Аннотация: The subject of the research is an optical direction finder for the navigation and guiding a space probe. The usage of the optical correlation computing device is determined by the necessity to reduce the load to a space probe on-board computer system. The paper describes especially the optical correlation computing devices for building the correlation-extremal direction finders. The principle optical schemes of this class of optical devices are described. The method of mathematical modeling is used for building and analyzing the optical scheme of the proposed optical correlation computing devices. Both advantages and disadvantages of the existed optical schemes are noted. The requirements to parameters of the special on-board optical correlation computing device for the direction finding are proposed. It is shown that the optical device potentially can be used for navigation and guiding a space probe in the process of the landing on a small body of the solar system.

Ключевые слова: spatial information, optical computer, autonomous guidance, on-board computing system, image recognition, optical processing, optical scheme, direction finding, autonomous navigation, spatial data

Аннотация: В статье рассматриваются вопросы, связанные с использованием перспективного метода оптической корреляции, для автономного наведения и посадки космического летательного аппарата (КЛА) на поверхность малого тела солнечной системы (МТСС). Используется способность оптических систем осуществлять преобразование Фурье, что дает возможность построения на основе оптико-электронных устройств быстродействующих вычислительных устройств с высокой производительностью. Распределение освещенности (энергии) в плоскости предмета или входного зрачка является для оптического вычислительного устройства, построенного на указанном выше принципе, потоком входных данных. В общем случае эта информация является функцией пропускания эталона по двум пространственным координатам, х и у. Для исследования указанных аспектов используется аппарат математического анализа и в частности интегральное исчисление для создания математической модели оптического корреляционного пеленгатора с вращающимся эталоном. Предлагается модулировать оптический сигнал, проходящий сквозь прозрачный эталон, как по амплитуде, так и по фазе. Достоинством метода является сверхвысокая скорость обработки информации, которая будучи ограничена скоростью распространения света и осуществляется почти мгновенно, учитывая небольшие размеры устройств. Приводится теоретическое обоснование эффективности метода оптической полярной корреляции. Показано, что для нейтрализации эталона при наведении и посадке КЛА целесообразно использовать вращение эталонного изображения. Рассмотрен метод вращения эталонного изображения для отыскания экстремума функции корреляционного сигнала и нейтрализации эталона.

Ключевые слова: оптическая обработка, пространственная информация, посадка КЛА, наведение КЛА, малые тела, распознование образов, вычислительные комплексы, компьютерное зрение, оптический вычислитель, нейтрализация эталона

Abstract: In this article the authors focus on the issues that relate to using the promising technique of optical correlation for onboard guidance and landing a space probe on a surface of a solar system small body. The authors use the ability of optical systems to perform the Fourier transformation which allows to construct optical-electronic devices of high-speed and high-efficiency computing systems. Distribution of illumination (energy) inplane or through the lens of the entrance pupil is an input data flow for an optical computing system that has been constructed on the basis of the aforesaid principle. In a general way, this information will function as a reference standard tranmission according to two (x, y) coordinates. To analyze the aforesaid aspects, the authors of the article have used mathematical analysis methods, in particular, integral calculus for creating a mathematical model of an optical correlation bearing finder with a revolving the reference standard. The authors suggest to modulate an optical signal going through a transparent reference standard both upon the amplitude and phase. The advantage of the method is a superspeed of information processing that is restricted by the light velocity and happens almost at instance taking into account small sizes of devices. The authors give a theoretical justification of the efficiency of the optical polar correlation method. The authors demonstrate that in order to neutralize the reference standard when guiding and landing a space probe it is better to use a revolving of a reference image. The authors also analyze the method of revolving of a reference image to find the function extremum of the correlation signal and neutralizing the reference standard.

Keywords: neutralizing the reference standard, optical computer, computer vision, computational complexes, pattern recognition, small bodies, landing a space probe, guidance a space probe, spatial information, optical processing

Аннотация: В данной статье представлены результаты экспериментального сравнения кластерного анализа данных о грозовых разрядах алгоритмами k-means, dbscan и иерархическими агломеративными алгоритмами, где для вычисления межкластерного расстояния используются методы ближайшего соседа, полной и средней связи и метод Уорда. Произведена оценка влияния нормировочных параметров на количество кластеров, определяемых рассматриваемыми алгоритмами на тестовой выборке. В качестве тестовой выборки были использованы данные о времени регистрации и координаты грозовых разрядов, зафиксированные Всемирной сетью локализации молний (World Wide Lightning Location Network, WWLLN). Построение группировочных решений выбранными алгоритмами кластеризации производились с помощью па-кетов кластерного анализа Nbclust, dbscan и fpc, разработанных на языке R. Показано, что выбор значений нормировочных параметров имеет существенное влияние на количество выделяемых кластеров из рассматриваемой выборки при использовании иерархических алгоритмов кластеризации (особенно для метода ближайшего соседа). Выбор нормировочных параметров практически не влияет или оказывает незначительное влияние на результаты кластеризации грозовых разрядов с помощью алгоритмов k-means и dbscan. Наилучшее согласование с экспертной оценкой получено для алгоритма dbscan при нормировочных параметрах соответствующих линейным размерам грозовой конвективной ячейки 100 км и времени существования от 30 минут до часа.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, алгоритмы кластеризации, k-means, dbscan, иерархические алгоритмы, качество кластеризации, индекс силуэта, нормализация данных, грозовой разряд, WWLLN

Abstract: The authors present the results of an experimental comparison of the cluster analysis of thunderstorm data using the algorithms of k-means, dbscan and hierarchical agglomerative algorithms, where closest neighbor, full and medium coupling methods and the Ward method are used to calculate the intercluster distance. The influence of the normalization parameters on the number of clusters determined by the algorithms under consideration on the test sample is estimated. Data on the time of registration and the coordinates of lightning discharges recorded by the World Wide Lightning Location Network (WWLLN) were used for test purposes. The construction of grouping solutions by the chosen clustering algorithms was carried out with the help of the Nbclust, dbscan, and fpc cluster analysis packages developed in the R language. The article showns that the choice of the values of the normalization parameters has a significant effect on the number of clusters allocated from the sample under consideration using hierarchical clustering algorithms (especially for method of the nearest neighbor). The choice of the normalizing parameters has practically no effect or has a negligible effect on the results of lightning cluster clustering using the k-means and dbscan algorithms. The best agreement with expert judgment was obtained for the dbscan algorithm with normalizing parameters corresponding to linear dimensions of a thunderstorm convective cell of 100 km and a period of time of 30 minutes to an hour.

Keywords: cluster validity, hierarchical algorithms, dbscan, k-means, clustering algorithms, data mining, average silhouette width (asw), data normalization, lightning, WWLLN

Аннотация: Распознавание формы изображений групп точечных и/или малоразмерных объектов (ГТО) представляют собой нетривиальную задачу из-за несвязности и вырожденности их элементов. Дополнительно задача усложняется для ГТО с нестационарной конфигурацией, таких как «цепочки» и «скопления». Различение данных типов изображений имеет самостоятельное значение, а также может использоваться для разветвления алгоритма более детального распознавания ГТО. Для синтеза эффективных различителей цепочек и скоплений важно определиться с принципом описания формы ГТО и дискриминационным признакам, определить статистику и характеристики принятия решений в условиях действия мешающих факторов. Решение данной задачи достигается методами теории обработки цифровых изображений и сигналов, теории контурного анализа для синтеза алгоритмов описания и анализа формы изображений, методами теории вероятности и математической статистики для синтеза методов принятия решений. Для связывания изолированных элементов ГТО в единый объект используется процедура построения минимального остовного дерева. Его форма описывается цепным комплекснозначным кодом – его контуром. Зависимость ширины энергетического спектра такого контура или величины интервала корреляции его отсчетов от степени сложности формы дало основание выбрать в качестве дискриминационного признака различения цепочек и скоплений характеристики автокорреляционной функции (АКФ) контура. В качестве таких характеристик исследуются ширина АКФ (интервал корреляции) и корреляция соседних элементов контуров ГТО. Синтезированы соответствующие алгоритмы различения ГТО указанных классов как опознавателей цепочек. Найдены характеристики алгоритмов принятия решений для различных условий наблюдения. Выполнен сравнительный анализ их эффективности и ограничений применимости.

Ключевые слова: форма минимального дерева, автокорреляционная функция контуров, сложность контура, форма контура, конфигурация группы точек, групповой точечный объект, опознавание цепочек, опознавание скоплений, интервал корреляции контура, корреляция отсчетов контуров

Abstract:  Recognizing the image shapes of the groups of point and / or small objects (TRP) is a non-trivial task due to the incoherence and degeneracy of their elements. The task becomes furthermore complicated for TRPs with non-stationary configuration, such as "chains" and "congestions". The differentiation of these types of images holds an independent value, and it can also be used  in order to branch out the algorithm for more detailed recognition of the TRP. In order to synthesize effective chain and clusters differentiators, it is important to determine the principle for describing the TRP form, as well as  discriminatory characteristics, to determine the statistics and characteristics of decision-making in the presence of disrupting factors. The solution of this problem is achieved by the methods found within the theory of processing digital images and signals, the theory of contour analysis for the synthesis of algorithms used in order to describе and analyzе the shape of images, methods of probability theory and mathematical statistics for the synthesis of decision-making methods. The procedure for constructing a minimal spanning tree is used in order to link isolated TRP elements to a single object. Its shape is described by a chain complex-valued code which is its contour. The dependence between the width of the energy spectrum of such a contour or the value of the correlation interval of its readings and the degree of complexity of the form allowed the authors to choose the distinction between chains and clusters of the characteristic of the autocorrelation function (ACF) of the contour as a discriminating feature . The width of the ACF (correlation interval) and the correlation of neighboring elements of the contours of the TRP are studied as such characteristics. The corresponding algorithms for distinguishing TRTs of these classes as chain identifiers are synthesized. The characteristics of decision algorithms for various observation conditions are found. A comparative analysis of their effectiveness and applicability limits is also performed.

Keywords: chain recognition, group point object, point group configuration, contour shape, contour complexity, contour autocorrelation function, minimal tree shape, contour correlation interval, correlation of contour samples, cluster identification

Аннотация: Предметом исследования данной статьи является применение аппарата теоретико-множественных операций для формирования графа сборки конструкции 3D объекта. Так же в статье рассматриваются вопросы организации алгоритмической и программной системы – электронного конструктора графа сборки 3D объекта – как одного из способов трансформации архивов чертежно-конструкторской документации с бумажного носителя в электронную модель объекта. Автоматизация этого процесса представляет большой научный интерес и находится в процессе разработки некоторых научных геометрических школ, в том числе нижегородской школы. При проведении исследования были использованы теоретические и эмпирические методы, а именно: аналитическое обобщение и систематизация информации по литературным и другим источникам, постановка задачи, выявление и разрешение противоречий, использование эвристического подхода при построении рабочих гипотез, применение методов геометрического моделирования. Автоматизация процесса преобразования данных 2D→3D, т.е. изображений на поле чертежа в электронную модель изделия, и известного как «решение обратной задачи начертательной геометрии», давно привлекает исследователей, но пока не представлена ни в одной из известных систем геометрического моделирования. Изучение и анализ действий пользователя, выделяющего элементарные тела на чертеже, позволяет разработать совершенный алгоритм «автоматического чтения чертежа» с максимальным учетом эвристической составляющей этого процесса. Разработанный авторами статьи программный комплекс является одним из подготовительных этапов для перевода архивов чертежно-конструкторской документации изделия с бумажного носителя в электронный вид и преобразования двумерного чертежа в электронную трехмерную модель объекта (ЭМИ, ЭМД) и позволяет проводить практические исследования в малоизученной области восприятия человеком чертежно-конструкторской документации, что необходимо при подготовке разработчиков программного обеспечения систем автоматизированного проектирования.

Ключевые слова: граф сборки, теоретико-множественные операции, чертежи, архивы, 3D геометрическое моделирование, учебный процесс, электронная модель изделия, непрерывная поддержка ЖЦИ, информационное моделирование здания, система автоматизированного проектирования

Abstract: The subject of this article is the application of the apparatus of set-theoretic operations for the formation of the assembly graph of the construction of the 3D object. The article also considers  organization of algorithmic and program electronic constructor of the graph of the 3D object assembly  system as one of the ways of transforming archives of design documentation from paper representation to the electronic model of the object. Automation of this process is of great scientific interest and is in the process of developing some scientific geometric schools including the Nizhny Novgorod school. In the research the authors used theoretical and empirical methods: analytical generalization and systematization of information on literary and other sources, the formulation of the problem, the identification and resolution of contradictions, the use of the heuristic approach in constructing working hypotheses, the application of methods of geometric modeling. Automation of data conversion process from 2D to 3D, drawn images into the electronic product model known as the "solution of the inverse problem of descriptive geometry" has long attracted researchers but has not yet been introduced in any of the known geometric modeling systems. The study and analysis of the user's actions, when allocates elementary bodies in the drawing allows to develop the perfect algorithm of "automatic reading of the drawing" with maximum consideration of the heuristic component of this process. The program complex developed by the authors of the article is one of the preparatory stages for conversion of archives of drawn design documentation of the products from paper into electronic form and transformation of a 2D drawing into an electronic three-dimensional model of an object. It also allows conducting practical research in a poorly studied area of human perception of drafting documentation which is necessary for the preparation of software developers for CAD systems.

Keywords: Continuous Acquisition and Lifecycle Support, electronic model of product, education, 3D geometric modeling, archives, drawings, boolean operations, graph assembly, Building Information Modeling, computer-aided design

Аннотация: Предметом исследования является архитектура генератора трехмерных сцен, содержащих группы точечных и малоразмерных объектов c координатными и импульсными шумами. Авторы исследуют способы построения иерархий классов программного комплекса исходя из поставленного требования интеграции алгоритмов построения и зашумления сцены. Анализируется построение универсального интерфейса для алгоритмов построения сцены, не обладающего свойством избыточности относительно классов-контейнеров для параметров и повторной реализацией идентичных алгоритмов для различных типов данных при сохранении возможности для варьирования входных параметров метода генерации. Универсальность интерфейса процедур генерации эталонов и интеграция с процедурами зашумления и проверки целостности данных разрешается за счет организации слабо связной иерархии на обобщенных функторах с применением списка типов. Выделены основные классы абстракций, необходимых для моделирования основных типов объектов со спецификациями параметров условий наблюдения для возможности анализа правильности последующего распознавания. Генератор отличается поддержкой точечных примитивов и их групп, стохастических моделей групповых объектов и искажений, расширяемостью типов моделей объектов и шумов, возможностью встраивания в программы пользователя для исследования эффективности методов распознавания.

Ключевые слова: Моделирование 3D сцен, распознавание образов, распознавание изображений, групповые точечные объекты, группы малоразмерных объектов, анализ сцен, архитектура программного комплекса, иерархии классов, визуализация моделей, анализ эффективности распознавания

Abstract: The subject of the research is the architecture of the 3D scene generator containing point and small-sized object groups with coordinate and impulse noises. The authors examine methods of constructing software class hierarchies based on the set requirements for construction algorithm integration and noise contamination. The authors analyze the process of constructing a universal interface for scene algorithm construction which does not have the feature of being excessive in relation to container classes for parameters and repeated implementation of identical algorithms for different types of data while reserving a possibility to vary input parameters of the generation method. The universal nature of the interface for sample generation procedures and integration with noise contamination procedures and data integrity check are ensured through organizing weakly connected hierarchy based on generalized functors using a type list. The authors define the main classes of abstractions necessary for modeling the main types of objects that have parameter specifications of observing conditions for an opportunity to analyze the accuracy of further recognition. The generator has a particular feature to support point primitives and their groups, stochastic models of group objects and distortions, extensibility of object model types and noises and possibility of being integrated with user's programs in order to analyze efficiency of recognition methods. 

Keywords: class hierarchies, software package architecture, scene analysis, small-sized object groups, group point objects, image recognition, pattern recognition, 3D scene modeling, model visualization, recognition efficiency analysis

Аннотация: Групповые точечные объекты (ГТО) представляют собой множества изолированных контрастных к фону точечных отметок, объединенных некоторым общим признаком. Во многих приложениях в качестве устойчивого признака выступает форма взаимного располо-жения точечных объектов группы. Применение известных методов распознавания формы ГТО становится проблематичным, когда в поле зрения наблюдателя попадает лишь часть ГТО одного из известных классов. Возможные отклонения точечных объектов от своих эта-лонных положений дополнительно усложняют задачу распознавания частично маскирован-ных ГТО. В работе исследуется распознавание ГТО по наиболее схожим с эталонными локаль-ным описаниям конфигурации соседних элементов ГТО. В качестве локальных описаний используются цилиндрические сечения абстрактного векторного поля с источниками в элементах ГТО и ограниченным масштабом дальнодействия. Локальные описания конфигурации ГТО представляются дискретным комплекснозначным кодом. Модуль и аргумент каждого отсчета соответствуют силе и направлению действия векторного поля. Мера схожести на основе модуля скалярного произведения таких описаний формы обеспечивает инвариантность к ракурсу наблюдения ГТО и не зависит от смещения ГТО в кадре. Характеристики распознавания подтверждают эффективность рассмотренного метода распознавания частично маскированных ГТО в значимом для практики диапазоне случайных флуктуаций координат элементов ГТО.

Ключевые слова: Групповой точечный объект, ассоциированный сплошной образ, точечные поля, распознавание групповых объектов, анализ точечных сцен, пространственная компактность, векторное поле, цилиндрические сечения поля, инвариантность к повороту, комплекснозначное кодирование

Abstract: Group point objects (GPO) are multitudes of isolated background-contrasting dots united by one common feature. Many apps use a method of mutual arrangement of group point objects. Implementation of well-known methods for recognizing GPOs gets difficult when an observer has only part of GPOs constituting one of famous classes within his or her sight. Possible deviations of point objects from their standard positions additionally complicate the task to recognize partially marked GPOs. In their research the authors perform recognition of GPOs based on most similar local description of configuration with adjacent elements of GPOs. Cylindrical sections of the abstract vector field with sources in GPO elements and restricted scale of long-range interaction are used as local descriptions. Local descriptions of GPO configuration are viewed as discrete complex-valued codes. The module and argument of each reference correspond to the strength and direction of the vector field action. Similarity of such description of forms on the basis of the dot product module ensures invariance to GPO observation angle and does not depend on GPO shift in picture. Recognition features prove efficiency of the reviewed method for recognizing partially masked GPOs in a practically significant scope of random fluctuations in GPO element coordinates. 

Keywords: vector field, analysis of point scenes, spatial compactness, recognition of group objects, point field, associate solid image, cylindrical section of the field, group point object, invariance to rotation, complex coding

Аннотация: Предметом исследования является нового алгоритма сегментации, позволяющего повысить качество и скорость обработки снимков по сравнению с известными алгоритмами. Рассматривается постановка задачи сегментации медицинских изображений и существующие подходы к ее решению. Отмечается, что сегментация является наиболее сложным моментом в обработке и анализе медицинских изображений биологической ткани, так как необходимо выделять области, соответствующие различным объектам или структурам на гистологических препаратах: клеткам, органоидам и артефактам. Особое внимание уделяется алгоритмам роя частиц и к-средних. При решении задачи используется методология роевого интеллекта, кластерный анализ, теория эволюционных вычислений, математическая статистика, компьютерное моделирование и программирование. Предлагается новый гиперэвристический алгоритм и его модификация для решения задачи сегментации медицинских снимков с целью повышения качества и скорости обработки снимков. Приводятся результаты экспериментальных исследований, полученные на основе тестовых данных из известного набор медицинских МРТ-снимков с использованием разработанного авторами программного обеспечения. Установлены оптимальные значения коэффициентов, определяющих поведение и эффективность гиперэвристик, что позволяет уменьшить количество итераций алгоритмов. Результаты демонстрируют преимущество и подтверждают перспективность использования гиперэвристических алгоритмов в системах цифровой обработки медицинских снимков для решения задачи сегментации медицинских изображений.

Ключевые слова: сегментация изображений, гиперэвристика, алгоритм роя частиц, алгоритм k-средних, пиксель, кластер, оптимизация, расстояние, эксперимент, моделирование

Abstract: The subject of study is a new segmentation algorithm that allows improving the quality and speed of image processing in comparison with known algorithms. The authors consider the problem of segmentation of medical images and existing approaches to its solution. It is noted that segmentation is the most difficult part in the processing and analysis of medical images of biological tissue, since it is necessary select areas that correspond to different objects or structures on histological specimens: cells, organelles and artifacts. Particular attention is paid to algorithms of particle swarms and k-means. In solving the problem, authors use swarm intelligence methodology, cluster analysis, the theory of evolutionary computation, mathematical statistics, computer modeling and programming. The article suggests a new hyper-heuristic algorithm and its modification to solve the problem of segmentation of medical images in order to improve image quality and processing speed. Authors present experimental results obtained on the basis of test data from a known set of medical MRI images using the software developed by the authors. The optimal values of coefficients that determine the behavior and efficiency hyper heuristics that reduces the number of iterations of the algorithm are defined. The results demonstrate the advantage and confirm the efficiency of hyper heuristics algorithms in systems of digital medical imaging solutions to the problem of segmentation of medical images.

Keywords: cluster, pixel, k-means algorithm, particle swarm algorithm, hyper heuristics, segmentation images, optimization, distance, experiment, modeling

Аннотация: В современной робототехнике проблема разработки систем, алгоритмов и методов пространственной ориентации и навигации роботов остается одной из наиболее актуальных задач. В работе предложен алгоритм расчета для задачи моделирования оптического потока на основе динамики движения частиц. В отличие от традиционных методов расчета, автором подробно рассматриваются такие аспекты решения задачи определения оптического потока, как использование методов расчета ряда Фурье с учетом элементов законов гидродинамики, что позволяет рассмотреть задачу определения оптического потока с иной, более новой точки зрения. Теоретические методы исследования основываются на методах цифровой обработки изображений, распознавания образов, дискретных преобразований и системного анализа. Расчеты оптического потока в данной задаче сводятся к определению смещения каждой точки кадра и позволяют построить поле скоростей каждой частицы света, огибающей выбранный объект. Результаты исследования применимы в сфере систем модернизации управления, мониторинга и обработки полученной фото и видеоинформации для повышения эффективности выполняемых работ за счет обеспечения более точного технического зрения, а следовательно, мобильности и автономности работы роботов, что в свою очередь может повлиять на экономическую составляющую использования робототехнических комплексов и систем.

Ключевые слова: моделирование, оптический поток, динамика движения частиц, поля скоростей, техническое зрение, компьютерное зрение, распознавание образов, робототехника, векторное поле, обработка изображений

Abstract: In modern robotics a problem of development of systems, algorithms and methods of spatial orientation and navigation of robots remains one of the most urgent tasks. The article suggests an algorithm for the simulation of optical flow based on the dynamics of particle motion. Unlike conventional methods of calculation, the author focuses on those aspects of the decision problem of determining the optical flow as the use of methods of calculation of the Fourier series, taking into account elements of the laws of hydrodynamics. This allows considering the problem of determining optical flow with a different, newer perspective. Theoretical research methods are based on methods of digital image processing, pattern recognition, digital transformation and system analysis. Optical flow calculations in this problem are reduced to the determination of the displacement of each point of the frame. It allows constructing the velocity field of each particle of light, the envelope of the selected object. The research results are applicable in the field of modernization of management systems, monitoring and processing of the received picture and video to enhance the effectiveness of work performed by providing a more accurate vision. Therefore, the portability and autonomy of work robots is increased, which in turn may affect the economic component complexes and the use of robotic systems.

Keywords: pattern recognition, computer vision, technical vision, velocity field, the dynamics of particle motion, optical flow, simulation, robotics, vector field, image processing

Аннотация: Предметом исследования являются методы совмещения сенсорной и синтезированной видеоинформации применительно к авиационным системам комбинированного видения. Применение таких систем позволит производить управление пилотируемыми и беспилотными летательными аппаратами в условиях недостаточной видимости за счёт объединения видеоинформации от бортовых видеокамер с видеоинформацией, синтезированной по априорно заданной виртуальной модели местности. При этом бортовая навигационная система, измеряющая положение и ориентацию летательного аппарата, имеет погрешности, из-за которых ракурс синтезированного по виртуальной модели местности изображения не соответствует ракурсу съёмки бортовыми видеокамерами, поэтому необходима процедура совмещения сенсорного и синтезированного изображений. Исследование проводилось с помощью математического и компьютерного моделирования системы комбинированного видения с использованием синтезированных и реальных изображений подстилающей поверхности. Новизна полученных результатов заключается в универсальности разработанного алгоритма совмещения, т. е. в возможности совмещения видеоизображений с произвольным сюжетным содержанием, в сочетании с возможностью его практической реализации и высоким качеством совмещения. Разработанный алгоритм совмещения сенсорных и синтезированных изображений на основе топологической привязки и фильтрации по Калману обеспечивает достаточно точное и надёжное совмещение, удовлетворяющее минимальным требованиям для авиационных систем комбинированного видения, универсален и не требователен к сюжетному содержанию изображений, имеет низкую вычислительную сложность и может быть реализован на аппаратно-программной базе современной авионики. При проверке алгоритма использовались точностные характеристики на уровне бытовых навигационных приборов, которые существенно уступают по точности современным авиационным навигационным системам, что говорит о возможности его использования в недорогих и компактных пользовательских системах, а также в мобильных роботах.

Ключевые слова: алгоритмы, системы технического зрения, виртуальная реальность, совмещение изображений, виртуальная модель местности, человеко-машинные интерфейсы, авиационные системы, бортовая авионика, системы комбинированного видения, системы синтезированного видения

Abstract: The subjects of the research are techniques for combining sensory and synthesized video information in appliance to the aviation system of combined vision. The use of such systems allows controlling manned and unmanned aerial vehicles under conditions of low visibility by combining video information from on-board camera with video data synthesized by a priori given virtual model of a terrain. It is known that on-board navigation system measuring the position and orientation of the aircraft has accuracy errors because of which the angle of the synthesized image on a virtual model of the area does not match the foreshortening of shooting onboard cameras. This is why a procedure for combining sensory and synthesized video information in the aviation system of combined vision is needed. The study was conducted with the use of mathematical and computer modeling of combined vision systems using both synthesized and real images of an underlying terrain. The novelty of these results lies in the universality of the developed algorithm. This algorithm allows combining video content with an arbitrary data along with the possibility of its practical implementation and high quality combining. Developed algorithm for combining sensory and synthesized video information on the basis of typological binding and Kalman filtering provides a sufficiently precise and reliable combining that meets the minimum requirements for the aircraft systems combined vision. The algorithm is universal, has low demands to the scene recorded images, has low computational complexity and can be implemented in hardware and software based on modern avionics. When testing the algorithm the authors used precision characteristics at the level of consumer navigation devices which significantly inferior in accuracy compared to modern air navigation systems. This indicates the possibility of using the algorithm in inexpensive and compact user systems, as well as in mobile robots.

Keywords: algorithms, vision systems, a virtual reality, combining images, virtual model of the terrain, man-machine interfaces, aviation systems, airborne avionics, combined vision systems, synthesized vision system

Аннотация: Предметом исследования являются автоматизированные процедуры выбора метода и и соответствующих параметров для улучшения цифровых изображений. В данной статье в качестве метода улучшения служит метод фильтрации, называемый маской Лапласа. Ввиду того, что изображение представляется дискретной функцией, то в качестве приближения непрерывной формулы двумерного оператора Лапласа служат различные дискретные представления. Кроме того были рассмотрены фильтры (маски) высоких частот Лапласа, которые достаточно часто используют при цифровой обработке изображений. Методология исследования базируется на вычислительных экспериментах. Программное обеспечение для этих экспериментов разработано при помощи системы MATLAB. Новизна исследований заключается с обозначением направления, которое поможет сократить временные затраты с одновременным повышением эффективности и надежности программного обеспечения для цифровой обработки изображений. Это подтверждается результатами численных экспериментов, которые были проведены при помощи разработанной автоматизированной процедуры выбора и настройки параметров маски Лапласа для цифровой обработки изображений.

Ключевые слова: Обработка изображений, Улучшение изображения, Сглаживание изображения, Фильтрация изображений, Маска Лапласа, САПР, Автоматизированная процедура, MATLAB, Процедура выбора, Оператор Лапласа

Abstract: The study is devoted to automated procedures of selecting method and relevant parameters for digital image improvement. In this article the authors select filtering method known as Laplace mask to improve images. Since the image is represented by a discrete function, the authors use various discrete representations as an approximation of a continuous formula of two-dimensional Laplace operator. Additionally the paper reviews filters (masks) of Laplace high frequency which are frequently used in digital image processing. The research methodology is based on the computational experiments. Software for these experiments is designed using MATLAB system. The novelty of the research is to indicate the direction which will help reduce the time spent on image optimization while increasing the efficiency and reliability of the software for digital image processing. This is confirmed by the results of numerical experiments that were carried out with the use of the developed automated procedures for selecting and setting parameters Laplace masks for digital image processing.

Keywords: Image processing, Image Enhancement, Image Smoothing, Filtering of images, Laplace mask, CAD, The automated procedure, MATLAB, The selection procedure, Laplace operator

Аннотация: Предметом исследования являются методы, позволяющие решать задачу восстановления смазанных цифровых изображений. Дана математическая постановка задачи удаления смаза в изображении. Представлено интегральное уравнение Вольтерры I рода. Базируясь на совокупности методов, решающих данное интегральное уравнение, предложена автоматизированная процедура выбора метода решения задачи удаления смаза в цифровом изображении. Более детально рассмотрен метод "Тихоновской регуляризации". Проведены численные эксперименты для разных видов цифровых изображений. Дана рекомендация по выбору параметра регуляризации. Методология исследования базируется на методах решения некорректных задач, к которым принадлежит задача удаления смаза из цифрового изображения Новизна исследований заключена в единообразном подходе для решения задачи удаления смаза из цифрового изображения. Данный подход был применен к различным видам цифровых изображений. Результаты выбора параметра регуляризации, полученные при помощи численных экспериментов, как и следовало ожидать, для разных видов изображений получаются разными.

Ключевые слова: размытие изображения, свертка, слепая деконволюция, устранение смаза, улучшение изображения, обработка изображений, изображение, невязка, Метод регуляризации Тихонова, Автоматизированная процедура

Abstract: The study is devoted to methods allowing solving the problem of reconstructing blurry digital images. The authors give a mathematical formulation of the problem of removing blurring from the image. The article presents the Volterra type I equation integral equation. Based on a set of methods that solve this integral equation, the authors propose an automated procedure for solving the problem of reconstructing blurry digital images. The paper discussed in detail the method of Tikhonov regularization. Numerical experiments for different types of digital images are held. The authors give recommendation for choosing the regularization parameter. The research methodology is based on the methods for solving incorrectly posed problems, such as the task of removing the blurring of the digital image. The novelty of the research lies in the uniform approach to solving the problem of removing the blurring of a digital image. This approach has been applied to various kinds of digital images. The results of the selection of the regularization parameter, obtained using numerical experiments are different for different types of images, as expected.

Keywords: blur images, convolution, blind deconvolution, eliminate blurring, image enhancement, image processing, picture, discrepancy, Tikhonov regularization method, The automated procedure

Аннотация: В данной работе объектом исследования являются разработанные процедуры автоматизированного выбора методов анализа и цифровой обработки изображений, которые применяются при создании проблемно-ориентированных подсистем, в частности при решении задач дефектоскопии. Актуальность представленной задачи обусловлена все возрастающими требованиями к техническим характеристикам современного оборудования, используемого в области медицины, освоения космоса, информационных технологий и так далее. А отсюда вытекает актуальность задачи создания процедур автоматизированного выбора методов цифровой обработки и анализа изображений, используемых при решении задачи дефектоскопии. Представленные автоматизированные процедуры автоматизированного выбора методов анализа и цифровой обработки изображений разрабатывались на базе современных методов цифровой обработки изображений Основным результатом представленных исследований разработанных процедур автоматизированного выбора методов цифровой обработки изображений для решения задач дефектоскопии является то, что при помощи данных процедур оператор, в зависимости от квалификации, может значительно улучшить качество цифровых фотографий. А это приведет к более качественной идентификации дефектов, что, в свою очередь, позволит выдержать все заданные технические требования к выпускаемой продукции.

Ключевые слова: РАЗМЫТИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ, СВЕРТКА, МАСКА ЛАПЛАСА, ВИНЕРОВСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ, ДЕФЕКТОСКОПИЯ, ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, ОБНАРУЖЕНИЕ ГРАНИЦ, МОРФОЛОГИЧЕСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ, СГЛАЖИВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ, УСТРАНЕНИЕ СМАЗА

Abstract: In the article the author presents developed procedures of automated automated selection of methods of analysis and digital processing of images, used when creating domain-specific subsystems, in particular for defectoscopy. The relevance of the problem is caused by ever-increasing requirements for technical characteristics of modern equipment used in medicine, space exploration, information technology, etc. And this implies the urgency of the task of creating functions of automated selection of methods for digital image processing and analysis in defectoscopy. The described automated procedures for choosing methods for digital image processing and analysis were developed on the basis of modern methods of digital image processing. The main results of the present research of procedures for automated selection of digital image processing solutions for the problems of defectoscopy is that the use of this procedures, depending on qualification, can significantly improve the quality of digital photos. This will lead to better identification of defects, which in turn will allow to withstand all specified technical requirements for manufactured  products.

Keywords: morphological filtering, image processing, defectoscopy, Wiener filtration, Laplace's mask, convolution, blur image, edge detecion, smoothed image, deblurring

Аннотация: Объектом исследования являются изображения динамически изменяющихся сцен искусственного происхождения на сложным и статистически неоднородном фоне. Предметом исследования является методы преобразования и стандартные подходы представления цветных цифровых изображений в трехмерном пространстве. В исследовании подробно рассматриваются практически все базовые колориметрические пространства, используя которые осуществляется построение кластеров объект/ фон. Формирование выборок осуществляется по методу обучения с учителем. Вычисление объективных показателей и сравнение субъективных характеристик позволяет определить оптимальное цветовое пространство для последующего синтеза алгоритма эффективной сегментации рассматриваемого класса изображений. При решении поставленных задач используются методы обработки изображений, теории вероятностей, математической логики, математической статистики, аппарата математического анализа, линейной алгебры, методы математического моделирования , теория алгоритмов, а также методы объектно-ориентированного программирования. Новизна исследования заключается в определении оптимального цветового пространства разделения кластеров объект/фон для заданного класса изображений ДИС. Визуальные характеристики рассмотренных способов представления колориметрических пространств подтверждаются, также объективно вычисленными показателями. Основными выводами проведенного исследования является то, что цветовое пространство RGB наилучшим образом подходит для синтезируемого алгоритма цветовой сегментации, поскольку представления объектов и фона образуют слабо пересекающиеся кластеры.

Ключевые слова: динамически изменяющиеся сцены, цветовое пространство, цветные изображения, кластеризация, колориметрические модели, выпуклая оболочка, аппаратно-зависимые цветовые модели, точечное описание сцены, методы точечного описания, распознавание по точкам

Abstract: The object of research is the image of a dynamically changing scene of artificial origin on the complex and statistically inhomogeneous background. The subject of research is the transformation methods and standard approaches of representation of color digital images in three dimensions. The study focuses on almost all basic colorimetric spaces used in building a clusters of object / background. Formation of the samples is carried out by the method of supervised learning. Calculation of objective indicators and comparison of subjective characteristics allows to determine the optimal color space for subsequent synthesis of algorithm for effective segmentation of this class of images. When solving the task authors used image processing techniques, probability theory, mathematical logic, mathematical statistics, the unit of mathematical analysis, linear algebra, mathematical modeling methods, theory of algorithms and methods of object-oriented programming. The novelty of the study is in determination of the optimal color space separation of clusters object / background for images of a given class. Visual characteristics of considered methods of representation of colorimetric spaces confirmed objective indicators of calculus. The main conclusions of the study is that RGB color space is the best choice for color segmentation algorithm synthesized as the representation of objects and the background form a weakly overlapping clusters.

Keywords: dynamically changing scene, color space, color images, clustering, colorimetric model, convex hull, device-dependent color models, spot description of the scene, point description methods, recognition by points

Аннотация: Предметом исследования в данной работе является разработанная автоматизированная процедура выбора методов обработки изображений, полученных для решения задачи магнитной дефектоскопии. Для обнаружения в поверхностных слоях стальных деталей дефектов, например, трещин, применяют методы, базирующиеся на анализе рассеяния магнитных полей возле дефектов после намагничивания этих изделий. В областях, где существует нарушение сплошности, происходит изменение магнитного потока. Этот эффект лежит в основе практически всех существующих методов магнитной дефектоскопии. Одним из наиболее известных методов магнитной дефектоскопии является метод магнитного порошка. В этом случае на поверхность намагниченной детали наносят магнитный порошок (сухой метод) или магнитную суспензию (мокрый метод). При использовании люминесцентных порошков или суспензий, на изображениях исследуемых деталей, дефекты видны значительно лучше. Поэтому появляется возможность автоматизированной обработки таких изображений. В работе представлена автоматизированная процедура выбора методов обработки изображений. Приведен пример обработки изображения стальной детали на предмет обнаружения дефектов при помощи светящихся линий, появившихся после применения мокрого метода. В работе использованы методы теории обработки изображений. В основном это методы выделения границ объектов и морфологической обработки изображений. Основным результатом разработанной автоматизированной процедуры является наличие возможности получения специалистом информации, на базе которой он может делать вывод о наличии дефектов в исследуемом изделии. В рассмотренном примере видно, что линии (объекты справа) непрерывны и не имеют резкой смены направлений. Поэтому делается вывод об отсутствии нарушений сплошности (дефектов) в изделии. В дополнении можно сказать, что бинарные изображения можно инвертировать по желанию исследователя.

Ключевые слова: Магнитная дефектоскопия, обработка изображений, улучшение изображений, морфологическая фильтрация, обнаружение границ, изменение контрастности, сглаживание изображения, устранение смаза, слепая деконволюция, свертка

Abstract: The subject of study in this paper is developed automated method of selecting of procedures of processing images gathered for the magnetic defectoscopy.  The methods based on the analysis of magnetic fields scattering near the defects after the magnetization of these products are used to detect various defects, such as cracks, in the surface layers of steel parts. In areas where there is a discontinuity, the change of the magnetic flux is present. This effect is the basis of almost all existing methods of magnetic defectoscopy. One of the most known methods of magnetic defectoscopy of method is a magnetic powder: the surface of the magnetized part is covered with magnetic powder (dry method) or magnetic slurry (wet method). When using fluorescent powders and suspensions, the images of the studied details show visible defects significantly better. Therefore, it is possible to automate the processing of images. The paper presents an automated procedure for selecting methods of image processing. The authors give an example of processing image of steel parts for detecting defects using the luminous lines that appeared after applying the magnetic slurry. The study uses the methods of the theory of image processing. These are mainly extraction methods for defining boundaries of objects and morphological image processing. The main result of an automated method is the opportunity to obtain expert information on the basis of which it is possible to make a conclusion about the presence of defects in the test product. In the example given in the article authors show that the lines are continuous and have no sharp change of direction. Therefore, the conclusion about the absence of discontinuities (defects) in the product is made. In addition, authors point out that the binary image can be inverted at the request of the researcher.

Keywords: smoothed image, contrast adjustment, edge detection, morphological filtering, image enhancement, image processing, magnetic particle inspection, deblurring, blind deconvolution, convolution

Аннотация: Современные системы компьютерного зрения используют интеллектуальные алгоритмы, которые решают широкий класс задач от простого распознавания текста до сложных систем пространственного ориентирования. Одна из основных проблем, с которой сталкиваются разработчики таких систем – это выбор уникальных признаков, которые остаются инвариантными к различного рода преобразованиям. В статье приведен сравнительный анализ методов обнаружения и пространственной локализации групп точечных объектов. Рассмотренные методы сравниваются по производительности и эффективности при заданных размерностях. На сегодняшний день не существует универсальных подходов к определению таких характеристик, а их выбор зависит от контекста решаемой задачи и регистрируемых условий наблюдения. В качестве доминирующих признаков могут быть выбраны различного рода дескрипторы, такие как точки, линии, углы и геометрические примитивы. В работе выли исследованы алгоритмы обнаружения групп точечных объектов на основе минимального оставного дерева (MST) и с использованием модели ассоциированного сплошного образа (ACI).

Ключевые слова: точечные объекты, групповые точечные объкты, минимальное остовное дерево, ассоциированно сплошной образ, моделирование точечных объектов, быстродействие алгоритма, распознавание объектов, компьютерное зрение, интеллектульные алгоритмы, локализация групп

Abstract: Modern systems of computer vision use intelligent algorithms that solve a wide class of problems from simple text recognition to complex systems of spatial orientation. One of the main problems for developers of such systems is in selection of unique attributes which remain invariant to various kinds of transformations. The article presents a comparative analysis of methods of detection and spatial localization of groups of point objects. The reviewed methods are compared by the performance and efficiency at specified dimensions. As of today there are no universal approaches to determine of such attributes, and its’ selection depends on the context of the problem being solved and on the registered conditions of observation. Various kinds of descriptors such as points, lines, angles and geometric primitives can be selected as dominating attributes. The authors study  algorithms for detection of groups of point objects based on the minimum spanning tree (MST) and using a model of associated continuous image (ACI).

Keywords: computer vision, object recognition, speed of the algorithm, modeling of point objects, associated continuous image, minimum spanning tree, group of point objects, point objects, intelligent algorithms, localization of groups

Аннотация: В данной статье приведена схема просмотра карты региона, настраиваемая на разномасштабные изображения, выбранные из списка карт данного региона. В статье обсуждаются две задачи - масштабирование карты и вычисление кратчайших путей. Рассматриваются задачи: просмотра любого растра с изображением карты РД привнесением в программу минимальных изменений и нахождения кратчайшего проезда между двумя населенными пунктами, указанными в интерактивном режиме. Для решения первой задачи производится пересчет координат («масштабирование»). Для решения второй задачи рассматривается «подготовительный граф» с вершинами двух видов: временных – в последовательных точках, отмеченных вдоль каждой магистрали, и постоянных – в точках пересечений автомагистралей; ребрами служат отрезки, соединяющие соседние точек вдоль каждой магистрали. В конце применяется один из известных алгоритмов нахождения кратчайших путей в графе; запомненные массивы временных промежуточных вершин служат для целей визуализации найденных кратчайших путей.

Ключевые слова: карта региона, масштабирование, кратчайший путь, координаты, каноническая карта, подготовительный граф, алгоритм Дейкстры, временные вершины, постоянные вершины, граф дорог

Abstract: This article gives a schematic view of a map of the region, customizable for various scale images selected from the list of maps of the region. The article discusses two problems: the map zooming and computation of shortest paths. The author considers the following problems: viewing of any raster image maps with minimal changes to existing software and finding the shortest path between two inhabited localities specified interactively. To solve the first problem the coordinates are recalculated ("zoom"). To solve the second problem the article considers "preparatory graph" with the vertices of two types: temporary - in sequential points along each selected highway, and permanent - in the points of intersection of highways. Edges of the graph are formed by the segments that connect adjacent points along each highway. At the end of one of the known algorithms for finding the shortest path in the graph is used. Stored arrays of temporary intermediate vertices are used for visualization of the found the shortest path.

Keywords: map of the region, scaling, shortcut, coordinates, canonical map, preparatory graph, Dijkstra's algorithm, temporary vertices, permanent vertices, graph of roads

Аннотация: В статье рассматриваются методы построения вектров нормалей в задачах анализа подобия полигональных моделей произвольного топологического типа. Данные исследования могут быть использованы для оценки качества упрощения полигональной сети и оценки точности реконструкции трехмерных моделей в задачах фотограмметрии. Для определения подобия трехмерных (полигональных) объектов, предлагается использовать подходы из общей топологии – размерность Хаусдорфа. Говорится,ч то важнейший этап в вычислении рассмотренной метрики – построение векторов нормали к поверхности. Для оценки рассматриваемых методов и наглядной визуализации построения векторов нормалей к поверхности разработаны m-функции в среде MATLAB Image Processing Toolbox (IPT). Проведенные исследования подтверждают правильность выбранного направления для разработки методов анализа подобия полигональных моделей, произвольного топологического типа. Предлагаемый подход может быть применен в задачах оценки качества алгоритмов распознавания и реконструкции 3D моделей и в задачах оценки качества упрощения полигональных моделей.

Ключевые слова: проектирование, вектра нормалей, идентификация объектов, алгоритм, датчик, полигональная модель, топологическое пространство, полигональная сетка, компьютерная графика, вычисление

Abstract: The article deals with methods of calculating of normal vectors in tasks of similarity analysis of the polygon models of arbitrary topological type. Such studies can be used in evaluation of the quality of simplification of a polygonal net and the accuracy of the reconstruction of the three-dimensional models in tasks of photogrammetry. To determine the similarity of the three-dimensional (polygonal) objects author proposes to use the approaches of the general topology, the Hausdorff dimension. The author points out, that the most important step in the calculation of the discussed metric if in building the normal vectors to the surface. For the evaluation of the given methods and clear visualization of the normal vectors, the author developed m-functions in the MATLAB Image Processing Toolbox (IPT) environment.  This study confirms the correctness of the chosen direction of the for the analysis of the similarity of polygonal models of arbitrary topological type. The proposed approach can be applied to the tasks of evaluating the quality of algorithms for recognition and reconstruction of 3D models and to the problem of evaluation of the quality of simplified polygonal models.

Keywords: design, normal vector, identification of objects, algorithm, sensor, polygon model, topological space, polygon mesh, computer graphics, calculation

Аннотация: В статье приведены основные биометрические параметры. Рассмотрены методы идентификации, нашедшие широкое применение в России. Биометрическая идентификация способна решить задачу объединения всех существующих паролей пользователя к одному и применять его повсеместно. Процесс извлечения свойств отпечатка пальцев начинается с оценки качества изображения: вычисляется ориентация бороздок, которая в каждом пикселе отражает направление бороздки. Распознавание лиц - это самый приемлемый обществом метод биометрической идентификации. Идентификации личности по радужной оболочке глаза состоит из получения изображения, на котором локализуется радужная оболочка и составляется её код. В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно использовать ошибки первого и второго рода. Идентификация на основе рисунка радужной оболочки глаза является одним из самых надёжных биометрических методов. Беcконтактный способ получения данных говорит о простоте использования и возможном внедрении в различные области.

Ключевые слова: биометрические параметры, идентификация личности, отпечатки пальцев, распознавание лиц, радужная оболочка, биометрическая идентификация, алгоритм, базы данных, биометрические методы, пароль

Abstract: The article lists the main biometric parameters. The author reviews methods of identification that are used widely in Russia. Biometric identification helps to solve the problem of unification of all existing user passwords to one and apply it across the board. The process of extracting fingerprint features begins with an assessment of image quality is calculated orientation grooves which each pixel represents the direction of the grooves. Face Detection is the most acceptable method of biometric identification in society. Identification of the iris consists of image acquisition with localization of an iris and then forming a code of the iris. As the two main characteristics of any biometric system it is possible to use Type I and Type II errors. Identification based on the iris pattern of the eye is one of the most reliable biometric methods. Contactless method of obtaining data in this case suggests simplicity of use of this method in various areas.

Keywords: biometric identification, iris, face recognition, fingerprints, personal identification, biometrics, algorithm, database, biometric methods, password