Методы обработки видеоинформации на основе алгоритмов слепой идентификации в системах с лазерными триангуляционными измерителями тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат технических наук Буцких, Виктор Александрович

• Буцких, Виктор Александрович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Буцких, Виктор Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. УСТРОЙСТВА И СПОСОБЫ БЕСКОНТАКТНОГО ИЗМЕРЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ ОБЪЕКТА.

1.1 Контактные методы измерения профиля объекта.

1.2 Интерференционный метод измерения профиля объекта.

1.3 Методы контроля профиля на основе технологии лидар.

1.4 Обобщенная система контроля профиля объекта.

1.4.1 Принцип лазерной триангуляции.

1.4.2 Методы определения профиля объекта.

1.4.3 Интегральные методы определения профиля объекта.

1.4.4 Пороговая фильтрация изображения профиля объекта.

1.4.5 Методы аппроксимации в определении профиля объекта.

1.4.6 Оптимальные методы определения профиля объекта.

1.5 Калибровка лазерного триангуляционного измерителя.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ФИЛЬТРАЦИИ ИНТЕРФЕРЕНЦИОННЫХ ПОМЕХ В ЛАЗЕРНОЙ ТРИАНГУЛЯЦИИ.

2.1 Модель формирования изображения в лазерной триангуляции.

2.2 Подавление интерференционных помех методами слепой обработки в лазерной триангуляции.

2.3 Алгоритм подавления интерференционных помех по двум соседним кадрам.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. ОЦЕНКА ДОСТОВЕРНОСТИ ПЕРЕДАВАЕМЫХ ДАННЫХ В ОТКРЫТОМ ОПТИЧЕСКОМ КАНАЛЕ ЛАЗЕРНОГО ТРИАНГУЛЯТОРА.

3.1 Оценка погрешности измерения профиля объекта.

3.2 Оценка влияния интерференционных помех на смещение определения профиля объекта.

3.3 Моделирование интерференционных помех в открытом оптическом канале лазерного триангулятора.

3.4 Экспериментальная оценка предложенных методов и алгоритмов.

3.4.1 Подавление интерференционных помех на изображении профиля плунжера компрессора.

3.4.2 Подавление интерференционных помех на изображении профиля ШРУС.

3.4.3 Подавление интерференционных помех на изображении профиля железнодорожного рельса Р65.

3.4.4 Подавление интерференционных помех на изображении профиля пластикового желоба.

3.5 Программное обеспечение определения профиля объекта.

Выводы по третьей главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы обработки видеоинформации на основе алгоритмов слепой идентификации в системах с лазерными триангуляционными измерителями»

Актуальность темы. В настоящее время во многих технологических процессах возникает задача передачи видеоинформации о геометрических параметрах объекта по открытому оптическому каналу.

На сегодняшний день существуют три основных способа бесконтактного контроля геометрии объекта в режиме реального времени: интерференционный, теневой и триангуляционный. Сенсоры, основанные на использовании интерференции (например, коноскопические приборы), обладают высокой точностью. Однако для достижения потенциальных возможностей интерферометров требуются точное позиционирование и предсказуемая форма поверхности объекта (кривизна поверхности, её шероховатость). Кроме того, для них характерна проблема позиционирования сенсоров, когда незначительное его смещение приводит к отражению луча в сторону от приёмника. Сходная проблема и у теневых сенсоров, использующих эффект дифракции Фраунгофера, при этом методы измерения основанные на дифракции имеют самую низкую точность и используются в средствах контроля не требующих высокой достоверности.

Исходя из вышеперечисленного, можно легко объяснить причину того, что все большее распространение получают лазерные триангуляторы и растет число исследований по этим типам измерителей. Основной причиной широкого распространения лазерных триангуляторов послужила возможность измерения с их помощью поверхности объектов практически любой сложности. Кроме того это единственный тип измерителей применяемый для измерения геометрии движущихся объектов, что позволяет использовать лазерные триангуляторы для неразрушающего контроля инфраструктуры железнодорожного транспорта.

В России наибольшее внимание триангуляционным системам и триангуляционным сенсорам уделено в работах КТИ НП СОРАН (Новосибирск) [32], Агроэл (Рязань) [33] и ФИАН (Самара) [34]. Следует / ,' V, . V ,.¡¿у,.;

Г I Ь ' ' , М ' I V I ] 1 , ? ! 1 I • отметить работы, посвященные промышленному применению лазерных триангуляторов [21,25] и их исследованию [19], контролю геометрии движущихся объектов [39], использованию в стационарном контроле [15], адаптации триангуляторов под конкретные условия измерения [40]. Следует отметить работы зарубежных авторов, посвященные обзорам алгоритмов применяемых в лазерных триангуляторах [14,17], промышленному применению лазерных триангуляторов [17], оптимизации конструкции измерительных сенсоров[18]. Большой вклад в развитие и внедрение в промышленность триангуляционного принципа внесли работы ряда зарубежных фирм, занимающихся разработкой и производством триангуляционных сенсоров: Optical Metrology Center [26] (Великобритания), MEL Mikroelektronik [28] (Германия), LMI Technologies [30] (США), MTI Instruments [31] (США), ООО Рифтек (Беларусь) [29]. Существующие алгоритмы, применяемые в лазерных триангуляторах изложены в работах [25,35].

Триангуляционный измеритель образует открытый оптический канал передачи видеоинформации и может быть представлен как совокупность трех функциональных узлов - лазерного излучателя, который сканирует профиль объекта, приемника отраженного сигнала (видеоматрица) и устройства обработки видеоинформации. Лазерный излучатель совместно с системой развертки лазерного луча в линию, сканирует поверхность объекта и определяет его профиль. Видеоматрица фиксирует отраженное от поверхности объекта лазерное излучение, в результате чего на ее поверхности формируется изображение профиля объекта. В устройстве обработки осуществляется обработка сигнала с видеоматрицы. Процесс обработки видеоинформации в лазерном триангуляторе является многоэтапным процессом. В существующих на сегодняшний день лазерных триангуляторах, на первом этапе, из изображения на видеоматрице получают пиксельные координаты профиля объекта. Следующим этапом следует преобразование пиксельных координат в метрические, данная обработка осуществляется в соответствии с таблицей калибровки, которая ставит в соответствие каждому пикселю видеоматрицы jvb^rvl,',^!,, :„■. . ■ . ■ "'.V,' .'" .■ "■"■

• Ii ч; г i * ( 'Vi't1 * "¡Ii!: 'i Г II!

I ) T

I,H 1 t k i определенную координату профиля объекта. При этом основной проблемой, влияющей на точность измерения лазерного триангулятора, является наличие помех, действующих в открытом оптическом канале и фиксируемых видеоматрицей, а также оптических дисторсий вызванных несовершенством систем развертки лазера и фокусирующей системы формирующей изображение на видеоматрице. При этом следует отметить, что в большинстве случаев влияние оптических дисторсий на точность измерений можно устранить при помощи таблицы калибровки, так как данный тип искажения не меняется с течением времени. Основным фактором влияющей на достоверность выдаваемых триангуляционным сканером данных является наличие помех. При этом мы имеем дело с двумя различными по своей природе типам помех. К первому типу помех следует отнести аддитивные помехи. Основной вклад здесь вносит внешняя засветка видеоматрицы. Также к аддитивным помехам можно отнести шумы, причиной которых, служит шум квантования АЦП видеоматрицы, шумы вызванные флуктуацией мощности лазера, тепловой шум видеоматрицы, при этом влияние этих помех на фоне внешней засветки пренебрежимо мало. На сегодняшний день для борьбы с внешней засветкой используются узкополосные оптические фильтры с полосой пропускания порядка 10 нм, что позволяет, практически полностью избавится от влияния внешней засветки. Для особо точных измерений профиля объекта, где даже незначительное влияние внешней засветки может ухудшить результат измерения, применяются специализированные светозащитные бленды, тем самым полностью устраняя внешнюю засветку.

Основной причиной влияющей на точность измерения лазерного триангуляционного измерителя служат мультипликативные помехи в открытом оптическом канале. Физической причиной их появления служит явление интерференции отраженного от поверхности объекта сканирующего лазерного излучения на видеоматрице. Часто вместо термина интерференционные помехи в литературе применительно к лазерным триангуляторам используют определение шум спеклов (от английского слова speckle — крапинка,

L ' i'' и J '' ' М 'll '!*' > > 1 &. К \, 'А I №

V И 7пятнышко). Проблема заключается в том, что данный тип помех невозможно подавить, не ослабив при этом отраженный полезный сигнал, так как сам сканирующий сигнал порождает данный тип помех. Кроме того распределение интерференционных помех по видеоматрице заранее предугадать невозможно, так как это распределение зависит от отражающей способности поверхности сканируемого объекта, шероховатости поверхности, микро трещин, угла наклона триангуляционного сканера к поверхности объекта и т . п.

Для устранения негативного влияния мультипликативных помех в канале передачи видеоинформации в данной работе предлагается использовать методы фильтрации сигнала поступающего с видеоматрицы при помощи методов слепой обработки, получивших широкое распространение для обработки изображений. Данный тип обработки позволяет скорректировать линейные искажения, вызванные интерференционными помехами и при этом не требует знания искажающей функции (функции размытия точек). Возможности слепой идентификации скалярных двумерных каналов (к которым можно отнести изображение с матрицы) несколько шире, чем одномерных. Это обстоятельство не раз отмечалось в литературе [42] и исторически привело к более интенсивному внедрению методов слепой обработки в данном случае. Большой вклад в теорию слепой обработки был внесен в работе Горячкина О.В. [47-50].

Хорошо известно, например, что ковариационные функции стационарного процесса на выходе линейной системы не содержат информации о фазе её передаточной функции, и слепая идентификация канала по модулю передаточной функции возможна только для узкого класса систем с минимальной фазой.

Для двумерных дискретных сигналов возможности восстановления фазы по модулю передаточной функции значительно шире. Этот результат был получен методом математического моделирования Фьенапом в 1978г. [43].

Объяснение этому факту заключается в том, что в кольце полиномов от двух и более переменных над полем комплексных чисел существует достаточно мощное множество неприводимых полиномов в отличие от кольца полиномов от одной переменной где, как известно, не существует неприводимых полиномов, степень которых больше 1. Поэтому если двумерный дискретный сигнал имеет z -преобразование, неразложимое на более простые множители, то очевидно используя единственность факторизации многочлена на неприводимые множители мы можем восстановить дискретный сигнал по его автокорреляции или что эквивалентно по его амплитудному спектру [43].

Естественно, что данное свойство двумерных сигналов можно использовать и для решения задачи детерминированной слепой идентификации канала формирования изображения [44].

Применение слепой обработки изображения в лазерном триангуляторе перед этапом получения пиксельных координат позволяет повысить достоверность измерения профиля объекта, при этом следует заметить, что к алгоритмам, применяемым в лазерных триангуляторах при обработке данных с видеоматрицы, предъявляются особые требования по скорости. В частности при размере матрицы 2048x1024 пикселей объем данных поступающих с видеоматрицы составляет 20 Гбит/с, в то же время на выходе из алгоритма обработки получаются измеренные данные, и скорость потока уменьшается до 10 Мбит/с. Высокие скорости обработки в режиме реального времени, и как следствие из этого необходимость реализации алгоритмов обработки на аппаратном уровне, до последнего времени была основным сдерживающим фактором применения сколь-нибудь сложной фильтрации. Но с появление новых аппаратных решений на базе программируемых интегральных схем (ПЛИС) производства фирм Altera и Xilinx данное ограничение перестало быть актуальным.

Существующие системы лазерной триангуляции не отвечают постоянно растущим требованиям по точности и достоверности при измерении геометрического профиля объекта в режиме реального времени. Эти требования могут быть реализованы за счет борьбы с помехами в открытом оптическом канале, по которому передается видеоинформация о профиле i/i объекта. Поэтому задача подавления интерференционных помех в открытом оптическом канале является актуальной, позволяющей повысить точность и достоверность передаваемой информации о профиле объекта и уменьшить объем передаваемых данных.

Целью работы является разработка алгоритмов подавления интерференционных помех в открытом оптическом канале лазерных триангуляторов, позволяющая повысить точность и достоверность передаваемой видеоинформации.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие основные задачи:

1. Анализ существующих алгоритмов обработки видеоинформации, применяемых в лазерных триангуляционных измерителях профилей объектов.

2. Разработка математической модели формирования видеоизображения геометрического профиля объекта, учитывающей влияние интерференционных помех в открытом оптическом канале лазерного триангулятора, и алгоритма обработки передаваемой видеоинформации.

3. Разработка алгоритмов подавления интерференционных помех в открытом оптическом канале при передаче видеоинформации и оценка влияния данных алгоритмов на погрешность измерения профиля объекта.

4. Анализ погрешности измерения геометрического профиля объекта лазерным триангулятором.

5. Компьютерное моделирование и экспериментальная оценка разработанных алгоритмов фильтрации интерференционных помех при передаче видеоинформации о геометрическом профиле объекта в лазерном триангуляторе.

Методы исследования включают основные положения теории слепой обработки видеосигналов, отдельных аспектов теории вероятностей и математической статистики, теории погрешностей. Математическое моделирование производилось с использованием математического пакета МАТЬАВ. Практическое моделирование производилось с использованием сканера РФ620 производства фирмы Рифтек, а также при помощи отладочной платы фирмы ХШпх БР605 с применением программного пакета ХШпх 18Е.

Достоверность положений работы подтверждена совпадением результатов компьютерного моделирования и экспериментальной проверки разработанных методов и алгоритмов измерения профиля объекта в составе путеизмерительного комплекса КВЛ-П.

Научная новизна заключается в следующем:

1. Разработана математическая модель формирования видеоизображения геометрического профиля объекта, учитывающая влияние интерференционных помех в открытом оптическом канале лазерного триангулятора.

2. Предложена методика и разработан алгоритм обработки передаваемой видеоинформации в лазерном триангуляторе для построения геометрического профиля объекта на основе разработанной математической модели формирования видеоизображения.

3. Разработаны алгоритмы фильтрации на базе слепой обработки видеосигналов, позволяющие подавить интерференционные помехи при передаче видеоинформации и повысить точность измерения профиля объекта.

Личный вклад:

Основные результаты диссертационной работы, обладающие научной новизной, получены автором самостоятельно и соответствуют пунктам 2, 8 и 13 паспорта специальности 05.12.13.

Практическая ценность работы:

Разработано программное обеспечение для измерения профиля объекта на основе предложенной модели и разработанных алгоритмов, использующее стандартный триангулятор РФ620 производства ООО Рифтек. Разработанная система внедрена в состав путеизмерительного комплекса КВЛ-П.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Разработанная математическая модель формирования изображения на видеоматрице на базе теории слепой обработки сигналов, учитывающая влияние интерференционных помех, позволяет повысить точность измерения профиля объекта за счет разработанных алгоритмов обработки видеоинформации.

2. Предложенная методика построения геометрического профиля объекта на основе разработанной математической модели формирования видеоизображения позволяет реализовать субпиксельную точность и малую чувствительность к помехам.

3. Алгоритмы фильтрации, на базе слепой обработки сигналов, позволяют подавить интерференционные помехи и повысить точность измерения профиля объекта.

Апробация работы:

Основные результаты диссертационной работы доложены и обсуждены на следующих конференциях и семинарах: X международная научно-техническая конференция посвященной проблемам техники и технологий телекоммуникаций (Самара, 2009); XVII Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (Самара, 2010 г.); X международная научно-методическая конференция посвященная проблемам, методологиям, технологиям систем связи (Воронеж, 2010 г.); XI Международная научно-техническая конференция (Уфа, 2010 г.); XII международная конференция посвященная проблемам управления и моделирования в сложных системах (Воронеж, 2011 г.).

Реализация результатов работы:

Разработанные алгоритмы и программы внедрены в состав модуля измерения поперечного профиля рельсов, входящего в состав компьютеризированных вагонов-лабораторий для автоматизированной диагностики состояния железнодорожных путей и инфраструктуры.

Публикации:

По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ, в том числе 3 печатных работы в изданиях перечня, рекомендованного ВАК для публикации работ, отражающих основное научное содержание диссертаций.

Структура и объем работы:

Работа состоит из введения, трех глав и заключения, изложенных на 132-х страницах, списка использованных источников из 105-и наименований и 3-х приложений на 20-и страницах. Диссертация содержит 83 рисунка и 5 таблиц. Общий объем диссертации 153 страниц.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Буцких, Виктор Александрович

Выводы по третьей главе

1. Проведенная оценка погрешности измерения триангуляционного сканера в отсутствии интерференционных помех показала, что она прямо пропорциональна длине волны лазерного излучения и не превышает величины 50 мкм, что удовлетворяет требованиям большинства практических применений.

2. Проведенное экспериментальное исследование показало, что основной причиной появления недостоверных данных о профиле объекта является смещение линии профиля объекта при изменении выдержки видеоматрицы или мощности излучающего лазера. Данное искажение при передаче видеоинформации по открытому оптическому каналу лазерного триангулятора вызвано ростом уровня интерференционных помех фиксируемых видеоматрицей при увеличении выдержки видеоматрицы, необходимой для определения профиля объекта с низкой отражающей способностью объекта.

3. Проведенное компьютерное моделирование в среде МАТЬАВ с применением слепой обработки позволило избежать роста погрешности определения профиля объекта с увеличением выдержки видеоматрицы и, как следствие, размера искажающей матрицы, фиксирующей интерференционные помехи. Так при увеличении размера искажающей матрицы с 5x5 до 50x50 расхождение профилей увеличивается с 0,5 до 2,7 пикселя. Применение слепой обработки позволило уменьшить величину расхождения определения профиля объекта до величины 0,3 пикселя. Таким образом, применение слепой обработки позволяет на порядок уменьшить величину расхождения.

4. Результаты экспериментов, проведенные с изображениями профилей различных объектов, подтвердили эффективность методов слепой обработки в борьбе с интерференционными помехами, уменьшив в среднем величину расхождения профилей с 2,8 пикселей до 0,31. Тем самым повысив точность измерения на порядок, что практически совпадает с результатами компьютерного моделирования.

4 1 I I .

122

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ существующих методов обработки видеоинформации, передаваемой по открытому оптическому каналу лазерных триангуляторов, показал их низкую эффективность в борьбе с интерференционными помехами, действующими в канале передачи. Воздействие данных помех приводит к резкому снижению точности измерения профиля объекта лазерным триангулятором и достоверности выходных данных, поэтому актуальной является задача подавления интерференционных помех в открытом оптическом канале лазерного триангулятора. Применяемые в настоящее время в лазерных триангуляторах методы определения профиля не используют сложной фильтрации входного сигнала поступающего с видеоматрицы. Причиной тому является необходимость работы в реальном масштабе времени с большим объемом информации. С появлением новых аппаратных решений на базе программируемых логических интегральных схем Xilinx и Altera, проблема вычислительных ресурсов теряет свою остроту.

В представленной работе для повышения точности измерения и достоверности выходных данных лазерного триангулятора предлагаются новые' алгоритмы борьбы с интерференционными помехами. В основе предложенных алгоритмов лежат методы слепой обработки, при этом сканирующая схема лазерного триангулятора рассматривается как открытый оптический канал. Применение методов слепой обработки в данном случае обусловлено отсутствием априорной информации о импульсной характеристики канала, образованного сканирующим лазерным излучателем, объектом сканирования и приемником отраженного от объекта лазерного излучения. Отсутствие априорной информации о импульсной характеристики можно объяснить ее зависимостью от геометрической конфигурации поверхности объекта и от ее отражающей способности поверхности, которые изменяются во времени.

Разработанные алгоритмы подавления интерференционных помех базируются на полиномиальном представлении изображения. Данное представление позволяет формулировать проблему фильтрации интерференционных помех как задачу фазификации двумерного полинома высокой степени.

Применение алгоритмов подавления интерференционных помех в открытом оптическом канале лазерного триангулятора, позволило снизить погрешность измерения, тем самым повысив точность и достоверность выходных данных лазерного триангулятора. Помимо этого применение слепой обработки позволяет работать на максимально возможной выдержке видеоматрицы без снижения достоверности выходных данных, что делает возможным качественное измерение профиля вне зависимости от отражающей способности измеряемой поверхности.

Экспериментальное и компьютербнное моделирование показало, что применение алгоритмов слепой обработки позволяет в среднем уменьшить величину расхождения геометрических профилей объекта с 2,7 пикселя до величины 0,3 пикселя. На практике это означает, что погрешность измерения профиля объекта может быть уменьшена с величины 100-150 мкм до величины 10-20 мкм.

На основе предложенных выше алгоритмов, было разработано программное обеспечение, позволяющее получить прямой доступ к видеоматрице для чтения данных с триангуляционного сканера, производить определение профиля, регулировать выдержку видеоматрицы и мощность лазерного излучателя, а также производить сохранение полученных данных на носитель информации. Дополнительными возможностями предложенного программного обеспечения является возможность управления синхронизацией лазерного триангуляционного измерителя, что позволяет встраивать его в измерительную систему железнодорожного путеизмерительного комплекса КВЛ-П производства ЗАО НПЦ ИНФОТРАНС.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Буцких, Виктор Александрович, 2012 год

1. Amari Shun-ichi, Cichocki Andrzej Adaptive blind signal and image processing//John Wiley & Sons LTD 2002, p. 206-210.

2. Baribeau Rejean, Rioux Marc Influence of speckle on laser range finders// Applied optics vol 30 1991, p 2873-2878.

3. Bates R. H., Lane R. G., Automatic multidimensional deconvolution// Journal Optical Society of America vol 4 1987, p. 180-188.

4. Bates R. H., Quek В. K., Some implications of zero sheets for blind deconvolution and phase retrieval// Journal Optical Society of America vol 7 1990, p. 387-395

5. Bones P. J., Parker C. R., Satherley B. L., Watson R. W. Deconvolution and phase retrieval with use of zero sheets// Journal Optical Society of America vol 4 1987, p 180-188.

6. Cumming Ian, Zhaohui Zeng Bayesian speckle noise reduction using the discrete wavelet transform// University of British Columbia Journal vol. 11 2008, p 53-58.

7. Dainty J.C. Laser speckle and related phenomena // Berlin, 1975 SpringVerlang 44 p.

8. Dainty J.C Stellar speckle interformetry// Berlin, 1984 Spring-Verlang p. 258320.

9. Deepa Kundur, Dimitros Hatzinakos Blind Image deconvolution // IEEE Signal Processing Magazine, 1996 vol. 4 p. 43-64.

10. Fabregas X., Lopez-Martnez C., Multidimensional Speckle Noise Model// EURASIP Journal on Applied Signal Processing vol. 20 2005, p. 3259-3271.

11. Flynn P., Yan C., Aggressive region growing for speckle reduction in ultrasound images//Pattern Recognition Letters vol. 24 2003, p. 677-691.

12. Ghiglia D. C., Romero L. A., Blind deconvolution of two-dimensional complex data//Sandia Report 1994, p. 18-23.

13. Fawwaz Wikky, A1 Maki, Sueo Sugimoto Blind deconvolution algorithm for spatially-invariant motion blurred images based on inverse filtering and DST//t \ 1-¡¡¡V v'iv♦ > 11 ; ч-V" 1 . ' ' • \ '1 '( i \ ' J i I I '

14. TERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUITS, SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING vol. 1 2007, p. 92-100.

15. Jain Siddharth A survey of Laser Range Finding// Cite Seer journal vol 5 2003, p. 35-51.

16. Lu S., Li Z., A composite probe for surface topography measurement// International Journal of Advanced Manufacture Technology, vol. 18. 2001 -p. 831 835.

17. Patrick L. Van Hove, Jae S. Lim, Alan V. Oppenheim Signal reconstruction from Fourier transform amplitude//SPIE Applications of digital Image processing vol.359 1982 p. 214-224.

18. Peiravi Ali, Taabbodi Behrai A reliable 3D laser triangulation-based scanner with a new simple but accurate procedure for finding scanner parameters// Journal of American Science vol. 6 2010, p. 80-84.

19. Rainer G. Dorsch , Gerd Hausler, Jurgen M. Herrmann Laser triangulation: fundamental uncertainty in distance measurement // Applied Optics vol. 33 No. 7 1994, p. 1306-1310.

20. Дич JI. 3., Латыев С. М., О состоянии исследований и разработок в области координатно-измерительной техники // Оптический журнал N 9 1994. с. 4 9.

21. Sato Atsushi, Высокоточный профилометр типа Maxim 3D-5700 // Instruments and Automation, vol. 19. 1991 с. 54 - 58.

22. Гришанов В. H., Мордасов В. И., Лазерная триангуляционная система для измерения деформаций// Компьютерная оптика Вып. 14- 15, часть 2.- М.: МЦНТИ, 1995. - с. 38 - 45.

23. Новицкий П. В., ЗографИ. А. Оценка погрешности результатов измерений.- 2-е изд., перераб. и доп.// Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отделение, 1991. 304 с.

24. Котляр В. В., Панков И. А., Рассеяние когерентного света на поверхности с конечной проводимостью // Компьютерная оптика. Вып. 14 - 15, часть 2. - М.: МЦНТИ, 1995. - с. 53 - 58.

25. Плотников С. В. Сравнение методов обработки сигналов в триангуляционных измерительных системах // Автометрия № 6 1995 с. 58-63.

26. Optical Methodology Center (ОМС) http://www.optical-metrology-centre.com/

27. Micro-epsilon laser sensors http://www.micro-epsilon.com/

28. MEL Mikroeletronilc http://www.melsensor.de/

29. Триангуляционный измеритель Рифтек РФ620 http://riftek.com/30. 3D laser triangulations sensors http://www.lmi3d.com/

30. MTI Instruments http://www.mtiinstruments.com/

31. Конструкторско-технологический институт научного приборостроения Сибирского отделения Российской академии наук http://www.tdisie.nsc.ru/

32. ООО «АГРОЭЛ» измерительное оборудование для ОАО РЖД http://www.aгpoэл■pф/

33. Физический институт имени П.Н.Лебедева Российской академии наук (ФИАН)http://www.fian.smr.ru/

34. Пальчик О.В, Горкин В.Н. Обобщение интегральных методов оценки положения импульса методом свертки // Информационные технологии моделирования и управления №3 2005, с. 375-383.

35. Краснов В.Н., Сахно С.П., Тымчик Г.С., Алгоритмы поиска экстремальных значений видеосигнала ПЗС-приемников // Приборостроении № 4 1986, с. 77

36. Русинов JI.А. Оценки положения аналитического пика при различении помех с использованием обобщенного преобразования Фурье // Известия вузов. Приборостроение.- 1978.-Т. 21.-No 10.-С. 15-20.

37. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника.-М.: Советское радио,1966. 680 с.

38. Венедиктов А.З., Пальчик О.В. Измерение геометрических параметров сложных цилиндрических объектов // Датчики и системы. 2005. № 1. с. 24-28.

39. Буцких В.А. Обзор алгоритмов оценки положения лазерного луча в задаче лазерной триангуляции. // Проблемы техники и технологий телекоммуникаций ПТиТТ-2011: тез. Докладов XII Международная научно-техническая конференция г.Казань. 2011. - с. 55-57.

40. Бакалов В.П., Киреенко О.В., Мартюшев Ю.Ю., Матвеева О.И. Восстановление многомерных сигналов по амплитудному спектру // Зарубежная радиоэлектроника. 1994. - №2. - с. 31-37.

41. Бакалов В.П. О возможности восстановления многомерных дискретных сигналов по амплитудному спектру // Радиотехника. 1982. - т.37.- Noll. -С.69-71.

42. Бакалов В.П., Русских Н.П. О возможности решения уравнения свертки при неизвестном ядре в случае многомерных пространственно-ограниченных сигналов // Автометрия. 1985. - No5. - С.92-95.

43. Горячкин О.В., Добрынин С.С. Слепая идентификация систем связи: обзор методов // Инфокоммуникационные технологии. 2003. - No3.48. Р.441-456.

44. Горячкин О.В. Влияние атмосферы Земли на деградацию характеристик изображений космических радиолокационных станций с синтезированной апертурой // Компьютерная оптика. 2002. - Вып.24. - с.177-183.

45. Горячкин О.В. Использование полиномиального представления в задаче слепой статистической идентификации канала связи // Труды 57-й научной сессии РНТОРЭС им. А.С.Попова г. Москва. - 2002. -с.З.

46. Франсон М. Оптика спеклов//М:Изд-во «Мир», 1980- 171 с.

47. Введение в контурный анализ; приложения к обработке изображений и сигналов / Я.А. Фурман, A.B. Кревецкий, А.К. Передеев, A.A. Роженцов, Р.Г.Хафизов, И.Л. Егошина, А.Н. Леухин; Под ред. Я.А. Фурмана. 2-е изд., испр - М.: Физмалит, 2003. - 592 с.

48. Д. Даджион, Р. Мерсеро. Цифровая обработка многомерных сигналов. Пер. с англ. М.: Мир, 1988. - 488 с.

49. Л. Френке. Теория сигналов. Нью-Джерси, 1969 г. Пер. с англ., под ред. Д.Е. Вакмана. М., «Сов. радио», 1974, 344 с.

50. Э. Айфичер, Б. Джервис. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004.-992 е.: ил.

51. Зайдель А.Н. Погрешности измерений физических величин. Л.: Наука, 1985.- 112 с.

52. Alan Edelman, Н. Murakami Polynomial Roots from Companion Matrix

53. Eigenvalues// Mathematics of Computation vol. 64 1995, p. 763 776.

54. Erich Kaltofen, Zhengfeng Yang, Lihong Zhi Structured low rank approximation of a sylvester matrix // Symbolic-numeric computation trends in mathematics 2007 p. 69-83.

55. Применение компьютерной обработки сигналов. Под ред. Э. Оппенгейма.М.: Мир, 1980. 552 е.: ил.

56. Голд Б., Рэйдер Ч. Цифровая обработка сигналов. Пер. с англ., под ред. A.M. Трахтмана. М.: «Советское радио», 1973. 368 с.

57. Л. Рабинер, Б. Гоулд. Теория и применение цифровой обработки сигналов. Пер. с англ., под ред. Ю.И. Александрова. М.: Мир, 1978. - 848 с.

58. Колос М.В., Колос И.В. Методы оптимальной линейной фильтрации / Под ред. В.А Морозова. М.: Изд-во МГУ, 2000. - 102 с.

59. Горшков В. А., Папаев А. Ю., Фомин О. Н., Применение метода интерференции бокового сдвига для контроля асферических поверхностей// Оптический журнал. 1994. - № 6. - С. 28 - 32.

60. ЯничкинВ.И., Основные тенденции развития оптической интерферометрии// Оптические методы исследования потоков: Тез. докл. 2 Межресп. конф. Новосибирск, 1 3 июня 1993. - С. 11 - 12.

61. Волков Е. В., Плотников С. В., Исследование влияния ширины зондирующего пучка на погрешность измерения триангуляционных систем // Автометрия 1997. - № 2. - С. 19 - 25.

62. Вайиштейи Л.А., Зубаков В.Д. Выделение сигналов на фоне случайных помех.- М.: Советское радио, I960.- 448 с.

63. Репин В. Г., Тартаковскнй Г. П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем.-М.: Советское радио, 1977.- 432 с.

64. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Обработка сигналов в радио- и гидролокации и прием случайных гауссовых сигналов на фоне помех.- Т. 3: Пер. с англ. Под ред. В.Т. Горяинова,- М.: Советское Радио, 1977.-664 с.

65. Бакут П.А., Маидросов В.И., Матвеев И.Н., УстииовН.Д. Теория когерентных изображений.- М.: Радио и связь, 1987.- 264 с.

66. А.Ю. Поляков, В.А. Брученцев. Методы и алгоритмы компьютерной графики в примерах на Visual С++, 2-е изд., перераб. и доп. СПб.: БВХ-Петербург, 2003 - 560 е.: ил.

67. Яншин, В.В. Обработка изображений на языке Си для IBM PC: Алгоритмы и программы. М.: Мир, 1994. - 553 е.: ил.

68. Б. Яне. Цифровая обработка изображений. Пер. с англ. М.: Техносфера. 2007.-581 е.: ил.

69. Bernd J ahne. Digital Image Processing, 5th, revised and extended edition. Springer-Verlag Berlin, 2002.

70. Т. Павлидис. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. М.: Мир, 1986.-396 е.: ил.

71. Image Analysis, Sediments and Paleoenvironments. Edited by Pierre Francus -Spinger Science and Business Media, Inc. 330 p.

72. Jim Casaburi. 2D Cleaner Filter. Denoising filters comparison results CS MSU graphics&media lab Moscow, 05 apr 2003: 2-4.

73. Р.В. Хемминг. Цифровые фильтры. Перевод с английского В.И. Ермишина / Под ред. Профессора A.M. Трахтмана. М.: Советское Радио, 1980. - 224 с.

74. B.C. Гутников. Фильтрация измерительных сигналов. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990. 192 е.: ил.

75. Р. Блейхут. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 448 е.: ил.

76. Каханер Д., Моулер К., Нэш С. Численные методы и программное обеспечение. М.: Мир. 1998.

77. Ч. Лоусон, Р. Хенсон. Численное решение задач метода наименьших квадратов. Пер. с англ. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986 - 264 с.

78. Майкл Л. Вычислительная геометрия и компьютерная графика на С++.- М.: БИНОМ, 1997.-304 с.

79. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов / Пер. с англ. А.И. Хохлова; под ред. И.Г. Журбенко.- М.: Мир, 1982.- 428 с.

80. Скворцов A.B. Обзор алгоритмов построения триангуляции Делоне // Вычислительные методы и программирование.-2002.-№ 1 с. 14-39.

81. Шенягин В.П., Битюков В.К. Измерение длительности кол околообразного импульса // Цифровая обработка сигналов и её применения: Материалы докладов VI Международной конференции.- Москва, 2004.- Т. II.-с. 231-233.

82. Чураков Е.П. Оптимальные и адаптивные системы: Учеб. пособие для вузов.- М.: Энергоатомиздат, 1987.- 256 с.

83. ДёмкинВ.П., Доков Д.С, Привалов В.Ё. Особенности применения лазерных диодов в линейных измерениях // Письма в Журнал технической физики. -2004.-Т.30.-№ 13.- С. 40-44.

84. Густав Олссон, Джангуидо Пиани. Цифровые системы автоматизации и управления. СПб.: Невский Диалект, 2001. - 557 е.: ил.

85. Буцких, В.А Применение слепой обработки сигналов для подавления шумов спеклов в лазерной триангуляции // Инфокоммуникационные технологии. 2012. - Т. 10, № 1. - с. 16-21.

86. A.A. Юдашкин. Распознавание растровых изображений с помощью динамической нейронной сети, заданной в пространстве комплексных чисел. // Известия Самарского научного центра РАН. 2003. С. 127-133.

87. A.A. Харкевич. Борьба с помехами. Издание второе, исправленное-f1. V I" ,<1.• 'Ч J fclV?\i 1im1 I1 ¡'1. I I»и I

88. М.:Изд-во «Наука», 1965 275 с.

89. Борн М., Вольф Э. Основы оптики. М.: Наука, 1973. 718 с.

90. Заказнов Н.П., Кирюшин С.И., Кузичев В.И. Теория оптических систем. -М. Машиностроение 1992.

91. Буцких В.А., Алгоритм нулевого листа в задаче подавления интерференционных шумов на изображениях // Инфокоммуникационные технологии. 2012. - Т. 10, №2. - с.54-59.

92. Васин H.H., Буцких В.А., Система передачи информации о геометрии профиля объекта с использованием лазерной триангуляции // Вестник транспорта Поволжья. 2012. - Т.ЗЗ, №3. - с. 16-22.

93. Левин Б.Р. Теория случайных процессов и её применение в радиотехнике. -М.: Советское радио, i960.- 664 с.

94. Плескунин В.И., Воронина Е.Д., Теоретические основы организации и анализа выборочных данных в экперементе. Под ред. A.B. Башарина.- Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1979.- 232 с.

95. Секеи К., Томисет М. Приборы с переносом заряда // Пер. с англ.Под ред. В.В. Поспелова, P.A. Суриса.- М.: Мир, 1978.- 327 с.

96. Заварыкии В.М., Житомирский В.Г., Лаичик М.П. Численные методы.- М., Просвещение, 1990.- 176 с.

97. Крамер Г. Математические методы статистики: Пер. с англ. / Под ред. А.Н. Колмогорова.- М.: Мир, 1975.- 648 с.

98. Репин В. Г., Тартаковскнй Г. П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем.-М.:Советское радио, 1977.- 432 с.

99. Трифонов А.Н., Захаров A.B., Нроняев Е.В. Обработка импульсов с гауссовской случайной субструктурой при наличии шума // Цифровая обработка сигналов и её применения: Материалы докладов III Международной конференции.- Москва, 2000.- Т. I.- С. 80-84.