Methods for correcting aberrations of images, obtained by an optoelectronic camera with the use of preliminary measured calibration function, provoke wide interest in recent years. For the most part these methods are not characterized by high accuracy and are typically used for cameras with objectives having rather high relative distortion. In this article the method is discussed for measuring distortion of a wide-angle objective for calibration of photoelectric cameras designed to measure angular coordinates of remote objects with the accuracy as high as 10 arcseconds. It is proposed to use an air mirror-wedge as a test object, which allows creating a sheaf of collimated beams. The calibration function of a photoelectric camera is calculated by mathematical post-processing of the recorded frames.The proposed method was experimentally tested for photoelectric cameras with full angular fi elds-of-view of 21 degrees and angular pixel sizes of 20 arcseconds. The subpixel accuracy of determining the calibration function is demonstrated.
Rising requirements for the hydrocarbons production management system state are based on the industrial situation control necessity according to the environmental conditions. Development of the system construction and complexity indicates the integrative approach implementation reasonability for the producing capacity main indexes estimation and regularity of pace parameters evaluation as well as the layer productiveness level identification. Data processing and management tasks are the waymarks for the industrial multilevel structures models creation. Computer integrated model includes the estimated analytical tool for the extended operational functional support for the production parameters evaluation and technological process state diagnostics in changeable conditions and productive region origin and features traceability. Based on the well observations it is possible to apply the systematic approach for the trends occurrence and dynamics evaluation of the reservoir development time series data. And integrated decision includes the information value degree identification tool for the hydrocarbons production digital model updating.
Цель исследования. В работе объектом исследования являются методы и алгоритмы автоматического получения и улучшения качества цифровых изображений в контроллерах для систем этикетирования и систем обработки и распознавания изображений. Цель работы-разработка новых методов улучшения качества и обработки изображений для использования в оптико-электронных устройствах и системах технического зрения. Отмечена актуальность научно-технической задачи по расширению функциональных возможностей и повышению качества функционирования вычислительных устройств в системах управления и контроля качества этикетирования объектов, в частности, отмечена необходимость выделения изображения этикетки с целью определения нарушения качества ее нанесения. В качестве основной корректируемой особенности получаемых изображений выбрана дисторсия. Методы. Рассмотрены основные подходы, используемые при определении и коррекции дисторсии, выявлены их недостатки, проведен анализ основных методов, описанных в литературе. В работе использовались аппарат аналитической геометрии, теория распознавания образов, методы обработки и анализа растровых изображений. Результаты. Разработан метод обработки изображений для улучшения их качества, программное обеспечение для обнаружения и обработки изображений этикеток и документов. Предложен вариант определения радиальной дисторсии при смещении наблюдения в различных направлениях. Выполнено моделирование разработанного метода с помощью специально созданного программного обеспечения. Проведены экспериментальные исследования созданного программного обеспечения. Приведены их результаты и отмечены достоинства и недостатки. Заключение. Разработанный метод может использоваться в устройствах получения и обработки изображений, функционирующих в автоматическом режиме и применяемых в системах технического зрения и контроля качества этикетирования. Ключевые слова: обработка изображений; обнаружение этикетки; коррекция дисторсии. Благодарности. Работа выполнена в рамках темы № 0071-2019-0001 Развитие теории и методов прикладной математики, нейросетевых технологий и систем управления процессами в задачах CADсистем, анализа визуальных данных, защиты информации и прогнозирования. Конфликт интересов: Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.