Using inverse filtering to increase the resolution IR images

dc.citation.epage41
dc.citation.journalTitleГеодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник
dc.citation.spage36
dc.citation.volume85
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorБродський, М.
dc.contributor.authorКондратов, П.
dc.contributor.authorОганесян, А.
dc.contributor.authorТкаченко, В.
dc.contributor.authorBrodskiy, N.
dc.contributor.authorKondratov, P.
dc.contributor.authorOganesyan, A.
dc.contributor.authorTkachenko, V.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2018-09-24T12:03:44Z
dc.date.available2018-09-24T12:03:44Z
dc.date.created2017-03-28
dc.date.issued2017-03-28
dc.description.abstractМетою роботи є підвищення роздільної здатності ІЧ-знимків, одержаних у результаті моніторингу теплових об’єктів. Методика. Відомо, що жодна оптична система не може дати на ПЗЗ-матриці точкове зображення теплового об’єкта. Замість цього, формується дифракційне зображення плями, що призводить до значного погіршення якості теплового зображення. Зменшити вплив дифракції – це нагальне завдання системи формування та оброблення корисного сигналу. Для досягнення цієї мети запропоновано використання методу зворотної фільтрації, що дозволяє, знаючи функцію розсіювання точки (ФРТ) оптичної системи, обумовленої явищем дифракції, значно зменшити ії вплив на якість одержаного теплового зображення. У системі оптика –комп’ютер оптичне зображення проектується на ПЗЗ-матрицю, де ФРТ представлено вже в цифровій формі. Метод заснований на зворотній фільтрації [Рабинер и другие, 1978]. Вважається, що розмиття – це необоротна операція і інформація безповоротно втрачається, тому що кожен піксель перетворюється на пляму, – все змішується. Результати. Показано, що вся інформація просто перерозподіляється відповідно до ФРТ і може бути однозначно відновлена з деякими застереженнями. Запропонована методика використання алгоритму зворотної фільтрації дає змогу подолати обмеження, які накладаються оптичною системою. Наукова новизна. Автори пропонують для визначення впливу величин ФРТ на роздільну здатність системи моніторингу використати спеціально розроблені цифрові міри та програму двумірної згортки (конволюції) цих зображень з ФРТ. Практична значущість. Розроблено алгоритм зворотної фільтрації (деконволюції) разом з іншими методами (наприклад, субпіксельної обробки) можна з успіхом використати під час оброблення ІЧ-знимків, одержаних у результаті дистанційного моніторингу теплових об’єктів. Метод деконволюції дає змогу подолати обмеження на роздільну здатність, які накладаються оптичною системою в ІЧ-діапазоні. Це призводить, за відсутності шуму, до точного відтворення вхідного зображення теплового об’єкта, незалежно від діаметру світової плями. Визначальне значення, має відмінність значень ФРТ оптики та ФРТ моделі, які використовувались під час реалізації програм конволюції та деконволюції. Особливо важливі результати дії методу зворотньої фільтрації в умовах дії шумів на тепловому зображенні і в каналі передачі даних. Визначена величина відношення сигнал / шум, за якого спотворення рахуються, як незначні. Водночас має значення, як показують дослідження, величина плями ФРТоб’єктива. Розглянуте питання застосування запропонованого методу зворотної фільтрації у разі невизначеності даних об’єктиву, який використовувався під час теплового моніторингу, що часто трапляється в практиці оброблення теплових знімків, наявних у користувача. Усі отримані результати перевірені на імітаційних моделях, в чому і полягає додаткова новизна та практична значущість отриманих результатів.
dc.description.abstractThe aim of the work is to increase the resolution of IR images obtained as a result of monitoring thermal objects. Methodology. It is known, an optical system сan not date a CCD point picture thermal object. Instead picture diffraction spots, have significant deterioration in quality thermal image which has a reduced effect with defraction. This is an urgent system task useful in the formative and processing signal. To achieve this goal, it is suggested to use the method of reverse filtration, which allows, knowing the function of point dispersion (FPD) of the optical system caused by the phenomenon of diffraction, to significantly reduce its effect on the quality of the resulting image. In the optics-computer system, the optical image is projected onto a CCD matrix, de FPD which is already presented in digital form. This method based on reverse filtration [Rabiner et al., 1978]. It is believed that blur is an irreversible operation and information is irretrievably lost, because every pixel turns into a spot and everything mixes. Results. In fact, all information is simply redistributed in accordance with the FPD and can be uniquely restored with some reservations. The proposed technique for using the reverse filter algorithm allows us to overcome the limitations imposed by the optical system. Scientific novelty. The authors propose to use the specially developed digital measures and the program of two-convolution convolution (convolution) of these images with FPD to determine the effect of the FPD values on the resolution of the monitoring system. Practical significance. The developed algorithm of reverse filtration (deconvolution) together with other methods (for example, sub-pixel processing) can be successfully used for processing IR images obtained as a result of remote monitoring of thermal objects. The deconvolution method allows overcoming the limitations on the resolution that are imposed by the optical system in the infrared range. This leads, in the absence of noise, to an accurate reproduction of the input image of the thermal object, regardless of the diameter of the world spot. The difference in the values of the FPD optics and the FPD model, which were used in the implementation of convolution and deconvolution programs, is of decisive importance. Especially important are the results of the operation of the method of reverse filtration under the conditions of noise on the thermal image and in the data transmission channel. The value of the signal-to-noise ratio at which the distortions are considered as insignificant is determined. At the same time, as the studies show, the magnitude of the photoluminescence spot of the objective is important. The question of application of the proposed method of reverse filtration in the case of uncertainty of lens data, which was used in thermal monitoring, is often encountered in the practice of processing thermal imagery available to the user. All the results obtained are verified on imitation models, which is the additional novelty and practical significance of the results obtained.
dc.format.extent36-41
dc.format.pages6
dc.identifier.citationUsing inverse filtering to increase the resolution IR images / N. Brodskiy, P. Kondratov, A. Oganesyan, V. Tkachenko // Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — Том 85. — С. 36–41.
dc.identifier.citationenUsing inverse filtering to increase the resolution IR images / N. Brodskiy, P. Kondratov, A. Oganesyan, V. Tkachenko // Heodeziia, kartohrafiia i aerofotoznimannia : mizhvidomchyi naukovo-tekhnichnyi zbirnyk. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — Vol 85. — P. 36–41.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/42809
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofГеодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник (85), 2017
dc.relation.referencesD’yakonov V. P. Mathcad 11/12/13 v matematike.
dc.relation.referencesSpravochnik [Mathcad 11/12/13 in mathematics.
dc.relation.referencesDirectory]. Moscow: Goryachaya liniya – Telekom,2007, 958 p.
dc.relation.referencesGashnikov M. V., i dr. Metody komp'yuternoy obrabotki
dc.relation.referencesizobrazheniy [Methods of computer image processing].
dc.relation.referencesPod red. V. A. Soyfera, 2-ye izd. Moscow:
dc.relation.referencesFizmatlit, 2003, 784 p. ISBN 5-9221-0270-2.
dc.relation.referencesGonsales R., Vuds R., Eddins S. Tsifrovaya obrabotka
dc.relation.referencesizobrazheniy v srede Matlab Moskva: Tekhnosfera
dc.relation.references[Eddins Digital Image Processing using Matlab in
dc.relation.referencesMoscow: the Technosphere], 2006, 616 p.ISBN 5-94836-092-KH
dc.relation.referencesKrylov V. N., Shcherbakova G. YU., Pisarenko R. A.
dc.relation.referencesVosstanovleniye signalov posredstvom slepoy
dc.relation.referencesdekonvolyutsii na baze mul'tistartovogo metoda
dc.relation.referencesoptimizatsii v prostranstve veyvlet-preobrazovaniya
dc.relation.references[Signal recovery through blind deconvolution based
dc.relation.referencesmultistartovogo optimization method in the space of
dc.relation.referencesthe wavelet transform]. Elektrotekhnicheskiye i
dc.relation.referenceskomp'yuternyye sistemy no 13 (89), 2014, Sistemy
dc.relation.referencesiskusstvennogo intellekta.
dc.relation.referencesMetody komp'yuternoy optiki [Methods of Computer
dc.relation.referencesOptics]. Pod red. V. A. Soyfera: Ucheb. dlya vuzov,2-ye izd, ispr. Moscow: Fizmatlit, 2003, 688 p.ISBN 5-9221-0434-9.
dc.relation.referencesPereslavtseva Ye. Ye., Filippov M. V. Metod uskorennogo
dc.relation.referencesvosstanovleniya izobrazheniy, smazannykh
dc.relation.referencespri dvizhenii [Method accelerated recovery image
dc.relation.referencesblurry when moving]. 02.02.2012 MGTU im. N. E.
dc.relation.referencesBaumana, e-mail: profitbig@rambler.ru
dc.relation.referencesPereslavtseva Ye. Ye. Metody vosstanovleniya
dc.relation.referencesiskazhennykh izobrazheniy na osnove resheniya
dc.relation.referencesuravneniya [Recovery methods distorted images on
dc.relation.referencesthe basis of the decision of the equation.].09.09.2012 MGTU im. N. E. Baumana. e-mail:
dc.relation.referencesbauman@bmstu.ru
dc.relation.referencesPrudyus Ivan., V. Tkachenko, P. Kondratov, L. Lazko, S.
dc.relation.referencesFabirovskyy, A. Gryvachevskyy. Earth surface
dc.relation.referencesdiagnostic based on cluster analysis of multispectral
dc.relation.referencesmonitoring data. IX Krajowa Koferencja “Diagnostyka
dc.relation.referencestechniczna urządzeń i systemów” (Diag’2015). Ustroń.
dc.relation.referencesPolska. 22÷25 września 2015r. Referaty. S. 32
dc.relation.referencesRabiner L., Gould B. Teoriya i primeneniye tsifrovoy
dc.relation.referencesobrabotki signalov [Theory and application of digital
dc.relation.referencessignal processing]. Moscow: «Mir», 1978, 849 p.
dc.relation.referencesSergiyenko A. B. Tsifrovaya obrabotka signalov [Digital
dc.relation.referencesSignal Processing]. SPb.: Piter, 2002, 608 p.
dc.relation.referencesSoyfer V. A., Sergeyev V. V., Popov S. B., Myasnikov
dc.relation.referencesV. V. Teoreticheskiye osnovy tsifrovoy obrabotki
dc.relation.referencesizobrazheniy [Theoretical Foundations of digital
dc.relation.referencesimage processing]. Uchebnoye posobiye, Samarskiy
dc.relation.referencesgosudarstvennyy aerokosmicheskiy universitet imeni
dc.relation.referencesakademika S. P.Koroleva. Samara, 2000.256 p.
dc.relation.referencesZhang Ningyu, Quanyuan Wub. Effects of Brovey
dc.relation.referencesTransform and Wavelet Transform on the
dc.relation.referencesInformation Capacity of SPOT-5 Imagery. International
dc.relation.referencesSymposium on Photoelectronic Detection and
dc.relation.referencesImaging 2007 Proc. of SPIE Vol. 6623 66230W-1,June 2007, pp. 2690–2695.
dc.relation.referencesenD’yakonov V. P. Mathcad 11/12/13 v matematike.
dc.relation.referencesenSpravochnik [Mathcad 11/12/13 in mathematics.
dc.relation.referencesenDirectory]. Moscow: Goryachaya liniya – Telekom,2007, 958 p.
dc.relation.referencesenGashnikov M. V., i dr. Metody komp'yuternoy obrabotki
dc.relation.referencesenizobrazheniy [Methods of computer image processing].
dc.relation.referencesenPod red. V. A. Soyfera, 2-ye izd. Moscow:
dc.relation.referencesenFizmatlit, 2003, 784 p. ISBN 5-9221-0270-2.
dc.relation.referencesenGonsales R., Vuds R., Eddins S. Tsifrovaya obrabotka
dc.relation.referencesenizobrazheniy v srede Matlab Moskva: Tekhnosfera
dc.relation.referencesen[Eddins Digital Image Processing using Matlab in
dc.relation.referencesenMoscow: the Technosphere], 2006, 616 p.ISBN 5-94836-092-KH
dc.relation.referencesenKrylov V. N., Shcherbakova G. YU., Pisarenko R. A.
dc.relation.referencesenVosstanovleniye signalov posredstvom slepoy
dc.relation.referencesendekonvolyutsii na baze mul'tistartovogo metoda
dc.relation.referencesenoptimizatsii v prostranstve veyvlet-preobrazovaniya
dc.relation.referencesen[Signal recovery through blind deconvolution based
dc.relation.referencesenmultistartovogo optimization method in the space of
dc.relation.referencesenthe wavelet transform]. Elektrotekhnicheskiye i
dc.relation.referencesenkomp'yuternyye sistemy no 13 (89), 2014, Sistemy
dc.relation.referenceseniskusstvennogo intellekta.
dc.relation.referencesenMetody komp'yuternoy optiki [Methods of Computer
dc.relation.referencesenOptics]. Pod red. V. A. Soyfera: Ucheb. dlya vuzov,2-ye izd, ispr. Moscow: Fizmatlit, 2003, 688 p.ISBN 5-9221-0434-9.
dc.relation.referencesenPereslavtseva Ye. Ye., Filippov M. V. Metod uskorennogo
dc.relation.referencesenvosstanovleniya izobrazheniy, smazannykh
dc.relation.referencesenpri dvizhenii [Method accelerated recovery image
dc.relation.referencesenblurry when moving]. 02.02.2012 MGTU im. N. E.
dc.relation.referencesenBaumana, e-mail: profitbig@rambler.ru
dc.relation.referencesenPereslavtseva Ye. Ye. Metody vosstanovleniya
dc.relation.referenceseniskazhennykh izobrazheniy na osnove resheniya
dc.relation.referencesenuravneniya [Recovery methods distorted images on
dc.relation.referencesenthe basis of the decision of the equation.].09.09.2012 MGTU im. N. E. Baumana. e-mail:
dc.relation.referencesenbauman@bmstu.ru
dc.relation.referencesenPrudyus Ivan., V. Tkachenko, P. Kondratov, L. Lazko, S.
dc.relation.referencesenFabirovskyy, A. Gryvachevskyy. Earth surface
dc.relation.referencesendiagnostic based on cluster analysis of multispectral
dc.relation.referencesenmonitoring data. IX Krajowa Koferencja "Diagnostyka
dc.relation.referencesentechniczna urządzeń i systemów" (Diag’2015). Ustroń.
dc.relation.referencesenPolska. 22÷25 września 2015r. Referaty. S. 32
dc.relation.referencesenRabiner L., Gould B. Teoriya i primeneniye tsifrovoy
dc.relation.referencesenobrabotki signalov [Theory and application of digital
dc.relation.referencesensignal processing]. Moscow: "Mir", 1978, 849 p.
dc.relation.referencesenSergiyenko A. B. Tsifrovaya obrabotka signalov [Digital
dc.relation.referencesenSignal Processing]. SPb., Piter, 2002, 608 p.
dc.relation.referencesenSoyfer V. A., Sergeyev V. V., Popov S. B., Myasnikov
dc.relation.referencesenV. V. Teoreticheskiye osnovy tsifrovoy obrabotki
dc.relation.referencesenizobrazheniy [Theoretical Foundations of digital
dc.relation.referencesenimage processing]. Uchebnoye posobiye, Samarskiy
dc.relation.referencesengosudarstvennyy aerokosmicheskiy universitet imeni
dc.relation.referencesenakademika S. P.Koroleva. Samara, 2000.256 p.
dc.relation.referencesenZhang Ningyu, Quanyuan Wub. Effects of Brovey
dc.relation.referencesenTransform and Wavelet Transform on the
dc.relation.referencesenInformation Capacity of SPOT-5 Imagery. International
dc.relation.referencesenSymposium on Photoelectronic Detection and
dc.relation.referencesenImaging 2007 Proc. of SPIE Vol. 6623 66230W-1,June 2007, pp. 2690–2695.
dc.subjectроздільна здатність
dc.subjectоб’єктив
dc.subjectфункція розсіювання точки
dc.subjectмодель
dc.subjectконволюція
dc.subjectдеконволюція
dc.subjectresolution
dc.subjectlens
dc.subjectthe scattering function of a point
dc.subjectmodel
dc.subjectconvolution
dc.subjectdeconvolution
dc.subject.udc692.382
dc.titleUsing inverse filtering to increase the resolution IR images
dc.title.alternativeВикористання методу зворотньої фільтрації для підвищення роздільної здатності ІЧ-знімків
dc.typeArticle

Files

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
3.07 KB
Format:
Plain Text
Description: