Пiдвищення інформативності мультиспектральних зображень шляхом мультимодального комплексування

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГривачевський, А. П.
dc.contributor.authorПрудиус, I. Н.
dc.contributor.authorHryvachevskyi, A. P.
dc.contributor.authorPrudyus, I. N.
dc.contributor.authorГривачевский, А. П.
dc.contributor.authorПрудиус, И. Н.
dc.date.accessioned2018-09-03T13:32:09Z
dc.date.available2018-09-03T13:32:09Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenThe research is devoted to the problem of combining graphic information from sensors of various physical nature in multispectral monitoring systems using methods of multimodal image fusion. Each of the sensors of the multispectral monitoring system allows to obtain digital images of the observed scene in different ranges of electromagnetic radiation. In this paper, we consider a two-spectral monitoring system, the frst sensor of which operates in the visible range, and the second in the infrared. The main problem with multimodal image fusion is that each partial sensor of the multispectral monitoring system represents specifc characteristics of the environment (brightness, thermal or radar contrasts of objects, etc). Another, no less important problem is the different spatial resolution of sensors of different physical nature and the inconsistency of their felds of view. Therefore, the problem of effective multimodal image fusion is not trivial. As a criterion for the effectiveness of combining graphical information in a single fused image, which should contain the maximum available useful information from various sensors, the informativeness of this image is chosen. A quantitative assessment of image informativeness is proposed to be performed using an improved method based on multicriteria analysis of image parameters. Multimodal image fusion is performed using the proposed method based on the discrete wavelet transform with the formation of low-frequency wavelet coefcients of the resulting wavelet spectrum by analyzing the regression communication model between the input images from different sensors. Confrmed experimentally that the proposed method of image fusion makes it possible to synthesize more informative multispectral images than known algorithms. The application of proposed method of image fusion for monitoring objects in difcult observation conditions (smoke, fog, low illumination) allows to increase the efciency of the multispectral monitoring system and signifcantly reduce the amount of redundant information coming to the operator of the system.uk
dc.description.abstractruИсследование посвящено проблеме объединения графической информации с различных сенсоров в мультиспектральных системах мониторинга с помощью методов мультимодального комплексирования изображений. В качестве критерия эффективности объединения графической информации в единое комплексированое изображение выбрано информативность этого изображения. Информативность предлагается оценивать с помощью предложенного усовершенствованного метода, базирующегося на основе многокритериального анализа параметров изображения. Комплексирование изображений выполняется с помощью предложенного метода на основе дискретного вейвлет-преобразования с формированием низкочастотных вейвлет-коэффициентов результирующего вейвлет-спектра путем анализа регрессионной модели связи между входными изображениями. Подтверждено экспериментальным путем, что предложенный метод комплексирования дает возможность синтезировать более информативные мультиспектральные изображения чем известные алгоритмы.uk
dc.description.abstractukДослiдження присвячене проблемi об’єднання графiчної iнформацiї з рiзних сенсорiв в мультиспектральних системах монiторингу за допомогою методiв мультимодального комплексування зображень. Як критерiй ефективностi об’єднання графiчної iнформацiї в єдине комплексоване зображення вибрано iнформативнiсть цього зображення. Iнформативнiсть пропонується оцiнювати за допомогою запропонованого вдосконаленого методу, що базується на основi багатокритерiального аналiзу параметрiв зображень. Комплексування зображень виконується за допомогою запропонованого методу на основi дискретного вейвлет-перетворення з формуванням низькочастотних вейвлет-коефiцiєнтiв результуючого вейвлет-спектра шляхом аналiзу регресiйної моделi зв’язку мiж вхiдними зображеннями. Пiдтверджено експериментальним шляхом, що запропонований метод комплексування дає можливiсть синтезувати бiльш iнформативнi мультиспектральнi зображення нiж вiдомi алгоритми.uk
dc.format.pagerangeС. 40–49uk
dc.identifier.citationГривачевський, А. П. Пiдвищення інформативності мультиспектральних зображень шляхом мультимодального комплексування / А. П. Гривачевський, I. Н. Прудиус // Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць. – 2018. – Вип. 73. – С. 40–49. – Бібліогр.: 17 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/24406
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceВісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування: збірник наукових праць, Вип. 73uk
dc.status.pubpublished
dc.subjectкомплексування зображеньuk
dc.subjectмультиспектральний монiторингuk
dc.subjectiнформативнiсть зображенняuk
dc.subjectвейвлет-перетворенняuk
dc.subjectрегресiйний аналiзuk
dc.subjectimage fusionuk
dc.subjectmultispectral monitoringuk
dc.subjectimage informativenessuk
dc.subjectwavelet transformuk
dc.subjectregression analysisuk
dc.subjectкомплексование изображенийuk
dc.subjectмультиспектральный мониторингuk
dc.subjectинформативность изображенияuk
dc.subjectвейвлет-превращениеuk
dc.subjectрегрессионный анализuk
dc.titleПiдвищення інформативності мультиспектральних зображень шляхом мультимодального комплексуванняuk
dc.title.alternativeEnhancing the Informativeness of Multispectral Images by means of Multimodal Image Fusionuk
dc.title.alternativeПовышение информативности мультиспектральных изображений путем мультимодального комплексированияuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
8.pdf
Розмір:
1.51 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць, Вип. 73