Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Адаптивный видеоатчик с пространственно-временной фильтарцией на базе КМОП приемника излучения с активными пикселями

Диссертация: Адаптивный видеоатчик с пространственно-временной фильтарцией на базе КМОП приемника излучения с активными пикселями
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В результате экспериментальных исследований подтверждена адекватность разработанной математической модели адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, что позволяет использовать математическую модель для теоретических исследований влияния параметров разработанного адаптивного видеодатчика на качество формируемых изображений. Сравнительный анализ разработанного адаптивного… Читать ещё >

Адаптивный видеоатчик с пространственно-временной фильтарцией на базе КМОП приемника излучения с активными пикселями (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И УСТРОЙСТВ ФИЛЬТРАЦИИ 10 ШУМОВ В ВИДЕОДАТЧИКАХ
    • 1. 1. Методы фильтрации шумов в видео датчиках
      • 1. 1. 1. Снижение уровня пространственных шумов
      • 1. 1. 2. Снижение уровня временных шумов
    • 1. 2. Устройства фильтрации шумов в видеодатчиках
      • 1. 2. 1. Снижение уровня внутренних шумов видеодатчика
      • 1. 2. 2. Снижение уровня внешних шумов и фона в видеодатчиках
  • ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ АДАПТИВНОГО 33 ВИДЕОДАТЧИКА С ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ФИЛЬТРАЦИЕЙ
    • 2. 1. Математическая модель ввода изображения
      • 2. 1. 1. Математическая модель рабочей сцены
      • 2. 1. 2. Математическая модель КМОП приемника излучения
      • 2. 1. 3. Математическая модель аналого-цифрового преобразования
    • 2. 2. Математическая модель пространственно-временной фильтрации 41 изображения
      • 2. 2. 1. Математическая модель формирования внутрипиксельных 48 коэффициентов усиления на основе метода калмановской фильтрации
      • 2. 2. 2. Математическая модель формирования внутрипиксельных 54 коэффициентов усиления на основе метода алгоритмического конструирования
      • 2. 2. 3. Математическая модель компенсации размытости изображения
  • ГЛАВА 3. АНАЛИЗ СПОСОБОВ ОЦЕНКИ СНИЖЕНИЯ УРОВНЯ 69 ШУМА И СИНТЕЗ АДАПТИВНОГО ВИДЕОДАТЧИКА С ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ФИЛЬТРАЦИЕЙ
    • 3. 1. Анализ способов оценки снижения уровня шума в видеодатчиках
    • 3. 2. Разработка методов снижения уровня пространственно- 72 временных шумов в адаптивном видеодатчике
      • 3. 2. 1. Метод и алгоритм пространственно-временной фильтрации с 72 адаптацией к внешней освещенности
      • 3. 2. 2. Метод компенсации размытости изображения
    • 3. 3. Синтез адаптивного видеодатчика с пространственно-временной 79 фильтрацией
      • 3. 3. 1. Устройство пространственно-временной фильтрации сигнала
      • 3. 3. 2. Устройство компенсации размытости изображения
      • 3. 3. 3. Адаптивный видеодатчик с аппаратной коррекцией 86 внутрипиксельных коэффициентов усиления КМОП приемника излучения
  • ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ АДАНТАТИВНОГО ВИДЕОДАТЧИКА С ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ФИЛЬТРАЦИЕЙ
    • 4. 1. Аппаратно-программный комплекс для испытаний адаптивного 92 видеодатчика
    • 4. 2. Методика проведения испытаний адаптивного видеодатчика
      • 4. 2. 1. Нахождение отношения сигнал/шум видеодатчика
      • 4. 2. 2. Определение субъективной оценки качества изображений, 96 формируемых видеодатчиком
    • 4. 3. Экспериментальное определение основных параметров 99 адаптивного видеодатчика

Актуальность. В настоящее время видеодатчики применяются в различных отраслях науки, техники, и промышленности: в системах управления технологическими процессами, в биомедицинских системах, системах наблюдения, охраны и безопасности, бытовых видеокамерах, фотоаппаратах, мобильных телефонах и т. д.

Перспективным подходом к созданию видеодатчиков является их разработка на базе КМОП приемников излучения (ПИ). В таких видеодатчиках имеется возможность осуществления предварительной обработки визуальной информации в процессе ее восприятия за счет объединения в пределах одной микросхемы фотоприемника, устройств развертки, квантования и модулей, реализующих важнейшие процедуры обработки изображения, в частности, фильтрацию.

Основным недостатком видеодатчиков на базе КМОП ПИ является наличие шумов на получаемом изображении, что обусловливается как особенностями функционирования отдельных узлов прибора, так и внешними условиями (изменение освещенности, движение камеры или объектов рабочей сцены). Существующие алгоритмы фильтрации сигнала в видеодатчиках позволяют воздействовать только на определенный вид шума (пространственный или временной). В свою очередь в алгоритмы временной фильтрации часто необходимо встраивать процедуры компенсации размытости изображений движущихся объектов. Кроме того, априорная неопределенность условий функционирования вызывает необходимость адаптации видеодатчика к изменяющейся внешней освещенности. В то же время до сих пор не разработаны алгоритмы пространственно-временной фильтрации сигнала в видеодатчиках на базе КМОП ПИ, адаптивные к изменению внешней освещенности и движению объектов.

Создание адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией сигнала на основе метода алгоритмического конструирования позволяет производить автоматическую настройку параметров видеодатчика, влияющих на адаптацию, с учетом изменения условий освещенности и движения объектов.

Таким образом, актуальной научно-технической задачей является снижение уровня шума в видеодатчике в условиях изменения внешней освещенности и при движении объектов.

Диссертационная работа выполнена в рамках фундаментальных исследований с госбюджетным финансированием, которые велись и ведутся в Курском государственном техническом университете (госбюджетные НИР: 1.1.00 «Теоретические основы и аппаратная реализация оптико-электронной системы распознавания, работающей в статическом и динамическом режимах» (№ гос. регистрации 1 200 013 028, 2000;2004 гг.), 1.1.05 «Исследование теоретических основ, методов и алгоритмов повышения качества обработки изображений в системе технического зрения» (№ гос. регистрации 1 200 508 819, 2005 г.), а также хозяйственного договора 1.37.02 «Разработка программных средств обработки измерительной информации».

Цель диссертации: разработка на основе метода алгоритмического конструирования видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией сигнала, адаптивного к изменению внешней освещенности и движению объектов и обеспечивающего снижение уровня шумов в режиме реального времени.

Задачи исследований:

1. Сравнительный анализ современных методов и устройств снижения уровня пространственных и временных шумов в видеодатчиках и определение путей повышения качества фильтрации сигнала.

2. Разработка математической модели адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией сигнала на основе метода алгоритмического конструирования.

3. Создание метода и алгоритма пространственно-временной фильтрации сигнала с адаптацией к изменению внешней освещенности.

4. Разработка метода компенсации размытости изображения, возникающей вследствие движения объектов.

5. Разработка основных принципов функционирования и структурных схем адаптивного видеодатчика.

Научная новизна работы:

1. Разработана математическая модель адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, включающая математическую модель формирования изображения КМОП Г1И и математическую модель пространственно-временной фильтрации сигнала на основе метода алгоритмического конструирования, позволяющую учесть параметры, влияющие на адаптацию к изменению внешней освещенности, и компенсировать размытость изображений движущихся объектов.

2. Созданы метод и алгоритм пространственно-временной фильтрации сигнала, основанные на математической модели адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, отличающиеся использованием в качестве коэффициентов передачи фильтра внутрипиксельных коэффициентов усиления КМОП ПИ и позволяющие обеспечить увеличение отношения сигнал/шум и стабилизацию уровня выходного сигнала видеодатчика в условиях изменяющейся внешней освещенности.

3. Создан метод компенсации размытости изображения, основанный на объектном подходе к компенсации движения, отличающийся коррекцией яркостей только движущихся объектов кадра и позволяющий скомпенсировать размытость их изображений.

4. Разработана структурная схема адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, отличающаяся аппаратной реализацией созданных алгоритмов фильтрации и обеспечивающая снижение уровня шумов в режиме реального времени.

Методы исследования. В работе использованы методы теории матричного исчисления и теории управления линейными и стохастическими системами, теории сигналов и теории оптимальной фильтрации, теории проектирования ЭВМ.

Практическая ценность работы:

Разработанная математическая модель пространственно-временной фильтрации сигнала видеодатчика может быть использована при создании различных адаптивных видеодатчиков, которые могут применяться, прежде всего, в системах технического зрения мобильных роботов, системах охраны и наблюдения, системах биометрического контроля, бытовых фотои видеокамерах, фотои видеокамерах мобильных телефонов.

Созданная структурная схема адаптивного видеодатчика с аппаратной коррекцией внутрипиксельных коэффициентов усиления КМОП ПИ обеспечивает адаптацию устройства к изменяющейся внешней освещенности в процессе формирования изображения.

Разработанные структурные схемы адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, устройств вычисления внутрипиксельных коэффициентов усиления приемника излучения, устройства компенсации размытости изображений движущихся объектов позволяют повысить качество изображения, что существенно облегчает его дальнейший анализ.

Реализация и внедрение. Результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в ООО «Дукат» при разработке системы контроля за процессом загрузки ячменя и солода, использованы в ООО «Электрокомплект» при создании системы видеонаблюдения, а также используются в учебном процессе в Курском государственном техническом университете в рамках дисциплин «Электротехника и электроника» и «Основы теории управления», что подтверждается соответствующими актами.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, основанная на использовании метода алгоритмического конструирования с применением модифицированного уравнения Винера-Хопфа и позволяющая адаптировать видеодатчик к изменению внешней освещенности и компенсировать размытость изображений движущихся объектов.

2. Метод и алгоритм пространственно-временной фильтрации сигнала, основанный на математической модели адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, позволяющий обеспечить увеличение отношения сигнал/шум и стабилизацию уровня выходного сигнала видеодатчика в условиях изменяющейся внешней освещенности.

3. Метод компенсации размытости изображения движущихся объектов, основанный на объектном подходе к компенсации движения, позволяющий уменьшить размытость изображений движущихся объектов.

4. Структурные схемы адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, устройств вычисления внутри пиксельных коэффициентов усиления приемника излучения, устройства устранения размытости изображения обеспечивающие снижение уровня шумов в режиме реального времени.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на международных и российских конференциях: 6-ой и 7-ой Международных конференциях «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии» (г. Великий Новгород, Российская Федерация, 21−26 октября

2002 г., г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, 18−22 октября 2004 г.) — XXXI конференции «Молодёжь и XXI в» (г. Курск, Российская Федерация,

2003 г) — XV и XVI Научно-технических конференциях с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления «Датчик-2003», «Датчик-2004» (г. Судак, Украина, 23−30 мая 2003 г., 24−31 мая 2004 г.) — 6-ом Открытом российско-немецком семинаре «Распознавание образов и понимание изображений» OGRW-6−2003 (пос. Катунь, Алтайский край, Российская Федерация, 25−30 августа 2003 г.) — VI и У1Г Международных конференциях «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации «Распознавание — 2003», «Распознавание — 2005» (г. Курск, Российская Федерация, 22−25 октября 2003 г., 4−7 октября 2005 г.) — XL и XLII Всероссийских научных конференциях по проблемам математики, информатики физики, химии и методике преподавания (г.Москва, Российская Федерация, 19−24 апреля 2004, 17−21 апреля 2006 г.) — II, IV International Conference «Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems» (Барселона, Испания, 22−29 мая 2004 г., Катанья, Италия, 27 мая-3 июня 2006 г.) — а также на научно-технических семинарах кафедры «Вычислительная техника» Курского государственного технического университета с 2002 по 2006 гг.

Публикации. Основные результаты диссертации отражены в 17 печатных работах. Среди них 6 статей, опубликованных в рецензируемых научных журналах, входящих в перечень журналов и изданий, рекомендуемых ВАК, а также 1 патент Российской Федерации.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем предложены: в [63, 7, 66, 68, 70] - структура фильтра и алгоритм пространственно-временной фильтрации сигнала, в [69,64,71] -метод адаптации к изменяющейся внешней освещенности видеодатчика, в [28,65,57,72] - структурные схемы и основные принципы функционирования адаптивных видеодатчиков, в [50,51] - алгоритм функционирования и структурно-функциональная организация устройства устранения размытости изображения.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Работа содержит 113 страниц основного текста, в том числе 35 рисунков, 5 таблиц, список использованных источников из 74 наименований и 3 приложения на 3 страницах.

Выводы: формируемых им изображений движущихся объектов на 1,6 балла ниже по шкале Мерца-Фаулера-Кристофера, что подтверждено экспертными оценками.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При решении поставленной в диссертационной работе задачи были получены следующие результаты.

1. Базируясь на анализе существующих методов и устройств фильтрации сигнала в видеодатчиках, создана математическая модель адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией сигнала, основанная на методе алгоритмического конструирования с применением модифицированного уравнения Винера-Хопфа, позволяющая учесть параметры, влияющие на величину внутрипиксельных коэффициентов усиления приемника излучения в условиях изменения внешней освещенности и при движении объектов.

2. Разработаны метод и алгоритм пространственно-временной фильтрации, обеспечивающие адаптацию видеодатчика к изменяющейся внешней освещенности и позволяющие повысить отношение сигнал/шум разработанного видеодатчика. Данные метод и алгоритм включают вычисление оценки внутрипиксельных коэффициентов усиления на основе метода фильтрации Калмана в случае известных статистических характеристик помех и внутренних шумов видеодатчика, а в случае отсутствия такой информации — вычисление оценки внутрипиксельных коэффициентов усиления на основе метода алгоритмического конструирования с применением модифицированного уравнения Винера-Хопфа.

3. Разработан метод компенсации размытости изображения на основе объектного подхода к компенсации движения, заключающийся в перерасчете яркости изображения с учетом его движущихся и статичных областей и позволяющий уменьшить размытость изображений движущихся объектов, что в свою очередь обеспечивает улучшение качества изображения и облегчает его дальнейший анализ.

4. Разработана структурная схема адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией. Предложена аппаратная реализация устройств вычисления внутрипиксельных коэффициентов усиления приемника излучения и устройства компенсации размытости изображения на ПЛИС, что обеспечивает снижение уровня шума в режиме реального времени. Создана структурная схема адаптивного видеодатчика с аппаратной коррекцией внутрипиксельных коэффициентов усиления, использующая принцип распределенной обработки сигнала каждого пикселя КМОП приемника излучения.

В результате экспериментальных исследований подтверждена адекватность разработанной математической модели адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, что позволяет использовать математическую модель для теоретических исследований влияния параметров разработанного адаптивного видеодатчика на качество формируемых изображений. Сравнительный анализ разработанного адаптивного видеодатчика и видеодатчиков-аналогов показал, что отношение сигнал/шум разработанного адаптивного видеодатчика на 9 дБ выше, а визуальное качество формируемых им изображений движущихся объектов на 1,6 балла ниже по шкале Мерца-Фаулера-Кристофера, что подтверждено экспертными оценками.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , Д. Проблема подавления шума на изображениях и видео и различные подходы к ее решению Электронный ресурс. / Д. Калинкина, Д. Ватолин // Электронный журнал «Графика и мультимедиа" — http://cgm.graphicon.ru/content/view/74/28/. 2005. — № 2.
  2. , С.В. Методы цифровой обработки изображений Текст.: учебное пособие 4.1. Гриф УМО / Дегтярев С. В., Садыков С. С., Тевс С. С., ШирабакинаТ.А. Курск: Курск, гос. тех. ун-т., 2001. — 167 с.
  3. , Е.П. Обработка изображений в робототехнике Текст. / Е. П. Путятин, С. И. Аверин М.: Машиностроение, 1990. — 320 с.
  4. Лин дли, К. Практическая обработка изображений на языке Си Текст.: пер. с англ. / К. Линдли М.: Мир, 1996.-512 с.
  5. De Haan, G. Television noise reduction 1С Text. / G. de Haan, T.G. Kwaaitaal-Spassova, M.M. Larragy, O.A. Ojo, and R.J. Schutten. // Digest of the ICCE'96, June 1996, Chicago, pp. 184−185.
  6. Методы компьютерной обработки изображений Текст. / Под ред. В. А. Сойфера. М.: Физматлит. — 2001. — 784 с.
  7. , В.Н. Алгоритмическое конструирование систем управления с неполной информацией Текст.: учебное пособие / В. Н. Афанасьев. М.: Московский государственный институт электроники и математики, 2003. — 123 с.
  8. De Haan, G. Progress in motion estimation for video format conversion. Text. / G. de Haan. // IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol 46, № 3, Aug 2000, pp 449−450.
  9. Gallant M. An Efficient Computation-Constrained Block-Based Motion Estimation Algorithm for Low Bit Rate Video Coding Text. / M. Gallant et al. // IEEE Transactions on Image Processing, vol. 8, no. 12, Dec. 1999.
  10. Olivieri, S. Noise-robust recursive motion estimation for H.263-based videoconferencing systems Text. / S. Olivieri, G. de Haan, L. Albani. Proc. Int. Workshop on Multimedia Signal Processing, Sep, 1999, Copenhagen, pp. 345−350.
  11. Wang, D. Unsupervised video segmentation based on watersheds and temporal tracking Text. / D. Wang // IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., Sept. 1998, vol. 8, pp. 539−546.
  12. Memin, E. Hierarchical estimation and segmentation of dense motion fields Text. / E. Memin, P. Perez // International Journal of Computer Vision 46, 2002. pp. 129−155.
  13. Blume, H., Amer, A. Parallel Predictive Motion Estimation using Object Recognition Methods // Proceedings of the European Workshop and Exhibition on Image Format Conversion and Transcoding, March 22 23, 1995, Berlin, Germany.
  14. , А. КМОП-фотодиодные СБИС перспективная элементная база однокристальных систем приема и обработки информации Текст. / А. Стемпковский, В. Шилин // Электроника: наука, технология, бизнес. -2003.-№ 2.-С. 14−20.
  15. Lim, S.H. Video processing applications of high speed CMOS image sensors Text. / S.H. Lim- Stanford: Stanford University, 2003 103 p.
  16. Tian, H. Analysis of Temporal Noise in CMOS APS. Text. / II. Tian, B. Fowler, A. ElGamal.// Proceedings of the SPIE, vol. 3301, (San Jose, CA), January 1998.
  17. Tian, H. Noise analysis in CMOS image sensors Text. / H. Tian -Stanford: Stanford University, 2000 114 p.
  18. El Gamal, A. Modeling and Estimation of FPN Components in CMOS Image Sensors. Text. / A. El Gamal, B. Fowler, H. Min, X. Liu. // Proceedings of the SPIE, vol. 3301, (San Jose, CA), January 1998.
  19. Dierickx, B. CMOS image sensors: Concepts. Text. / В Dierickx // Photonics West 2000 Short Course, San Jose, CA, 2000. 64p.
  20. Marston, N. Solid-state imaging: a critique of the CMOS sensor N. Marston Text. / Edinburgh: The University of Edinburgh, 1998. -263 p.
  21. Пат. 61 15 066 США, МКИ H 04 N 5/217. Image sensor with direct digital correlated sampling Text. / S.M. Gowda, H.J. Shin, H-S.P. Wong, P.H. Xiao, J. Yang № 876 694- заявлено 12.06.1997- опубл. 05.09.2000. — 12c.
  22. Пат. 6 816 196 США, МКИ Н 04 N 5/335. CMOS imager with quantized correlated double sampling Text. / R.A. Mann- № 885 433- заявлено 18.06.2001- опубл. 09.11.2004.-10c.
  23. Yadid-Pecht, O. Optimization of Noise and Responsivity in CMOS Active Pixel Sensors for Detection of Ultra Low Light Levels. Text. / O. Yadid-Pecht, B. Mansoorian, E. Fossum, B. Pain //Proc. SPIE, 1997. pp. 125−136.
  24. , B.B. Новый этап развития твердотельного телевидения -«Видеосистемы на кристалле». Текст. / В. В. Березин, В. М. Гатулин // Цифровая обработка сигналов. 2005. — № 2. — С. 50−56.
  25. , B.C. Использование ретиноподобных структур в адаптивных видеодатчиках Текст. / B.C. Яковлева, B.C. Панищев // Известия Курского государственного технического университета. 2004. — № 2 (13). — С. 112−117.
  26. Пат. 5 883 830 США, МКИ G 11 С 11/34- G 11 С 11/36. CMOS imaging device with integrated flash memory image correction circuitry Text. / R. Hirt, M. Rollender № 855 658- заявлено 13.05.1997- опубл. 16.03.1999. — 12c.
  27. Fish, A. CMOS current/voltage mode winner-take-all circuit with spatial filtering. Text. / A. Fish, O. Yadid-Pecht // Proc. ISCAS.01, Sydney, Australia, May 2001.-vol. 2.-pp.636−639.
  28. Пат. 7 061 524 США, МКИ H 04 N 5/228. Motion/saturation device and method for synthesizing high dynamic range motion blur free images from multiple capture. Text. / X. Liu, A. El Gamal № 09/992 408- заявлено 13.11.2001- опубл. 13.06.2006.-23 с.
  29. Системы технического зрения: Справочник Текст. / В. И. Сырямкин, B.C. Титов, Ю. Г. Якушенков и др.// Под общей редакцией В. И. Сырямкина, B.C. Титова. -М.: Радио и связь, 1992. 367 с.
  30. М.ирошников, М. М. Теоретические основы оптико-электронных приборов. Учебное пособие для вузов. Текст./ М. М. Мирошников -Л.: Машиностроение. 1977. — 600 с.
  31. , А.Н. Системы технического зрения: принципиальные основы, аппаратное и математическое обеспечение Текст. / A.LI. Писаревский, А. Ф. Чернявский и др. // Под общей редакцией Писаревского А. Н. JL: Машиностроение. — 1988.-424 с.
  32. Chen, Т. Digital camera system simulator and applications Text. / T. Chen Stanford: Stanford University, 2003 — 131 p.
  33. Liu, X. Photocurrent Estimation from Multiple Nondestructive Samples in a CMOS Image Sensor Text. / X. Liu, A. El Gamal // Proceedings of SPIE, San Jose, CA 2001. — Vol. 4306. — pp. 450−458.
  34. , B.C. Анализ временного шума в КМОП-датчике изображения с APS-архитектурой Текст. / B.C. Яковлева // Сборник материалов VII Международной конференции Распознавайие-2005. Курск. — 2005. — С. 121 122.
  35. , B.C. Адаптивный видеодатчик на базе КМОП фото диодной матрицы Текст. / B.C. Яковлева // Сборник материалов VI Международной конференции Распознавание-2003. Курск, 2003. — С. 115−116.
  36. Russ, J.C. The image processing handbook Text. / John C. Russ Orlando: CRC Press LLC. — 1999. — 984pp.
  37. , Ю.Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов: Учебник для студентов вузов Текст. / Ю. Г. Якушенков. М.: Логос. — 1999. -480 с.
  38. , В.Н. Математическая теория конструирования систем управления Текст. / В. Н. Афанасьев, В. Б. Колмановский, В. Р. Носов -М.: Высш. Шк. 1989.-447 с.
  39. Справочник по теории автоматического управления Текст. / Под ред. :Крассовского А. А. М.: Наука. — 1987. — 254 с.
  40. , И.В. Адаптивные схемы идентификации и контроля при обработке случайных сигналов Текст. / И. В. Семушин Саратов: изд-во Сарат. ун-та, — 1985, — 180 с.
  41. , В.Н. Алгоритмическое конструирование систем управления с неполной информацией. Учебное пособие Текст. /
  42. B.Н. Афанасьев, А. Н. Данилина. М.: изд. МИЭМ. — 1985. — 94с.
  43. , Р. Цифровые системы управления Текст. / Р. Изерман. М.: Мир, 1984.
  44. , В.Н. Алгоритмическое конструирование оптимальных систем управления Текст. / В. Н. Афанасьев. М.: изд. МИЭМ. — 1980. — 114с.
  45. , Б. Адаптивная обработка сигналов Текст. / Б. Уидроу,
  46. C. Стирнз. М: Радио и связь. — 1989. — 440 с.
  47. , М.И. Повышение качества изображения жидкокристаллических дисплеев Текст. / М. И. Труфанов, B.C. Яковлева // Тез. докл. XLII Всероссийской конференции по проблемам математики, информатики, физики и химии. Москва: РУДН, 2006, С. 145.
  48. , У. Цифровая обработка изображений. В 2 т.: Пер. с англ. Текст. / У. Претт М.: Мир, 1982. -2 т. — 370 с.
  49. , И. К оценке чувствительности и разрешающей способности телевизионных датчиков Текст. / И. Н. Пустынский, Ю. Р. Кирпиченко // Известия вузов. Приборостроение 2005. — Т.48, № 11.-С. 5−9.
  50. Liu, Н. CMOS image sensors dynamic range and SNR enhancement via statistical signal processing Text. / H. Liu Stanford: Stanford University, 2002 -139 p.
  51. Пат. 5 841 126 США, МКИ HOI L 27/14- HOI L 27/146. CMOS active pixel sensor type imaging system on a chip Text. / E.R. Fossum, R. Nixon -№ 789 608- заявлено 24.01.1997- опубл. 24.11.1998. 16c.
  52. Micron Technology MT9M413 1,3-MegaPixel CMOS active-pixel digital image sensor Data Sheet Electronic resource. // Internet. http://download.micron.com/pdf/datasheets/imaging/mt9m413c36stc.pdf.
  53. , B.C. Методы построения адаптивных видеодатчиков Текст. / B.C. Яковлева // Тез. докл. XL Всероссийской конференции по проблемам математики, информатики, физики и химии. Москва: РУДН, 2004. — С 101−102.
  54. , B.C. Использование нейронной сети для выделения контуров объектов на изображении в системе распознавания в реальном времени Текст. / B.C. Панищев, А. Г1. Типикин, B.C. Яковлева // Телекоммуникации. 2004. — № 8. — С. 24−28.
  55. Arkhipov, A. Computer Vision System for the Walking Robot Control Text. / A.E. Arkhipov, S.V. Degtyarev, V.S. Yakovleva // Pattern Recognition and Image Analysis. 2003. — Vol. 13, №. 2. — P. 199−201.
  56. Titov, V.S. Structure of a Tunable Adaptive Videodetector Text. / V.S. Titov, S.V. Degtyarev, V.S. Yakovleva // Pattern Recognition and Image Analysis. 2004. — Vol. 14, №. 3. — P. 463165.
  57. , B.C. О построении высокоскоростной системы по обработке изображений и распознаванию образов Текст. / B.C. Яковлева, И. М. Гостев, // Приборостроение. 2005. т.48, № 2. — С.59−62.
  58. Degtyarev, S.V. Adaptive Image Sensor with Reconfigurable Parameters and Structure Text. / S.V. Degtyarev, V.S. Yakovleva // Pattern Recognition and Image Analysis. 2005. — Vol. 15, №. 2. — P. А12-Л1Ъ.
  59. Пат. № 2 251 735 РФ, МКИ G06K9/46. Устройство для обработки изображений Текст. / А. Е. Архипов, B.C. Яковлева, С. В. Дегтярев, B.C. Титов. -№ 2 003 123 313- заявлено 16.09.2003- опубл. 10.05.2005, Бюл. № 13. 5с.
  60. Atmel Corporation ATMOS-1M30 / 1М60 Data Sheet Electronic resource. // Internet. http://www.atmel.com/dyn/resources/proddocuments/doc5429.pdf.
  61. , Г. Д. Измерительное телевидение Текст. / Г. Д. Казанцев, М. И. Курячий // М.: Высшая школа, 1994. 288 с.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!