RU2476933C1 - Способ моделирования изображений с изменяющимися корреляционными свойствами - Google Patents

Способ моделирования изображений с изменяющимися корреляционными свойствами Download PDF

Info

Publication number
RU2476933C1
RU2476933C1 RU2011124689/08A RU2011124689A RU2476933C1 RU 2476933 C1 RU2476933 C1 RU 2476933C1 RU 2011124689/08 A RU2011124689/08 A RU 2011124689/08A RU 2011124689 A RU2011124689 A RU 2011124689A RU 2476933 C1 RU2476933 C1 RU 2476933C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
random field
correlation properties
images
correlation
image
Prior art date
Application number
RU2011124689/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2011124689A (ru
Inventor
Николай Владимирович Лучков
Константин Константинович Васильев
Original Assignee
Федеральный научно-производственный центр Открытое акционерное общество "Научно-производственное объединение "Марс"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральный научно-производственный центр Открытое акционерное общество "Научно-производственное объединение "Марс" filed Critical Федеральный научно-производственный центр Открытое акционерное общество "Научно-производственное объединение "Марс"
Priority to RU2011124689/08A priority Critical patent/RU2476933C1/ru
Publication of RU2011124689A publication Critical patent/RU2011124689A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2476933C1 publication Critical patent/RU2476933C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано для обработки изображений, например для моделирования изображений, обеспечивающих исходными данными задачи проектирования аэрокосмических систем. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей за счет автоматического моделирования неоднородных изображений, со значительными изменениями пространственно-временных корреляционных свойств, близких по своим корреляционным свойствам к снимкам земной поверхности. Способ основан на преобразовании значений яркости базового случайного поля в совокупность корреляционных параметров моделируемого изображения. 2 ил.

Description

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано для обработки изображений в задачах проектирования аэрокосмических систем, предназначенных для визуализации поверхности и формы любых исследуемых объектов, в том числе в системах, используемых для определения местоположения и ориентации объектов по информации, получаемой с летательных аппаратов, например при проведении съемки поверхности Земли, в навигации для координации траектории полетов транспортных средств, в геодезии при картографировании земной поверхности и т.п.
Известны способы моделирования изображений (заявки и патенты России 2002106909, 2007115378, 98112147, 2045095, 2171499), которые обеспечивают формирование изображений с заданными характеристиками.
Недостатком указанных способов моделирования изображений является их неспособность в автоматическом режиме имитировать изображения со значительными изменениями пространственно-временных корреляционных свойств, адекватные реальным последовательностям снимков земной поверхности со сложным рельефом местности или со значительными перепадами яркости.
Целью изобретения является обеспечение исходными данными задачи проектирования аэрокосмических систем.
Техническим результатом является автоматическое моделирование неоднородных изображений, со значительными изменениями пространственно-временных корреляционных свойств, близких по своим корреляционным свойствам к снимкам земной поверхности.
Способ моделирования изображений с изменяющимися корреляционными свойствами, заключающийся в том, что формируют кадр псевдослучайного поля, так называемое базовое случайное поле, значения яркости полученного базового случайного поля преобразуют в совокупность корреляционных параметров, характеризующих величины связи текущего пикселя моделируемого изображения с соседними элементами изображения, затем моделируют изображение как единый кадр случайного поля, используя полученные корреляционные параметры.
Способ моделирования изображений с изменяющимися корреляционными свойствами состоит из следующих основных этапов:
- формирование базового случайного поля;
- формирование совокупности корреляционных параметров на основе базового случайного поля;
- моделирование изображения с изменяющимися корреляционными свойствами.
Для формирования базового случайного поля и впоследствии для моделирования изображения возможно использование различных моделей случайных полей. Возьмем реализацию случайного поля
Figure 00000001
, например авторегрессионную модель Хабиби [Васильев К.К. Прикладная теория случайных процессов и полей. / К.К.Васильев, В.А.Омельченко. -Ульяновск: УГТУ, 1995.-255 с.]. Пусть марковское случайное поле задано на двумерной сетке
Figure 00000002
авторегрессионной моделью
Figure 00000003
где ρх и ρу - коэффициенты корреляции соседних элементов по столбцу и строке соответственно; {ξi,j} - двумерное поле независимых гауссовских случайных величин с нулевыми средними и дисперсиями
Figure 00000004
,
Figure 00000005
,
Figure 00000006
- размер моделируемого изображения.
При формировании базового случайного поля коэффициенты корреляции ρx и ρy являются априорными и характеризуют размеры и формы объектов на моделируемом изображении, увеличение этих параметров приведет к увеличению размеров объектов на моделируемом изображении.
Использование авторегрессионной модели (1) для моделирования изображения с изменяющимися корреляционными свойствами обуславливает необходимость предварительного формирования двух базовых случайных полей, значения яркости одного из них будет преобразовано в совокупность
корреляционных параметров
Figure 00000007
, а другое соответственно в совокупность корреляционных параметров
Figure 00000008
Выбор способа преобразования значений яркости в совокупность корреляционных параметров позволяет контролировать значения корреляционной функции моделируемого изображения. Может быть использован следующий способ преобразования:
Figure 00000009
где maxx, mink - это соответственно максимальное и минимальное значения яркости в k-ом базовом случайном поле;
Figure 00000010
- заданные максимальное и минимальное значения диапазона, в котором изменяются коэффициенты корреляции
Figure 00000011
. Исходя из этого могут быть найдены нормированные значения корреляционной функции авторегрессионной модели (1)
Figure 00000012
Figure 00000013
Условная схема способа моделирования изображения с изменяющимися корреляционными свойствами, использующего для формирования случайного поля модель Хабиби 2-го порядка (1), показана на фиг.1.
Пример реализации способа моделирования изображения с изменяющимися корреляционными свойствами, характеризующий рельеф предполагаемого снимка земной поверхности, используя модель Хабиби (1) представлен на фиг.2, где а) базовое случайное поле; б) модель изображения с изменяющимися корреляционными свойствами.

Claims (1)

  1. Способ моделирования изображений с изменяющимися корреляционными свойствами, заключающийся в том, что формируют кадр псевдослучайного поля, так называемое базовое случайное поле, значения яркости полученного базового случайного поля преобразуют в совокупность корреляционных параметров, характеризующих величины связи текущего пикселя моделируемого изображения с соседними элементами изображения, затем моделируют изображение как единый кадр случайного поля, используя полученные корреляционные параметры.
RU2011124689/08A 2011-06-16 2011-06-16 Способ моделирования изображений с изменяющимися корреляционными свойствами RU2476933C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011124689/08A RU2476933C1 (ru) 2011-06-16 2011-06-16 Способ моделирования изображений с изменяющимися корреляционными свойствами

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011124689/08A RU2476933C1 (ru) 2011-06-16 2011-06-16 Способ моделирования изображений с изменяющимися корреляционными свойствами

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2011124689A RU2011124689A (ru) 2012-12-27
RU2476933C1 true RU2476933C1 (ru) 2013-02-27

Family

ID=49121618

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011124689/08A RU2476933C1 (ru) 2011-06-16 2011-06-16 Способ моделирования изображений с изменяющимися корреляционными свойствами

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2476933C1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2529523C1 (ru) * 2013-06-26 2014-09-27 Открытое акционерное общество "Научно-исследовательский институт приборостроения имени В.В. Тихомирова" Способ картографирования земной поверхности бортовой радиолокационной станцией (брлс)
RU2647702C1 (ru) * 2016-11-17 2018-03-16 Александр Владимирович Коренной Способ моделирования изображений в радиолокационных системах дистанционного зондирования протяженных объектов

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2209527C2 (ru) * 1996-11-28 2003-07-27 Томсон Мюльтимедиа Способ и устройство сжатия видеоинформации
US20030228031A1 (en) * 1993-11-18 2003-12-11 Rhoads Geoffrey B. Methods for marking images
RU2237267C2 (ru) * 2001-11-26 2004-09-27 Волков Леонид Викторович Способ формирования изображений в миллиметровом и субмиллиметровом диапазоне волн (варианты) и система формирования изображений в миллиметровом и субмиллиметровом диапазоне волн
RU2264299C2 (ru) * 2003-02-03 2005-11-20 Антипов Владимир Николаевич Способ формирования трехмерных изображений (варианты)
RU2276407C2 (ru) * 2001-10-22 2006-05-10 Интел Зао Способ и устройство для сегментации фона на основе локализации движения

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030228031A1 (en) * 1993-11-18 2003-12-11 Rhoads Geoffrey B. Methods for marking images
US6700990B1 (en) * 1993-11-18 2004-03-02 Digimarc Corporation Digital watermark decoding method
RU2209527C2 (ru) * 1996-11-28 2003-07-27 Томсон Мюльтимедиа Способ и устройство сжатия видеоинформации
RU2276407C2 (ru) * 2001-10-22 2006-05-10 Интел Зао Способ и устройство для сегментации фона на основе локализации движения
RU2237267C2 (ru) * 2001-11-26 2004-09-27 Волков Леонид Викторович Способ формирования изображений в миллиметровом и субмиллиметровом диапазоне волн (варианты) и система формирования изображений в миллиметровом и субмиллиметровом диапазоне волн
RU2264299C2 (ru) * 2003-02-03 2005-11-20 Антипов Владимир Николаевич Способ формирования трехмерных изображений (варианты)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2529523C1 (ru) * 2013-06-26 2014-09-27 Открытое акционерное общество "Научно-исследовательский институт приборостроения имени В.В. Тихомирова" Способ картографирования земной поверхности бортовой радиолокационной станцией (брлс)
RU2647702C1 (ru) * 2016-11-17 2018-03-16 Александр Владимирович Коренной Способ моделирования изображений в радиолокационных системах дистанционного зондирования протяженных объектов

Also Published As

Publication number Publication date
RU2011124689A (ru) 2012-12-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110637305B (zh) 通过渲染许多3d视图来学习重构3d形状
JP7127171B2 (ja) 自律走行シミュレーションシーンにおける障害物の模擬方法及び装置
EP3343502B1 (en) Depth sensor noise
CN108198145A (zh) 用于点云数据修复的方法和装置
CN105046710A (zh) 基于深度图分割与代理几何体的虚实碰撞交互方法及装置
Teuliere et al. A dense and direct approach to visual servoing using depth maps
WO2014055953A3 (en) Determining image transforms without using image acquisition metadata
CN110910452B (zh) 一种基于深度学习的低纹理工业零件位姿估计方法
CN110751730B (zh) 一种基于深度神经网络的穿衣人体体型估计方法
KR20120064641A (ko) 영상 처리 장치, 조명 처리 장치 및 그 방법
CN108921929A (zh) 一种识别系统及训练方法及单张单目图像的识别方法
US11302023B2 (en) Planar surface detection
RU2476933C1 (ru) Способ моделирования изображений с изменяющимися корреляционными свойствами
US11250592B2 (en) Information processing apparatus
CN105930766A (zh) 无人机
CN116092120B (zh) 基于图像的动作确定方法、装置、电子设备及存储介质
KR101080073B1 (ko) 다수의 가상 평면 정보를 이용한 3차원 물체의 기하 정보 추출 방법
Takimoto et al. Shape reconstruction from multiple RGB-D point cloud registration
CN105323553A (zh) 一种云台设备的控制方法和装置
CN111612915A (zh) 渲染对象以匹配相机噪声
Han Research on the Application of Virtual Reality Technology in the Integrated Design of Architectural Landscape
Oh et al. Automatic Pseudo-LiDAR Annotation: Generation of Training Data for 3D Object Detection Networks
Hempe et al. Realizing the eRobotics approach in semantics-based multi-domain VR simulation systems
Xu et al. Obstacles regions 3D-perception method for mobile robots based on visual saliency
Ylimäki Methods for image-based 3-D modeling using color and depth cameras

Legal Events

Date Code Title Description
PD4A Correction of name of patent owner
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20200617