Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Исследование информационных возможностей оптико-электронных систем наблюдения

Диссертация: Исследование информационных возможностей оптико-электронных систем наблюдения
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Процесс зрительного восприятия на настоящий момент продолжает активно исследоваться и вряд ли в обозримом будущем в. этом вопросе наступит полная, ясность. G другой стороны попытки создать полную модель этого процесса приводят кгромоздким построениям, непригодным для практического использования. В данной работе рассматривалось зрительное восприятие в рамках поставленной выше задачи — т. е… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Цель работы
  • 2. Постановка задачи
  • 3. Актуальность проблемы
  • 4. Научная новизна и значимость работы
  • 5. Защищаемые положения
  • 6. Практическая полезность работы и внедрение
  • 7. Апробация работы
  • 8. Публикации
  • 9. Структура диссертации
  • Глава 1. Литературный обзор
    • 1. 1. Качество изображения
    • 1. 2. Регистрация изображения оптико-электронной системой
      • 1. 2. 1. Общая схема регистрации изображения оптико-электронной системой
      • 1. 2. 2. Влияние атмосферы
      • 1. 2. 3. Оптическая система
      • 1. 2. 4. Смаз
      • 1. 2. 5. Фотоприёмное устройство. Дискретизация и квантование
      • 1. 2. 6. Визуализация
    • 1. 3. Модель фотопроцесса
      • 1. 3. 1. Линейное звено фоторегистрации
      • 1. 3. 2. Нелинейное звено фоторегистрации
      • 1. 3. 3. Шум фоторегистрации
    • 1. 4. Апостериорная обработка
    • 1. 5. Зрительное восприятие
    • 1. 6. Выводы по главе
  • Глава 2. Разработка вероятностной модели опознавания изображения
    • 2. 1. Вероятность распознавания двух зашумленных изображений
    • 2. 2. Оптимизация параметров системы по максимуму информации, содержащейся в изображении
    • 2. 3. Вероятность опознавания изображений в присутствии аддитивномультипликативного шума
    • 2. 4. Вероятность опознавания изображений в случае многоальтернативной задачи
    • 2. 5. Качество изображения
    • 2. 6. Модель зрительного восприятия
    • 2. 7. Расчёт разрешения для систем с дискретизацией
    • 2. 8. Выводы по главе
  • Глава 3. Экспериментальное исследование зрительного восприятия человека-наблюдателя
    • 3. 1. Методика эксперимента
    • 3. 2. Результаты психофизического эксперимента
      • 3. 2. 1. Временные характеристики опознавания размытых изображений
      • 3. 2. 2. Опознание размытых зашумленных изображений
      • 3. 2. 3. Улучшение опознания размытых изображений при наложении шума
    • 3. 3. Сопоставление результатов эксперимента с модельными расчётами
    • 3. 4. Зрительное восприятие дискретизованных изображений
    • 3. 5. Выводы по главе

Исследование информационных возможностей оптико-электронных систем наблюдения (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

1. Цель работы.

С распространением оптических систем с немонотонными передаточными характеристиками, как-то оптико-электронные системы с дискретизацией, системы с синтезированными апертурами и с применением апостериорной обработки изображений, возросла актуальность оценки качества формируемых подобными системами изображений. Широко использовавшийся в фотографии критерий разрешающей способности для этих систем оказался непригодным, по крайней мере, в своей прежней форме.

Данное исследование начиналось в целях оценки целесообразности и эффективности апостериорной обработки. В дальнейшем, с распространением оптико-электронных систем наблюдения, основным направлением исследований стала оценка качества изображений, сформированных такими системами, не упуская из виду возможность их апостериорной обработки. При этом данное исследование ограничивалось рассмотрением исключительно систем наблюдения, т. е. таких, которые формируют изображения, в конечном счёте в той или иной форме предъявляемые человеку-наблюдателю, который производит их окончательное дешифрирование. Системы технического зрения не рассматривались. Соответственно, качество подобных изображений в значительной мере определяется их согласованностью со зрительной системой человека.

Результаты исследования должны дать возможность сравнивать между собой различные системы первичной регистрации, оптимизировать их параметры, оценивать вклад отдельных звеньев системы в искажение формируемых ею изображений, оптимизировать условия предъявления изображений наблюдателю,' оценивать целесообразность и эффективность апостериороной обработки.

Тем самым, целью работы является исследование, разработка теории и методов оценки качества изображений, сформированных системами с немонотонной передаточной функцией, для которых неприменим традиционный * подход к оценке качества через разрешающую способность в общепринятых её- определениях, и предназначенных в конечном счёте для дешифрирования человеком-наблюдателем.

2. Постановка задачи.

Рассматривались чёрно-белые или монохроматические неподвижные плоские изображения.

Для обеспечения возможности сравнения незначительно различающихся между собой изображений, оценка должна быть объективной", численной, интегральной.

Одним из наиболее обоснованных подходов к оценке качества изображений является успешность решения стандартизованного варианта одной из типичных дляиспользования подобных изображений задач. Для систем наблюдения достаточно типичными являются задачи обнаружения и распознавания малоразмерных малоконтрастных объектов. Тогда в качестве меры успешности могут быть использованы или вероятность распознавания двух стандартных объектов заданного размера и контраста, или минимальный размер при заданном контрасте, при котором эти объекты распознаются с заданным уровнем вероятности, или, наконец, минимальный контраст при заданном размере, при котором эти объекты распознаются с заданным уровнем вероятности. Причём, как показано далее, общепринятый критерий «разрешающей способности» также удаётся свести к этим задачам.

Процесс зрительного восприятия на настоящий момент продолжает активно исследоваться и вряд ли в обозримом будущем в. этом вопросе наступит полная, ясность. G другой стороны попытки создать полную модель этого процесса приводят кгромоздким построениям, непригодным для практического использования. В данной работе рассматривалось зрительное восприятие в рамках поставленной выше задачи — т. е. распознавание малоразмерных малоконтрастных чёрно-белых изображений, предъявляемых без лимита времени, с особым вниманием к совместному влиянию размытия-и зашумления, на этот процесс.

3. Актуальность проблемы.

Одним из основных направлений оптимизации формирующих изображениясистем является установление баланса между размытием и зашумлением. Например, у фотоматериалов гранулярность тем выше, чем выше светочувствительность, и замена фотоматериала на менее чувствительный и, соответственно, менее шумящий ведёт при заданном объективе к увеличению времени’экспонирования и, тем самым, увеличению нескомпенсированного сдвига изображениям (смаза). Аналогичные зависимости существуют и для фотэлектронных приёмников: уменьшение размеров светочувствительного элемента прибора с зарядовой связью (ПЗС) в общем случае связано с уменьшением глубины потенциальной ямы и, тем самымс уменьшением отношения сигнал/шум для этого элемента при фиксированном уровне освещённости.

Вслучае «восстановления» размытых изображений методами апостериорной обработки, как правило, при слабо меняющемся с изменением пространственной частоты уровне шума, производится значительное усиление высокочастотных составляющих пространственно-частотного спектра изображения, подавленных относительно низкочастотных составляющих спадающей с ростом пространственной частоты функцией передачи модуляции (ФПМ). Тем самым усиливается зашумление изображениями вопрос о балансе между степенью размытия и уровнем шума на изображении приобретает решающее значение.

До сих пор результаты апостериорной обработки изображений оценивались либо методом экспертных оценок, что или субъективно, или крайне трудоёмко, либо через среднеквадратичное отклонение (СКО) от идеального изображения, что, как оказалось, мало соответствует экспертным оценкам. На самом деле это не удивительно, поскольку при вычислении СКО, например, совершенно не учитывается играющая важную роль при зрительном восприятии пространственная суммация. Есть и другие неучитываемые факторы.

Отметим, что с точки зрения теории информации увеличить общее количество содержащейся в принятом сообщении (зарегистрированном изображении) информации невозможно. Можно только лучше или хуже согласовать её- с конечным потребителем — в нашем случае человеком-дешифровщиком. Предлагаемая работа направлена на оптимизацию этого согласования.

4. Научная новизна и значимость работы. г.

Выдвинута и обоснована гипотеза о том, что при зрительном восприятии искажённых (размытых) изображений объектов человек-наблюдатель сопоставляет им образы, соответствующие резким изображениям.

Предложена математическая модель распознавания человеком-наблюдателем размытых зашумленных изображений малоразмерных малоконтрастных объектов, предъявляемых без лимита времени. Модель учитывает невозможность для зрительной системы учесть искажение изображения, а также передаточную функцию и собственный шум зрительной системы.

Проведено экспериментальное исследование совместного влияния размытия и зашумления на зрительное восприятие изображений малоразмерных малоконтрастных объектов.

В ходе проведенного исследования обнаружен эффект повышения вероятности опознавания человеком-наблюдателем размытого изображения, предъявляемого на ограниченное время, при наложении на него дополнительного шума.

Для обработки результатов эксперимента выведены и использованы формулы для определения максимальной вероятности правильного опознавания в случае многоальтернативной задачи с произвольным алфавитом.

Разработан метод определения максимальной вероятности правильного опознавания изображений в присутствии аддитивно-мультипликативного гауссова шума. Показано, что полученные формулы сводятся к известным ранее зависимостям при чисто аддитивном и чисто мультипликативном шуме, как к частным случаям при предельных значениях параметров.

Рассмотрен процесс принятия решения человеком-дешифровщиком о том, что предъявленное ему изображение штриховой миры разрешается. Получена формула для совместной вероятности того, что каждая из шпал трёхшпальной миры будет обнаружена предложенной моделью «реального наблюдателя». Построение методики оценки разрешающей способности оптико-электронных систем на основе этой формулы позволит получать результаты более близкие к оценкам реального дешифровщика, чем ныне принятая методика.

5. Защищаемые положения.

1. Математическая модель распознавания человеком малоразмерных размытых и зашумленных изображений, сформированных системами с немонотонными передаточными функциями, как то: системы с разреженной апертурой, системы с дискретизацией изображения, системы, включающие в себя звенья апостериорной обработки. Модель учитывает оптическую передаточную функцию и эквивалентный внутренний шум зрительной системы, а также предположение, что человек-наблюдатель сопоставляет искажённому изображению образ резкого объекта.

2. Решение задачи по определению, максимальной вероятности правильного опознавания изображений в присутствии аддитивно-мультипликативного гауссова шума. Показано, что полученные формулы сводятся к известным ранее зависимостям при чисто аддитивном и чисто мультипликативном шуме как к частным случаям при предельных значениях параметров.

3. Метод определения максимальной вероятности правильного опознавания в случае многоальтернативной задачи с произвольным алфавитом.

4. Эффект повышения вероятности опознавания человеком-наблюдателем размытого изображения, предъявляемого на ограниченное время, при наложении на него дополнительного шума.

6. Практическая полезность работы и внедрение.

Результаты исследования позволяют численно оценивать информационные возможности изображения в условиях, приближенных к условиям его реального использования. Это в свою очередь позволяет оптимизировать условия первичной регистрации с учётом и без учёта апостериороной обработки, сравнивать между собой различные системы первичной регистрации, оптимизировать их параметры, оптимизировать условия предъявления изображений наблюдателю, в частности, выбор параметров апостериорной обработки. Сопоставление предельных информационных возможностей и информационных возможностей при дешифрировании изображений человеком позволяет оценить целесообразность апостериорной обработки и её- эффективность.

Кроме того, проведённая работа вносит свой вклад в раскрытие механизмов функционирования зрительной системы человека.

Результаты работы использованы при разработке методик «Методика априорной оценки линейного разрешения на местности», М, 1990 [1], «Определение линейного разрешения на местности на основе анализа массива цифровых видеоданных», СПб, 1994 [2] и ряда других документов. Программные пакеты, соответствующие этим методикам продолжают использоваться для проведения сквозных расчётов и оценки качества изображений, поступающих с функционирующих оптико-электронных систем.

Результаты работы внедрены в НИИММ ЛГУ, Институте физиологии им. И. П. Павлова, ОКБ ФГУП «НПО им. С.А.Лавочкина», в организациях п/я В-8337 и п/я Г-4213.

7. Апробация работы.

Результаты работы докладывались на 7 международных и всесоюзных конференциях:

1. «Предельные информационные возможности фотоизображения и их реализация» в соавторстве с Березиным Н. П. с публикацией тезисов в сборнике «Всесоюзная конференция „Формирование оптического изображения и методы его коррекции“ (19−21 сентября 1979г) Тезисы докладов», Могилев, 1979, с. 17.

2. «Расчетный анализ эффективности апостериорной обработки изображений» в соавторстве с Березиным Н. П. с публикацией тезисов в сборнике «Всесоюзная конференция „Оптическое изображение и регистрирующие среды“ (27−29 апреля 1982г) Тезисы докладов» Ленинград, 1982, с. 143.

3. «Анализ предельных информационных возможностей обработки изображений» без соавторов с публикацией тезисов в сборнике «Y Всесоюзная школа по оптической обработке информации (15−21 октября 1984г) Тезисы докладов», Киев, 1984, с.173−174.

4. «Экспресс-анализ шумов при обработке изображений на ЭВМ» в соавторстве с Макуловым В. Б., Смирновым А. Я., Столяровым Ю. В. с публикацией тезисов в сборнике «Y Всесоюзная конференция по голографии (12−14 ноября 1985г) Тезисы докладов», Рига, 1985, с.338−339.

5. «Method and software of automatic resolution evaluating of optic-electronic telescopic land remote sensing system» в соавторстве со Смирновым М. В., Королевым А. Н. и Звездиным Д. И. на «The 10-th Annual International AeroSense Symposium», Orlando, Florida, USA, (8−12 April 1996).

6. «Aberration Correction in Imaging Systems with the Help of Surface Relief Holograms» в соавторстве с Корешевым С. Н., Ратушным В. П. и Ванюшкиным Ю. А. «XI Conference on Laser Optics», St. Petersburg, Russia, June 30 — July 4, 2003.

7. «Результаты натурного эксперимента по регистрации диоксида азота с помощью видеоспектрорадиометра-газовизора.» в соавторстве с Афониным А. В., Давыдовым B.C., И.Н. и Решетниковым А. И. «31st International Symposium on Remote Sensing of Environment», S-Petersberg, June 20−24, 2005.

8. Публикации.

Материалы диссертации опубликованы в 18 печатных работах.

9. Структура диссертации.

Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка цитируемой литературы и четырёх приложений.

Результаты исследования позволяют численно оценивать информационные возможности изображения в условиях, приближенных к условиям его реального использования, что в свою очередь позволяет оптимизировать условия первичной регистрации с учётом и без учёта апостериорной обработки, сравнивать между собой различные системы первичной регистрации, оптимизировать их параметры, оптимизировать условия предъявления изображений наблюдателю, в частности выбор параметров апостериорной обработки. Сопоставление предельных информационных возможностей и информационных возможностей при дешифрировании изображений человеком позволяет оценить целесообразность апостериорной обработки и её- эффективность.

Кроме того, проведённая работа вносит свой вклад в раскрытие механизмов функционирования зрительной системы человека.

Заключение

.

В ходе диссертационной работы исследовалось зрительное восприятие изображений, полученных при разрушающем воздействии одновременно как линейных преобразований (преимущественно размытия), так и зашумления. Целью работы являлась разработка методики оценки качества изображений, сформированных системами с немонотонной передаточной функцией, для которых был неприменим подход к оценке качества через разрешающую способность в её- традиционных формах.

Основной областью применения разработанной методики является оценка качества изображений, сформированных оптико-электронными системами наблюдения.

В ходе работы была разработана и постоянно применялась методика получения тестовых изображений, моделирующих изображения, получаемые как фотографическими, так и оптико-электронными системами с заданными параметрами, в том числе с применением линейных методов апостериорной обработки.

В итоге работы получены следующие результаты:

1. Предложена математическая модель распознавания человеком малоразмерных размытых и зашумленных изображений, сформированных системами с немонотонными передаточными функциями, как-то, системы с разреженной апертурой, системы с дискретизацией изображения, системы, включающие в себя звенья апостериорной обработки. Модель учитывает оптическую передаточную функцию и эквивалентный внутренний шум зрительной системы, а также предположение, что человек-наблюдатель сопоставляет искажённому изображению образ резкого объекта.

2. Выведены формулы для максимальной вероятности правильного опознавания в случае многоальтернативной задачи с произвольным алфавитом.

3. Разработан метод определения максимальной вероятности правильного опознавания изображений в присутствии аддитивно-мультипликативного гауссова шума. Показано, что полученные формулы сводятся к известным ранее зависимостям при чисто аддитивном и чисто мультипликативном шуме, как к частным случаям при предельных значениях параметров.

4. Выведена формула для совместной вероятности того, что каждая из шпал трёхшпальной миры будет обнаружена предложенной моделью «реального наблюдателя». Построение методики оценки разрешающей способности оптико-электронных систем на основе этой формулы позволит получать результаты более близкие к оценкам реального дешифровщика, чем ныне принятая методика.

5. В ходе экспериментальной проверки предложенной модели обнаружен эффект повышения вероятности опознавания человеком размытого изображения, предъявляемого на ограниченное время, при наложении на него дополнительного шума.

Для выбора схемы и оптимизации параметров систем построения изображений необходимо иметь методику оценки качества изображений. При этом, поскольку изображения, формируемые системами наблюдения, предназначаются для предъявления человеку, эти оценки должны учитывать свойства зрительного восприятия и, в частности, обменных процессов при восприятии размытых зашумленных изображений.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Методика априорной оценки линейного разрешения на местности // Методика, М, 1990, 82с.
  2. Определение линейного разрешения на местности на основе анализа массива цифровых видеоданных // Методика, СПб, 1994, 37с.
  3. М.М. Иконика наука об изображении // Успехи научной фотографии М.: Наука, т. ХХШ, 1985, с.4−28.
  4. А.Я. Критерии качества дискретизированных изображений // Труды ГОИ, 1984, т.57, вып.191, с.111−116.
  5. Е.К. Экологический подход к оценке качества визуализации натурной информации // Труды ГОИ, 1992, т.79, вып.213, с. 104−110.
  6. У. Цифровая обработка изображений М.: Мир, 1982., Кн.1, 312с.
  7. У. Цифровая обработка изображений М.: Мир, 1982., Кн.2, 480с.
  8. В.И., Федоровский А. Д., Дубинский Г. П. Оптические системы построения изображений. Киев: Техника, 1981, 133с.
  9. О’Нейл Э. Введение в статистическую оптику. М.: Мир, 1966,256с.
  10. А.Ф. Фотографические средства и их эксплуатация.: МО СССР, 1984, 576с.
  11. Н.П., Кононов В. И. Разрешающая способность: история, состояние и развитие // ОМП, 1991, № 11, с.33−37.
  12. В.И. Связь информационных и вероятностных оценок систем формирования изображений (иконических систем) // ОМП, 1991, № 11, с. 13−18.
  13. Аэрофотообъективы. Метод определения фотографической разрешающей способности, OCT В-3−3599−77,1977.
  14. Н.П., Сивяков И. Н. Выбор условий фотографирования с учетом апостериорной обработки фотоизображений // ЖНиПФиК, 1980, т.25, № 5, с.348−355.
  15. Н.П., Сивяков И. Н. О предельных возможностях восстановления нерезких фотографических изображений //ЖНиПФиК, 1986, т.31, № 2, с.127−128.
  16. Н.П., Сивяков И. Н. Оценка потенциального разрешения фотографического прибора // ОМП, 1986, № 4, с.4−6.
  17. Н.И., Кононов В. И., Рукосуев Б. Г., Тепляков Н. А. Технические средства воздушной разведки. Киев: Киевское высшее военное авиационное инженерное училище, 1974, 292с.
  18. O’Neil E.L. Transfer function for an annular aperture // J.Opt.Soc., 1956, v.46, № 3, p.280.
  19. Проектирование оптических систем // Под ред. Р. Шеннона, Дж. Вайанта / Пер. И. В. Пейсахсона, М.: Мир, 1983.
  20. Дж. Введение в Фурье-оптику. М.: Мир, 1970, 364с.
  21. Ю.И. Методы повышения качества аэрокосмических фотоснимков. М.: Издательство МГУ, 1977, 158с.
  22. Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. М.: Советское радио, 1979,312с.
  23. Т. Обработка изображений и цифровая фильтрация М.: Мир, 1979, 320с.
  24. X. Фотографическая регистрация информации. М.: Мир, 1978, 670с.
  25. К.В., Вейцман Л. И. Фотографическая структурометрия. М.: Искусство, 1982,270с.
  26. Siedentopf Н. Uber Komigkeit, Dichteschwankungen und Vergrosserungsfanhigkeit photographischer Negative // Physik Z., 1937, v.38, p.454.
  27. Selwyn E.W.H. The theory of graininess // Photogr. J., 1935, v.75, p.571.
  28. Helstrom C.W. Image Restoration by the Method of Least Squares // JOSA, 1967, v.57, № 3, p.297−303.
  29. ., Рэидер Ч. Цифровая обработка сигналов. М.: Сов. радио, 1973.
  30. Andrews Н.С. Digital Image Restoration: A Survey // IEEE Computer, 1974, v.7, № 5, p.36−45.
  31. В.И., Веселова E.K. Классификация задач визуального наблюдения // Труды ГОИ, 1984, т.57, вып. 191, с. Ю—17.
  32. Л.Ф. Модели зрительного поиска // Труды ГОИ, 1984, т.57, вып. 191, с.37—55.
  33. Sachs М.В., Nachmias J., Robson J.G. Spatial-frequency channels in human vision // JOSA, 1971, v.61, p.1176−1186.
  34. А.Д. Чувственные основы восприятия пространства. М.: Изд-во МГУ, 1985, 224с.
  35. В.Д. Пороговые модели пространственного зрения // Физиология человека 1982, т.8, № 4, с.547−558.
  36. Campbell F.W., Carpenter R.H.S., Levinson J.Z. Visibility of aperiodic patterns compared with that of sinusoidal gratings // J. Physiol., 1969, v.203, p.223−235.
  37. Kelly D.H. Visual responses to time-dependent stimuli. П Singlechannel model of the photopic visual system. // JOSA, 1961, v.51, p.747−754.
  38. Roufs J.A. Dynamic properties of vision. -1 II'// Vision Res., 1972, v.12, p.261−292.
  39. A.E.Burgess, R.F.Wagner, RJ. Jennings, H.B.Barlow Efficiency of Human Visual Signal Discrimination // Science, 1981, v.214, № 4516, p.93−94
  40. Koenderink J. J., Doom A.J. van. Detectability of power fluctuations of temporal visual noise // Vision Res., 1978, v.18, pl91−195.
  41. Rashbass C. The visibility of transient changes of luminance // J. Physiol., 1970, v.210, p. 165 186.
  42. В. Теория функционалов, интегральных и интегро-дифференциальных уравнений. М., Наука, 1982, 304с.
  43. В.Д. Зрение и мышление, JI-д, Наука, 1993, 284с.
  44. Вол И.А., Павловская М. Б. Корреляция между близостью Фурье-спектров изображений и ошибками в их опознании // Физиология человека, 1988, т.14, № 1, с.47−59.
  45. М.И. Модель наблюдателя с вероятностной априорной информацией о местоположении тест-объекта // Труды ГОИ, 1987, т.64, вып.198, с.128−134.
  46. Н.Н. Теория передачи и восприятия изображений М.: Радио и связь, 1986, 248с.
  47. Н.Н., Шелепин Ю. Е. Функциональная модель зрения // Оптический журнал, 1997, № 2, с.72−82.
  48. Н.Н., Шелепин Ю. Е., Красильникова О. И. Фильтрация в зрительной системе человека в условиях порогового наблюдения // Оптический журнал, 1999, № 1, с.5−14.
  49. Н.Н., Шелепин Ю. Е., Красильникова О. И. Применение принципов оптимального наблюдателя при моделировании зрительной системы человека // Оптический журнал, 1999, № 9, с. 17−24.
  50. Н.Н., Шелепин Ю. Е., Красильникова О. И. Экспериментальное исследование согласованной пространственной фильтрации в зрительной системе человека при наблюдении чисто хроматических изображений // Оптический журнал, 1999, № 10, с.22−25.
  51. Н.Н., Шелепин Ю. Е., Красильникова О. И. Математическая модель цветовой константности зрительной системы человека // Оптический журнал, 2002, № 5, с.38−44.
  52. Н.Н., Шелепин Ю. Е., Красильникова О. И. Исследование эффективности зрительной системы человека при опознавании статических изображений // Оптический журнал, 2002, № 6, с.27−34.
  53. Н.Н., Шелепин Ю. Е., Красильникова О. И. Моделирование механизма быстрой адаптации зрительной системы к изменению освещённости наблюдаемой сцены // Оптический журнал, 2003, № 6, с.33−38.
  54. Н.Н., Шелепин Ю. Е., Красильникова О. И. Пространственно-временная функциональная модель первичных звеньев зрительной системы // Оптический журнал, 2004, № 7, с.24−31.
  55. Н.Н. Обобщённая функциональная модель зрения и её- применение в системах обработки и передачи изображений // Автометрия, 1990, № 6, с.7−14.
  56. И.Н., Макулов В. Б., Павловская М. Б. Зрительное восприятие размытых и зашумленных изображений // Труды ГОИ. Иконика. (Анализ и обработка изображений), Л-д, 1987, т.64, вып. 198, с.119−128 (9с.).
  57. М.Б., Сивяков И. Н., Макулов В. Б. Особенности опознания размытых и зашумленных изображений // Физиология человека, 1988, т. 14, № 5, с.797−805.
  58. А.Н., Морозова С. Л., Сивяков И. Н. Анализ и оптимизация информационных характеристик оптико-электронных систем наблюдения // Оптический журнал, 1995, № 5, с.54−58.
  59. В.М., Данилова М. В., Красильников Н. Н., Леушина Л. И., Невская А. А., Шелепин Ю. Е. Пространственное зрение. СПб.: Наука, 1999, 218с.
  60. Н.С. Выделение оптических сигналов на фоне случайных помех. М.: Сов. Радио, 1967,347с.
  61. К.В., Минкевич И. Г. Зависимость между светочувствительностью и гранулярностью фотоматериалов //ЖНиПФиК, 1971, т. 16, с. 127.
  62. Schwartz М., Bennet W.R., Stein S. Communication Systems and Techniques. New York: McGraw-Hill, 1966, 85p.
  63. Barnard T.W. An Image Evaluation Method. // A Symposium on Sampled Images. Norwalk (Connecticut): Perkin-Elmer Corporation, 1971.
  64. Ю.Л. Оценивание сигналов при мультипликативных искажениях // Изв. вузов СССР Радиоэлектроника, 1975, т.18, № 4, с. 39.
  65. И.Н. Вероятность различения двух объектов в присутствии аддитивно-мультипликативного шума// Применение методов оптической обработки изображений. Л-д: ФТИ, 1986, с.80−92.
  66. Ginsburg А.Р. The perception of visual form: A two-dimensional filter analysis // Переработка информации в зрительной системе. Л-д, 1976, с.46−51.
  67. Е.Д. Количественная оценка роли пространственных частот в зрительном опознании // Физиол. человека, 1983, т.9, № 6, с.999−1004.
  68. А.А., Паук В. Н., Макулов В. Б., Булашевич Т. С., Глезер В. Д. Временные характеристики опознания предметных изображений при фильтрации высоких пространственных частот // Физиол. человека, 1987, т. 13,№ 5, с.757−766.
  69. Дж., Тэннер В., Бердзалл Т. Статистическая теория решений и восприятие // Инженерная психология. М., 1964, с. 296. (Swets J.A., Tanner W.P., Birdsall TJ. // Psychol. Rev., 1961, v. 68, № 5, p. 197−209.)
  70. A.E. Burgess, R.J.Jennings, R.F. Wagner. Statistical Efficiency: A Measure of Human Visual Signal-Detection Performance // J. Appl. Photogr. Eng., 1982, v.8, № 2, p.76−78.
  71. Burgess A.E., Effect of quantization noise on visual signal detection in noisy images // JOSA-A, 1985, v.2, № 9, p. l424−1428.
  72. Burgess A.E. Contrast discrimination in noise // JOSA-A, 1987, v.4, № 2, p.391−404.
  73. Burgess A.E. Visual threshould elevations due to noise // JOSA-A, 1989, v.6, № 7, p. l 122.
  74. Ю.М. // Тр. НИИЭИР, РИР, серия PC, 1977, № 4, с. 13.
  75. Н.Н. Влияние шумов на контрастную чувствительность и разрешающуюспособность приемной телевизионной трубки // Техника телевидения, 1958, вып.25, с.26−43.
  76. А.Н., Соколов B.C. Дешифрирование фотографических изображений. М.: Недра, 1980,252с.
  77. Manual of Remote Sensing, ed. Colwell R.N. 2-d ed. v. l, Theory, Instruments and — Techniques.: The Sheridan Press, 1983.
  78. Burgess A.E. Visual signal detection. III. On Bayesian use of prior knowledge and cross correlation // JOSA-A, 1985, v.2, № 9, p. 1498−1507.
  79. Burgess A.E., Colborne B. Visual signal detection. IY. Observer inconsistency // JOSA-A, 1988, v.5, № 4, p.617−627.
  80. Stroke G.W., Haliona M., Thon F., Willasch D. Image improvement in high-resolution electron microscopy using holographic image deconvolution, Optik // 1974, v.41, № 3, p. 319—343.
  81. G.W., Haliona M., Grinivasan V. // Phys. lett., 1975, V.51A, № 7, p.383.
  82. A.H. Анализ предельных возможностей апостериорного улучшения качества фотоизображений // Опт. и спектр., 1980, т.48, вып. З, с.600−604.
  83. Дж. Системы тепловидения. М.: Мир, 1978, 416с.
  84. И.Н. Расчёт разрешения для оптико-электронных систем // Оптический журнал, 1998, № 2, с.60−63.
  85. Тесты из двумерных фигур. Основные размеры. ОСТ ВЗ-З 820−77, 1978, 10с.
  86. Н.П., Ильин В. В., Морозова СЛ., Столяров Ю. В. Восстановление резкости фотоизображения методом когерентно-оптической фильтрации // Труды ГОИ, 1979, т.44, вып. 178, с. 11—21.
  87. В.Н., Королёв А. Н., Столяров Ю.В. Цифровая обработка и когерентно-оптическая обработка фотоизображений с применением фильтров, синтезированных на
  88. ЭВМ. В кн.: Применение методов оптической обработки информации и голографии. JI-д.: 1980, с.109—112.
  89. Ю.В. Оптимальная линейная фильтрация изображений // Опт. и спектр. 1984, т.56, вып. 1, с. 175—179.
  90. В.И. Дешифрирование снимков, М.: Недра, 1983, 374с. -стр.45.
  91. Campbell F.W., Robson J. Application of Fourier analysis to the visibility of gratings // J. Physiol., 1968, vol.197, № 3, p.551−561.
  92. Campbell F.W. The transmission of spatial information thrugh the visual system // Neurosciense, 1974, p.95−103.
  93. B.H., Шкурский Б. И. Модель зрительного анализатора как оптимальной системы обнаружения // ОМП, 1980, № 8, с. 1−4.
  94. Ю.Е., Колесникова JI.H., Левкович Ю. И. Визоконтрастометрия: Измерение пространственных передаточных функций зрительной системы. JI-д: Наука, 1985, 103с.
  95. В.Е., Глезер В. Д., Калитиевский Н. А., Семёнов В. Е. Модель инвариантного описания зрительных образов // Сенсорные системы, 1994, т.8, № 1, с. 96.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?