Способ обнаружения сигналов в шумах на основе метода S-препарирования для автоматических измерителей координат корреляционного типа
Разработан метод S-препарирования, отличающийся высокой помехоустойчивостью и адаптивностью к неопределенности и изменчивости помехо-сигнальной обстановки с учетом предварительного конвейерного формирования сумм сверток коррелируемых изображений. Приведена классификация корреляционных алгоритмов. Ме...
Saved in:
| Published in: | Электронное моделирование |
|---|---|
| Date: | 2015 |
| Main Authors: | , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101138 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Способ обнаружения сигналов в шумах на основе метода S-препарирования для автоматических измерителей координат корреляционного типа / Л.И. Тимченко, Ю.Ф. Кутаев, С.В. Чепорнюк, Н.И. Кокряцкая, А.А. Яровой // Электронное моделирование. — 2015. — Т. 37, № 4. — С. 19-35. — Бібліогр.: 20 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860191725308346368 |
|---|---|
| author | Тимченко, Л.И. Кутаев, Ю.Ф. Чепорнюк, С.В. Кокряцкая, Н.И. Яровой, А.А. |
| author_facet | Тимченко, Л.И. Кутаев, Ю.Ф. Чепорнюк, С.В. Кокряцкая, Н.И. Яровой, А.А. |
| citation_txt | Способ обнаружения сигналов в шумах на основе метода S-препарирования для автоматических измерителей координат корреляционного типа / Л.И. Тимченко, Ю.Ф. Кутаев, С.В. Чепорнюк, Н.И. Кокряцкая, А.А. Яровой // Электронное моделирование. — 2015. — Т. 37, № 4. — С. 19-35. — Бібліогр.: 20 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Электронное моделирование |
| description | Разработан метод S-препарирования, отличающийся высокой помехоустойчивостью и адаптивностью к неопределенности и изменчивости помехо-сигнальной обстановки с учетом предварительного конвейерного формирования сумм сверток коррелируемых изображений. Приведена классификация корреляционных алгоритмов. Метод позволяет определять координаты истинного смещения фона изображения с точностью до одного дискрета. Разработано и реализовано устройство корреляционного анализа для электронного моделирования.
Розроблено метод S-препарування, який має високу завадостійкість і адаптивність до невизначеності та мінливості завадо-сигнальної обстановки з урахуванням попереднього конвеєрного формування сум згортання зображень, що корелюються. Наведено класифікацію кореляційних алгоритмів. Метод дозволяє визначати координати істинного зсуву фону зображення з точністю до одного дискрету. Розроблено і реалізовано на практиці структурну схему пристрою кореляційного аналізу для електронного моделювання.
A method of S-preparation has been developed, which, allowing for the preliminary conveyor formation of correlated image convolution sums, is characterized by high noise immunity and adaptivity to uncertainty and variability of the signal clutter situation. This method allows one to determine coordinates of the true shift of the image background with the accuracy of up to one resolution step. Correlation algorithms have been classified. Based on the mentioned processing methods, a schematic diagram of the correlation analysis unit has been developed and realized.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:06:50Z |
| format | Article |
| fulltext |
ÓÄÊ 004.2:004.93:654.915:681.3
Ë.È. Òèì÷åíêî
1
, ä-ð òåõí. íàóê, Þ.Ô. Êóòàåâ
2
, êàíä. òåõí. íàóê,
Ñ.Â. ×åïîðíþê
3
, Í.È. Êîêðÿöêàÿ
1
, êàíä. òåõí. íàóê, À.À. ßðîâîé
4
, ä-ð òåõí. íàóê
1
Ãîñóäàðñòâåííûé ýêîíîìèêî-òåõíîëîãè÷åñêèé óíèâåðñèòåò òðàíñïîðòà
(Óêðàèíà, 03049, Êèåâ, óë. Ëóêàøåâè÷à,19, òåë.: +380673550976,
+380432531123, å-mail: timchen@list.ru, kokriatskaia@rambler.ru),
2
Êîíñòðóêòîðñêîå áþðî «JSC KIA Systems»
(Ðîññèÿ, 111024, Ìîñêâà, óë. 2-ÿ ýíòóçèàñòîâ, 5/34,
òåë. +79295875703, å-mail: skb-skb@ mail.ru),
3
ÎÎÎ «ÊÑÊ-Àâòîìàòèçàöèÿ»
(Óêðàèíà, 02095, Êèåâ, óë. Ñðèáíîêèëüñêàÿ, 24à/25,
òåë. +380676580797, å-mail: tipo16v@mail.ru),
4
Âèííèöêèé íàöèîíàëüíûé òåõíè÷åñêèé óíèâåðñèòåò
(Óêðàèíà, Âèííèöà, óë. Õìåëüíèöêîå øîññå, 95,
òåë. +380432598243, å-mail: axa@vinnitsa.com)
Ñïîñîá îáíàðóæåíèÿ ñèãíàëîâ â øóìàõ íà îñíîâå
ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ äëÿ àâòîìàòè÷åñêèõ
èçìåðèòåëåé êîîðäèíàò êîððåëÿöèîííîãî òèïà
Ðàçðàáîòàí ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ, îòëè÷àþùèéñÿ âûñîêîé ïîìåõîóñòîé÷èâîñòüþ è àäàï-
òèâíîñòüþ ê íåîïðåäåëåííîñòè è èçìåí÷èâîñòè ïîìåõî-ñèãíàëüíîé îáñòàíîâêè ñ ó÷åòîì
ïðåäâàðèòåëüíîãî êîíâåéåðíîãî ôîðìèðîâàíèÿ ñóìì ñâåðòîê êîððåëèðóåìûõ èçîáðàæåíèé.
Ïðèâåäåíà êëàññèôèêàöèÿ êîððåëÿöèîííûõ àëãîðèòìîâ. Ìåòîä ïîçâîëÿåò îïðåäåëÿòü êîîð-
äèíàòû èñòèííîãî ñìåùåíèÿ ôîíà èçîáðàæåíèÿ ñ òî÷íîñòüþ äî îäíîãî äèñêðåòà. Ðàçðàáîòàíî
è ðåàëèçîâàíî óñòðîéñòâî êîððåëÿöèîííîãî àíàëèçà äëÿ ýëåêòðîííîãî ìîäåëèðîâàíèÿ.
Ðîçðîáëåíî ìåòîä S-ïðåïàðóâàííÿ, ÿêèé ìຠâèñîêó çàâàäîñò³éê³ñòü ³ àäàïòèâí³ñòü äî íåâèç-
íà÷åíîñò³ òà ì³íëèâîñò³ çàâàäî-ñèãíàëüíî¿ îáñòàíîâêè ç óðàõóâàííÿì ïîïåðåäíüîãî êîíâåºð-
íîãî ôîðìóâàííÿ ñóì çãîðòàííÿ çîáðàæåíü, ùî êîðåëþþòüñÿ. Íàâåäåíî êëàñèô³êàö³þ êîðåëÿ-
ö³éíèõ àëãîðèòì³â. Ìåòîä äîçâîëÿº âèçíà÷àòè êîîðäèíàòè ³ñòèííîãî çñóâó ôîíó çîáðàæåííÿ ç
òî÷í³ñòþ äî îäíîãî äèñêðåòó. Ðîçðîáëåíî ³ ðåàë³çîâàíî íà ïðàêòèö³ ñòðóêòóðíó ñõåìó ïðèñò-
ðîþ êîðåëÿö³éíîãî àíàë³çó äëÿ åëåêòðîííîãî ìîäåëþâàííÿ.
Ê ë þ ÷ å â û å ñ ë î â à: êîððåëÿöèÿ, ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ, êîíòóðíîå ïðåïàðèðîâàíèå,
èçîáðàæåíèÿ, ãðàäèåíò.
 íàñòîÿùåå âðåìÿ àêòóàëüíûì ÿâëÿåòñÿ ñîçäàíèå àâòîìàòè÷åñêèõ èçìå-
ðèòåëåé êîîðäèíàò êîððåëÿöèîííîãî òèïà äëÿ âû÷èñëåíèÿ ôóíêöèîíàëà
ñâÿçè òåêóùåãî èçîáðàæåíèÿ (ÒÈ) è èçîáðàæåíèÿ ýòàëîíà, à òàêæå äëÿ
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2015. Ò. 37. ¹ 4 19
� Ë.È. Òèì÷åíêî, Þ.Ô. Êóòàåâ, Ñ.Â. ×åïîðíþê, Í.È. Êîêðÿöêàÿ, À.À. ßðîâîé, 2015
îïðåäåëåíèÿ êîîðäèíàò ýêñòðåìóìà äàííîãî ôóíêöèîíàëà [1—5]. Ê ïðåèìó-
ùåñòâàì êîððåëÿöèîííî-ýêñòðåìàëüíûõ èçìåðèòåëåé êîîðäèíàò (ÊÝÈÊ)
îòíîñÿòñÿ: âîçìîæíîñòü ðàáîòû â óñëîâèÿõ áîëüøîé íåîïðåäåëåííîñòè
ïîìåõî-ñèãíàëüíîé îáñòàíîâêè, áîëüøîé ðàçìåð êàäðà òåêóùåãî èçîá-
ðàæåíèÿ, óñòîé÷èâîñòü ê âëèÿíèþ äåêîððåëèðóþùèõ ôàêòîðîâ (íåðàâíî-
ìåðíîñòü ÷óâñòâèòåëüíîñòè, øóì, ãåîìåòðè÷åñêèå èñêàæåíèÿ âèäåîäàò-
÷èêà, ïîãðåøíîñòè ÀÖ-ïðåîáðàçîâàíèÿ è äð.).
Ïðåäëàãàåìûé ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ è óñòðîéñòâî, åãî ðåàëèçóþ-
ùåå, ïîçâîëÿþò âû÷èñëÿòü êîíòóðíûå ïðåïàðàòû íà îñíîâàíèè îòñ÷åòîâ
èñõîäíûõ èçîáðàæåíèé è âçàèìíî êîððåëÿöèîííûå ôóíêöèè ýòèõ ïðåïàðà-
òîâ [2, 6]. Äëÿ ñîâðåìåííûõ ðàäèîòåõíè÷åñêèõ ñèñòåì ðàçëè÷íîãî íàçíà÷å-
íèÿ õàðàêòåðíà ðàáîòà â ñëîæíîé ïîìåõî-ñèãíàëüíîé îáñòàíîâêå. Ïðè
ïðîåêòèðîâàíèè ñèñòåì ñâÿçè, ðàäèîëîêàöèè è äðóãèõ ÷àñòî ïðèõîäèòñÿ
ðåøàòü çàäà÷ó îáíàðóæåíèÿ ñèãíàëîâ â øóìàõ, êîãäà èõ õàðàêòåðèñòèêè
çàðàíåå íåèçâåñòíû ëèáî ïîäâåðæåíû èçìåíåíèÿì. Ñèãíàëû â òàêèõ ñèñòåìàõ
ÿâëÿþòñÿ ôóíêöèÿìè äâóõ ïðîñòðàíñòâåííûõ êîîðäèíàò è âðåìåíè è íàçû-
âàþòñÿ èçîáðàæåíèÿìè. Ïðè ýòîì ôèçè÷åñêèé ñìûñë êîððåëÿöèîííîé îáðà-
áîòêè ñîñòîèò â ñîâìåùåíèè èçîáðàæåíèé.
 òàáëèöå ïðèâåäåíà êëàññèôèêàöèÿ êîððåëÿöèîííûõ àëãîðèòìîâ,
óêàçàíû èõ ïðåèìóùåñòâà è íåäîñòàòêè [3, 4, 7—18]. Êëàññè÷åñêèé àëãî-
ðèòì êîððåëÿöèîííîé îáðàáîòêè èçîáðàæåíèé ïðåäñòàâëÿåò ñîáîé âû-
÷èñëåíèå ôóíêöèè âçàèìíîé êîððåëÿöèè èëè èíòåãðàëà òèïà ñâåðòêè ñ
ïîñëåäóþùèì ïîèñêîì ìàêñèìóìà ýòîé ôóíêöèè. Ê íåäîñòàòêàì êëàññè-
÷åñêîãî àëãîðèòìà ñëåäóåò îòíåñòè áîëüøîé îáúåì âû÷èñëåíèé, òàê êàê
âû÷èñëåíèå ôóíêöèè âçàèìíîé êîððåëÿöèè âûïîëíÿåòñÿ ïðè âñåõ âîç-
ìîæíûõ îòíîñèòåëüíûõ ñäâèãàõ îáðàáàòûâàåìûõ èçîáðàæåíèé. Ïðè ýòîì
åñëè ðàçìåðû èçîáðàæåíèé ðàâíû M M� N N� , òî ÷èñëî òî÷åê, äëÿ êî-
òîðûõ âû÷èñëÿåòñÿ ôóíêöèÿ êîððåëÿöèè, ðàâíî ( )N M� �1 2. Îáû÷íî ýòî
÷èñëî çíà÷èòåëüíî.
Ðàçíîñòíûå êîððåëÿöèîííûå àëãîðèòìû îñíîâàíû íà ïîýëåìåíòíîì âû-
÷èñëåíèè ðàçíîñòåé èíòåíñèâíîñòè èçîáðàæåíèÿ. Îòíîñèòåëüíî âû÷èñëè-
òåëüíûõ çàòðàò ðàçíîñòíûå àëãîðèòìû èìåþò ïðåèìóùåñòâî ïåðåä êëàññè-
÷åñêèì àëãîðèòìîì, òàê êàê â íèõ îòñóòñòâóåò îïåðàöèÿ óìíîæåíèÿ.
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è.  2000-å ãîäû ïîëó÷èëè ðàçâèòèå áûñòðûå êîð-
ðåëÿöèîííûå àëãîðèòìû, â ÷àñòíîñòè íà îñíîâå ìåòîäà êîíòóðíîãî ïðå-
ïàðèðîâàíèÿ è ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ, îòëè÷àþùèåñÿ âûñîêîé ïîìåõî-
óñòîé÷èâîñòüþ è àäàïòèâíîñòüþ ê íåîïðåäåëåííîñòè è èçìåí÷èâîñòè
ïîìåõî-ñèãíàëüíîé îáñòàíîâêè [16]. Òåìà êîððåëÿöèîííîãî àíàëèçà èçîá-
ðàæåíèé ñ ïðèìåíåíèåì ðàçëè÷íûõ ìåòîäîâ îáðàáîòêè ïîëó÷èëà ðàçâèòèå
â ðàáîòàõ [5, 19].
Ë.È. Òèì÷åíêî, Þ.Ô. Êóòàåâ, Ñ.Â. ×åïîðíþê, Í.È. Êîêðÿöêàÿ, À.À. ßðîâîé
20 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2015. V. 37. ¹ 4
Ñïîñîá îáíàðóæåíèÿ ñèãíàëîâ â øóìàõ íà îñíîâå ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2015. Ò. 37. ¹ 4 21
Ìåòîä
êîððåëÿöèîííîé
îáðàáîòêè
Îáðàáîòêà
èçîáðàæåíèé
Ïðåèìóùåñòâà Íåäîñòàòêè
Îïòèìàëüíàÿ
ïðîñòðàíñòâåí-
íàÿ ôèëüòðà-
öèÿ [7]
Ôèëüòðîâàíèå èçîáðà-
æåíèé äëÿ îïòèìèçàöèè
ñîâìåùåíèÿ; êîíñòðóè-
ðîâàíèå îïòèìàëüíûõ
ôèëüòðîâ ñ èñïîëüçîâà-
íèåì òèïè÷íûõ èçîáðà-
æåíèé
Óâåëè÷åííîå îòíîøåíèå
îñíîâíîãî ïèêà êîððå-
ëÿöèîííîé ôóíêöèè ê
áîêîâûì; ãîìîãåííîñòü
áîêîâûõ ëåïåñòêîâ; âîç-
ìîæíîñòü àíàëèòè÷åñ-
êîãî îïèñàíèÿ
Íåîáõîäèìî çíàíèå ñå-
ðîãî óðîâíÿ èçîáðàæå-
íèÿ;
ïðè êîíñòðóèðîâàíèè
ôèëüòðà òðåáóåòñÿ îöåí-
êà ñòàòèñòèêè øóìà
Ôîíîâàÿ
êîððåëÿöèÿ [8,
9]
Ïëîùàäíàÿ êîððåëÿöèÿ ñ
èñïîëüçîâàíèåì îáðàò-
íîãî ïðåîáðàçîâàíèÿ
Ôóðüå âçàèìíîãî ýíåðãå-
òè÷åñêîãî ñïåêòðà ôàçû
Îñòðûå êîððåëÿöèîí-
íûå ïèêè; ýôôåêòèâ-
íîñòü ðåàëèçàöèè; íå-
÷óâñòâèòåëüíîñòü ê óç-
êîïîëîñíîìó øóìó
Òðåáóåòñÿ ïðîãíîç ñåðî-
ãî óðîâíÿ èçîáðàæåíèé
è èõ øèðîêîïîëîñíîãî
ñþæåòà
Áèíàðíàÿ êîð-
ðåëÿöèÿ [10]
Ïðåäâàðèòåëüíûé ïåðå-
âîä èçîáðàæåíèé â áè-
íàðíóþ ôîðìó
Ýôôåêòèâíàÿ öèôðîâàÿ
ðåàëèçàöèÿ; ñíèæåíèå
÷óâñòâèòåëüíîñòè ê
îøèáêàì â ïðîãíîçå ñå-
ðîãî óðîâíÿ
Òðåáóåòñÿ ïðîãíîç ñå-
ðîãî óðîâíÿ èçîáðàæå-
íèé;
ñíèæåíèå èíôîðìà-
òèâíîñòè èçîáðàæåíèé â
ðåçóëüòàòå ïåðåõîäà ê áè-
íàðíûì èçîáðàæåíèÿì
Êîððåëÿöèÿ
êîýôôèöèåíòîâ
ïðåîáðàçîâàíèÿ
[11]
Îáðàáîòêà ñ ïîìîùüþ
àëãîðèòìà ìèíèìàëü-
íîé àáñîëþòíîé ðàçíîñ-
òè êîýôôèöèåíòîâ Àäà-
ìàðà ýòàëîííîãî è òå-
êóùåãî èçîáðàæåíèé
Óâåëè÷åíèå îñòðîòû
ïèêà; ñíèæåíèå ÷óâ-
ñòâèòåëüíîñòè ê øóìàì;
íàëè÷èå ïðåäâàðèòåëü-
íîãî ïðîöåññîðà ãåîìåò-
ðè÷åñêèõ èçîáðàæåíèé
Òðåáóåòñÿ ïðîãíîç ñåðî-
ãî óðîâíÿ èçîáðàæåíèé;
óâåëè÷åíèå îáúåìà
âû÷èñëåíèé
Îïòè÷åñêèé
ñîãëàñîâàííûé
ôèëüòð [12]
Àíàëîãîâûé ñîãëàñî-
âàííûé ôèëüòð ñ èñ-
ïîëüçîâàíèåì êîãåðåíò-
íîé îáðàáîòêè ñâåòà
Ïðàêòè÷åñêè ìãíîâåí-
íàÿ êîððåêöèÿ; èñêëþ÷è-
òåëüíî áîëüøîé îáúåì
ïàìÿòè; ïàðàëëåëüíàÿ
îáðàáîòêà íåñêîëüêèõ
ýòàëîííûõ èçîáðàæåíèé
Íåîáõîäèì ïðîãíîç ñå-
ðîãî óðîâíÿ;
ãèáêîñòü îáðàáîòêè
îãðàíè÷åíà àïïàðàòóð-
íîé ðåàëèçàöèåé
Òðåõìåðíàÿ
êîððåëÿöèÿ [4,
13]
Ñîâìåùåíèå òðåõìåð-
íîé ìîäåëè öåëè è äàí-
íûõ àêòèâíîãî äàëü- íî-
ìåðà
Ïðîãíîçèðîâàíèå ñåðî-
ãî óðîâíÿ íå òðåáóåòñÿ;
âîçìîæíîñòü ó÷åòà ðàç-
ëè÷íûõ àçèìóòîâ ïîä-
õîäà; íå÷óâñòâèòåëü-
íîñòü ê ïðåäíàìåðåí-
íûì èçìåíåíèÿì ïðè-
çíàêîâ öåëè
Òðåáóåòñÿ äàò÷èê äàëü-
íîñòè;
çíà÷èòåëüíûé îáúåì
âû÷èñëåíèé
Ñîâìåùåíèå îò-
íîñèòåëüíûõ
èíôîðìàöèîí-
íûõ âåêòîðîâ [5]
Ñîâìåùåíèå íà îñíîâå
ìàêñèìèçàöèè ÷èñëà ñî-
îòâåòñòâóþùèõ îòíîñè-
òåëüíûõ èíôîðìàöèîí-
íûõ âåêòîðîâ
Ïðîãíîçèðîâàíèå ñåðî-
ãî óðîâíÿ íå òðåáóåòñÿ;
âêëþ÷àåò òðåõìåðíûå
îáúåêòû; íå÷óâñòâèòå-
ëåí ê èíâåðòèðîâàíèþ
êîíòðàñòà; ìàêñèìàëü-
íûå òðåáîâàíèÿ ê ïà-
ìÿòè
Âûäåëåíèå ïðèçíàêîâ;
÷óâñòâèòåëüíîñòü ê øó-
ìó; çàòðóäíåíî àíàëèòè-
÷åñêîå îïèñàíèå õà-
ðàêòåðèñòèê
Ðàññìîòðèì íîâûé ïîäõîä ê èññëåäîâàíèþ âëèÿíèÿ øóìîâ è îïðåäå-
ëåíèþ ñìåùåíèÿ ôîíà, ñîäåðæàùåãîñÿ â òåêóùåì îáðàáàòûâàåìîì èçîá-
ðàæåíèè, íà îñíîâå ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ äëÿ àâòîìàòè÷åñêèõ èçìåðè-
òåëåé êîîðäèíàò êîððåëÿöèîííîãî òèïà.
Ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ ïðåäñòàâëÿåò ñîáîé ìîäèôèöèðîâàííûé
ìåòîä êîíòóðíîãî ïðåïàðèðîâàíèÿ [15, 20], â êîòîðîì êîíòóðíûå ïðåïà-
ðàòû îáðàçóþòñÿ èç íîðìèðîâàííûõ ñâåðòîê èñõîäíûõ èçîáðàæåíèé. Ïðè
ýòîì îêíî ñóììèðîâàíèÿ, ïî êîòîðîìó âû÷èñëÿþòñÿ ñðåäíèå çíà÷åíèå
ñóìì, ò.å. ñâåðòêè, ñäâèãàþòñÿ â ïðåäåëàõ ñâîåãî íà÷àëüíîãî ïîëîæåíèÿ.
Ñóòü ìåòîäà ñîñòîèò â îïðåäåëåíèè ôðàãìåíòà èçîáðàæåíèÿ, âêëþ÷àþ-
ùåãî íàèáîëåå èíôîðìàòèâíûé (â ñîîòâåòñòâèè ñ âàðüèðóåìûì êðèòå-
ðèåì) ó÷àñòîê ôîíà, è êîððåëÿöèîííî-ýêñòðåìàëüíîì èçìåðåíèè ìåæêàä-
ðîâîãî ñìåùåíèÿ äàííîãî ôðàãìåíòà ñ ïîñëåäóþùèì ïðåïàðèðîâàíèåì
èçìåðåííîãî ñìåùåíèÿ ñîîòâåòñòâåííî èñêîìîìó ñìåùåíèþ ôîíà. Ïðè
ýòîì ðàçìåðû ôðàãìåíòà ÿâëÿþòñÿ ïðîìåæóòî÷íûìè ìåæäó ðàçìåðîì äè-
íàìè÷åñêîãî îáúåêòà è ïðîòÿæåííîãî ôîíà. Ìåòîä ñðàâíåíèÿ êîíòóðíûõ
ïðåïàðàòîâ ñî ñäâèãîì îêíà ñóììèðîâàíèÿ (ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ)
ïðåäëàãàåòñÿ èñïîëüçîâàòü â ÊÝÈÊ äëÿ îïðåäåëåíèÿ âåëè÷èíû ïåðåìåùå-
íèÿ ôîíà, ñîäåðæàùåãîñÿ â òåêóùåì îáðàáàòûâàåìîì èçîáðàæåíèè.
Àëãîðèòì ëîêàëèçàöèè ïðîòÿæåííîãî îáúåêòà ñ ïðåäâàðèòåëüíûì
ñâåðõòî÷íûì ñóììèðîâàíèåì èçîáðàæåíèÿ ñâîäèòñÿ ê âûïîëíåíèþ ñëå-
äóþùèõ øàãîâ:
1. Ðàçáèâàþò ïîëå êàäðà äâóìåðíîãî èçîáðàæåíèÿ ðàçìåðîì n n� îòñ÷å-
òîâ íà( / )n m 2 ôðàãìåíòîâ ðàçìåðîì m m� îòñ÷åòîâ è íàêàïëèâàþò ñâåðòêè ïî
ôðàãìåíòàì (ñðåäíåãî çíà÷åíèÿ ñóìì îòñ÷åòîâ ïî ôðàãìåíòàì):
Ë.È. Òèì÷åíêî, Þ.Ô. Êóòàåâ, Ñ.Â. ×åïîðíþê, Í.È. Êîêðÿöêàÿ, À.À. ßðîâîé
22 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2015. V. 37. ¹ 4
Ìåòîä
êîððåëÿöèîííîé
îáðàáîòêè
Îáðàáîòêà
èçîáðàæåíèé
Ïðåèìóùåñòâà Íåäîñòàòêè
Ñîâìåùåíèå
ñòðóêòóðíûõ
ìîäåëåé [14]
Ñîâìåùåíèå ñòðóêòóð-
íûõ ìîäåëåé ïðèçíàêîâ
(ëèíèé, ñåãìåíòîâ, âåð-
øèí, ïÿòåí)
Ïðîãíîçèðîâàíèå ñåðî-
ãî óðîâíÿ íå òðåáóåòñÿ;
íå÷óâñòâèòåëüíîñòü ê
èíâåðòèðîâàíèþ êîíò-
ðàñòà; ìèíèìàëüíûå òðå-
áîâàíèÿ ê ïàìÿòè
Âûäåëåíèå ïðèçíàêîâ;
÷óâñòâèòåëüíîñòü ê øó-
ìó; çàòðóäíåíî àíàëèòè-
÷åñêîå îïèñàíèå õàðàê-
òåðèñòèê
Êîíòóðíîå ïðå-
ïàðèðîâàíèå
[15]
Òðåõóðîâíåâàÿ áèíàðè-
çàöèÿ ñ àäàïòèâíûì ïî-
ðîãîâûì îãðàíè÷åíèåì
Ïðîñòîòà ðåàëèçàöèè;
íå÷óâñòâèòåëüíîñòü ê
øóìîâûì ñèãíàëàì
Ñíèæåíà èíôîðìàòèâ-
íîñòü èçîáðàæåíèé
âñëåäñòâèå ïåðåõîäà ê
áèíàðíûì èçîáðàæåíèÿì
Ïðîäîëæåíèå òàáë.
~
( , )
~
( , )
( ) ( )
f k l
f i j
mm
j l
n
m
l
n
m
i k
n
m
k
n
m
�
�
� �
�
� �
� �
1 1 1 1
,
ãäå
~
( , )f i j — öèôðîâîé îòñ÷åò èçîáðàæåíèÿ ñ êîîðäèíàòàìè i, j; ( , )k l —
íîìåð ôðàãìåíòà èçîáðàæåíèÿ, k
n
m
� �0 1, , l
n
m
� �0 1, .
2. Çàïîìèíàþò íàêîïëåííûå ñâåðòêè
~
( , )f k l ÒÈ è èñïîëüçóþò èõ â êà÷åñò-
âå ñâåðòîê f k lg ( , ) çàäåðæàííîãî èçîáðàæåíèÿ (ÇÈ) â ñëåäóþùåì êàäðå.
3. Âûáèðàþò ôðàãìåíò ( , )k lm m , äëÿ êîòîðîãî ìîäóëü ðàçíîñòè ñâåðòîê
ÒÈ è ÇÈ ìèíèìàëåí:
( , ) min | ( , ) ( , )|; , ; ,k l f k l g k l k
n
m
l
n
m
m m � � � � � �
�
�
�
0 1 0 1 .
4. Âû÷èñëÿþò ëîêàëüíûé ðàçíîñòíûé ïîðîã� f , íåîáõîäèìûé ïðè êîí-
òóðíîì ïðåïàðèðîâàíèè îòñ÷åòîâ âûáðàííîãî ôðàãìåíòà, ïîñðåäñòâîì
êîíâåéåðíîãî íàêîïëåíèÿ ñóììû
~
f � îòñ÷åòîâ áîëüøèõ ñâåðòîê è ñóììû
~
f � ìåíüøèõ ñâåðòîê f k l( , ) ïî ôðàãìåíòó ( , )k lm m : � f f f� �
� �1
2
( ).
5. Ôîðìèðóþò ìàññèâ êîíòóðíûõ ïðåïàðàòîâ ïîñðåäñòâîì êîíâåéåð-
íîãî íàêîïëåíèÿ ñóìì Sf (i, j) ïî îêðåñòíîñòè êàæäîãî îòñ÷åòà f i j( , ):
q i j i k
n
m
k
n
m
j l
n
m
l
n
m
f ( , ), ,( ) ; , ( ) ,� � � � � �
�
�
�
1 1 1 1
S i j f i j f i j f i j f i jf ( , ) [(
~
( , )
~
( , )) (
~
( , )
~
( ,� � � � � � �
1
2
1 1 1 �1))] ,
q i j q i j q i j q i jf f f f( , ) ( , ), ( , ), ( , )�
�
�
�
� �0
,
â ðåçóëüòàòå ÷åãî ôîðìèðóþòñÿ ïîëîæèòåëüíûé q i jf
�
( , ), íóëåâîé q i jf
0
( , )
è îòðèöàòåëüíûé q i jf ( , ) ïðåïàðàòû îòñ÷åòà S i jf ( , ),
S i j
q i j S i j
q i j S i jf
f f f
f f( , )
( , ) , ( , ) ,
( , ) , | ( , )|�
� �
�
�
1
0
0
�
�
� � � �
�
�
��
�
�
�
�
�
�
f
f f fq i j S i j
,
( , ) , ( , ) .1
Ñïîñîá îáíàðóæåíèÿ ñèãíàëîâ â øóìàõ íà îñíîâå ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2015. Ò. 37. ¹ 4 23
6. Îáåñïå÷èâàþò õðàíåíèå êîíòóðíûõ ïðåïàðàòîâ q i j q i jf f
��
( , ), ( , ),
0
q i jf
� �
�
( , ) , èñïîëüçóåìûõ êàê êîíòóðíûå ïðåïàðàòû ÇÈ â ñëåäóþùåì êàäðå.
7. Âû÷èñëÿþò ëîêàëüíûé ðàçíîñòíûé ïîðîã�g ÇÈ:�g g g� ��
�
� �
�
�
� �1
2
, à
òàêæå êîíòóðíûå ïðåïàðàòû q i j q i j q i j q i jg g g g( , ) ( , ), ( , ), ( , )�
�
�
�
� �0
.
8. Âû÷èñëÿþò ðàíãîâóþ âçàèìíî êîððåëÿöèîííóþ ôóíêöèþ (ÐÂÊÔ)
R k lm m( , ) ôðàãìåíòà ( , )k lm m .
9. Îïðåäåëÿþò êîîðäèíàòû X Yf fmax max
, ìàêñèìàëüíîé ÐÂÊÔ max R k lm m( , ).
10. Îïðåäåëÿþò ñìåùåíèå ôîíà ÒÈ îòíîñèòåëüíî ôîíà ÇÈ: �X �
� �X Xfmax max� , �Y Y Yf� �
max max� .
Ñìåùåíèå îêíà ñóììèðîâàíèÿ, ñîîòâåòñòâóþùåå ìàêñèìàëüíîìó îò-
ñ÷åòó ìàññèâà îòñ÷åòîâ ÐÂÊÔ, ÿâëÿåòñÿ èñòèííûì ñìåùåíèåì ôîíà â ÒÈ
îòíîñèòåëüíî ÇÈ. Öåëåñîîáðàçíû äâà âàðèàíòà ôîðìèðîâàíèÿ êîíòóðíîãî
ïðåïàðàòà: óíàðíîå è çíàêîâîå.
Óíàðíîå ôîðìèðîâàíèå ÒÈ:
q i j q i j q i j q i jf f f f( , ) ( , ), ( , ), ( , )�
�
�
�
� �0
,
q i j
S i j
S i j
f
f f
f f
�
�
�
�
�
( , )
( , ) ,
( , ) ,
1
0
�
�
q i j
S i j
S i j
f
f f
f f
0 1
0
( , )
| ( , )| ,
| ( , )| ,
�
�
�
�
�
�
q i j
S i j
S i j
f
f f
f f
�
�
� �
� �
�
( , )
( , ) ,
( , ) .
1
0
�
�
Òàêèì îáðàçîì, ïðè óíàðíîì ôîðìèðîâàíèè ìàññèâ { ( , )}S i jf ïðåîá-
ðàçóåòñÿ â òðè ìàññèâà:
q i jf
��
�
�
( , ) , q i jf
0
( , )
�
�
�
, q i jf
��
�
�
( , ) .
Àíàëîãè÷íî îñóùåñòâëÿåòñÿ óíàðíîå ôîðìèðîâàíèå ÇÈ îòíîñèòåëüíî ïî-
ðîãà �g , â ðåçóëüòàòå ÷åãî îáðàçóåòñÿ òðè ìàññèâà:
q i j q i j q i j q i jg g g g( , ) ( , ), ( , ), ( , )�
�
�
�
� �0
.
Ë.È. Òèì÷åíêî, Þ.Ô. Êóòàåâ, Ñ.Â. ×åïîðíþê, Í.È. Êîêðÿöêàÿ, À.À. ßðîâîé
24 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2015. V. 37. ¹ 4
Óíàðíîå ôîðìèðîâàíèå ïîçâîëÿåò ïðåäåëüíî óïðîñòèòü âû÷èñëåíèå ÐÂÊÔ
ïîñðåäñòâîì çàìåíû îïåðàöèè àðèôìåòè÷åñêîãî óìíîæåíèÿ îïåðàöèåé
ëîãè÷åñêîãî óìíîæåíèÿ (êîíúþíêöèè):
R q i i q i j qfg
i j
f x y g
i j
f( ) ( , ) ( , )
{( , )} {( , )}
� � �� � � � �� �
� � 0
( , )i ix y� � �� �
� � � � ��
� �
q i j q i i q i jg
i j
f x y g
0
( , ) ( , ) ( , )
{( , )}
� � ,
ãäå � — çíàê êîíúþíêöèè; � — âåêòîð ñäâèãà (ñìåùåíèÿ). Òàêàÿ çàìåíà
ïîçâîëÿåò äîñòè÷ü ìàêñèìàëüíîãî áûñòðîäåéñòâèÿ ïðè âû÷èñëåíèè ÐÂÊÔ
ñ èñïîëüçîâàíèåì ïàðàëëåëüíîãî îïòèêî-ýëåêòðîííîãî ñóììàòîðà. Êðîìå
òîãî, ïðè óíàðíîì ôîðìèðîâàíèè ìàêñèìàëüíî âîçìîæíîå çíà÷åíèå
ÐÂÊÔ ðàâíî ìàêñèìàëüíîìó çíà÷åíèþ ðàíãîâîé àâòîêîððåëÿöèîííîé
ôóíêöèè (ÐÀÊÔ), êîòîðîå ðàâíî ÷èñëó îòñ÷åòîâ N r êàæäîãî èç ñðàâ-
íèâàåìûõ ðàíãîâûõ êîíòóðíûõ ïðåïàðàòîâ ÒÈ è ÇÈ, ò.å. N N Nf r g r r0 0 0
� � .
Èç ýòîãî ñëåäóåò, ÷òî äåëåíèå çíà÷åíèé îòñ÷åòîâ ÐÂÊÔ íà èçâåñòíîå
÷èñëî N r ïðèâîäèò ê èõ íîðìèðîâêå è, ñîîòâåòñòâåííî, ïðåîáðàçîâàíèþ
ïîëÿ îòñ÷åòîâ ÐÂÊÔ â ïîëå îòñ÷åòîâ êîýôôèöèåíòà êîððåëÿöèè ðàíãîâûõ
êîíòóðíûõ ïðåïàðàòîâ ÒÈ è ÇÈ. Ïîñêîëüêó ÷èñëî îòñ÷åòîâ N r èçâåñòíî
àïðèîðè, äåëåíèÿ çíà÷åíèé îòñ÷åòîâ ïîëÿ ÐÂÊÔ íà N r íå òðåáóåòñÿ.
Òàêèì îáðàçîì, âû÷èñëåíèå êëàññè÷åñêîãî êîýôôèöèåíòà êîððåëÿöèè
ðàíãîâûõ êîíòóðíûõ ïðåïàðàòîâ ÒÈ è ÇÈ, òðåáóþùåå âû÷èñëåíèÿ èõ
ÐÂÊÔ, íàõîæäåíèÿ îòñ÷åòà ñ ìàêñèìàëüíûì çíà÷åíèåì ÐÂÊÔ, âû÷èñëå-
íèÿ ìàêñèìàëüíîãî çíà÷åíèÿ ÐÀÊÔ ÇÈ è äåëåíèÿ êâàäðàòíîãî êîðíÿ èç
ìàêñèìàëüíîãî çíà÷åíèÿ ÐÂÊÔ íà ìàêñèìàëüíîå çíà÷åíèå ÐÀÊÔ ñ ïîñëå-
äóþùèì íàõîæäåíèåì ìàêñèìàëüíîãî çíà÷åíèÿ êîýôôèöèåíòà êîððåëÿ-
öèè, çàìåíÿåòñÿ âû÷èñëåíèåì ÐÂÊÔ, íàõîæäåíèåì îòñ÷åòà ñ ìàêñèìàëü-
íûì çíà÷åíèåì ÐÂÊÔ è ñðàâíåíèåì åãî ñ ÷èñëîì N r k( )1�� , ãäå 1�� k —
çàäàííûé ïîðîã îáíàðóæåíèÿ, 0 1� � k � . Íàïðèìåð, ïðè 1 09� �� k , ìàêñè-
ìàëüíîå ÷èñëî ñîâïàäàþùèõ çíà÷åíèé ñðàâíèâàåìûõ ðàíãîâûõ êîíòóð-
íûõ ïðåïàðàòîâ ÒÈ è ÇÈ äëÿ êàæäîãî âåêòîðà ñäâèãà ÒÈ îòíîñèòåëüíî ÇÈ
äîëæíî áûòü íå ìåíåå 0,9N r .
Çíàêîâîå ôîðìèðîâàíèå ÒÈ:
q i j q i j q i j q i jf f f f( , ) ( , ), ( , ), ( , )�
�
�
�
� �0
,
Ñïîñîá îáíàðóæåíèÿ ñèãíàëîâ â øóìàõ íà îñíîâå ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2015. Ò. 37. ¹ 4 25
q i j
q i j S i j
q i j S i jf
f f f
f f( , )
( , ) , ( , ) ,
( , ) , | ( , )|�
� �
�
�
1
0
0
�
�
� � � �
�
�
��
�
�
�
�
�
�
f
f f fq i j S i j
,
( , ) , ( , ) .1
Ïðè çíàêîâîì ïðåïàðèðîâàíèè òðåáóåòñÿ äâà áèòà äëÿ ïðåäñòàâëåíèÿ ïðå-
ïàðèðîâàííîãî îòñ÷åòà ÒÈ. Àíàëîãè÷íî îñóùåñòâëÿåòñÿ çíàêîâîå ôîðìè-
ðîâàíèå ïðåïàðèðîâàííîãî îòñ÷åòà ÇÈ îòíîñèòåëüíî ïîðîãà �g . Ïðè çíà-
êîâîì ïðåïàðèðîâàíèè íåîáõîäèìî ïðîâåäåíèå âñåõ âû÷èñëåíèé äëÿ íà-
õîæäåíèÿ êëàññè÷åñêîãî êîýôôèöèåíòà êîððåëÿöèè ðàíãîâûõ êîíòóðíûõ
ïðåïàðàòîâ ÒÈ è ÇÈ. Óïðîùåíèå âû÷èñëåíèé è ïîâûøåíèå áûñòðîäåéñòâèÿ
äîñòèãàåòñÿ ñ ïîìîùüþ äâóõðàçðÿäíûõ îïåðàíäîâ ïðè âûïîëíåíèè îïåðàöèè
àðèôìåòè÷åñêîãî óìíîæåíèÿ äëÿ âû÷èñëåíèÿ ÐÂÊÔ è ÐÀÊÔ è, ñîîòâåòñò-
âåííî, óìåíüøåíèÿ äèàïàçîíà èõ ìàêñèìàëüíûõ çíà÷åíèé.
Ïðåäëàãàåìûé ìîäèôèöèðîâàííûé ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ ñ êîððåê-
öèåé çàêëþ÷àåòñÿ â ôîðìèðîâàíèè ñâåðòîê îòñ÷åòîâ èçîáðàæåíèÿ ïðè
ðàçëè÷íûõ ñìåùåíèÿõ îêíà ñóììèðîâàíèÿ, ôîðìèðîâàíèè íà îñíîâå ýòèõ
ñâåðòîê êîíòóðíûõ ïðåïàðàòîâ ñ èñïîëüçîâàíèåì îïòèìàëüíîãî ëîêàëü-
íîãî ðàçíîñòíîãî ïîðîãà è ñðàâíåíèè ïîëó÷åííûõ ïðåïàðàòîâ òåêóùåãî
èçîáðàæåíèÿ ñ ïðåïàðàòàìè çàäåðæàííîãî èçîáðàæåíèÿ ïðè íóëåâîì ñìå-
ùåíèè îêíà ñóììèðîâàíèÿ. Ýòîò ìåòîä ïîçâîëÿåò îïðåäåëÿòü êîîðäèíàòû
èñòèííîãî ñìåùåíèÿ ôîíà èçîáðàæåíèÿ ñ òî÷íîñòüþ äî îäíîãî äèñêðåòà
ïðè ïðåâûøåíèè èñòèííîãî ïèêà ÐÂÊÔ ìàêñèìàëüíûì ëîæíûì ïèêîì äëÿ
áîëüøèíñòâà òèïîâ ôîíà èçîáðàæåíèÿ. Èñêëþ÷åíèå ñîñòàâëÿþò íåêîòîðûå
ñëó÷àè ôîíà ðåãóëÿðíîé (íàïðèìåð, ñèíóñîèäàëüíîé) ñòðóêòóðû.
Ìîäåëèðîâàëîñü âëèÿíèå øóìîâûõ îòñ÷åòîâ íà îòñ÷åòû îäíîìåðíûõ
ñèãíàëîâ îáúåêòà è ôîíà. Áûëè ðàññìîòðåíû äâà îñíîâíûõ âèäà øóìà: ñ
ðàâíîìåðíûì è íîðìàëüíûì (ãàóññîâñêèì) ðàñïðåäåëåíèÿìè ïëîòíîñòè
âåðîÿòíîñòè. Îòíîøåíèå ñèãíàë/øóì îïðåäåëÿëîñü êàê îòíîøåíèå èñòèí-
íîãî è ëîæíîãî (È/Ë) ïèêîâ ìàññèâà îòñ÷åòîâ ÐÂÊÔ. Âåëè÷èíà èñòèííîãî
ïèêà R x( )È ÐÂÊÔ îïðåäåëåíà ïî àïðèîðíî çàäàííîìó èñòèííîìó ñìåùå-
íèþ ôîíà xÈ.
Âåëè÷èíà ìàêñèìàëüíîãî ëîæíîãî ïèêà îïðåäåëÿåòñÿ òàê: èç ìàññèâà
îòñ÷åòîâ ÐÂÊÔ èñêëþ÷àþòñÿ îòñ÷åòû, äëÿ êîòîðûõ ïðè i x x� �0, max È
R x i
R x i R X i
R x i
( )
, ( ) ( ) ,
( )
È
È È
È
åñëè
â ï
� � �
� � � � �
� �
1
0 1 0
1 ðîòèâíîì ñëó àå,
�
Ë.È. Òèì÷åíêî, Þ.Ô. Êóòàåâ, Ñ.Â. ×åïîðíþê, Í.È. Êîêðÿöêàÿ, À.À. ßðîâîé
26 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2015. V. 37. ¹ 4
÷
ïðè i x� �0 1, È
R x i
R x i R X i
R x i
( )
, ( ) ( ) ,
( )
È
È È
È
åñëè
â ï
� � �
� � � � �
� �
1
0 1 0
1 ðîòèâíîì ñëó àå.
�
Ñðåäè îñòàâøèõñÿ îòñ÷åòîâ îòûñêèâàåì îòñ÷åò ñ ìàêñèìàëüíîé àìïëè-
òóäîé R x( )Ë , êîòîðûé ÿâëÿåòñÿ ìàêñèìàëüíûì ëîæíûì ïèêîì. Òàêèì
îáðàçîì, ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ ïîçâîëÿåò îïðåäåëèòü äëÿ ÇÈ è ÒÈ âå-
ëè÷èíó ñìåùåíèÿ ôîíà.
 ÊÝÈÊ, ðàáîòàþùèõ ñ ìàññèâàìè îòñ÷åòîâ èçîáðàæåíèé áîëüøîé
ðàçìåðíîñòè (512 � 512), ïðåäëàãàåòñÿ èñïîëüçîâàòü äâóõñòóïåí÷àòóþ ïðî-
öåäóðó îïðåäåëåíèÿ âåëè÷èíû ñìåùåíèÿ ôîíà: ðàçáèåíèå èñõîäíûõ ìàñ-
ñèâîâ îòñ÷åòîâ èçîáðàæåíèÿ íà ôðàãìåíòû è âûáîð ôðàãìåíòà ïî êðèòå-
ðèþ ìèíèìàëüíîãî èñêàæåíèÿ ôîíà; îáðàáîòêà âûáðàííûõ ôðàãìåíòîâ
ÒÈ è ÇÈ ñîáñòâåííî ìåòîäîì S-ïðåïàðèðîâàíèÿ. Ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ
ïðåäëàãàåòñÿ èñïîëüçîâàòü â òàê íàçûâàåìîì ãðóáîì êàíàëå äâóõêàíàëü-
íîãî ÊÝÈÊ (ðèñ. 1).
 ðàññìàòðèâàåìîì ÊÝÈÊ âõîäíîå èçîáðàæåíèå ñ ïîìîùüþ âèäåî-
äàò÷èêà 1 è áëîêà ÀÖÏ 2 ïðåîáðàçóåòñÿ â öèôðîâóþ ôîðìó è ÷åðåç áëîêè 3
è 4 ïîñòóïàåò íà êàíàë 5, â êîòîðîì ðåàëèçîâàí ìåòîä S -ïðåîáðàçîâàíèÿ,
ïîçâîëÿþùèé ïðè áîëüøèõ ðàçìåðàõ êàäðà (�512�512) îïðåäåëÿòü êîîð-
äèíàòû ñìåùåíèÿ ôîíà, ñîäåðæàùåãîñÿ â èçîáðàæåíèè. Ãðóáûé êàíàë 5
îáðàáàòûâàåò öèôðîâûå îòñ÷åòû òåêóùåãî è çàäåðæàííîãî êàäðîâ èçîáðà-
æåíèé. Êîîðäèíàòû ñìåùåíèÿ ôîíà ñ âûõîäà êàíàëà 5 ïîñòóïàþò â ñèñ-
òåìíûé êîíòðîëëåð 7, êîòîðûé ôîðìèðóåò êîìàíäó íà ñäâèã êàäðà ÒÈ â
áëîêå 3 íà âåëè÷èíó, îáðàòíóþ âû÷èñëåííîìó ñìåùåíèþ â êàíàëå 5.
Äàëåå, â áëîêå 3 âûïîëíÿåòñÿ âû÷èòàíèå êàäðîâ ÇÈ è ñìåùåííîãî ÒÈ, â
ðåçóëüòàòå êîòîðîãî ôîðìèðóåòñÿ êàäð èçîáðàæåíèÿ, ñîäåðæàùèé îáúåêò
Ñïîñîá îáíàðóæåíèÿ ñèãíàëîâ â øóìàõ íà îñíîâå ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2015. Ò. 37. ¹ 4 27
÷
1 2 3
4 5
6
7
Ðèñ. 1. Ñòðóêòóðíàÿ ñõåìà äâóõêàíàëüíîãî ÊÝÈÊ: 1 — âèäåîäàò÷èê; 2 — áëîê àíàëîãî-
öèôðîâîãî ïðåîáðàçîâàíèÿ (ÀÖÏ); 3 — áëîê ïðåäâàðèòåëüíîé îáðàáîòêè; 4 — ñõåìà
çàäåðæêè êàäðà; 5 è 6 —«ãðóáûé» è «òî÷íûé» êàíàëû; 7 — ñèñòåìíûé êîíòðîëëåð
íà íóëåâîì ôîíå. Ôðàãìåíò äàííîãî êàäðà, ñîäåðæàùèé îáúåêò, ïîñòóïàåò
íà òî÷íûé êàíàë 6, ãäå îïðåäåëÿþòñÿ èñòèííûå êîîðäèíàòû ñìåùåíèÿ
îáúåêòà.
Äëÿ õàðàêòåðèñòèêè ìåòîäà, ðåàëèçîâàííîãî â ãðóáîì êàíàëå 5 ââåäåí
òåðìèí S-ïðåïàðèðîâàíèå, òàê êàê â åãî îñíîâó ïîëîæåí ìåòîä êîíòóðíîãî
ïðåïàðèðîâàíèÿ. Îäíàêî îïåðàöèÿ ïðåïàðèðîâàíèÿ âûïîëíÿåòñÿ íå íàä
îòñ÷åòàìè èñõîäíûõ èçîáðàæåíèé, à íàä òàê íàçûâàåìûìè ñâåðòêàìè, ò.å.
ñóììàìè îòñ÷åòîâ â ïðåäåëàõ îêíà ñóììèðîâàíèÿ ïðè ðàçáèåíèè ìàññèâà
îòñ÷åòîâ èñõîäíûõ èçîáðàæåíèé íà îêíà ñóììèðîâàíèÿ — ôðàãìåíòû.
Óêàçàííûå ñâåðòêè âû÷èñëÿþòñÿ ïðè ðàçëè÷íûõ ñäâèãàõ îêíà ñóììèðî-
âàíèÿ è ñîãëàñíî ìåòîäó êîíòóðíîãî ïðåïàðèðîâàíèÿ îïðåäåëÿþòñÿ
îòñ÷åòû ÐÂÊÔ, ñîîòâåòñòâóþùèå ñäâèãàì îêíà ñóììèðîâàíèÿ, ñòåïåíè
êîòîðûõ çàòåì îïðåäåëÿþòñÿ ýêñòðåìóìàìè.
Ðåçóëüòàòû ýêñïåðèìåíòàëüíûõ èññëåäîâàíèé, ïðîãðàììíîãî è
ýëåêòðîííîãî ìîäåëèðîâàíèÿ. Íà ðèñ. 2 ïðåäñòàâëåíû ðåçóëüòàòû ñðàâ-
Ë.È. Òèì÷åíêî, Þ.Ô. Êóòàåâ, Ñ.Â. ×åïîðíþê, Í.È. Êîêðÿöêàÿ, À.À. ßðîâîé
28 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2015. V. 37. ¹ 4
1
1
5 10 15 200
1
2
2
2
1
0
0 0
0 0
0 0
0
r = 1 r = 1r = 1 r = 1
r = 2
r = 3 r = 3r = 3 r = 3
r = 2r = 2 r = 2
È/ Ë
1
5 10 15 200
1
2
2
2
1
1
5 10 15 200
1
1
1
5 10 15 200
1
Óðîâåíü øóìà, %
à á â ã
Ðèñ. 2. Ãðàôèêè îòíîøåíèÿ È/Ë ïèêîâ â çàâèñèìîñòè îò ñòåïåíè çàøóìëåíèÿ ðàâíî-
ìåðíûì (à, á) è ãàóññîâñêèì (â, ã) øóìàìè ìàññèâîâ ñèíóñîèäàëüíûõ (á, ã) è ñëó÷àéíûõ (à, â)
îòñ÷åòîâ ïðè ðàçëè÷íûõ ìåòîäàõ ïðåïàðèðîâàíèÿ è ðàçëè÷íîé äëèíå ðàíãîâîãî âåêòîðà
r : ìåòîä êîíòóðíîãî ïðåïàðèðîâàíèÿ; - - - - ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ; ìåòîä
S-ïðåïàðèðîâàíèÿ ñ êîððåêöèåé íóëåâîãî ïðåïàðàòà
íåíèÿ ìåòîäà êîíòóðíîãî ïðåïàðèðîâàíèÿ è ïðåäëàãàåìîãî ìåòîäà S-ïðå-
ïàðèðîâàíèÿ ïî êðèòåðèþ îòíîøåíèÿ È/Ë ïèêîâ äëÿ ìàññèâîâ ñëó÷àéíûõ
è ñèíóñîèäàëüíûõ îòñ÷åòîâ ôîíà ïðè ðàçëè÷íîé ñòåïåíè çàøóìëåíèÿ
ìàññèâîâ ðàâíîìåðíûì è ãàóññîâñêèì øóìîì è ðàçëè÷íîé äëèíå ðàíãî-
âîãî âåêòîðà.
 êà÷åñòâå èñòèííîãî ïèêà èç ìàññèâà îòñ÷åòîâ ÐÂÊÔ âçÿò îòñ÷åò,
ñîîòâåòñòâóþùèé àïðèîðíî çàäàííîìó èñòèííîìó ñìåùåíèþ ôîíà, à â
êà÷åñòâå ëîæíîãî — ìàêñèìàëüíûé èç îñòàâøèõñÿ îòñ÷åòîâ ÐÂÊÔ. Ïðè
ñäâèãå èçîáðàæåíèÿ ôîíà â ÒÈ è åãî çàøóìëåíèè èçìåíÿþòñÿ çíà÷åíèÿ
ñâåðòîê ôðàãìåíòîâ, ÷èñëî è âçàèìíîå ïîëîæåíèå ïîëîæèòåëüíûõ,
íóëåâûõ è îòðèöàòåëüíûõ ïðåïàðàòîâ. Â ðåçóëüòàòå êîîðäèíàòû ìàêñè-
ìàëüíîãî ïèêà ÐÂÊÔ ìîãóò íå ñîîòâåòñòâîâàòü èñòèííîìó (àïðèîðíî
çàäàííîìó) ñìåùåíèþ ôîíà. Åñëè çíà÷åíèå ýòîãî ëîæíîãî ïèêà ìåíüøå
çíà÷åíèÿ îòñ÷åòà ÐÂÊÔ, ñîîòâåòñòâóþùåãî èñòèííîìó ñìåùåíèþ ôîíà,
òî îòíîøåíèå È/Ë ïèêîâ áóäåò ìåíüøå åäèíèöû. Íàïðèìåð,
1) íåèñêàæåííûé ïðåïàðàò ôîíà: [+ + + 0 0 0 – – –] 0 + ;
2) èñêàæåííûé øóìîì ïðåïàðàò ôîíà: [+ 0 0 0 0 – – – –] 0 + ;
3) ñìåùåííûé íåèñêàæåííûé ïðåïàðàò ôîíà (� �1): [+ + + 0 0 0 – – –] 0 + ;
4) ñìåùåííûé èñêàæåííûé ôðàãìåíò ôîíà (� È �1): [+ 0 0 + – – + – –] – 0 ;
5) ñìåùåííûé èñêàæåííûé ôðàãìåíò ôîíà (� È �2): [– – 0 0 – + – 0 0] – – .
Òàêèì îáðàçîì, çíà÷åíèå îòñ÷åòà ÐÂÊÔ ïðåïàðàòîâ ôîíà 2 è 4:� �1R(1) =
= 6; çíà÷åíèå îòñ÷åòà ÐÂÊÔ ïðåïàðàòîâ ôîíà 2 è 5:� �2R (2) = 4 < R (1) = 6.
Äîñòîèíñòâàìè ìåòîäà îïðåäåëåíèÿ ñìåùåíèÿ ôîíà íà îñíîâå ñðàâ-
íåíèÿ êîíòóðíûõ ïðåïàðàòîâ íîðìèðîâàííûõ ñâåðòîê ñî ñäâèãîì îêíà
ñóììèðîâàíèÿ ìîæíî ñ÷èòàòü ñëåäóþùåå:
1) ïðè âû÷èñëåíèè íîðìèðîâàííûõ ñâåðòîê ïðîèñõîäèò óñðåäíåíèå
øóìà;
2) ïðè âûáîðå ôðàãìåíòà ôîíà èñïîëüçóåòñÿ ìåðà ×åáûøåâà (ñì. øàã 3
àëãîðèòìà ëîêàëèçàöèè);
3) ïðè óíàðíîì ôîðìèðîâàíèè êîíòóðíûõ ïðåïàðàòîâ âåêòîð ñäâèãà
ôðàãìåíòà ôîíà îïðåäåëÿåòñÿ ïîñðåäñòâîì âû÷èñëåíèÿ êîýôôèöèåíòà
êîððåëÿöèè (ñì. øàãè 8 —10 àëãîðèòìà ëîêàëèçàöèè).
Óêàçàííûå äîñòîèíñòâà îáåñïå÷èâàþò ïîâûøåíèå ïîìåõîóñòîé÷è-
âîñòè è òî÷íîñòè äàííîãî ìåòîäà ïðè îäíîâðåìåííîì ïðàêòè÷åñêè ïðå-
äåëüíîì óïðîùåíèè âû÷èñëåíèé. Ïðèâåäåííûå íà ðèñ. 2 çàâèñèìîñòè
îòíîøåíèÿ È/Ë ïèêîâ ìàññèâîâ ñëó÷àéíûõ îòñ÷åòîâ îò äëèíû ðàíãîâîãî
âåêòîðà, ðàçìåðà ñâåðòêè, îò ñòåïåíè çàøóìëåíèÿ ãàóññîâñêèì è ðàâíî-
ìåðíûì øóìîì è ðåçóëüòàòû ïðîãðàììíîãî ìîäåëèðîâàíèÿ ïðåäëîæåí-
íûõ ìåòîäîâ ïðåïàðèðîâàíèÿ ïðè îáðàáîòêå îäíîìåðíûõ ìàññèâîâ ñâè-
äåòåëüñòâóþò î âûñîêîé ïîìåõîóñòîé÷èâîñòè ìåòîäà ïðè çàøóìëåííîñòè
ãàóññîâûì øóìîì äî 20 % ôîíîâîãî îáúåêòà.
Ñïîñîá îáíàðóæåíèÿ ñèãíàëîâ â øóìàõ íà îñíîâå ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2015. Ò. 37. ¹ 4 29
Êàê âèäíî èç ðèñ. 2, à, ïðè çàøóìëåíèè ìàññèâîâ ñëó÷àéíûõ îòñ÷åòîâ
ðàâíîìåðíûì øóìîì èñïîëüçîâàíèå ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ â ñðåäíåì
äàåò ìåíüøåå îòíîøåíèå È/Ë ïèêîâ ïî ñðàâíåíèþ ñ ìåòîäîì êîíòóðíîãî
ïðåïàðèðîâàíèÿ. Èç ðèñ. 2, á, ñëåäóåò, ÷òî ïðè çàøóìëåíèè ìàññèâà ñèíó-
ñîèäàëüíûõ îòñ÷åòîâ ðàâíîìåðíûì øóìîì ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ ñ êîð-
ðåêöèåé äàåò áîëüøåå îòíîøåíèå È/Ë ïèêîâ ïî ñðàâíåíèþ ñ ìåòîäîì
êîíòóðíîãî ïðåïàðèðîâàíèÿ ïðè äëèíå ðàíãîâîãî âåêòîðà r = 1 è íåáîëü-
øîì çàøóìëåíèè â äèàïàçîíå 1—10 %. Ïðè çàøóìëåíèè ìàññèâà ñëó÷àé-
íûõ îòñ÷åòîâ ãàóññîâûì øóìîì ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ ñ êîððåêöèåé
äàåò áîëüøåå îòíîøåíèå È/Ë ïèêà ïî ñðàâíåíèþ ñ ìåòîäîì êîíòóðíîãî
ïðåïàðèðîâàíèÿ ïðè äëèíå ðàíãîâîãî âåêòîðà r = 1 è çàøóìëåíèè â äèà-
ïàçîíå 0—12 % (ðèñ. 2, â), à ïðè çàøóìëåíèè ìàññèâà ñëó÷àéíûõ îòñ÷åòîâ
ãàóññîâûì øóìîì ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ ñ êîððåêöèåé äàåò áîëüøåå îò-
íîøåíèå È/Ë ïèêîâ ïî ñðàâíåíèþ ñ ìåòîäîì êîíòóðíîãî ïðåïàðèðîâàíèÿ
ïðè çàøóìëåíèè â äèàïàçîíå îò 10 äî 20 % (ðèñ. 2, ã). Ðåçóëüòàòû âûïîëíåí-
íîãî ìîäåëèðîâàíèÿ ïîçâîëÿþò âûáèðàòü ìåòîä ïðåïàðèðîâàíèÿ â çàâèñè-
ìîñòè îò õàðàêòåðèñòèê ôîíà è øóìà è ñòåïåíè çàøóìëåííîñòè.
Äëÿ ýëåêòðîííîãî ìîäåëèðîâàíèÿ ñèíòåçèðîâàííîãî ìåòîäà ðàçðàáî-
òàíî è ðåàëèçîâàíî íà ïðàêòèêå óñòðîéñòâî, ñòðóêòóðíàÿ ñõåìà êîòîðîãî
ïðèâåäåíà íà ðèñ. 3. Óñòðîéñòâî ïðåäñòàâëÿåò ñîáîé 16-êàíàëüíóþ ïàðàë-
ëåëüíóþ ñòðóêòóðó, âêëþ÷àþùóþ ñèñòåìíûé êîíòðîëëåð, áëîê âûáîðà
ôðàãìåíòà, áëîê îïðåäåëåíèÿ îïòèìàëüíîãî ëîêàëüíîãî ðàçíîñòíîãî ïî-
ðîãà è 16-êàíàëüíûé ìîäóëü ñâåðòêè è ïðåïàðèðîâàíèÿ. Â ðåçóëüòàòå
èñïûòàíèé ïîëó÷åíû ñëåäóþùèå îñíîâíûå òåõíè÷åñêèå ïàðàìåòðû óñò-
Ë.È. Òèì÷åíêî, Þ.Ô. Êóòàåâ, Ñ.Â. ×åïîðíþê, Í.È. Êîêðÿöêàÿ, À.À. ßðîâîé
30 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2015. V. 37. ¹ 4
21
Ux
3 4
( , )k lm m
5 6
8
7
{ }qf
{ }qg
xmax
ymax
�x
�y
{ }aij
Ðèñ. 3. Ñòðóêòóðíàÿ áëîê-ñõåìà óñòðîéñòâà äëÿ àíàëèçà ëîêàëèçàöèè ïðîòÿæåííîãî îáúåêòà:
1 — âèäåîäàò÷èê; 2 — ÀÖÏ; 3 — âûáîð ôðàãìåíòà; 4 — âû÷èñëåíèå ëîêàëüíîãî ðàç-
íîñòíîãî ïîðîãà; 5 — êîäåð; 6 — âûáîð ýòàëîíà; 7 — êîððåëÿòîð; 8 — âû÷èñëåíèå
ðåçóëüòàòà
ðîéñòâà ìîäåëè: ðàçìåðíîñòü èçîáðàæåíèÿ — 512�512 îòñ÷åòîâ; ðàçðÿä-
íîñòü öèôðîâîãî îòñ÷åòà âèäåîñèãíàëà — 6 ðàçðÿäîâ; ÷àñòîòà êàäðîâ
èçîáðàæåíèÿ — 50 Ãö; ðàçìåðíîñòü âûáðàííîãî ôðàãìåíòà — 128�128
îòñ÷åòîâ; äèàïàçîí èçìåðåíèÿ ñìåùåíèÿ ôîíà ± 15 îòñ÷åòîâ; ïîãðåøíîñòü
èçìåðåíèÿ ñìåùåíèÿ ôîíà ± 1 îòñ÷åò; òåìï èçìåðåíèÿ ñìåùåíèÿ ôîíà —
20 ìñ. Â ïðîöåññå ïðîãðàììíîãî ìîäåëèðîâàíèÿ äëÿ íåêîòîðûõ òèïîâ
ôîíîâ (íàïðèìåð, ïåðèîäè÷åñêèõ — ñèíóñîèäàëüíûõ, ïèëîîáðàçíûõ) íàá-
ëþäàëîñü ôîðìèðîâàíèå çíà÷èòåëüíîãî ÷èñëà íóëåâûõ êîíòóðíûõ ïðåïà-
ðàòîâ, êîòîðûå ÿâëÿþòñÿ îñíîâíûì âêëàäîì â ôîðìèðîâàíèå îòñ÷åòà ÐÂÊÔ.
 ðåçóëüòàòå ýòîãî óìåíüøàëîñü îòíîøåíèå È/Ë ïèêîâ ÐÂÊÔ.
Êðîìå òîãî, èññëåäîâàí ìîäèôèöèðîâàííûé ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ
ñ êîððåêöèåé íóëåâûõ ïðåïàðàòîâ, â êîòîðîì êàæäûé ôðàãìåíò èçîáðà-
æåíèÿ, ñîîòâåòñòâóþùèé íóëåâîìó ïðåïàðàòó, êîððåêòèðóåòñÿ, à èìåííî:
âûáðàííûé ôðàãìåíò èçîáðàæåíèÿ ðàçáèâàåòñÿ íà äîïîëíèòåëüíûå ôðàã-
ìåíòû ìåíüøåãî ðàçìåðà è â êàæäîì äîïîëíèòåëüíîì ôðàãìåíòå âû-
÷èñëÿåòñÿ äîïîëíèòåëüíàÿ ñâåðòêà — óñðåäíåííàÿ ñóììà îòñ÷åòîâ, âõî-
äÿùèõ â äîïîëíèòåëüíûé ôðàãìåíò, ñîîòâåòñòâåííî ÷èñëó îòñ÷åòîâ. Äëÿ
êàæäîãî äîïîëíèòåëüíîãî ôðàãìåíòà îïðåäåëÿåòñÿ ðàçíîñòü ìåæäó âåëè-
÷èíàìè äîïîëíèòåëüíîé è îñíîâíîé ñâåðòîê. Îïðåäåëÿåòñÿ óñðåäíåííàÿ
ñóììà ïîëîæèòåëüíûõ ðàçíîñòåé ìåæäó âåëè÷èíàìè äîïîëíèòåëüíîé è
îñíîâíîé ñâåðòîê ïî ÷èñëó òàêèõ ïîëîæèòåëüíûõ ðàçíîñòåé. Îïðåäåëÿåò-
ñÿ äîïîëíèòåëüíûé ëîêàëüíûé ðàçíîñòíûé ïîðîã, ðàâíûé âåëè÷èíå îñ-
íîâíîãî ëîêàëüíîãî ðàçíîñòíîãî ïîðîãà, äåëåííîãî íà ÷åòûðå (äåëèòåëü
îïðåäåëåí ýìïèðè÷åñêè â ïðîöåññå ìîäåëèðîâàíèÿ äëÿ ðàçëè÷íûõ òèïîâ
ôîíîâ).  êà÷åñòâå ðàíãîâûõ îïåðàíäîâ ïðèíèìàþòñÿ óñðåäíåííûå ñóììû
ïîëîæèòåëüíûõ ñâåðòîê ñîîòâåòñòâóþùèõ ðàçíåñåííûõ íà ðàíãîâûé âåê-
òîð ôðàãìåíòîâ èçîáðàæåíèÿ, à â êà÷åñòâå ëîêàëüíîãî ðàçíîñòíîãî ïîðîãà —
äîïîëíèòåëüíûé ëîêàëüíûé ðàçíîñòíûé ïîðîã. Ñîãëàñíî ìåòîäó êîíòóð-
íîãî ïðåïàðèðîâàíèÿ, ôîðìèðóþòñÿ íîâûå çíà÷åíèÿ êîíòóðíîãî ïðåïà-
ðàòà, ñîîòâåòñòâóþùåãî äàííîìó ôðàãìåíòó èçîáðàæåíèÿ: +, –, 0. Òàêèì
îáðàçîì, ïîñëå êîððåêòèðîâàíèÿ íóëåâûõ ïðåïàðàòîâ äëÿ ÒÈ è ÇÈ îáðà-
çóþòñÿ íîâûå ìàññèâû êîíòóðíûõ ïðåïàðàòîâ +, –, 0, +, –, êîòîðûå çàòåì
îáðàáàòûâàþòñÿ ñîãëàñíî ìåòîäó êîíòóðíîãî ïðåïàðèðîâàíèÿ [19].
Âûâîäû
Ðàçðàáîòàííûé ìåòîä S-ïðåïàðèðîâàíèÿ ïîçâîëÿåò îïðåäåëÿòü êîîðäèíàòû
èñòèííîãî ñìåùåíèÿ ôîíà èçîáðàæåíèÿ ñ òî÷íîñòüþ äî îäíîãî äèñêðåòà
ïðè ïðåâûøåíèè èñòèííîãî ïèêà ÐÂÊÔ ìàêñèìàëüíîãî ëîæíîãî ïèêà äëÿ
áîëüøèíñòâà òèïîâ ôîíîâ èçîáðàæåíèÿ. Èñêëþ÷åíèå ñîñòàâëÿþò íåêîòîðûå
Ñïîñîá îáíàðóæåíèÿ ñèãíàëîâ â øóìàõ íà îñíîâå ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2015. Ò. 37. ¹ 4 31
ñëó÷àè ôîíîâ ðåãóëÿðíîé (íàïðèìåð, ñèíóñîèäàëüíîé) ñòðóêòóðû. Ñ èñïîëü-
çîâàíèåì íîâîãî ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ èçîáðàæåíèé âîçìîæíî áûñòðîå
ïðåîáðàçîâàíèå ñèãíàëîâ ñ àäàïòàöèåé ïîðîãà äëÿ ñëîæíîé ïîìåõî-ñèã-
íàëüíîé îáñòàíîâêè. Ïðàêòè÷åñêîé ðåàëèçàöèåé ïîëó÷åííûõ ðåçóëüòàòîâ
ÿâëÿåòñÿ óñòðîéñòâî ÊÝÈÊ èçîáðàæåíèé, ïîçâîëÿþùåå â òå÷åíèå îäíîãî
êàäðà (20 ìñ) âûïîëíèòü îáðàáîòêó ïî äâóì ðàíãîâûì âåêòîðàì.
ÑÏÈÑÎÊ ËÈÒÅÐÀÒÓÐÛ
1. Ima J., Jensen J.R., Tullis J.A. Object-based change detection using correlation image analy-
sis and image segmentation// Intern. Journal of Remote Sensing. — 2008. — Vol. 29, N 2.—
Ð. 399—423.
2. Kozhemyako V.P., Kutaev Y.F., Timchenko L.I. et al. The Q-Transformation Method Apply-
ing to the Facial Images Normalization// Proc. International ICSC IFAC Symposium on
NEURAL COMPUTATION. —Vienna, 23—25 September, 1998. — Ð. 287—291.
3. Perveen S., James L.A. Changes in Correlation Coefficients with Spatial Scale and
Implications for Water Resources and Vulnerability Data// The Professional Geographer. —
2012. — Vol. 64 (X). — Ð. 1—12.
4. Sp��uler M., Rosenstiel W., Bogdan M. One Class SVM and Canonical Correlation Analysis
increase performance in a c-VEP based Brain-Computer Interface (BCI)// Proc. of 20th Eu-
ropean Symposium on Artificial Neural Networks.— Bruges, Belgium, April. — 2012. —
Ð. 103—108.
5. Yarovyy A., Timchenko L., Kokriatskaia N. Theoretical Aspects of Parallel-Hierarchical
Multi-Level Transformation of Digital Signals//Proc. of the 11th International Conference
on Development and Application Systems.— Suceava, Romania (Suceava, Universitatea
Stefan cel Mare Suceava), May 2012. — Ð. 1—9.
6. Sharin A., Khan M.R., Imtiaz H. et al. An efficient face recognition algorithm based on fre-
quency domain cross-correlation function//Electrical and Computer Engineering (ICECE).
Intern. Conf., Dhaka, Bangladesh, December, 2010. — Ð. 183 — 186.
7. Zhao Q., Rutkowski T.M., Zhang L. , Cichocki A. Generalized optimal spatial filtering using a
kernel approach with application to EEG classification// Cognitive Neurodynamic. — 2010. —
Vol. 4, N 4. — Ð. 355—358.
8. Pannekoucke O., Berre L., Desroziers G. Background error correlation length-scale esti-
mates and their sampling statistics// Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. —
2008. — Vol. 134. — Ð. 497—511.
9. Donev A., Torquato S., Stillinger F.H. Pair correlation function characteristics of nearly
jammed disordered and ordered hard-sphere packings// Physical Review E. — 2005.— 71,
011105.—Ð. 1—14.
10. Zhou Z., Tang X. New Families of Binary Low Correlation Zone Sequences Based on Inter-
leaved Quadratic Form Sequences// IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics,
Communication and Computer Sciences. — 2008, E91-A, (11). — Ð. 3406—3409.
11. Zou K.H., Hall W.J. On estimating a transformation correlation coefficient// Journal of Ap-
plied Statistics. — 2002. — Vol. 29 (5). — Ð. 745—760.
12. Awwal A.A.S., Rice K.L., Taha T.M. Fast implementation of matched-filter-based automatic
alignment image processing // Optics & Laser Technology. — 2009. — Vol. 41, N 2. —
Ð. 193—197.
13. Cherkasov A., Sprous D.G., Chen R. Three-Dimensional Correlation Analysis. A Novel Ap-
proach to the Quantification of Substituent Effects// The Journal of Physical Chemistry. —
A. 2003. — Vol. 107, N 45. — Ð. 9695—9704.
Ë.È. Òèì÷åíêî, Þ.Ô. Êóòàåâ, Ñ.Â. ×åïîðíþê, Í.È. Êîêðÿöêàÿ, À.À. ßðîâîé
32 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2015. V. 37. ¹ 4
14. Pe~na-Ortega C., Velez-Reyes M. Evaluation of different structural models for target detec-
tion in hyperspectral imagery// Proc. SPIE Orlando, Florida, 2010, 7695. — Ð. 76952H—
76952H-11.
15. Shawakfen O.Q., Gertsiy A.A., Timchenko L.I., et al. Method of recursive-contour preparing
for image normalization// Proc. of the IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and
Image Processing. Antalya, Turkey, 1999. — Ð. 414—418.
16. Thirumalai V., Frossard Ð. Distributed Representation of Geometrically Correlated Images
With Compressed Linear Measurements// IEEE Transactions on Image Processing. — 2012. —
Vol. 21, N 7. — Ð. 3206—3219.
17. Kou G., Lu Y., Yi Peng, Shi Y. Evaluation of classification algorithms using MCDM and rank
correlation//Intern. Journal of Information Technology & Decision Making (IJITDM). —
2012. — Vol. 11, N 01. — Ð. 197—225.
18. Zhao J., Zhang J., Yin J. A Parallel Differential Correlation Acquisition Algorithm in Time
Domain // Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, 2009. WiCom’09.
5th Intern. Conf., Shanghai, China, September, 2009. — Ð. 1—4.
19. Kozhemyako V., Timchenko L., Yarovyy A. Methodological Principles of Pyramidal and Par-
allel-Hierarchical Image Processing on the Base of Neural-Like Network Systems// Ad-
vances in Electrical and Computer Engineering. — 2008, Vol. 8, N 2. — Ð. 54—60.
20. Timchenko L.I., Kutaev Y.F., Chepornyuk S.V. et al. A Brain — Like Approach to Multistage
Hierarchial Image// Proc. Image Analysis and Processing, Springer-Verlag — Italy, 1997. —
Ð. 246—253.
L.I. Timchenko, Y.F. Kutayev, S.V. Cheporniuk, N.I. Kokriatskaya, A.A. Yarovyy
AN APPROACH TO DETECTION OF NOISE-DISTORTED SIGNALS
BASED ON THE METHOD OF S-PREPARATION FOR AUTOMATIC
COORDINATE METERS OF CORRELATION TYPE
A method of S-preparation has been developed, which, allowing for the preliminary conveyor
formation of correlated image convolution sums, is characterized by high noise immunity and
adaptivity to uncertainty and variability of the signal clutter situation. This method allows one to
determine coordinates of the true shift of the image background with the accuracy of up to one
resolution step. Correlation algorithms have been classified. Based on the mentioned processing
methods, a schematic diagram of the correlation analysis unit has been developed and realized.
K e y w o r d s: correlation, method of S-preparation, loop preparation, images, gradient.
REFERENCES
1. Ima, J., Jensen, J.R., and Tullis, J.A. (2008), “Object-based change detection using correla-
tion image analysis and image segmentation”, International Journal of Remote Sensing, Vol.
29, no. 2, pp. 399-423.
2. Kozhemyako, V.P., Kutaev, Y.F, Timchenko, L.I., Chepornyuk, S.V., Hamdi, R.R., Gertsiy,
A.A. and Ivasyuk I.D. (1998), “The Q-transformation method applying to the facial images
Normalization”, Proceedings of International ICSC IFAC Symposium on NEURAL
COMPUTATION, NC’98, Vienna, September 23-25, 1998, pp. 287-291.
3. Perveen, S. and James, L.A. (2012), “Changes in correlation coefficients with spatial scale
and implications for water resources and vulnarability data”, The Professional Geographer,
Vol. 64, (X), pp. 1-12.
Ñïîñîá îáíàðóæåíèÿ ñèãíàëîâ â øóìàõ íà îñíîâå ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2015. Ò. 37. ¹ 4 33
4. Sp��uler, M., Rosenstiel, W. and Bogdan, M. (2012), “One class SVM and canonical correla-
tion analysis increase performance in a c-VEP based brain-computer interface (BCI)”, Pro-
ceedings of 20th European Symposium on Artificial Neural Networks, Bruges, Belgium,
April, 2012, pp. 103-108.
5. Yarovyy, A., Timchenko, L., and Kokriatskaia, N. (2012), “Theoretical aspects of paral-
lel-hierarchical multi-level transformation of digital signals”, Proceedings of the 11th Inter-
national Conference on Development and Application Systems, Suceava, Universitatea
Stefan cel Mare Suceava, Romania, May, 2012, pp. 1-9.
6. Sharin, A., Khan, M.R., Imtiaz, H., Sarwar, M.S.U. and Fattah, S.A. (2010), “An efficient
face recognition algorithm based on frequency domain cross-correlation function”, Electri-
cal and Computer Engineering (ICECE), International Conference, Dhaka, Bangladesh,
December, 2010, pp. 183-186.
7. Zhao, Q., Rutkowski, T.M., Zhang, L. and Cichocki, A. (2010), “Generalized optimal spatial
filtering using a kernel approach with application to EEG classification”, Cognitive Neuro-
dynamics, Vol. 4, no. 4, pp. 355-358.
8. Pannekoucke, O., Berre, L. and Desroziers, G. (2008), “Background error correlation
length-scale estimates and their sampling statistics”, Quarterly Journal of the Royal Meteo-
rological Society, Vol. 134, pp. 497-511.
9. Donev, A., Torquato, S., and Stillinger, F.H. (2005), “Pair correlation function characteristics of
nearly jammed disordered and ordered hard-sphere packings”, Physical Review, E 71, 011105,
pp. 1-14.
10. Zhou, Z. and Tang, X. (2008), “New families of binary low correlation zone sequences based
on interleaved quadratic form sequences”, IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics,
Communications and Computer Sciences, E91-A, (11), pp. 3406-3409.
11. Zou, K.H. and Hall, W.J. (2002), “On estimating a transformation correlation coefficient”,
Journal of Applied Statistics, Vol. 29, no. 5, pp. 745-760.
12. Awwal, A.A.S., Rice, K.L., and Taha, T.M. (2009), “Fast implementation of matched-fil-
ter-based automatic alignment image processing”, Optics & Laser Technology, Vol. 41, no. 2,
pp. 193-197.
13. Cherkasov, A., Sprous, D.G. and Chen, R. (2003), “Three-dimensional correlation analysis.
A novel approach to the quantification of substituent effects”, The Journal of Physical
Chemistry A, Vol. 107, no. 45, pp. 9695-9704.
14. Pe~na-Ortega, C. and Velez-Reyes, M. (2010), “Evaluation of different structural models for
target detection in hyperspectral imagery”, Proceedings of SPIE 2010, Orlando, Florida, pp.
76952H-76952H-11.
15. Shawakfen, O.Q., Gertsiy, A.A., Timchenko, L.I., Kutaev, Y.F., Zlepko, S.M. and Shveyki,
N. (1999), “Method of recursive-contour preparing for image normalization”, Proceedings
of the IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing, Antalya, Tur-
key, pp. 414-418.
16. Thirumalai, V. and Frossard, P. (2012), “Distributed representation of geometrically corre-
lated images with compressed linear measurements”, IEEE Transactions on Image Pro-
cessing, Vol. 21, no. 7, pp. 3206-3219.
17. Kou, G., Lu, Y., Yi, Peng and Shi, Y. (2012), “Evaluation of classification algorithms using
MCDM and rank correlation”, International Journal of Information Technology & Decision
Making (IJITDM), Vol. 11, no. 01, pp. 197-225.
18. Zhao, J., Zhang, J., and Yin, J. (2009), “A parallel differentialcorrelation acquisitionalgo-
rithm in time domain”, Wireless Communications, Networking and Mobile Computing.
WiCom’09. 5th International Conference, pp. 1-4.
Ë.È. Òèì÷åíêî, Þ.Ô. Êóòàåâ, Ñ.Â. ×åïîðíþê, Í.È. Êîêðÿöêàÿ, À.À. ßðîâîé
34 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2015. V. 37. ¹ 4
19. Kozhemyako, V., Timchenko, L. and Yarovyy, A. (2008), “Methodological principles of
pyramidal and parallel-hierarchical image processing on the base of neural-like network
systems”, Advances in Electrical and Computer Engineering, Vol. 8, no. 2, pp. 54-60.
20. Timchenko, L.I., Kutaev, Y.F., Chepornyuk, S.V., Grudin, M.A., Harvey, D.M., and
Gertsiy, A.A. (1997), “A brain-like approach to multistage hierarchial image”, Proceedings
Image Analysis and Processing, Springer-Verlag, Italy, pp. 246-253.
Ïîñòóïèëà 23.01.15
ÒÈÌ×ÅÍÊÎ Ëåîíèä Èâàíîâè÷, ä-ð òåõí. íàóê, ïðîôåññîð, çàâ. êàôåäðîé òåëåêîììóíèêàöèîí-
íûõ òåõíîëîãèé è àâòîìàòèêè Ãîñóäàðñòâåííîãî ýêîíîìèêî-òåõíîëîãè÷åñêîãî óíèâåðñèòåòà
òðàíñïîðòà.  1979 ã. îêîí÷èë Âèííèöêèé ïîëèòåõíè÷åñêèé èí-ò. Îáëàñòü íàó÷íûõ èññëå-
äîâàíèé — ñèñòåìû èñêóññòâåííîãî èíòåëëåêòà.
ÊÓÒÀÅÂ Þðèé Ôåäîðîâè÷, êàíä. òåõí. íàóê, ñò. íàó÷. ñîòð., ãë. êîíñòðóêòîð, çàì. ãåíåðàëü-
íîãî äèðåêòîðà ÇÀÎ «ÊÈÀ Ñèñòåìû» (Ðîññèÿ, ã. Ìîñêâà).  1969 ã. îêîí÷èë Ìîñêîâñêèé
ãîñóäàðñòâåííûé òåõíè÷åñêèé óíèâåðñèòåò èì. Í.Ý. Áàóìàíà. Îáëàñòü íàó÷íûõ èññëåäîâàíèé —
öèôðîâàÿ îáðàáîòêà èçîáðàæåíèé, ëàçåðíàÿ òåõíèêà.
×ÅÏÎÐÍÞÊ Ñåðãåé Âëàäèìèðîâè÷, ðóêîâîäèòåëü äåïàðòàìåíòà ïðîåêòèðîâàíèÿ ñèñòåì
óïðàâëåíèÿ ÎÎÎ «ÊÑÊ-Àâòîìàòèçàöèÿ» (ã. Êèåâ).  1986 ã. îêîí÷èë Âèííèöêèé ïîëèòåõíè-
÷åñêèé èí-ò. Îáëàñòü íàó÷íûõ èññëåäîâàíèé — öèôðîâàÿ îáðàáîòêà èçîáðàæåíèé.
ÊÎÊÐßÖÊÀß Íàòàëüÿ Èâàíîâíà, êàíä. òåõí. íàóê, äîöåíò êàôåäðû òåëåêîììóíèêàöèîííûõ
òåõíîëîãèé è àâòîìàòèêè Ãîñóäàðñòâåííîãî ýêîíîìèêî-òåõíîëîãè÷åñêîãî óíèâåðñèòåòà
òðàíñïîðòà.  1973 ã. îêîí÷èëà Âèííèöêèé ïåäàãîãè÷åñêèé èí-ò. Îáëàñòü íàó÷íûõ èññëå-
äîâàíèé — ìàòåìàòè÷åñêîå ìîäåëèðîâàíèå è ïàðàëëåëüíàÿ îáðàáîòêà èíôîðìàöèè.
ßÐÎÂÎÉ Àíäðåé Àíàòîëüåâè÷, ä-ð òåõí. íàóê, ïðîôåññîð, ïðîôåññîð êàôåäðû êîìïüþòåðíûõ
íàóê Âèííèöêîãî íàöèîíàëüíîãî òåõíè÷åñêîãî óíèâåðñèòåòà, êîòîðûé îêîí÷èë â 2001 ã. Îá-
ëàñòü íàó÷íûõ èññëåäîâàíèé — ïàðàëëåëüíûå âû÷èñëåíèÿ, îáðàáîòêà èçîáðàæåíèé, GPGPU-
òåõíîëîãèè.
Ñïîñîá îáíàðóæåíèÿ ñèãíàëîâ â øóìàõ íà îñíîâå ìåòîäà S-ïðåïàðèðîâàíèÿ
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2015. Ò. 37. ¹ 4 35
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-101138 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0204-3572 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:06:50Z |
| publishDate | 2015 |
| publisher | Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Тимченко, Л.И. Кутаев, Ю.Ф. Чепорнюк, С.В. Кокряцкая, Н.И. Яровой, А.А. 2016-05-31T15:01:44Z 2016-05-31T15:01:44Z 2015 Способ обнаружения сигналов в шумах на основе метода S-препарирования для автоматических измерителей координат корреляционного типа / Л.И. Тимченко, Ю.Ф. Кутаев, С.В. Чепорнюк, Н.И. Кокряцкая, А.А. Яровой // Электронное моделирование. — 2015. — Т. 37, № 4. — С. 19-35. — Бібліогр.: 20 назв. — рос. 0204-3572 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101138 004.2:004.93:654.915:681.3 Разработан метод S-препарирования, отличающийся высокой помехоустойчивостью и адаптивностью к неопределенности и изменчивости помехо-сигнальной обстановки с учетом предварительного конвейерного формирования сумм сверток коррелируемых изображений. Приведена классификация корреляционных алгоритмов. Метод позволяет определять координаты истинного смещения фона изображения с точностью до одного дискрета. Разработано и реализовано устройство корреляционного анализа для электронного моделирования. Розроблено метод S-препарування, який має високу завадостійкість і адаптивність до невизначеності та мінливості завадо-сигнальної обстановки з урахуванням попереднього конвеєрного формування сум згортання зображень, що корелюються. Наведено класифікацію кореляційних алгоритмів. Метод дозволяє визначати координати істинного зсуву фону зображення з точністю до одного дискрету. Розроблено і реалізовано на практиці структурну схему пристрою кореляційного аналізу для електронного моделювання. A method of S-preparation has been developed, which, allowing for the preliminary conveyor formation of correlated image convolution sums, is characterized by high noise immunity and adaptivity to uncertainty and variability of the signal clutter situation. This method allows one to determine coordinates of the true shift of the image background with the accuracy of up to one resolution step. Correlation algorithms have been classified. Based on the mentioned processing methods, a schematic diagram of the correlation analysis unit has been developed and realized. ru Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України Электронное моделирование Математическое моделирование и вычислительные методы Способ обнаружения сигналов в шумах на основе метода S-препарирования для автоматических измерителей координат корреляционного типа An approach to detection of noise-distorted signals based on the method of S-preparation for automatic coordinate meters of correlation type Article published earlier |
| spellingShingle | Способ обнаружения сигналов в шумах на основе метода S-препарирования для автоматических измерителей координат корреляционного типа Тимченко, Л.И. Кутаев, Ю.Ф. Чепорнюк, С.В. Кокряцкая, Н.И. Яровой, А.А. Математическое моделирование и вычислительные методы |
| title | Способ обнаружения сигналов в шумах на основе метода S-препарирования для автоматических измерителей координат корреляционного типа |
| title_alt | An approach to detection of noise-distorted signals based on the method of S-preparation for automatic coordinate meters of correlation type |
| title_full | Способ обнаружения сигналов в шумах на основе метода S-препарирования для автоматических измерителей координат корреляционного типа |
| title_fullStr | Способ обнаружения сигналов в шумах на основе метода S-препарирования для автоматических измерителей координат корреляционного типа |
| title_full_unstemmed | Способ обнаружения сигналов в шумах на основе метода S-препарирования для автоматических измерителей координат корреляционного типа |
| title_short | Способ обнаружения сигналов в шумах на основе метода S-препарирования для автоматических измерителей координат корреляционного типа |
| title_sort | способ обнаружения сигналов в шумах на основе метода s-препарирования для автоматических измерителей координат корреляционного типа |
| topic | Математическое моделирование и вычислительные методы |
| topic_facet | Математическое моделирование и вычислительные методы |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101138 |
| work_keys_str_mv | AT timčenkoli sposobobnaruženiâsignalovvšumahnaosnovemetodaspreparirovaniâdlâavtomatičeskihizmeriteleikoordinatkorrelâcionnogotipa AT kutaevûf sposobobnaruženiâsignalovvšumahnaosnovemetodaspreparirovaniâdlâavtomatičeskihizmeriteleikoordinatkorrelâcionnogotipa AT čepornûksv sposobobnaruženiâsignalovvšumahnaosnovemetodaspreparirovaniâdlâavtomatičeskihizmeriteleikoordinatkorrelâcionnogotipa AT kokrâckaâni sposobobnaruženiâsignalovvšumahnaosnovemetodaspreparirovaniâdlâavtomatičeskihizmeriteleikoordinatkorrelâcionnogotipa AT ârovoiaa sposobobnaruženiâsignalovvšumahnaosnovemetodaspreparirovaniâdlâavtomatičeskihizmeriteleikoordinatkorrelâcionnogotipa AT timčenkoli anapproachtodetectionofnoisedistortedsignalsbasedonthemethodofspreparationforautomaticcoordinatemetersofcorrelationtype AT kutaevûf anapproachtodetectionofnoisedistortedsignalsbasedonthemethodofspreparationforautomaticcoordinatemetersofcorrelationtype AT čepornûksv anapproachtodetectionofnoisedistortedsignalsbasedonthemethodofspreparationforautomaticcoordinatemetersofcorrelationtype AT kokrâckaâni anapproachtodetectionofnoisedistortedsignalsbasedonthemethodofspreparationforautomaticcoordinatemetersofcorrelationtype AT ârovoiaa anapproachtodetectionofnoisedistortedsignalsbasedonthemethodofspreparationforautomaticcoordinatemetersofcorrelationtype |