Комплексирование изображений в двухдиапазонной сканирующей оптико-электронной системе поиска и обнаружения браконьерского промысла

Маркушин Г.Н., Коротаев В.В., Кошелев А.В., Самохина И.А., Васильев А.С., Васильева А.В., Ярышев С.Н.

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Маркушин Г.Н., Коротаев В.В., Кошелев А.В., Самохина И.А., Васильев А.С., Васильева А.В., Ярышев С.Н. Комплексирование изображений в двухдиапазонной сканирующей оптико-электронной системе поиска и обнаружения браконьерского промысла // Оптический журнал. 2020. Т. 87. № 6. С. 57–65. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2020-87-06-57-65

Markushin G.N., Korotaev V.V., Koshelev A.V., Samokhina I.A., Vasil’ev A.S., Vasil’eva A.V., Yaryshev S.N. Image fusion in a dual-band scanning optoelectronic system for the search and detection of poaching activity [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2020. Т. 87. № 6. С. 57–65. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2020-87-06-57-65

Ссылка на англоязычную версию:

G. N. Markushin, V. V. Korotaev, A. V. Koshelev, I. A. Samokhina, A. S. Vasil’ev, A. V. Vasil’eva, and S. N. Yaryshev, "Image fusion in a dual-band scanning optoelectronic system for the search and detection of poaching activity," Journal of Optical Technology. 87(6), 365-370 (2020). https://doi.org/10.1364/JOT.87.000365

Аннотация:

В статье рассмотрен подход к разработке оптико-электронной системы для обнаружения браконьеров и техники браконьерского промысла. Предлагается схема сканирующей оптико-электронной системы, формирующей изображения в телевизионном и тепловизионном каналах. Для расширения поля зрения предложен метод комплексирования разноракурсных изображений, а для расширения спектрального диапазона системы — метод комплексирования разноспектральных изображений. Сочетание этих методов позволяет эффективно обнаруживать людей и транспортные средства, на водной поверхности и скрытые под лесным покровом. В статье показана структурная схема разрабатываемой оптико-электронной системы, представлен математический аппарат комплексирования изображений, а также результат работы метода.

Ключевые слова:

оптико-электронная система, комплексирование изображений, разноспектральные изображения, разноракурсные изображения, сканирующая система

Коды OCIS: 100.4145, 110.4234, 120.0280

Список источников:

1. Шипунов А.Г., Семашкин Е.Н., Черноусов А.А. и др. Экспериментальные исследования дальности действия и всепогодности телевизионных и тепловизионных приборов наблюдения // Оптический журнал. 2007. Т. 74. № 9. С. 61–65.

2. Никитенко Ю.В., Бобриков К.Б. Способ маскировки ложных объектов в инфракрасном диапазоне длин волн // Национальные приоритеты России. Серия 1: Наука и военная безопасность. 2016. № 1. С. 17–21.

3. Тарасов В.В., Якушенков Ю.Г. Инфракрасные системы «смотрящего» типа. М.: Логос, 2004. 444 с.

4. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве / Под ред. Соколовой Е.В. Новочеркасск: Новочерк. гос. мелиор. акад., 2008. 88 с.

5. Волков А.М. Определение спектральных характеристик природных объектов на полигонах и вопросы эффективности космических систем. М.: Гидрометиздат, 1985. 120 с.

6. Филлипова В.Л., Иванова В.П., Яцык В.С. Атмосфера и моделирование оптико-электронных систем в динамике внешних условий. Казань: Изд-во Казанского университета, 2015. 632 с.

7. Мирошников М.М. Теоретические основы оптико-электронных приборов. СПб.: Издательство «Лань», 2010. 704 с.

8. Шилин Б.В., Груздев В.Н. Прикладные задачи тепловой аэросъемки // Оптический журнал. 2013. Т. 80. № 6. С. 48–53.

9. Тарасов В.В., Якушенков Ю.Г. Двух- и многодиапазонные оптико-электронные системы с матричными приемниками излучения. М.: Университетская книга. Логос, 2007. 192 с.

10. Васильев А.С., Краснящих А.В., Коротаев В.В. и др. Разработка программно-аппаратного комплекса обнаружения лесных пожаров методом совмещения изображений // Приборостроение. 2012. № 12. С. 50–56.

11. Мельников Г.С., Самков В.М., Солдатов Ю.И., Клишо Н.А., Панков Э.Д., Коротаев В.В. Реализация режима сверхразрешения при комплексировании терагерцового и ИК диапазонов на QWIP-матрицах // Изв. вузов. Приборостроение. 2008. Т. 51. № 9. С. 47–54.

12. Алтухов А.И., Шабаков Е.И., Коршунов Д.С. Повышение качества изображений путём синтезирования космических снимков с разной экспозицией // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 1. С. 24–30.

13. Овсянников В.А., Овсянников Я.В., Филиппов В.Л. Оценка эффективности комплексирования разноспектральных изображений // Оборонная техника. 2010. № 6–7. С. 46–54

14. Mitchell H.B. Image fusion: theories, techniques and applications. Springer Science & Business Media, Berlin, 2010. 247 p.

15. Vasilev A.S., Korotaev V.V. Research of the fusion methods of the multispectral optoelectronic systems images // Automated Visual Inspection and Machine Vision. International Society for Optics and Photonics. 2015. V. 9530. P. 953007.

16. Войтов В.А., Голицын A.B., Дегтярев Е.В., Журавлев П.В., Журов Г.Е., Шлишевский В.Б. Способ формирования единого информационного поля // Оптический журнал. 2009. Т. 76. № 12. С. 84–87.

17. Андронов В.Г., Дегтярев С.В., Лазарева Е.В. Модель формирования космических сканерных изображений в режимах панорамной съемки // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8. № 11. С. 19–25.

18. Злобин В.К., Еремеев В.В. Обработка аэрокосмических изображений. М.: Физматлит, 2006. 288 с.

19. Мартемьянов Б.В. Оценка качества алгоритма сшивки изображений, основанного на методе функционализации // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2009. № 3 (25). С. 88–94.

20. Lowe D.G. Object recognition from local scale-invariant features // Proc. Intl. Conference on Computer Vision. 1999. P. 1150–1157.

21. Bay H., Ess A., Tuytelaars T., Van Gool L. SURF: Speeded up robust features // Computer Vision and Image Understanding. 2008. V. 110. P. 346–359.

22. Calonder M., Lepetit V., Strecha C., Fu P. Brief: Binary robust independent elementary features // European conference on Сomputer Vision. Berlin, Heidelberg: Springer, 2010. С. 778–792.

23. Harris C., Stephens M. A combined corner and edge detector //Alvey vision conference. 1988. V. 15. № 50. P. 10-5244.

24. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Москва: Техносфера, 2012. 1104 с.

25. senseFly Datasets [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.sensefly.com/education/datasets/

26. Lowe D.G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints // International journal of computer vision. 2004. V. 60. №. 2. P. 91–110.

27. Fischler M.A., Bolles R.C. A Paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography (reprinted in Readings in Computer Vision, ed. by Fischler M.A // Comm. ACM. 1981. V. 24. № 6. P. 381–395.

28. Потапов А.С. Влияние взаимных геометрических искажений на возможность пространственного совмещения изображений методом локальной корреляции // Оптический журнал. 2004. Т. 71. № 8. С. 74–80. 29. Liu Z., Laganière R. Context enhancement through infrared vision: a modified fusion scheme // Signal, Image and Video Processing. 2007. V. 1. № 4. С. 293–301.