Разработка цифровых методов и устройств преобразования параметров сигналов изображений в системах телевидения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат технических наук Балобанов, Андрей Владимирович

• Балобанов, Андрей Владимирович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Балобанов, Андрей Владимирович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И ПАРАМЕТРЫ СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ ТЕЛЕВИДЕНИЯ СТАНДАРТНОЙ И ВЫСОКОЙ ЧЕТКОСТИ (ВЧ)

1.1. Особенности структуры спектра исходного телевизионного сигнала

1.2 Чересстрочный и построчный режимы внутрикадровой дискретизации

1.3. Преобразование видеоинформации в квазипериодическую последовательность отсчетов сигнала в ограниченной многомерной зоне

1.4 Формирование дискретных отсчётов сигналов телевизионных изображений

1.5 Искажения формирования сигналов телевизионных изображений в

системах телевидения

1.6. Выводы

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПРЕОБРАЗОВАНИИЯ ПАРАМЕТРОВ И ХАРАКТЕРИСТИК ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО СПЕКТРА СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ ТЕЛЕВИДЕНИЯ СТАНДАРТНОЙ И ВЫСОКОЙ ЧЁТКОСТИ

2.1 Анализ искажений пространственно-временной структуры телевизионных изображений

2.2. Разработка метода коррекции интегральных искажений

пространственной структуры телевизионных изображений

2.3. Разработка методов преобразования и реставрации пространственно-временных параметров сигналов телевизионных изображений

2.3.1 Децимация дискретного в пределах внутрикадрового пространства сигнала

телевизионных изображений

2.3.2. Преобразование чересстрочной структуры последовательных во времени сигналов телевизионных кадров в прогрессивную (построчную) структуру

2.4. Выводы

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И УСТРОЙСТВ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ РАЗВЁРТКИ И РЕСТАВРАЦИОННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ТЕЛЕВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

3.1 Алгоритмы и устройства преобразования параметров развёртки растра в цифровых системах телевидения стандартной и высокой чёткости

3.2 Разработка метода и устройств преобразования параметров развёртки сигналов изображений в системах цифрового телевидения

3.3 Разработка алгоритма и устройства реставрации пространственной чёткости телевизионных изображений

3.4 Выводы

ГЛАВА 4. ЦИФРОВЫЕ МЕТОДЫ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ И КОДИРОВАНИЯ СИГНАЛОВ ЧЁРНО-БЕЛЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО ЦВЕТОВОМУ НАПРАВЛЕНИЮ

4.1 Характеристики сигналов цветовых составляющих в системах

телевещания

4.2 Цифровое контрастирование черно-белых изображений с использованием компьютерной технологии

4.3 Вопросы цифровой обработки видеосигнала при цветовом контрастировании чёрно-белых изображений

4.3.1 Принципы построения цветокодирующих устройств дискретного типа

4.3.2 Цветокодирующее устройство на логических элементах

4.3.3 Цветовое кодирование черно-белых изображений с помощью персонального компьютера

4.3.4 Оптимизация алгоритма цветового кодирования черно - белого изображения

4.4 Выводы

ГЛАВА 5. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

5.1. Практическая реализация преобразования структуры растра в цифровых системах стандартной и ВЧ

5.2. Практические рекомендации по распознаванию цветокодированных изображений с использованием персонального компьютера

5.2.1. Интерфейс программы и ее функциональные возможности

5.3. Раскрашивание черно-белых кинофильмов и фотографий в натуральные

цвета

5.4 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка цифровых методов и устройств преобразования параметров сигналов изображений в системах телевидения»

ВВЕДЕНИЕ

Ведущие мировые державы в настоящее время активно осуществляют разработки своих национальных стандартов цифрового телерадиовещания, что позволяет им отказаться от выплаты лицензионных сборов, которые рассчитываются исходя из числа передаваемых программ и абонентов, а также количества выпущенных единиц оборудования, в пользу внутреннего финансирования и развития собственных научно-исследовательских организаций, осуществляющих разработку стандартов и реализующих соответствующее цифровое оборудование. Примером таких стран может служить КНР, уделившая в последние годы значительное внимание работам в области цифрового телевидения. Накопленные при этом научно-технические потенциал и результаты позволили осуществлять эффективную подготовку специалистов и организовать к Олимпийским играм 2008 г цифровое наземное и мобильное (в том числе и для общественного транспорта) телевизионное вещание с высокой чёткостью.

Активное внедрение телевидения высокой чёткости (ТВЧ) обусловило возрастание актуальности эффективного решения научно-технических задач по взаимному преобразованию сигналов ТВ изображений стандартной чёткости и ТВЧ. Последнее связано и с тем, что существующий в РФ обширный архив программ и видеоматериалов представлен изображениями и форматом телевидения стандартной чёткости. К тому же этот архив в настоящее время переводится в цифровой вид, в том числе и с использованием процедуры сжатия спектра. Весьма актуальным соответственно является решение задач реставрации и преобразования сигнала стандартной чёткости в стандарт с повышенным числом строк. Сложность эффективного решения данной проблемы не вызывает сомнений, что обусловлено необратимыми потерями информационной структуры изображений, которые уже были внесены при формировании ТВ сигналов стандартной чёткости. Однако сохранившиеся корреляционные связи, связанные, в том числе, и с нестабильностями положения камер и растра позволяют все же реставрировать тонкую структуру изображений за счёт взаимной многомерной обработки составляющих ТВ сигнала изображений в реальном и частотном пространстве.

Всестороннее решение в данном случае может быть осуществлено лишь за счёт разработки методов селективного опознавания и реставрации по направлениям видеоинформационного многомерного пространства нарушенных (в процессе формирования и сжатия спектра) информационных связей элементов структуры изображений и методов их последующей нелинейно-линейной регенерации.

Основное внимание, однако, здесь следует уделить решению проблем регенерации малоконтрастных, малонасыщенных (по цвету) и мелкоструктурных пространственных (внутрикадровых) составляющих в структуре изображений и сам процесс их регенерации должен предшествовать проводимым для пользователя (приёмная система) преобразованиям числа строк ТВ растра. Параллельно должна быть решена задача реставрационной регенерации информационных составляющих сигнала изображения, определяющих качество передачи изменений цвета. И, наконец, необходимо разработать методы, обеспечивающие реставрацию и регенерацию структуры изображений в последовательности кадров.

В основе преобразований - параллельное использование, в локальных участках и фрагментах (во внутрикадровом пространстве, в последовательности кадров и по цветовому направлению) текущей (исходной) структуры изображений, дифференциально-логической, дифференциально-интегральной относительной обработки сигналов изображений. При этом должен быть разработан комплекс линейных и нелинейных методов (алгоритмов и устройств) реставрационной регенерации промежуточных элементов, пространственных или цветовых составляющих изображений. Полученные при осуществлении регенерации составляющие должны подвергаться коррекции и преобразованию с последующим мультиплексированием уже общего преобразованного сигнала изображения по заданным критериям весового выбора элементов каждой составляющей.

Сопутствующим направлением исследований является адаптивное преобразование многомерной структуры изображений, обеспечивающее снижение уровня и заметности искажений, которые возникают в процессе цифрового сжатия спектра сигналов изображений стандартизованными и наиболее широко используемыми методами. При этом сигнал ТВ изображений целесообразно подвергать предварительному преобразованию в участках, провоцирующих появление (в процессе сжатия)

5

недопустимого уровня искажений и ограничивающих в связи с этим достижимую степень сжатия его спектра.

Основное внимание следует уделить созданию универсальных методов преобразования параметров сигналов изображений, которые могут быть использованы для различных вариантов их цифрового кодирования и декодирования (сжатие спектра, отображение сигналов изображений для визуального контроля, реставрации, архивирования и т. д.)

Существующие стандарты видеокомпрессии базируются на устранении избыточности, присутствующей в сигнале телевизионных изображений. Обычно устраняется психофизиологическая избыточность видеоинформации, в первую очередь, в пространственном, цветовом и во временном направлениях, после чего последовательность отсчётов спектра сигналов изображений преобразуется к одномерному виду и осуществляется устранение статистической избыточности в полученном одномерном потоке.

Такая схема стала классической со времени разработки стандарта МРЕО-1 и остаётся неизменной во всех стандартах эффективного сжатия. Основным недостатком существующих алгоритмов сжатия является недостаточная связь алгоритмов сжатия с динамикой изменений структуры текущих изображений в многомерном видеоинформационном пространстве.

Нет сомнений, что лишь жесткое сопряжение алгоритмов сжатия спектра с текущей структурой сигналов телевизионных изображений является залогом будущего увеличения эффективности уплотнения их спектра. Выявление изменений видеоинформации с текущей относительной оценкой их веса определяет динамику перестройки режима функционирования системы сжатия спектра. Преимуществом таких вариантов является трансформация, в конечном итоге, структуры сопутствующих искажений сжатия в шумоподобную многомерную структуру, которая не будет заметна для наблюдателя. При этом необходимо обеспечивать достаточно высокую скорость и степень согласования процедуры сжатия с характеристиками многомерной видеоинформации и с тонкой спецификой её восприятия при видеоконтроле. Увеличение эффективности видеокодирования, следовательно, может быть достигнуто за счет введения адаптивного перераспределения чёткости изображения объ-

6

ектов по направлениям видеоинформационного пространства в соответствии с результатами оценки изменений соответствующих характеристик сформированного сигнала изображения по соответствующим направлениям. То есть, любое телевизионное изображение не может одновременно быть эффективно воспринято зрительной системой по пространственным, временному и цветовому направлениям видеоинформационного пространства вследствие особенностей функционирования зрительной системы, и эти особенности должны быть учтены путём создания в кодере (внедрения в кодер) психофизиологической модели зрительной системы наблюдателя.

Для современных систем вещательного и прикладного телевидения характерна сложная цепь операций (элементов) последовательной функциональной обработки сигналов на этапах проецирования и преобразования "свет-сигнал", формирования и коррекции телевизионного сигнала (ТВС), преобразования, передачи и приема ТВС, формирования и коррекции принятого сигнала ТВС, преобразования "сигнал-свет" и, наконец, контроля ТВС и воспроизведенных изображений.

При функционировании систем телевидения (СТ) должны быть обеспечены необходимые условия для эффективного извлечения и использования переданной видеоинформации. Значительное число преобразований в СТ и последовательный характер таких преобразований обуславливают накопление искажений контролируемой видеоинформации.

Эффективное уменьшение степени накопления искажений возможно на основе проведения сквозного анализа и выбора характеристик (параметров) элементов процесса обработки сигналов в реальных СТ.

Однако разнородность операций обработки сигналов в СТ чрезвычайно усложняет задачу создания взаимосогласованного комплекса методов сквозного анализа характеристик сигналов и элементов в СТ.

Исходным, например, для СТ обычно является электромагнитное излучение, которое испускается или отражается объектом наблюдения, распространяется в промежуточной среде и поступает на вход СТ.

Исходное электромагнитное излучение несет информацию о комплексе контролируемых параметров объекта наблюдения. При этом характеристики промежу-

7

точной среды мультипликативно и аддитивно воздействуют на электромагнитное излучение, искажая исходную информацию. Степень таких искажений возрастает с увеличением объема промежуточной среды, т.е. определяется расстоянием между объектом и СТ.

Пространство, анализируемое СТ, является многомерным. Наиболее распространенный при этом вариант - четырехмерное анализируемое пространство. Это связано с тем, что чаще всего контролируется ограниченная по объему окрестность в анализируемом пространстве. Анализируемая окрестность пространства при этом фиксирована по глубине и положению относительно координаты пространства, совпадающей с осью СТ. Практически реализуется как бы дискретная "выборка" относительно узкого по глубине участка анализируемого пространства, что эквивалентно соответствующему снижению мерности последнего. В результате остается четыре координаты в пространстве анализа: время (1;); горизонтальное направление (X) и вертикальное направление (У) в плоскости, ортогональной оси СТ; длина волны электромагнитного излучения (А,). Соответственно контролируемый объект в пространстве анализа является в общем случае четырехмерной функцией, например, вида 0(Х,У,1:, X). В сопряженном (реальному) пространстве функция 0(Х,УД, А,) отражается характеристиками четырехмерного пространственно-временного спектра Э(о)х,соу,(о,и), где сох,а>у - пространственные частоты (период/градус); со,о- временные частоты (период/сек).

Первичные искажения и преобразования структуры функции 0(Х,У^,Я) возникают при распространении электромагнитного излучения, соответствующего контролируемому объекту, в объеме промежуточной среды. Действие промежуточной среды в оптическом тракте СТ может быть сопоставлено с действием многомерного ограничивающего фильтра с коэффициентом передачи Кс(сох,а>у,а>,и^,Тст,к),

введение зависимости величины которого от времени позволяет учесть динамические и суточные (Тст=24 час.) изменения функции коэффициента передачи. Параметр Ь отражает воздействие на величину коэффициента передачи объема промежуточной среды. Учет влияния среды на передаваемую по СТ информацию может быть реализован различными путями. Один из возможных вариантов реализации со-

стоит в том, что находят многомерную импульсную характеристику, соответствующую коэффициенту передачи среды, а затем осуществляют свертку такой характеристики с функцией, выбранной в качестве математического представления "типового" сигнала (объекта). Наибольшая сложность здесь в выполнении математической операции свертки соответствующих многомерных функций. Другим возможным вариантом является следующий: первоначально находят функцию спектральной плотности "типового" сигнала; затем определяется результирующая функция, отражающая произведение последней на коэффициент передачи среды; далее обратным преобразованием Фурье результирующей функции получают соответствующую функцию "типового" сигнала, формой которой учтено влияние среды, что дает основу для оценки величины сопутствующих ее воздействию искажений рабочих сигналов.

Объем промежуточной среды оказывает влияние не только на величину, но и на форму коэффициента передачи ограничивающего фильтра, моделирующего действие среды. Если роль среды играет атмосфера, то в форме моделирующего фильтра следует учесть тот факт, что с увеличением объема атмосферы возрастают относительные потери на высоких частотах и. Возникает относительное перераспределение энергии составляющих на входе датчика сигнала СТ, которое эквивалентно соответствующей трансформации формы спектральной характеристики среды. Следовательно, для каждой точки контролируемого пространства при анализе должна быть определена соответствующая форма функции коэффициента передачи. Здесь следует также учитывать и то, что современные оптические системы имеют сферическую форму плоскости фокусировки. Из-за этого имеет место увеличение крутизны среза функции коэффициента передачи среды при удалении точки пространства анализа от оси датчика сигнала СТ. Последнее характерно для точек плоскости анализа, координаты местоположения которых не совпадают с реальной плоскостью фокусировки оптической системы используемого датчика телевизионного сигнала. Кроме рассмотренных выше (амплитудного типа) искажений на исходное электромагнитное излучение, соответствующее объекту наблюдения, воздействуют искажения фазового типа. С увеличением объема промежуточной среды

связано, например, возникновение турбулентности в ее структуре. Сопутствующими турбулентности являются фазо-временные искажения, которые в реальной СТ проявляются ограничениями протяженности пространственной составляющей спектра исходного объекта и увеличением протяженности временной составляющей спектра. Аналогичные искажения возможны и из-за относительных смещений датчика сигнала в СТ, обусловленных, например, нестабильностью или изменениями положения соответствующей опоры или носителя. И, наконец, специфика работы СТ определяет возникновение искажений такого рода и в случае непосредственного контроля объектов с дискретно-временными изменениями положения в пространстве наблюдения.

Последующие искажения и преобразования структуры функции 0(X,Y,t,X) возникают в процессе проецирования, т.е. в оптическом тракте СТ на передающей стороне. Оптической системой СТ ограничивается, во-первых, поле зрения в пространстве анализа по вертикали и горизонтали. Ограничивается, во-вторых, и диапазон длин волн электромагнитного излучения, поступающих на вход преобразователя "свет-сигнал". И, наконец, ограничен по величине и временной интервал работы СТ. Указанные ограничивающие преобразования могут быть математически представлены в реальном пространстве в виде умножения исходной функции 0(X,Y,t, X) на ограничивающую четырехмерную функцию H(X,Y,t, X).

В идеальном случае ограничивающая функция имеет постоянный уровень в поле зрения СТ и нулевой уровень за его пределами, т.е. описывается функцией моноступенчатого типа. Однако из-за разности искажающего действия среды и оптического тракта в аксиальной и периферийных зонах анализируемого пространства функция ограничения модулируется в реальном случае по уровню, достигая максимума в пределах оси датчика сигнала СТ, и спадает на краях поля зрения. Такой вид функции ограничения сопряжен с сокращением протяженности ее спектра. Увеличение точности математического представления функции ограничения достигается в разработанных методах анализа за счет перехода от моноступенчатого математического представления функции ограничения к суперпозиции моноступенчатых функций, т.е. к многоступенчатому представлению. Дальнейшим раз-

витием в этом направлении является свертка (однократная или многократная) моноступенчатых и многоступенчатых функций. Результат свертки дает приближение к заданной функции ограничения. В сопряженном пространстве имеет место свертка спектров исходного контролируемого объекта и самой ограничивающей функции, что отражается изменением тонкой структуры спектра §{о)х,соу,со,Х) в области пространственных и временных частот. Картина спектра здесь определяется спектром самих функций ограничения. Возникают сопутствующие интегральные преобразования тонкой структуры спектра исходного воздействия, характер которых определяется видом и соответственно спектром функции ограничения Н(Х,УД, X).

Таким образом, если при анализе характеристик СТ действие оптической системы (ОС) датчика сигнала сопоставить с действием многомерного ограничивающего фильтра, то величина коэффициента передачи такого фильтра зависит от относительных (по отношению к оси датчика СТ) координат точки наблюдения в поле зрения СТ - Кос(^,й)у,Х,У,Х0,У0), где Х0,У0 - координаты точки, которая находится на оси и в плоскости фокусировки ОС датчика телевизионного сигнала.

В представленном выше обозначении для функции коэффициента передачи ОС не зафиксирована зависимость характера указанной функции от времени. Однако при анализе параметров реальных СТ такая зависимость может быть безусловно введена. Иногда целесообразно, например, реализовать в СТ слежение за перемещающимся в поле зрения объектом. За счет этого ограничивается протяженность временного спектра подвижного объекта на входе датчика сигнала СТ, что, в конечном итоге, отражается увеличением пространственной четкости телевизионного изображения такого объекта. Фактически слежение в данном случае обеспечивает согласование граничных параметров текущего пространственно-временного спектра воздействия с соответствующими характеристиками СТ, т.е. корректирует спектр временных частот входного воздействия по протяженности. Наиболее простым вариантом слежения является вариант фазового, когда координаты оси СТ в плоскости фокусировки изменяют во времени по результатам анализа предшествующих изменений координат объекта. Движение же объекта не только вдоль плоскости, но и в объеме среды обычно обуславливает необходимость реализации в ОС соответству-

тощих автоматических во времени компенсационных изменений при оптическом проецировании и масштаба проекции перемещающегося объекта. Ошибки слежения определяют при этом протяженность текущего временного спектра и соответственно пространственную четкость изображения контролируемого объекта.

Ограничивающие преобразования реальной временной структуры входного воздействия в оптическом тракте находят широкое применение в современных СТ. Математическое описание таких преобразований при выполнении анализа характеристик СТ основано на использовании ограничивающей функции времени Н(1;). Функция входного воздействия умножается при этом на функцию Н(Т). Указанное математическое представление характерно для модуляции, дискретизации, мультиплексирования, демультиплексирования контролируемой информации в оптическом тракте СТ. Функция преобразованного спектра определяется в данном случае сверткой временных спектров функции ограничения и входного воздействия.

Рассмотренные преобразования контролируемой видеоинформации в оптическом тракте СТ следует отнести к типу ограничивающих преобразований или в реальной или в спектральной областях. Последовательный характер рассмотренных преобразований позволяет моделировать при анализе СТ их результирующее воздействие единым фильтром с общим коэффициентом передачи, предварительные искажения контролируемой информации на входе которого определяется общей ограничивающей функцией. Общие коэффициент передачи моделирующего фильтра и ограничивающая функция определяются при этом результатом перемножения составляющих коэффициентов передачи и ограничивающих функций, отражающих действие соответствующих промежуточных участков оптического тракта СТ. Информация с выхода оптического тракта СТ поступает на вход собственно преобразователя "свет-сигнал". Здесь имеет место спектрально-пространственно-временная дискретизация и накопление энергии, соответствующей контролируемой зоне пространства, с параллельно-последовательным во времени преобразованием накопленной электромагнитной энергии в электрический сигнал.

Уже на уровне теоретического выбора характеристик СТ должно быть обеспечено жесткое согласование параметров воздействия с ограничивающими характеристиками преобразователя "свет-сигнал". Такое согласование должно быть реализо-

12

вано при учете всего комплекса необходимых требований конструктивного, функционального, технологического, энергетического и др. порядков. Однако все же первым этапом этой сложной задачи является этап выявления определенных требований к ограничивающим характеристикам преобразователя "свет-сигнал" в СТ. Данный этап может быть реализован в конкретной СТ на основе результатов, полученных при теоретических и экспериментальных исследований специфики многомерного спектра контролируемых объектов. Другим необходимым элементом при этом является теоретическое установление критериев по отражению исходной структуры спектра на выходе СТ. Исходные данные здесь определяются функциональным назначением СТ, т.е. для различных пользователей отличаются не только в количественном, но и в качественном отношении. Соответственно, нецелесообразно при выполнении соответствующего анализа использовать обобщенную модель объекта наблюдения. Для каждого варианта функционирования СТ должна быть разработана частная модель объекта наблюдения, охватывающая критические (по информационной нагрузке) режимы работы СТ. Причем здесь важна не средняя величина такой нагрузки, а, именно степень анизотропии текущей информационной нагрузки в пространстве, контролируемом СТ. Неравномерность текущей информационной нагрузки по фиксированным направлениям и определяет в многомерном пространстве предельные характеристики СТ. Неравномерность текущей информационной нагрузки является следствием неравномерности текущего многомерного спектра исходного воздействия. Следовательно, в реальных СТ необходимо проводить исследования предельных параметров спектра исходного воздействия.

При этом экспериментальные исследования предельных параметров многомерного спектра затруднены сложностью реализации аппаратуры с удовлетворительными (по протяженности и изотропности) характеристиками во всем спектральном пространстве. Затраты же на реализацию аппаратуры контроля параметров многомерного спектра воздействия с анизотропными характеристиками обычно не окупаются из-за того, что такая аппаратура позволяет решать лишь узкий круг задач, стоящих перед ограниченным числом пользователей. Целесообразно в связи с последним особое внимание уделить на современном этапе развития СТ разработке методов теоретического исследования специфики многомерного спектра

13

воздействия на входе преобразователя "свет-сигнал". При этом можно выделить ограниченный по числу круг операторов, описывающих поведение объектов контроля в поле зрения СТ. Выбранный круг операторов должен обеспечить выявление в объеме спектрального пространства зон анизотропии структуры многомерного спектра объектов. Протяженность и ориентация указанных зон определяют предельные параметры спектра воздействия на входе СТ. Отражением предельных параметров спектра воздействия на входе СТ фактически являются требования к функциональным характеристикам СТ.

Цель и задачи работы. Целью настоящей диссертационной работы является разработка эффективных методов и устройств цифрового преобразования пространственных и цветовых параметров ТВ изображений в системах цифрового телевидения, учитывающих специфику и искажения формирования (сжатия) соответствующих видеоинформационных сигналов, а также разработка и моделирование алгоритмов, реализующих предложенные методы. Для достижения поставленной цели в работе решены следующие научно-практические задачи:

1. Проведён анализ влияния линейных и нелинейных преобразований, которые осуществляются в процессе формирования стандартного ТВ сигнала, на пространственно-временные характеристики (параметры, искажения) соответствующих изображений;

2. Получены аналитические соотношения для оценки изменений масштаба контролируемых объектов и получены расчётные соотношения, конкретизирующие масштабные трансформации пространственных параметров проецируемых объектов в зависимости от условий и параметров видеоконтроля;

3. Разработан метод адаптивной коррекции интегральных искажений пространственной структуры ТВ изображений;

4. Предложен вариант осуществления цифровой фильтрации для последующей децимации дискретных в пределах внутрикадрового пространства сигналов ТВ изображений.

5. Разработан метод преобразования чересстрочной структуры последовательных во времени сигналов ТВ кадров в прогрессивную (построчную) структуру;

6. Предложен режим цветового кодирования чёрно-белых ТВ изображений, обеспечивающий значительное повышение визуальной информационной ёмкости чёрно-белых изображений.

Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы современные методы цифровой обработки изображений, статистической радиотехники, спектрального анализа и программирования.

Личный вклад. Все основные научные результаты, изложенные в диссертации, получены автором лично.

Научная новизна работы.

1. Получены соотношения, отражающие чересстрочную структуру дискретизации сигнала ТВ изображений и соответствующего спектра, и показана эффективность раздельного преобразования составляющих сигналов четных и нечетных полей.

2. Осуществлён теоретический анализ многомерных характеристик формирования отсчётов сигнала ТВ изображения с учётом пространственно- временного накопления.

3. Разработана методика и получены соотношения для вычислительной оценки линейных и нелинейных преобразований (искажений) характеристик конкретного ТВ изображения объекта в зависимости от его положения в пределах контролируемой сцены.

4. Разработаны основы эффективной коррекции апертурных искажений сигнала ТВ изображений адаптивного типа.

5. Аналитически показана целесообразность ограничения спектра сигналов ТВ изображений в диагональном направлении при децимации последовательности соответствующих отсчетов.

6. Обоснована импульсная характеристика (ИХ) и осуществлён анализ коэффициента передачи интерполирующего (отсутствующий в промежутке отсчёт) цифрового фильтра при преобразовании чересстрочной структуры растра в построчную.

7. Предложена методика, позволяющая определить оптимальный алгоритм цвето-

кодирования при решении частных (разнородного типа) задач.

Практическая ценность работы.

1. Разработанные алгоритмы, устройства и соответствующие блоки преобразования параметров развёртки растра в цифровых системах ТВ стандартной и высокой чёткости.

2. Разработанные алгоритмы, структурные схемы устройства и соответствующих блоков преобразования параметров развёртки растра в цифровых системах телевидения стандартной и высокой чёткости.

3. Разработанный алгоритм ограничения спектра сигналов телевизионных изображений при децимации последовательности соответствующих отсчётов.

4. Разработанные алгоритмы, структурные схемы устройства для реставрации пространственной чёткости сигналов телевизионных изображений и блока адаптивной апертурной коррекции.

5. Разработанный алгоритм цветового кодирования чёрно-белых ТВ изображений, обеспечивающий выявление в структуре изображений конфигурации участков повышенной яркости.

Реализация результатов работы. Результаты работы использованы при проведении учебного процесса на кафедре телевидения им. С.И. Катаева МТУСИ при подготовке методического пособия и программного обеспечения для лабораторной работы, при выполнении НИР "Искание-ТВРК" в лаборатории "Цифровой обработки телевизионных сигналов" МТУСИ, при выполнении работ по гранту РФФИ №1007-00349 «Разработка комплекса методов и алгоритмов для систем реставрационного адаптивного преобразования сигналов телевидения в стандарт высокой и сверхвысокой чёткости». Результаты диссертации также внедрены в разработках устройств ТВ контроля объектов в закрытом акционерном обществе «СПЕ-ЦВИДЕОПРОЕКТ», в ФГУП Государственном научно-производственном ракетно-космическом центре «ЦСКБ-ПРОГРЕСС», в клиниках ГБОУ ВПО «Самарский государственный медицинский университет» Минздравсоцразвития РФ, в ФГОБУ ВПО

«Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики». Реализация результатов работы подтверждена соответствующими актами.

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 4-й Международный научно-технический конференции «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного и оптоэлектронного приборостроения» Мегтайс, 2005 г.; на Научно-технических конференциях профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава МТУСИ в 2005, 2006 гг., на Московской отраслевой научно-технической конференции «Технологии информационного общества», 2007 г., на VII международной НТК «Проблемы техники и технологии телекоммуникации» в 2006 г., на 12-14 Российских научных конференциях профессорско-преподавательского состава, научных работников и аспирантов в 2005- 2007 гг.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 19 печатных работ, в том числе пять статей в ведущих рецензируемых журналах, входящих в перечень ВАК, 2 положительных решения по заявке на изобретение.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и трех приложений, изложена на 214 страницах. Библиография включает 91 наименование. Основные положения, выносимые на защиту.

1. Результаты теоретической оценки характеристик чересстрочной структуры дискретизации, соответствующего спектра и формирования отсчётов сигнала ТВ изображения с учётом пространственно- временного накопления.

2. Методика и полученные соотношения, обеспечивающие возможность вычислительной оценки линейных и нелинейных преобразований пространственных параметров конкретного ТВ изображения объекта в зависимости от его положения в пределах контролируемой сцены.

3. Разработанные алгоритмы ограничения спектра при децимации, реставрации пространственной чёткости сигналов ТВ изображений, их адаптивной апер-турной коррекции и преобразования чересстрочной в последовательности кадров структуры строк в построчную.

4. Разработаные алгоритмы и программное обеспечение для цветокодирования сигналов ЧБТ.

5. Результаты экспериментального исследования разработанных алгоритмов. Во введении обоснована актуальность темы, указана цель диссертационной

работы, определены задачи и методы исследования. Сформулированы научная новизна, практическая значимость и положения, выносимые на защиту, а также кратко излагается содержание работы.

В первой главе рассмотрены характеристики и параметры сигналов изображений в системах телевидения стандартной и высокой четкости, особенности структуры спектра исходного ТВ сигнала, чересстрочного и построчного режимов внут-рикадровой дискретизации, формирования дискретных отсчетов сигналов телевизионных изображений. Проанализированы искажения формирования сигналов ТВ изображений. Показана целесообразность пространственно-временной реставрации отсутствующих пикселей при восстановлении построчного растра в сигналах ТВ изображений, сформированных в системах стандартного телевизионного вещания. Разработана методика вычислительной оценки изменений масштаба контролируемых объектов позволяющая учитывать и компенсировать с использованием обратных цифровых, нелинейного типа, преобразований изменения пространственных параметров контролируемых объектов, возникающих в зависимости от высоты установки (h), расстояния от TBK до конкретного объекта (Z), угловых размеров конкретного из контролируемых объектов {у/) и его координат в пределах внутри-кадрового пространства.

Во второй главе исследованы пространственно-временные искажения структуры сигналов телевизионных изображений, осуществлена разработка методов адаптивной коррекции, преобразования и реставрации пространственно-временных параметров сигналов ТВ изображений. При этом показано, что формированию каждого пикселя сигнала ТВ изображения сопутствует низкочастотная фильтрация входного воздействия по независимым направлениям видеоинформационного пространства в соответствии четырёхмерным коэффициентом передачи К0 (сох, соу, со, сох), осуществлена разработка метода коррекции интегральных искажений простран-

ственной структуры телевизионных изображений, проведён анализ и разработан вариант осуществления децимации дискретного в пределах внутрикадрового пространства сигнала ТВ изображений, представлены результаты разработки метода преобразования чересстрочной структуры последовательных во времени сигналов ТВ кадров в прогрессивную (построчную) структуру, подробно рассмотрена специфика интегрально -дифференциальной реставрации отсутствующих отсчётов и показана возможность сопутствующего подавления шумовой составляющей, рассмотрены алгоритмы и методика реставрации отсутствующих пикселей для наиболее сложных в отношении восстановления реализаций текущего сигнала ТВ изображений.

В третьей главе проведён анализ современных алгоритмов и устройства преобразования параметров развёртки растра в цифровых системах телевидения стандартной и высокой чёткости, осуществлена разработка алгоритмов, устройств, блоков преобразования параметров чересстрочной развёртки и реставрации пространственной чёткости сигналов ТВ изображений, обеспечивающих снижение уровня сопутствующих искажений сигнала ТВ изображений. Осуществлено сравнение предложенного алгоритма преобразования и реставрации с наиболее совершенными современными алгоритмами, показаны отличительные признаки и преимущества предложенных в диссертации решений, осуществлена разработка алгоритма и структурной схемы устройства реставрации пространственной чёткости адаптивно сигналов ТВ изображений.

Четвёртая глава диссертации посвящена разработке цифровых методов преобразования и кодирования чёрно-белых (ЧБ) ТВ изображений по цветовому направлению. Здесь исследованы характеристики сигналов цветовых составляющих в системах телевещания, способы кодирования ЧБ ТВ изображений в условные цвета, методы цифрового их контрастирования с использованием компьютерной технологии, вопросы цифровой обработки видеосигнала ЧБ ТВ при цветовом кодировании и осуществлено сопоставление различных алгоритмов реализации цветового контрастирования.

В пятой главе проводятся экспериментальные исследования предложенных методов и алгоритмов.

В заключении диссертационной работы представлены основные выводы по результатам выполненной работы.

В приложении приведен фрагмент алгоритма программы цветового кодирования чёрно-белого изображения, программа устранения искажений формирования движущихся изображений при движении в горизонтальном, вертикальном и диагональном направлении структуры растра в МаЛСас! и акты о внедрении результатов диссертационной работы.

Заключение диссертации по теме «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения», Балобанов, Андрей Владимирович

5.4 Выводы

Проведенные в пятой главе компьютерное моделирование подтверждает полученные математические результаты:

1. Метод и алгоритм преобразования из чересстрочной развертки в построчную с удвоением частоты кадров работает эффективнее существующих аналогов.

2. Цветовое контрастирование черно-белого изображения повышает визуальную информационную емкость исходного изображения. Хотя содержащаяся в изображении информация не увеличивается, но благодаря лучшему согласованию его параметров с особенностями зрения возможности и резервы зрительной системы человека используются более эффективно.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведён теоретический анализ характеристик чересстрочной структуры дискретизации, соответствующего спектра и формирования отсчётов сигнала ТВ изображения с учётом пространственно- временного накопления.

2. Получены соотношения для оценки изменений масштаба контролируемых объектов и получены расчётные соотношения, конкретизирующие масштабные трансформации пространственных параметров проецируемых объектов в зависимости от условий и параметров видеоконтроля;

3. Разработан метод адаптивной коррекции интегральных искажений пространственной структуры телевизионных изображений;

4. Предложен вариант осуществления цифровой фильтрации при последующей децимации дискретных в пределах внутрикадрового пространства сигналов ТВ изображений;

5. Разработан метод преобразования чересстрочной структуры последовательных во времени сигналов ТВ кадров в прогрессивную (построчную) структуру;

6. Разработаны алгоритмы, структурные схемы устройства и соответствующих блоков преобразования параметров развёртки растра в цифровых системах телевидения стандартной и высокой чёткости,

7. Разработаны алгоритмы, структурные схемы устройства для реставрации пространственной чёткости сигналов телевизионных изображений и блока адаптивной апертурной коррекции;

8. Предложен режим цветового кодирования чёрно-белых ТВ изображений, обеспечивающий выявление в структуре изображений конфигурации участков повышенной яркости и разработано необходимое программное обеспечение;

9. Проведено моделирование разработанных методов преобразования и цветового кодирования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Балобанов, Андрей Владимирович, 2012 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Mitsuhashi Т. A study on the relationship between scanning specifications and picture quality — NHK Lab. Note, 1980, N 256.

2. Stollenwerk F. Qualitatsvergleich von Zeilen-sprung-und vollbildwiedergabe. — Frequenz, 1983, 37.

3. Stollenwerk F., Schroder H. Ferusehsysteme mit kompatibel erhonter bildqualitat-ein systemvergleich. — Rundfunktechn Mitteilungen 1984, 28, N 5.

4. CCIR. Documents (1982-1986) 11/304-E. France. New Experimental in the Measurement of Perception oi Flickring, 19 June, 1985.

5. Луизов A.B. Инерция зрения/ Гос. н/т изд. Оборонгиз.- М, 1961,-С 5767.

6. Безруков В.Н. и др. Выбор параметров телевидения высокой визуальной чёткости и качества/ Техника кино и телевидения ,-№10, 1985г.- С.З-10

7. Безруков В.Н. Анализ характеристик спектра ортогональных структур квазипериодической дискретизации в системах телевидения //Радиотехника. - 1989. - №12. - С.З - 7.

8. Безруков В.Н. Принципы построения и анализа характеристик спектра структур дискретизации телевизионных изображений //Техника кино и телевидения. - 1990. - №7. - С.7-23.

9. Безруков В.Н. Разработка и применение элементов теории преобразования сигналов изображений в системах прикладного телевидения. Автореферат диссертации на соискание учёной степени д.т.н., М.: МТУ СИ, 1996. С.18-21.

10. Безруков В.Н., Медведев A.A., Седов М.О. Анализ характеристик спектра структур внутрикадровой дискретизации сигналов телевизионных изображений. //T-Cornm - Телекоммуникации и транспорт. - 2009. -№5. - С.14 - 17.

11. В.Н. Безруков, И.В.Влаеюк, П.Ю.Комаров. Специфические искажения структуры изображений в системах цифрового телевидения // Мобильные системы. - 2006. - № 11. - С. 34-37.

12.В.Н. Безруков, И.В.Влаеюк, П.Ю.Комаров. Мультипликативные амплитудные искажения оптического отображения видеоинформации в пространство кадра при телевизионном контроле. //Метрология и измерительная техника в связи. - 2005. - №5. - С.24 - 28.

1 З.Безруков В.Н., Мамаев В.Ю., Селиванов К.В. Специфика анализа апер-турных характеристик в системах телевидения //Т • Comm. Телекоммуникации и транспорт. - 2009. - №2. - С35-39.

14.Красильников H.H. Теория передачи и восприятия изображений - М.: Радио и связь, 1986. - 248 с.

15.Медведев A.A. Методы и устройства компенсации искажений спектров сигналов изображения цифрового вещательного телевидения. //Автореферат диссертации на соискание учёной степени к.т.н., М.: МТУСИ. - 2010. - С. 10 -12.

16.Смирнов A.B., Пескин А. Е. Цифровое телевидение. От теории к практике. - Горячая Линия - Телеком, 2005. - 249 с.

17.Пат. 2287909 Российская федерация, МПК H 04N 7/48. Способ преобразования цифрового сигнала изображения и устройство для его реализации // Безруков В.Н., Рабинович A.B., Комаров П.Ю.; заявитель и патентообладатель Московский технический университет связи и информатики. - № 2004136445/ 09; заявлено 15.12.2004; опубл. 20.11.2006, Бюл. № 32.-34 е.; ил.

18.Пат. 2257684 Российская федерация, МПК H 04N 7/01. Схема преобразования развёртки /Мацунага Сеидзи, Онодера Дзикеда, Икеда Макото; заявитель и патентообладатель Фудзитсу дженерал лимитед. - № 2002123061/ 09; заявлено22.09.2000; опубл. 27.07.2005, Бюл. № 21.-32 е.; ил..

19.Новаковский C.B. Цветное телевидение. - М.: Связь, 1975. - 376 с.

20.Джадд Д., Вышецки Г. Цвет в науке и технике. - М.: Мир, 1978. - 592 с.

21.Самойлов В.Ф., Хромой Б.П. Телевидение: Учебник для ВУЗов. - М.: "Связь", 1975.-400 с.

22.Ерганжиев H.A. Цветное телевидение в измерительной технике. - М.: Связь, 1980.- 102 с.

23. Балобанов В.Г. Блок цветового кодирования черно-белых изображений для ТВ системы прикладного телевидения. Тезисы докладов республиканской НТК. "Современные технические средства вещательного и прикладного телевидения".-М.: 1994.

24.Балобанов В.Г., Горчаков Б.М. Повышение информативности черно-белых изображений методом цветового контрастирования. Информатика, радиотехника, связь. Сб. трудов ученых Поволжья. Вып. №6. Самара, 2001. с.73-75.

25.Балобанов В.Г., Горчаков Б.М., Балобанов A.B. Цветовое кодирование, черно-белых изображений с использованием однолучевых цветных кинескопов. Информатика, радиотехника, связь. Сб. трудов ученых Поволжья. Вып. №7. Самара, 2002, с. 52-55.

26.Балобанов A.B., Кривозубов В.П., Балобанов В.Г. Цветовое кодирование черно-белых изображений с помощью персонального компьютера // Научно - технический журнал "Инфокоммуникационные технологии". -2003, т. 1,№3.-С. 51-55.

27.Балобанов A.B., Балобанов В.Г. Алгоритмы цветокодирования для получения максимальной информационной емкости черно-белых изображений. Материалы XVII Российской научной конференции профессор-но-преподавательского состава, научных сотрудников и алгоритмов. -Самара: -2010.-С.138-139.

28.Балобанов В.Г., Горчаков Б.М. Исследование вопросов цифровой обработки видеосигнала при цветовом контрастировании черно-белых изображений. Информация, радиотехника, связь. Сб. трудов ученых Поволжья. Вып. № 5, Самара, 2000. - С. 24-27.

29.Балобанов A.B., Кривозубов В.П., Балобанов В.Г. Способы повышения обнаружения малоконтрастных объектов чёрно-белого изображения. // „Обозрение прикладной и промышленной математики". Редакция журнала „ОП и ПМ", г. Москва, 2004г., с.753-754.

30.Балобанов В.Г., Горчаков Б.М., Балобанов A.B. Цветовое кодирование монохромных изображений. // Сборник ТУЗС, №168, г. Санкт - Петербург, СПб ГУТ, 2002г., с.200-211.

31.Балобанов A.B., Кривозубов В.П., Балобанов В.Г. Оптимизация алгоритма цветового кодирования чёрно-белого изображения. // Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава научных работников и аспирантов. Материалы конференции, г.Самара, 2005г., с.137-139.

32.Балобанов A.B. Особенности временного спектра для различных операторов преобразования пространственно-временной структуры телевизионных изображений. //Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского научного и инженерно-технического состава. МТУСИ, г.Москва, 2005г., с. 111-112.

33.Балобанов A.B., Балобанов В.Г., Кривозубов В.П. Выбор алгоритма цветового кодирования черно-белых изображений для прикладных систем черно-белого телевидения. // "Инфокоммуникационные технологии". - 2005, т. 3, № 2. - С. 45-48.

34.Балобанов A.B., Власюк И.В., Комаров П.Ю. Коррекция пространственных искажений сигнала изображения в системах цифрового телевидения. //"Инфокоммуникационные технологии". - 2006, т. 4, № 4. - С. 69-73.

35. Балобанов A.B., Балобанов В.Г., Безруков В.Н. Рекомендации по выбору алгоритма и формы амплитудной характеристики цветокодируюгцего устройства. // "Инфокоммуникационные технологии". - 2009, т. 7, № 3. -С. 85-89.

36. Безруков В.Н., Балобанов A.B., Балобанов В.Г. Раскрашивание черно-белых кинофильмов и фотографий в натуральные цвета. // "Инфокомму-никационные технологии". - 2011, т. 9, № 2. - С. 50-52.

37. И.В. Власюк, A.B. Балобанов, A.A. Басекеев. Анализ пространственно-частотных характеристик распределения светочувствительных элементов в пределах растра матрицы ПЗС. // Метрология и измерительная техника в связи. - 2006. - № 3. - С. 36—40.

38. А.В.Балобанов, И.В.Власюк. Коррекция искажений сигналов изображения быстродвижущихся объектов. // Материалы научной конференции профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава. - М.: МТУ СИ. - 2006. - С. 123-124.

39. И.В.Власюк, А.В.Балобанов. Оценка зависимости амплитудных искажений от угла проецирования при видеоконтроле объектов. // Материалы научной конференции профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава МТУ СИ. - М.: МТУ СИ. - 2006. - С. 126-127.

40. А.В.Балобанов. Специфика передачи временного спектра видеоинформации в датчиках телевизионного сигнала. // INTERMATIC-2005//Материалы Международной научно-технической конференции «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения», 25-28 октября 2005 г., г.Москва. - М.: МИРЭА, 2006, часть 2. - 284 е., с. 199-201.

41. A.B. Балобанов. Цифровые методы формирования и преобразования сигналов цветовых составляющих из черно-белых изображений. // "Ин-фокоммуникационные технологии". - 2011, т. 9, № 4. - С. 81-86.

42. Балобанов В.Г., Безруков В.Н., Балобанов A.B. Учет особенностей зрительного восприятия цветных изображений при выборе оптимального алгоритма цветокодирования черно-белых изображений. //Материалы XVII Российской научной конференции профессорно-

преподавательского состава, научных сотрудников и алгоритмов. - Самара. - 2010. - с. 137-138.

43. Безруков В.Н. Автореферат к докторской диссертации на тему «Разработка и применение элементов теории преобразования сигналов изображений в системах прикладного телевидения». - М.: 1995.

44. Кривошеев М.И. Основы телевизионных измерений. - 3-е изд., доп. и перераб. - М.: Радио и связь, 1989.

45. Р. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005.- 1072 с.

46. R. Steinbecher, Bildverarbeitung in der Praxis. München; Wien: Oldenbourg, 2002. - 880 s.

47. W. Seelen Technische Bildverarbeitung dynamischer Szenen. Bohum. Ruhr Universitat, 1997. - 28 s.

48. Хемминг. P.B. Цифровые фильтры. - M. Сов. Радио.-1980 г.-224с.

49. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигна-лов.-М.: Мир.-1978.-848с.

50. Khalid Saeed. On the realization of digital filters // Proceedings of the 1-st International Conference "Digital Signal Processing and Applications".-M.:v.l-1998.-P. 141-143.

51. Карташев В.Г. Основы теории дискретных сигналов и цифровых филь-тров.-М.: Высш. школа, 1982.-109с.

52. Ярославский Л. П. Введение в цифровую обработку изображений. -М.: Сов. Радио, 1979

53. Smith S.W. The Scientist and Engineer's Guide of Digital Signal Processing.-: California Technical Publishing, ISBN: 0-966017-3-3, 1997

54.Rosenfeld A. Automatic recognition of basic terrain types from aerial photographs, Photogrammic Engineering, (March, 1962).

55. Rosenfeld A., Troy E., Visual texture analysis, Proceedings UMR, Oct. 1970.

56. Haralick R.M., Texture features for image classification, IEEE Trans. Syst. Nov. 1973

57. Haralick R.M., Computer classification of reservoir Sand-stones, IEEE Trans. Oct. 1973.

58. Pratt W., Digital Image Processing, John Wiley and Sons, New-York, 1982.

59. Д.Марр. Зрение. Информационный подход к изучению и обработке зрительных образов. М. Радио и связь, 1987. 400 с.

60. Klaus D. Bosing. Uber Aspekte der visuellen Wahrnehmung und der optischen Eigenschaft idealer Oberflachen. Technischer Bericht 87/12, Technische Universität Berlin; Institut fur Technische Informatik; Computer Graphics & Computer Vision, 1997

61.Безруков B.H., Коженов А.П., Шауро A.B., Алешкин B.H. Особенности пространственно-временного спектра подвижных обьектов в условиях оптического контроля// Математические методы обработки геофизической информации; Сб.статей: АН СССР, Институт физики земли им.О.Ю.ШМИДТА/ М.: Наука, 1986.-С.114-136.

62. Бабенко B.C. Оптика телевизионных устройств. - М.: Радио и связь, 1982. -257 с.

63. Системы технического зрения / под ред. А. Н. Писаревского, А. Ф. Чернявского-JI.: Машиностроение, 1988.- 424 с.

64. Грязин Т.Н. Системы прикладного телевидения.-СПб.: Политехника,-2000. -277 с.

65. Baddeley R. The correlational structure of natural images and the calibration of spatial representations // Cogn. Sei., 21, 1997.

66. Dong D.W. Spatiotemporal inseparability of natural images and visual sensitivities // Computational, neural & ecological constraints of visual motion processing, 2001.

67. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений / Под. ред. Ю.Б. Зубарева и В.П. Дворковича. М.: МЦНТИ, 1997.

68. Fergus W. Campbell and Lamberto Maffei. Kontrast und Raumfrequenz. In Manfred Ritter, Wahrnehmung und visuelles System, Seite 132-139. Spektrum der Wissenschaft, 1987.

69. Телевидение: Учебник для вузов / Под ред. В.Е. Джаконии.-М.: Горячая линия - Телеком, 2002

70. Bray, A. J. "Tracking objects using image disparages". Image Vision Computing. Vol. 8. No. 1 ,.1990.

71. J. M. Odobez and P. Bouthemy. Direct incremental model-based image motion segmentation for video analysis. Signal Processing, 66: 143 - 145, 1998.

72. И.В.Власюк. Методы выделения объектов в системах прикладного телевидения. - БЧТЕ1ШАТ1С-2005//Материалы Международной научно-технической конференции «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения», 25-28 октября 2005 г., г.Москва. - М.: МИ-РЭА, 2006, часть 2. - 284 е., с. 152-155

73. Безруков В.Н., Власюк И.В., Басекеев A.A. Специфика оценки пространственных характеристик сигналов изображений в системах телевизионного контроля объектов. - Метрология и измерительная техника в связи, 2006, № 2. - с.42-48

74. Зубарев Ю.Б., Кривошеев М.И., Красносельский И.Н. Цифровое телевизионное вещание. Основы, методы, системы.-М.:(НИИР-ИОИ), 2001.

75. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений / Под. ред. Ю.Б. Зубарева и В.П. Дворковича. М.: МЦНТИ, 1997.

76. Смирнов A.B. Основы цифрового телевидения: Учебное пособие.-М.: "Горячая линия - Телеком", 2001

77. Преобразователи изображения на приборах с зарядовой связью/ Р. Е. Быков, А. А. Манцветов, Н. Н. Степанов, Г. А. Эйссенгардт.- М., 1992.184 с.

78. Шостацкий Н. Н. Применение теории дискретизации для разложения изображения на матричных ПЗС//Техника средства связи. Сер.Техника телевидения.-1982.- Вып.2.-с.З-14.

79. Патчек М. Цифровое телевидение. Теория и техника/ пер. с чешек.: Под ред. JI. С. Виленчика.-М.: Радио и связь, 1990.-528 с.

80. Красильников Н. Н. Теория передачи и восприятия изображений.-М.: радио и связь, 1986.-267 с

81. Квиринг Г. Ю. Прикладное телевидение. - М.: Моск. Ин-т, 1989.-88 с.

82. Романовский П.И. Ряды Фурье. Теория поля. Аналитические и специальные функции. Преобразование Лапласа. - М.: Наука, 1980. - 336 с.

83. Е. Янке, Ф. Эмде, Ф Леш. Специальные функции. Формулы, графики, таблицы / пер с немец.-М.: Наука, 1977.-342 с.

84. Справочник по высшей математике / А.А.Гусак, Г.М.Гусак, Е.А.Бричикова. - Мн.: ТетраСистемс. 1999 - 640 с.

85. R.S. Prodan, 'Multidimensional Digital Signal Processing for Television Scan Conversion', Philips J. of Research, Vol. 41, no. 6, 1986, pp. 576-603.

86. Безруков B.H., Медведев A.A., Седов M.O. Спектры элементарных составляющих пространственной структуры изображений. Телекоммуникации и транспорт. Спецвыпуск "Технологии информационного общества". Часть 1. Июнь, 2009.

87. Безруков В.Н. Фазо-временные преобразования структуры пространственного спектра сигналов изображений в системах телевидения // Труды МТУ СИ.- Том 1, Москва 2008.

88. Медведев А.А. Использование предварительной обработки видеосигнала перед сжатием. BROADCASTING. -2004. -№8

89. Безруков В.Н. Ограничения спектра видеоинформационных сигналов в системах телевидения //Т♦ Comm. Телекоммуникации и транспорт. -2011. - №9. - С17-20.

90.Безруков В.Н., И.В.Власюк, Балобанов А.В. Способ преобразования

сигнала телевизионного изображения и устройство для его осуществле-

213

ния. //Заявка №2010119484/07(027690), дата подачи заявки 14.05.2010. Решение о выдаче патента на изобретение от 25.01.2012.

91.Балобанов В.Г., Безруков В.Н., Балобанов A.B. Способ сжатия цифрового потока видеосигнала в телевизионном канале связи. //Заявка №2010137076/07(052723), дата подачи заявки 06.09.2010. Решение о выдаче патента на изобретение от 22.08.2011.

ПРИЛОЖЕНИЯ Приложение 1. Алгоритм программы цветового кодирования чёрно-белого

да

нет /ё:=16.л

1 Да

е:=е+$060000-$000002

г

Рогш1 .Сапуаэ. Р1хе1з[а,Ь]:-е;

Уменьшение размахов сигналов красного и увеличение у синего цветов

Установка цвета пикселя на экране

да

г

е:=$СР009Б

нет

±=32.л

е:=е+$020000-$000004

г

Рогт1.С Р1хе1э[а "апуаз. Ь]:=е;

Уменьшение размахов сигналов красного и увеличение у синего цветов

Установка цвета пикселя на экране

0

Приложение 2. Программа устранения искажений формирования движущихся изображений при движении в горизонтальном, вертикальном и диагональном направлении структуры растра в МаШСас1.

&1 := READBMP ("INT 1. binp ") Ю := READBMP ("ШТ2. bmp")

fl:=0 нечет = 0 чет =1 th:= 10 порог

?max;=i0W<frl)

out575,7i;:=°

th_extr:= 10 fr d:=

fr_d frl

for у € 4,6.. ymax - 4 for x € 4,5.. x,^ - б tang«- 10 if (frl 'ftl

tang

\

y-l,x-l in_err 255

in_p <r- 0

if tang> 0.16 л tang< 0.62 in err <r- ftl

y+l,x-l

y-l,x-l -frl

"Vim

y-l,x+l

frl

-&1

otherwise

y+l,x+l ,

- frl

y-3,x+l y+3,x-l| in_p<-ffrl , ,+frl , Л0.5

if tang > 0.62 л tang < 1.62

in err Ifrl , - frl . I - I y-l,x У+l.x)

if tang > 1.62 л tang< 6.16

in_err " ®y+3jX+l|

^^(my-3,x-l + Wy+3,x+l)-0'5 if tang> 6.16 v tang< -4.24

(frly-1 ,x-1 + ftly+1Д+1)'5 if tang> -4.24 л tang<-1.39

in err Ifrl

y-1

-2 &1у+1,зн-2|

b_P^(My_1>x_2 + frly+1>x+2)-0.5

if tang>-1.39 л tang <-0.72

hi r frl , - frl ,

I y+l,x y+3,x|

lo r<- Ifrl , -ftl , |

- I y-l,X y-J.xl

if |hi_r - lo_r| < th_extr л lii_r < th_extr л lo_r < th_extr

in err<- |frl , -frl , | - | y-l,x y+l>x|

otherwise

if hi_r > lo_r in_err <— lo_r in_p frl ,

otherwise

in_err <— hi_r

if tang > -0.72 a tang < -0.24

in err«- Ifrl . «- firl , ~ - I y+1 ,x-2 y-l,x+2|

(My+1 ,x-2 + frly-1 ,x+2)' 5

otherwise

in err i— Ifrl

y+l,x-l ^y-l,x+l|

■0.5

A <r- frl . + frl , - fr2 , - fr2 J B in err

C<r-

frl + fr2

- in_p

fr d 0.5- y,x

otherwise

( frl + fr2

\

+ in_p

if Hi < th a C < th

/

ft d <---(frl + fr2 ) if A < B

- y,x 2 1 y>x

fr d 4- in p otherwise

— y,x —^

fr d

WRITEBMP("Deint_fir61.brnp") := fr_d

Приложение 3. Акты об использовании результатов диссертационной работы

ш

СПЕЦВИДЕОПРОЕКТ

Закрытое акционерное общество «СПЕЦВИДЕОПРОЕКТ» Россия, 107113, г. Москва ул. Шумкина, д. 15, Тел./факс: [phone] E-mail: [e-mail] Http:// www.svp.ru

В Совет МТУСИ по защите докторских и кандидатских диссертаций (специальность 05.12.04)

АКТ

Внедрения результатов диссертационной работы А.В.Балобанова на тему:

«Разработка цифровых методов и устройств преобразования параметров сигналов изображений в системах телевидения»

31января 2012г. г.Москва

Результаты диссертационной работы Балобанова А.В. были использованы при реализации алгоритмов цифрового цветокодирования и раскраски изображений в проектах систем видеонаблюдения, выполненных ЗАО

«СПЕЦВИДЕОПРОЕКТ».

Разработанное автором программное обеспечение регулируемого цветокодирования черно-белых изображений в псевдоцветах позволило выносить эффективность распознавания объектов видеоконтроля в условиях пониженной освещенности. Представленный в диссертации алгоритм преобразования параметров развертки и реставрации изображений дал возможность увеличить четкость получаемого изображения объектов в вертикальном направлении и улучшить распознавание объектов с высокой скоростью перемещения в зоне видеонаблюдения.

t/S/

ijt ' J '/

IM

Генетйьш|н|да(£ктоД /ZZ^?___ Беляев B.C.

кандии If1ff?^рк

ФЕДЕРАЛЬНОЕ КОСМИЧЕСКОЕ АГЕНТСТВО Федеральное государственное унитарное предприятие ¡ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКИЙ ЦЕНТР «ЦСКБ-ПРОГРЕСС» ЦСКБIПРОГРЕСС_(ФГУП «ГНПРКЦ «ЦСКБ-ПРОГРЕСС»)_

ул. Земеца, д.18, г. Самара, 443009, тел. [phone], факс [phone], E-mail: [e-mail] ОКПО 43892776, ОГРН 1026300768812, ИНН 6312032094

УТВЕРЖДАЮ Первый заместитель генерального директорат-главный инженер ' ■ ГНП РКШ<<ир(Б-Прогресс>> 1 1. ! ^ Тюлевин С.В.

использования результатов диссертационной работы Балобанова A.B. на тему: «Разработка цифровых методов и устройств преобразования параметров сигналов изображений в системах телевидения», представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук по специальности 05.12.04 - «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения»

Председатель комиссии:

Заместитель генерального конструктора по научной работе, д.т.н., профессор - Ткаченко С.И.

Члены комиссии:

Начальник производства, к.т.н. - Небога В.Г.

Зам. Главного инженера по испытаниям - Иванов О.И.

Настоящий акт составлен о том, что отдельные результаты диссертационной работы Балобанова Андрея Владимировича использованы в ГНП РКЦ «ЦСКБ-Прогресс» при разработке технических процессов рентгенодиагностики при анализе рентгеновских снимков сварных соединений деталей ракет-носителей.

Ткаченко С.И.

Небога В.Г.

Иванов О.И.

«УТВЕРЖДАЮ»

Первый проректор - проректор

АКТ

внедрения результатов диссертационной работы Балобанова Андрея Владимировича на тему «Разработка цифровых методов и устройств преобразования параметров сигналов изображений в системах телевидения» в учебный процесс кафедры телевидения Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ).

Комиссия в составе проректора по научной работе - начальника НИЧ МТУСИ к.т.н., с.н.с. Алешина B.C., заведующего учебной лабораторией кафедры телевидения им. С.И. Катаева МТУСИ Торбаева С.И., старшего преподавателя кафедры телевидения им. С.И. Катаева МТУСИ Коринского A.M. составила настоящий акт в том, что материалы диссертационной работы Балобанова A.B. «Разработка цифровых методов и устройств преобразования параметров сигналов изображений в системах телевидения» используются при проведении учебного процесса на кафедре телевидения им. СИ. Катаева МТУСИ. На основе результатов, представленных в четвертой и пятой главах диссертации Балобанова A.B., реализованы методическое пособие и программное обеспечение для лабораторной работы №63 «Исследование обработки изображений в псевдоцветах»

Проректор по научной работе начальник НИЧ МТУСИ K.T.H., с.н.с.

Заведующий учебной лабораторией кафедры телевидения им. С.И. Катаева МТУСИ

Старший преподаватель кафедры телевидения им. С.И. Катаева МТУСИ

B.C. Алешин

С.И. Торбаев

A.M. Коринский

/

ДАЮ»

Прорб чной работе -

начал ТУСИ

«£/» 2012 г.

B.C. Алешин

АКТ

внедрения результатов диссертационной работы Балобанова Андрея Владимировича на тему «Разработка цифровых методов и устройств преобразования параметров сигналов изображений в системах телевидения» в научно-исследовательские работы Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ).

Комиссия в составе зам. начальника отдела «Цифрового телевидения и видеоинформатики» МТУСИ, к.т.н., Власюк И.В., ведущего научного сотрудника отдела «Цифрового телевидения и видеоинформатики» МТУСИ к.т.н., проф. Игнатова Ф.М., младшего научного сотрудника лаборатории «Цифровой обработки телевизионных сигналов» МТУСИ Бусаева О.Г. составила настоящий акт в том, что материалы диссертационной работы Балобанова A.B. «Разработка цифровых методов и устройств преобразования параметров сигналов изображений в системах телевидения» были использованы при проведении научно-исследовательских работ лаборатории «Цифровой обработки телевизионных сигналов».

Результаты, представленные третьей и пятой главах диссертации Балобанова A.B., были использованы в НИР "Искание-ТВРК".

Результаты, представленные во второй главе диссертации, были использованы при выполнении работ по гранту РФФИ №10-07-00349-а «Разработка комплекса методов и алгоритмов для систем реставрационного адаптивного преобразования сигналов телевидения в стандарт высокой и сверхвысокой чёткости».

Зам. начальника отдела «ЦТиВ» МТУСИ

,3 Q.Oi./Z ifjßh— И.В. Власюк

к.т.н.,

Ведущий научный сотрудник отдела «ЦТиВ» МТУСИ

к.т.н., доцент

Младший научный сотрудник лаборатории «Цифровой обработки телевизион сигналов» НИЧ МТУСИ

Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального

образования

«Самарский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации (ГБОУ ВПО СамГМУ Минздравсоцразвития Росии)

КЛИНИКИ САМАРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО МЕДИЦИНСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

443079, г. Самара, пр. Карла Маркса, 165 б тел.: [phone] факс: [phone] Е-таП: [e-mail]

УТВЕРЖДАЮ

Ч\ <>0, "-Р:..,,-. ,.С "-1 /V

« -У»4 20 ^?.

1 ...... АКТ

внедрения результатов диссертационной работы Балобанова A.B. на тему: «Разработка цифровых методов и устройств преобразования параметров сигналов изображений в системах телевидения», представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук по специальности 05.12.04 -«Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения»

Настоящий акт составлен о том, что отдельные результаты диссертации Балобанова Андрея Владимировича внедрены в диагностичекий процесс в рентгенологическом отделении Клиник Государственного бюджетного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный университет» Министерства здравоохранения и социального развития Российской федерации.

Использование информационных технологии процесса цветокодирования чёрно-белых рентгеновских снимков позволяет в увеличить информативность при распознавании патологических изменений на рентгенограммах органов грудной полости, костной системы и при контрастных рентгенологических исследованиях. Корректное цветокодирование чёрно-белых медицинских снимков значительно облегчает анализ скиалогической картины на рентгенограмме.

Руководитель отдела лучевой диагностики Клиник СамГМУ заведующий кафедрой лучевой диагностики и лучевой терапии с курсом медицинской информатики , доктор медицинских наук

Заведующий рентгенологическим ^if^l А отделением Клиник СамГМУ fajj ' А.И.Сердобинцев

врач высшей квалификационной категории /

В.Кашшшиков

Врач-рентгенолог

врач высшей квалификационной категории С.С.Черкашин

«Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО СВЯЗИ

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования

уегис тр

*1СО 9001

ул. Л. Толстого, 23, г. Самара, 443010. Телефон [phone], www.psuti.ru. E-mail:

[e-mail]

жжжщм

На №

от «

»

2012г.

| Первый проректор -[роректор по УР ПГУТИ _ проф. Кубанов В.П.

«УТВЕРЖДАЮ»

внедрения результатов диссертационной работы Балобанова Андрея Владимировича на тему: «Разработка цифровых методов и устройств преобразования параметров сигналов изображений в системах телевидения», представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук по специальности 05.12.04 - «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения»

Комиссия в составе декана факультета заочного обучения, д.ф-м.н., проф. Осипова О.В., зав. кафедрой радиосвязи, радиовещания и телевидения (РРТ), д.т.н., проф. Елисеева С.Н., к.т.н., доцента Нагорной М. Ю., начальника управления организации учебного процесса (УОУП), к.т.н., доцента Кустовой М.Н. - составила акт, подтвеждающий, что научные и практические результаты, полученные в диссертации Балобанова A.B., внедрены в учебный процесс на кафедре РРТ Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики:

1. В лекциях по курсу «Основы радиосвязи и телевидения» - для студентов специальности 210404 (многоканальные телекоммуникационные системы), «Телевидение» - для студентов специальности 210405 (радиосвязь, радиовещание и телевидение), «Основы телевидения» - для студентов направления 210400 (Телекоммуникации), излагаются вопросы цифрового преобразования параметров сигналов изображений в системах телевидения, рассмотренные в диссертации Балобанова A.B.;

2. В дипломных проектах, выполненных на кафедре РРТ;

3. В лабораторных работах по вышеупомянутым куосам.

Доцент кафедры РРТ, к.т.н.

Зав. кафедрой РРТ, д.т.н., проф.

Декан факультета заочного обучения, д.ф-м.н., проф.

Начальник УОУП, к.т.н., доцент

Кустова М.Н.