В статье рассмотрены проблемы, которые возникают у разработчиков распознающих оптико-электронных систем, и апробированные методы их решения. Отмечены основные достижения в этой предметной области. На основании обобщения опыта синтеза лазерных локационных систем, обеспечивающих автоматическое распознавание объектов, сделан вывод о принципиальной возможности создания таких систем и общих правилах их синтеза.
Представлены теоретические и экспериментальные исследования спектров оптических вихрей и орбитального углового момента комбинированных сингулярных пучков в виде суперпозиции мод Лагерра – Гаусса или Бесселя – Гаусса с «резонансными» амплитудами, зависящими от вещественного параметра. Если данный параметр является целым числом, то орбитальный угловой момент сингулярного пучка равен этому числу. Если вещественный параметр является дробным, то орбитальный угловой момент может быть либо существенно больше, либо много меньше ближайшего к значению параметра целого числа. При нецелом значении параметра пучка в его амплитуду делают вклад большое число пучков из суперпозиции с целыми топологическими зарядами. При целочисленном параметре пучка вклад в амплитуду делает только одна мода с топологическим зарядом, равным значению параметра пучка. В эксперименте сингулярные пучки с дробным орбитальным угловым моментом формировались с помощью бинарной амплитудной дифракционной решётки, согласованной с фазовой функцией сингулярного пучка. Измеренная степень корреляции между исходным пучком и пучком, восстановленным по спектру вихрей, была не ниже 90 %.
В статье впервые исследована проблема межмодовой дисперсии внутри группы оптических вихрей с азимутальным числом, которое больше или равно 1, в циркулярных оптических волокнах. Установлено, что дисперсия между оптическими вихрями с топологическим зарядом ± 1 отсутствует, а между оптическими вихрями с топологическим зарядом больше 1 имеет место как стандартная поляризационная, так и дисперсия принципиально нового типа – топологическая модовая дисперсия. Численно исследована зависимость дисперсии оптических вихрей от длины волны излучения при различных параметрах для волокон с градиентным и ступенчатым профилем показателя преломления. Установлена возможность реализации режима нулевой топологической и поляризационной дисперсии оптических вихрей в волокнах со ступенчатым профилем.
Резонансные эффекты, аналогичные расщеплению Аутлера – Таунса, электромагнитно-индуцированной прозрачности и резонансам Фано, продемонстрированы в волноводном резонаторе Фабри – Перо, образованном изогнутым одномодовым световодом с металлизированными торцами. Показано, что данные эффекты возникают вследствие сильной связи между фундаментальной модой сердцевины и оболочечной модой шепчущей галереи. Полученные результаты открывают новые возможности в области построения функциональных элементов фотоники, использующих оболочечные моды изогнутых световодов, в частности, волоконно-оптических рефрактометров для био- и хемосенсорных применений.
Предложены и исследованы численно и экспериментально два метода определения орбитального углового момента параксиальных лазерных пучков. Один метод основан на регистрации интенсивности в зоне Френеля, численном усреднении этой интенсивности по углу на дискретных радиусах и решении линейной системы уравнений для нахождения квадратов модулей коэффициентов разложения светового поля по базисным функциям. Другой метод основан на регистрации двух распределений интенсивности в Фурье-плоскости двух цилиндрических линз, повернутых друг относительно друга на 90°, и вычислении моментов первого порядка для измеренных интенсивностей. Экспериментальная ошибка определения небольших дробных значений орбитального углового момента (до 4) – около 1 %, а для больших дробных значений (до 30) – около 8 %.
В работе на основе разложения по плоским волнам получены все шесть проекций векторов напряжённости электрического и магнитного поля для оптического вихря с произвольным целым топологическим зарядом с эллиптической поляризацией. Получены также выражения для распределения интенсивности и проекций вектора Пойнтинга в начальной плоскости этого оптического вихря. В частном случае узкого углового спектра плоских волн (пучок Бесселя) и круговой поляризации показано, что при наличии в начальном световом поле неоднородных затухающих волн вблизи оптической оси может возникать обратный поток световой энергии. Также показано, что в начальной плоскости имеет место эффект «углового трактора», когда на разных радиусах относительно оптической оси поперечный поток энергии вращается по часовой и против часовой стрелки. С помощью полученных общих выражений можно анализировать особенности светового потока и для других известных точных решений уравнения Максвелла.
Face detection is one of the most popular computer vision tasks. There are a lot of face detection approaches proposed including different CNN-based techniques, but the problem of optimal balancing between detection quality and computational speed is still relevant. In this paper we propose new CNN-based solution for face detection called FaceDetectNet. Our CNN architecture is based on ideas of YOLO/DetectNet and GoogleNet architecture supported with some new tools and implementation details created especially for our face detection application. We propose: original iterative proposal clustering (IPC) algorithm for aggregation of output face proposals formed by CNN and the 2-level “weak pyramid” providing better detection quality on the testing sets containing both small and huge images. Our face detection approach is close to previously proposed SSD-based face detection, but the principal difference is that we use the deep features of top hidden CNN layer for forming the face proposals of any size. Thus we utilize the global semantic and context information for improving the detection quality for small faces. Our FaceDetectNet is trained and tested on the most challenging WIDER FACE detection benchmark. Our algorithm achieves the average precision (AP) 0.69 on the WIDER FACE hard level, and thus outperforms all competitive detectors on the Hard level besides the HR state-of-the-art solution. Note that HR solution is based on essentially deeper and slower CNN, while our FaceDetectNet can work in real-time on the NVIDIA GeForce 1080 GPU. On the other hand, SSD-based face detector with comparable CNN parameters provides AP 0.625 only on the WIDER FACE hard level. So, our approach provides the best quality with reasonable computational speed.
This paper presents a framework to automatically read timestamps for surveillance video. Reading timestamps from surveillance video is difficult due to the challenges such as color variety, font diversity, noise, and low resolution. The proposed algorithm overcomes these challenges by using the deep learning framework. The framework has included: training of both timestamp localization and recognition in a single end-to-end pass, the structure of the recognition CNN and the geometry of its input layer that preserves the aspect of the timestamps and adapts its resolution to the data. The proposed method achieves state-of-the-art accuracy in the end-to-end timestamps recognition on our datasets, whilst being an order of magnitude faster than competing methods. The framework can be improved the market competitiveness of panoramic video surveillance products.
Image enhancement is a very important process of image preprocessing and it plays a critical role in the improvement of image quality and the follow-up image analysis, which makes the research of image enhancement algorithm a hot research field. Image enhancement not only needs to strengthen image determination and recognition, but also needs to avoid the consequential color distortion. Pseudo-color enhancement is the technique to map different gray scales of a black-andwhite image into a color image. As humans have extremely strong ability in distinguishing different colors visually and relatively weak capacity in discriminating gray scales, so, color the grayscale changes which cannot be differentiated by human eyes so that they can tell them apart. The mapping function in conventional gray-scale transform method is not working well in dark and low-contrast images. So, this paper comes up with an improved gray-scale transformation algorithm. This algorithm can achieve the enhancement, preserve the image colors, process dark and low-contrast images, reinforce the enhancement and improve the blocking effect. The experiment proves that the enhanced image obtained by the method of this paper can have improved average brightness, natural colors and more detail information and it has good application value.
Разработан алгоритм динамической сегментации пары кадров видео. Проведен сравнительный анализ качества сегментации для случаев поиска сдвигов и аффинных межкадровых преобразований для сегментов. Также произведено сравнение с некоторыми методами статической сегментации.
Monitoring of land use/cover (LULC) change is very important for sustainable development planning study. This research work is to understand natural and environmental situation and its cause such as intensity, distribution and socio and economic effects in Moscow, Russia based on remote sensing and Geographical Information System techniques. A model was developed by following thematic layers: land use/cover, vegetation, soil, geomorphology and geology in ArcGIS 10.2 software using multi-spectral satellite data obtained from Landsat 7 and 8 for the years of 1995, 2005 and 2016 respectively. Increasing scientific and political interest in regional aspects of global environmental changes, there is a strong stimulus to better understand the patterns causes and environmental consequences of LULC expansion in the elevation of Moscow state, one of the areas in the nation with fast economic growth and high population density. A 70 to 300 m inundation land loss scenarios for surface water and sea level rise (SLR) were developed using digital elevation models of study site topography through remote sensing and GIS techniques by ASTER GDEM and Landsat OLI data. The most severely impacted sectors are expected to be the vegetation, wetland and the natural ecosystem. Improved understanding of the extent and response of SLR will help in preparing for adaptation.
In the process of the image generation, because the imaging system itself has differences in terms of nonlinear or cameraman perspective, the generated image will face the geometric distortion. Image distortion in general is also a kind of image degradation, which needs the geometric transform to correct each pixel position of the distorted images, so as to regain the original spatial relationships between pixels and the original grey value relation, and which is also one of important steps of image processing. From the point of view of the digital image processing, the distortion correction is actually a process of image restoration for a degraded image. In image processing, in terms of the image quality improvement and correction technology, namely the image restoration, with the wide expansion of digital image distortion correction processing applied, the processing technology of the image restoration has also become a research hotspot. In view of the image distortion issue, this paper puts forward the image distortion correction algorithm based on two-step and one-dimensional linear gray level interpolation to reduce the computation complexity of the bilinear interpolation method, and divide the distorted image into multiple quadrilaterals, and the area of the quadrilateral is associated with the distortion degree of the image in the given region, and express the region distortion of each quadrilateral with the bilinear model, thus determining parameters of bilinear model according to the position of the quadrilateral vertex in the target image and the distorted image. Experiments show that such algorithm in this paper can meet the requirements of distortion correction of most lenses, which can accurately extract the distorted edge of the image, thus making the corrected image closer to the ideal image.
Статья посвящена разработке и исследованию математических моделей, описывающих получение изображений с двухзеркальных катадиоптрических систем, которые позволяют создавать стереоизображения с использованием одной камеры и двух плоских зеркал. Главное отличие предложенных моделей от существующих решений в данной области – учёт дисторсии на изображениях с реальных камер. Приведён обзор основных методов создания 3D-моделей с применением оптических технологий, а также обзор типов катадиоптрических систем в зависимости от количества используемых зеркал и их формы (криволинейные или плоские). Методика проведения исследования заключается в математическом моделировании двухзеркальной катадиоптрической системы, а также в компьютерном эксперименте с использованием реальных изображений, которые были получены с помощью стереонасадки из двух плоских зеркал, и синтетических изображений, сгенерированных на основе алгоритма трассировки лучей. Приведены результаты экспериментов по калибровке камеры со стереонасадкой, а также результаты ректификации изображений с использованием калибровочных данных и разработанных математических моделей. Результаты экспериментов позволяют судить об адекватности разработанных моделей. Предложенные модели расширяют теорию компьютерного зрения и могут быть использованы в создании и исследовании систем компьютерного зрения для робототехнических комплексов.
The study proposes video images compression and restoration methods based on multidimensional sampling theory that provide four-fold video compression and subsequent real-time restoration with loss levels below visually perceptible threshold. The proposed methods can be used separately or along with any other video compression techniques, thus providing additional quadruple compression.
Remote sensing image fusion is very important for playing the advantages of a variety of remote sensing data. However, remote sensing image fusion is large in computing capacity and time consuming. In this paper, in order to fuse remote sensing images accurately and quickly, a parallel fusion algorithm of remote sensing image based on NSCT (nonsubsampled contourlet transform) is proposed. In the method, two important kinds of remote sensing image, multispectral image and panchromatic image are used, and the advantages of parallel computing in high performance computing and the advantages of NSCT in information processing are combined. In the method, based on parallel computing, some processes with large amount of calculation including IHS (Intensity, Hue, Saturation) transform, NSCT, inverse NSCT, inverse IHS transform, etc., are done. To realize the method, multispectral image is processed with IHS transform, and the three components, I, H, and S are gotten. The component I and the panchromatic image are decomposed with NSCT. The obtained low frequency components of NSCT are fused with the fusion rule based on the neighborhood energy feature matching, and the obtained high frequency components are fused with the fusion rule based on the subregion variance. Then the low frequency components and the high frequency components after fusion are processed with the inverse NSCT, and the fused component is gotten. Finally, the fused component, the component H and the component S are processed with the inverse IHS transform, and the fusion image is obtained. The experiment results show that the proposed method can get better fusion results and faster computing speed for multispectral image and panchromatic image.
В работе расширен подход, использующий трёхмерные градационные траектории в метрическом пространстве CIE Lab в качестве аналогов традиционных градационных кривых. Показано, что математический аппарат дифференциальной геометрии пространственных кривых, описывающий градационные траектории, может быть дополнен более простым дискретным подходом. Демонстрируются возможности применения дискретного метода вычисления градационных траекторий к задачам линеаризации цифровых печатных систем.
Передача, обработка и хранение информации в инфраструктуре «интернета вещей» сопряжены с необходимостью решения ряда задач обеспечения информационной безопасности. Основная сложность заключается в том, что инфраструктура «интернета вещей» неоднородна и включает в себя множество различных устройств, в том числе с ограниченными вычислительными ресурсами. Одним из подходов к решению данных задач является встраивание дополнительной информации в передаваемые и хранимые цифровые объекты. В данной работе представлен обзор методов встраивания информации в цифровые данные для обеспечения безопасности в «интернете вещей», включающий методы стеганографического встраивания информации и методы встраивания цифровых водяных знаков. Рассмотрены методы встраивания информации в цифровые изображения, а также данные беспроводных сенсорных сетей, предлагаемые для использования в «интернете вещей». Выявлены достоинства и недостатки, присущие отдельным методам и группам методов, проведён анализ их применимости для защиты данных в «интернете вещей». Выявлены актуальные направления в данной области исследований.