Preview

Доклады БГУИР

Расширенный поиск

МЕТОДИКА СУБПИКСЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ПОЛОЖЕНИЯ КРАЯ ПОВЫШЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ ПРИ РЕГИСТРАЦИИ ЭЛЕМЕНТОВ ФОТОШАБЛОНА НА ПРОСВЕТ

https://doi.org/10.35596/1729-7648-2019-124-6-38-43

Полный текст:

Аннотация

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.  

Об авторах

А. В. Лапко
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

Лапко Александр Владимирович , аспирант

220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6



А. И. Дедков
ОАО «КБТЭМ-ОМО»
Беларусь

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

 



Список литературы

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. Sub-Pixel Layout for Super-Resolution with Images in the Octic Group / Boxin Shi [et al.] // ECCV. 2014. № 1. P. 250–264.

8. 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.

9. Haralick R.M., Shapiro L.G. Computer and Robot Vision. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc. Boston, MA, USA, 1992.


Для цитирования:


Лапко А.В., Дедков А.И. МЕТОДИКА СУБПИКСЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ПОЛОЖЕНИЯ КРАЯ ПОВЫШЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ ПРИ РЕГИСТРАЦИИ ЭЛЕМЕНТОВ ФОТОШАБЛОНА НА ПРОСВЕТ. Доклады БГУИР. 2019;(6):38-43. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2019-124-6-38-43

For citation:


Lapko A.V., Dedkov A.I. METHOD OF SUBPIXEL PROCESSING OF HIGH RESOLUTION EDGE DURING CLEARANCE PHOTOSHOP REGISTRATION. Doklady BGUIR. 2019;(6):38-43. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2019-124-6-38-43

Просмотров: 64


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1729-7648 (Print)