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. - 752 с. ISBN 5-94774-384-1.

99. Шипачев В. С. Высшая математика: Учеб. для вузов / В. С. Шипачев. - 6-е изд., стер. -М.: Высш. шк., 2003.-479 с. ISBN 5-06-003959-5.

100. Яне Б. Цифровая обработка изображений / Б. Яне: Пер. с англ. - М.: Техносфера, 2007. - 584 с. ISBN 978-5-94836-122-2.