bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИР10.35596/1729-7648-2019-124-6-38-43bsuir-1192Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКАELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICSМЕТОДИКА СУБПИКСЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ПОЛОЖЕНИЯ КРАЯ ПОВЫШЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ ПРИ РЕГИСТРАЦИИ ЭЛЕМЕНТОВ ФОТОШАБЛОНА НА ПРОСВЕТMETHOD OF SUBPIXEL PROCESSING OF HIGH RESOLUTION EDGE DURING CLEARANCE PHOTOSHOP REGISTRATIONЛапкоА. В.LapkoA. V.

Лапко Александр Владимирович , аспирант

220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6

 Lapko Aleksandr Vladimirovich, PG student

220013, Minsk, P. Brovka str., 6

alexander.lapko@tut.byДедковА. И.DedkovA. I.

Начальник сектора программного обеспечения оптико-механического и контрольно-измерительного оборудования

 

Head of оptical-mechanical and inspection equipment software section

Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиBelarusian State University of Informatics and RadioelectronicsОАО «КБТЭМ-ОМО»OJSC KBTEM-OMO201903102019063843Copyright © Лапко А.В., Дедков А.И., 20192019Лапко А.В., Дедков А.И.Lapko A.V., Dedkov A.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/1192

Предложена методика субпиксельной обработки положения края повышенного разрешения при регистрации объекта на просвет. Осуществлено имитационное моделирование результатов субпиксельной регистрации на примере идеальной системы регистрации. Установлены ограничения работы системы в условиях высокой и низкой освещенности, сформулированы условия стабильной работы системы. Исследовано поведение системы при регистрации полупрозрачных объектов, осуществлена оценка значения среднеквадратичного отклонения σsub для результатов моделирования работы идеальной системы регистрации на 8-битовой ПЗС-линейке. Проведены оценочные расчеты среднеквадратичного отклонения σsub для 12-битовой ПЗС-линейки.  

The technique of subpixel processing of the position of the edge with increased resolution when the object is registered for lumen is proposed. Simulation modeling of the results of subpixel registration is carried out on the example of an ideal registration system. The limitations of the system operation in high and low light conditions are established, the conditions of stable operation of the system are formulated. The behavior of the system in the registration of translucent objects is studied, the value of the standard deviation σsub is estimated for the results of modeling the ideal registration system on the 8-bit CCD-line. The estimated calculations of the standard deviation σsub for the 12-bit CCD-line are carried out.  

субпиксельная обработкаположение краяпиксельинтенсивность светаsubpixel processingperiphery locationpixelluminous intensityReferencesLin Z., Shum H.Y. Fundamental limits of reconstruction-based superresolution algorithms under local translation // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2004. № 26 (1). P. 83–97.Lin Z., Shum H.Y. Fundamental limits of reconstruction-based superresolution algorithms under local translation // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2004. № 26 (1). P. 83–97.Farsiu S., Elad M., Milanfar P. Multiframe demosaicing and super-resolution of color images // IEEE Transactions on Image Processing. 2006. № 15 (1). P. 141–159.Farsiu S., Elad M., Milanfar P. Multiframe demosaicing and super-resolution of color images // IEEE Transactions on Image Processing. 2006. № 15 (1). P. 141–159.Evangelidis G.D., Psarakis E.Z. Parametric image alignment using enhanced correlation coefficient maximization // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2008. № 30 (10). P. 1858–1865.Evangelidis G.D., Psarakis E.Z. Parametric image alignment using enhanced correlation coefficient maximization // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2008. № 30 (10). P. 1858–1865.Baker S., Kanade T. Limits on super-resolution and how to break them // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2002. № 24 (9). P. 1167–1183.Baker S., Kanade T. Limits on super-resolution and how to break them // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2002. № 24 (9). P. 1167–1183.Ben-Ezra M., Zomet A., Nayar S.K. Video super-resolution using controlled subpixel detector shifts // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2005. № 27(6). P. 977–987.Ben-Ezra M., Zomet A., Nayar S.K. Video super-resolution using controlled subpixel detector shifts // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2005. № 27(6). P. 977–987.Ben-Ezra M., Lin Z., Wilburn B., Zhang W. Penrose pixels for super-resolution // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2001. № 33(7). P. 1370–1383.Ben-Ezra M., Lin Z., Wilburn B., Zhang W. Penrose pixels for super-resolution // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2001. № 33(7). P. 1370–1383.Sub-Pixel Layout for Super-Resolution with Images in the Octic Group / Boxin Shi [et al.] // ECCV. 2014. № 1. P. 250–264.Sub-Pixel Layout for Super-Resolution with Images in the Octic Group / Boxin Shi [et al.] // ECCV. 2014. № 1. P. 250–264.Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network / Wenzhe Shi [et al.] // 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2017. P. 105–114.Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network / Wenzhe Shi [et al.] // 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2017. P. 105–114.Haralick R.M., Shapiro L.G. Computer and Robot Vision. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc. Boston, MA, USA, 1992.Haralick R.M., Shapiro L.G. Computer and Robot Vision. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc. Boston, MA, USA, 1992.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.