Содержание к диссертации
Введение 10
1. Анализ современных методов, алгоритмов и устройств обработки
видеоинформации 24
1.1 Устройства ввода и предварительной обработки видеоинформации 24
1.2 Методы улучшения качества видеоинформации
1.2.1 Повышение контрастности и расширение динамического диапазона видеоизображения 30
1.2.2 Повышение отношения сигнал/шум 33
1.2.3 Проблема выбора порога при преобразовании полутонового изображения в двухградационное 35
1.2.4 Методы построения контуров объектов, расположенных на плоскости, и повышение достоверности их выделения 37
1.3 Методы и принципы определения параметров динамических объектов 41
1.3.1 Методы выделения динамических объектов 42
1.3.1.1 Методы, основанные на вычислении взаилию-корреляционной функции двух полей изображения 44
1.3.1.2 Методы пространственно-временной обработки 46
1.3.1.3 Методы цифровой обработки, используемые для выделения динамических объектов 1.3.2 Устройства для определения параметров динамических объектов 51
1.3.3 Определение параметров динамических объектов 52
1.3.3.1 Определение пространственных координат 55
1.3.4 Адаптация оптико-электронного датчика к изменению освещенности
1.4 Методы и оптико-электронные устройства измерения малых угловых перемещений на основе интерференции 61
1.4.1 Высокоточные устройства измерения угловых перемещений и оптические методы и средства для проведения угловых измерений
1.4.2 Оптико-электронные устройства для измерения малых угловых перемещений 70
1.4.3 Информативные признаки и способ анализа интерференционной картины 74
1.5 Методы и средства калибровки систем технического зрения 75
Выводы 87
2. Теоретико-множественное описание и синтез структур систем предварительной обработки и алгоритмов обработки видеоинформации 89
2.1 Теоретико-множественное описание систем предварительной обработки видеоинформации 89
2.2 Теоретико-множественное описание алгоритмов цифровой обработки видеоинформации 92
2.3 Графовые модели компонентов системы предварительной обработки и операций цифровой обработки видеоинформации 96
2.4 Синтез систем предварительной обработки и алгоритмов цифровой обработки видеоинформации с использованием графовых моделей 101
2.5 Алгоритм синтеза структур систем предварительной обработки и алгоритмов цифровой обработки видеоинформации 109
2.6 Обобщенная математическая модель процесса предварительной обработки видеоинформации в СТЗ 115
Выводы 116
3. Методы и алгоритмы повышения качества предварительной обработки видеоинформации 118
3.1 Метод адаптации оптико-электронного преобразователя к изменению освещенности 118
3.2 Расширение динамического диапазона изображения и увеличение скорости повышения контрастности 123
3.3 Определение параметров динамических объектов 127
3.3.1 Математическая модель определения параметров динамических объектов 127
3.3.1.1 Вычисление матрицы коррекции фильтра Калмана 136
33.2 Определение координат проекции точки 138
3.3.3 Метод выделения динамических объектов 141
3.3.3.1 Исследование изображений сцен и построение функции принадлежности пикселя изображения динамическому объекту 142
3.3.3.2 Выделение динамических областей изображений с помощыо межкадровой разности 151
3.3.3.3 Алгоритм определения формального контура объекта 155
3.3.4 Представление динамических объектов и определение их параметров 158
3.3.5 Определение предельных значений относительной дальности и скорости динамического объекта 162
3.4 Увеличение точности и скорости преобразования градиентного изображения в двухградационное 163
3.5 Скелетизация изображения 166
3.6 Кодирование контуров объектов 168
3.7 Определение типа проекции объекта 171
3.8 Определение положения объектов на плоскости с помощыо одной видеокамеры 172
Выводы 174
4. Оптико-электронное измерение малых линейных и угловых перемещений
объектов 175
4.1 Математические основы анализа интерференционных картин 175
4.1.1 Математическая модель статической интерференции в оптическом интерференционном устройстве 175
4.1.2 Распределение интенсивности освещения в интерференционной картине 182
4.1.3 Регистрация интерференционных картин фоточувствительными приборами с зарядовой связью 187
4.1.4 Адаптация уровня квантования порогового устройства 190
4.2 Выбор основных элементов устройств измерения малых угловых
перемещений 192
4.2.1 Анализ характеристик интерференционной картины и выбор оптико-электронного преобразователя 192
4.2.2 Выбор источника излучения 194
Выводы 195
5. Калибровка систем технического зрения 197
5.1 Математическая модель трехмерной калибровки на основе нечетких множеств 197
5.1.1 Математическая модель калибровки вертикальных осей координат изображений 197
5.1.2 Математическая модель калибровки фокусных расстояний оптических систем оптико-электронных датчиков СТЗ 202
5.1.3 Математическая модель калибровки радиальной дисторсии оптической системы СТЗ 206
5.1.4 Математическая модель восстановления контуров объектов 210
5.1.5 Математическая модель калибровки оптических осей оптико-электронных датчиков СТЗ 213
5.1.6 Математическая модель адаптации при калибровке СТЗ 214
5.2 Методы калибровки СТЗ 219
5.2.1 Методы статической калибровки 220
5.2.1.1 Статическая калибровка с двухцветной пирамидой 225
5.2.1.2 Статическая калибровка в условиях сложного фона 228
5.2.1.3 Статическая калибровка по эталонному объекту с оптическими излучателями 232
5.2.1.4 Использование мнимого изображения эталонного объекта для трехмерной калибровки СТЗ 234
5.2.2 Метод адаптивной калибровки 235
5.3 Рекомендации по выбору метода калибровки в зависимости от условий внешней среды и параметров СТЗ 247 Выводы 251
6. Аппаратно-программные средства адаптивной предварительной обработки
видеоинформации и оптико-электронного измерительного тракта 252
6.1 Реализация блоков автоматической регулировки экспозиции 252
6.1.1 Автоматическая регулировка экспозиции методом последовательного приближения 252
6.1.2 Автоматическая регулировка экспозиции методом мгновенного приближения 2 6.2 Алгоритм функционирования и микропроцессорное устройство определения параметров динамических объектов 259
6.3 Устройства ввода и предварительной обработки видеоинформации 2
6.3.1 Устройство ввода и предварительной обработки видеоинформации на основе цифрового сигнального процессора 267
6.3.2 Устройство ввода и предварительной обработки видеоинформации для конвейерных систем распознавания нестабильных символов 2
6.4 Универсальная бинокулярная СТЗ 270
6.5 Реализация устройств измерения малых угловых перемещений 2
6.5.1 Устройство для измерения относительного углового перемещения 274
6.5.2 Устройство для автоматического определения углового положения источника излучения в пространстве 279
6.5.3 Устройство измерения малых угловых перемещений на базе микропроцессора 285
6.5.3.1 Методика выбора микропроцессорного элемента и расчет
объема ОЗУ .288
6.6 Устройства калибровки СТЗ 290
6.6.1 Устройство для калибровки СТЗ с двухцветной пирамидой 290
6.6.2 Устройство для адаптивной калибровки бинокулярной СТЗ 292
Выводы 294
7. Экспериментальная оценка качества предварительной обработки
видеоинформации 296
7.1 Исследование точности и производительности алгоритмов предварительной обработки видеоинформации 296
7.2 Экспериментальное исследование методов определения параметров
динамических объектов 304
7.2.1 Описание экспериментальной установки 304
7.2.2 Методика определения коэффициента сигнал/шум 305
7.2.3 Результаты экспериментальных исследований 3
7.2.3.1 Сравнение методов выделения динамических объектов 308
7.2.3.2 Определение координат относительного центра динамического объекта 310
7.2.3.3 Определение пространственных координат объекта 311
13 Экспериментальные исследования устройства измерения малых угловых перемещений 312
7.3.1 Описание экспериментальной установки и методика проведения эксперимента 312
7.3.2 Основные экспериментальные числовые характеристики интерференционной картины 317
7.4 Экспериментальные исследования устройства для адаптивной калибровки бинокулярной системы технического зрения 319
7.4.1 Методика проведения исследований устройства для адаптивной калибровки бинокулярной СТЗ 321
7.5 Результаты экспериментальной оценки качества предварительной обработки видеоинформации и оптико-электронных измерений 331
Выводы 332
Заключение 334
Библиографический список 339
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 373
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 382
ПРИЛОЖЕНИЕ 3 3
Введение к работе
В настоящее время в различных отраслях хозяйства, в частности, в системах диагностики и контроля качества изделий, производстве изделий для электронной промышленности, системах управления движением шагающих и транспортных роботов, автоматизированных системах медицинской диагностики, метрологии, в сельском хозяйстве широкое применение находят системы технического зрения (СТЗ), обладающие такими преимуществами, как возможность дистанционного контроля при больших расстояниях между системой и объектом; отсутствием сил, воздействующих на объект контроля со стороны преобразователя; высокое быстродействие; возможность организации многопараметрического контроля, широкого варьирования разрешающей способности и диапазона измерения, достижения высокой точности и стабильности измерений.
Основными функциональными компонентами СТЗ являются устройство ввода видеоинформации, система ее обработки и дополнительные специализированные устройства, включаемые в состав СТЗ как с учетом их назначения, так и для повышения качества и точности их функционирования.
Качество предварительной обработки видеоинформации это комплексный показатель, определяющийся
- динамическим диапазоном видеосигнала;
- степенью адаптации оптико-электронного измерительного тракта к внешним условиям измерения и контроля (освещенность, динамика фона, уровень помех);
- уровнем достоверности получаемой видеоинформации, зависящей от процессов контрастирования, бинаризации, выделения контуров объектов, скелетизации, калибровки СТЗ;
- точностью измерения параметров видеоизображения;
- степенью соответствия быстродействия устройств предварительной обработки динамике контролируемых объектов; - разрешающей способностью СТЗ к малым угловым перемещениям.
В устройствах ввода видеоинформации кроме основной функции преобразования способа представления информации выполняются алгоритмы предварительной обработки видеоинформации, обнаруживающие и выделяющие информационные сигналы на фоне шумов и искажений и повышающие точность функционирования СТЗ [Садыков С.С., Сойфер В.А.].
По мере увеличения степени интеграции элементной базы расширяются функциональные возможности, и повышается производительность СТЗ за счет перехода от программной реализации процедур предварительной обработки в ЭВМ к аппаратно-программной их реализации непосредственно в устройстве ввода видеоинформации. К таким процедурам относятся: улучшение качества изображения, бинаризация, выделение контуров изображений объектов, ориентация и нормализация растровых изображений нестабильных символов, калибровка и т.п.
Большое количество практических приложений СТЗ, например, определение параметров движения автотранспорта, проведение испытаний для обеспечения безопасности движения воздушных и морских объектов, контроль и организация взаимодействия этих объектов между собой обусловливает необходимость слежения за динамикой объектов. При этом важной задачей является автоматическая регистрация, отслеживание относительного перемещения и определение параметров динамики объектов, расположенных в поле зрения системы [Афанасьев В.Н., Смирнов В.Д.]. Наиболее сложной, и в то же время актуальной задачей, является слежение за расположенными на сложном динамическом фоне пространственными многотоновыми объектами, размеры и конфигурация которых изменяются в процессе слежения за ними. Особое внимание следует уделять организации наблюдений в условиях как пониженной, так и повышенной внешней освещенности, а также в условиях, когда освещенность может изменяться в течение некоторого промежутка времени. При этом возникает множество вопросов, связанных с анализом изображений, которые не могут быть решены без знания пространственных динамических характеристик объекта или решаются с потерей качественных показателей и времени. Отсюда возникает объективная необходимость в создании высокоэффективных и достаточно быстродействующих СТЗ, функционирующих в реальном масштабе времени и обеспечивающих достоверность при слежении за сложными объектами, основные параметры которых могут изменяться в процессе слежения.
При проведении измерений в некоторых отраслях промышленности, таких как строительство, тяжелое машиностроение, геодезия повышенные требования предъявляются к точности проводимых измерений, которая достигается с применением интерференционных методов, что обусловливает использование СТЗ для автоматизации указанных измерений [Хорошев М.В., Скоков И.В.]. Сложность автоматической расшифровки интерферограмм и выделения измерительной информации связана с тем, что интерференционная картина помимо полезной информации содержит искажения и шумы, вносимые дестабилизирующими факторами - посторонними источниками излучения, вибрациями, турбулентностью атмосферы, запыленностью и т. д.
Качество функционирования СТЗ во многом зависит от того, насколько точно она настроена. Так, например, из-за погрешностей при установке оптико-электронных датчиков (ОЭД) СТЗ, отклонений в их оптических системах процесс формирования видеоинформации сопровождается искажением геометрических форм исследуемых объектов, неточностью передачи яркости и т.д. Одним из неотъемлемых этапов настройки СТЗ является калибровка параметров ОЭД и их взаимного расположения [Найханов В.В., Тсаи С]. Для точной работы СТЗ необходимо, в общем случае, знать величины параметров переноса, вращения и смещения. Эти параметры могут быть измерены и откорректированы непосредственно, однако на практике удобнее определять их, используя сам ОЭД в качестве измерительного инструмента. Целью выполнения процесса калибровки является устранение отклонений и приведение внутренних и внешних параметров СТЗ к эталонным или специально задаваемым. При калибровке СТЗ также необходимо найти такое расположение ОЭД и исследуемого объекта, при котором изображение всего объекта помещалось бы в кадр, и при этом были различимы достаточно мелкие элементы объекта, а также обеспечить такое расположение ОЭД, при котором изображения наиболее допустимо удаленного и наименее удаленного участков объекта были одинаково четкими.
Таким образом, качество и точность функционирования СТЗ зависит от множества факторов. Значительная их часть может быть учтена при создании методов, алгоритмов и устройств предварительной обработки видеоинформации и калибровки СТЗ. В настоящее время отсутствуют завершенные научно-исследовательские работы и проекты СТЗ, с комплексным рассмотрением множества названных выше мешающих факторов и разработкой алгоритмов и технических средств, способных устранить их негативные последствия. В то же время выполнение системного анализа названных факторов и разработка комплекса новых методов, алгоритмов и устройств, направленных на преодоление указанных негативных последствий, крайне необходимы для повышения качества и точности функционирования СТЗ, как основного условия конкурентоспособности и расширения сферы их использования.
В связи с этим повышение качества предварительной обработки видеоинформации и технологии ее проведения, а также точности оптико-электронных измерений является актуальной научной проблемой.
Теоретический аспект сформулированной проблемы состоит в совершенствовании методов адаптации СТЗ к изменению освещенности, повышения контрастности и выделения контуров изображений; разработке новых технологических методов проведения предварительной обработки видеоинформации, оптико-электронных измерений малых угловых и линейных перемещений объектов и калибровки СТЗ.
Практический аспект проблемы состоит в расширении сферы использования СТЗ в различных отраслях народного хозяйства, в частности, в сельском хозяйстве, метрологии, производстве изделий для электронной промышленности, системах диагностики и контроля качества изделий, системах управления движением шагающих и транспортных роботов, автоматизированных системах медицинской диагностики. Использование методов предварительной обработки видеоинформации и адаптивной калибровки способствует повышению качества работы СТЗ и снижению аппаратной сложности. Улучшение качества предварительной обработки видеоинформации обеспечивает повышение точности оптико-электронных измерений и достоверности распознавания изображений. Реализация предлагаемых методов и алгоритмов в ряде быстродействующих специализированных оптико-электронных устройств позволяет создать комплекс управляющих, контрольно-диагностирующих и информационно-измерительных малогабаритных переносных и бортовых СТЗ для автоматизированных систем широкого назначения.
Диссертационная работа выполнялась в рамках следующих грантов и НИР Министерства образования РФ: 2.95 "Адаптивная оптико-электронная система для контроля изделий микро- и радиоэлектроники" (№ ГР 01970002558), 1.11.98 "Исследование принципов алгоритмического конструирования высокоточных оптических датчиков на базе приборов с зарядовой связью" (№ ГР 01980006840), 1.10.98 «Разработка фундаментальных основ алгоритмического обеспечения автоматизированных систем обработки изображений» (№ ГР 01980006841), 1.1.00 «Теоретические основы и аппаратная реализация оптико-электронной системы распознавания образов, работающей в статическом и динамическом режимах» (№ ГР 01970002856), 1.03.01 «Разработка теоретических основ и принципов построения угломерно-временных многопозиционных радиогеодезических систем» (№ ГР 01200 109248).
Цель работы - создание новых методов, алгоритмов и устройств предварительной обработки видеоинформации, теоретических и практических предпосылок для построения управляющих, контрольно-диагностирующих и информационно-измерительных систем технического зрения на основе системного подхода и комплексного учета основных факторов, влияющих на качество функционирования их оптико-электронных трактов. .
В соответствии с этим в диссертационной работе решаются следующие задачи:
1. Анализ современных методов, алгоритмов и устройств обработки видеоинформации в управляющих, контрольно-диагностирующих и информационно-измерительных СТЗ и определение путей повышения качества и точности ее предварительной обработки.
2. Разработка теоретико-множественного описания системы предварительной обработки (СПОВИ) и алгоритмов цифровой обработки видеоинформации.
3. Разработка математической модели процесса предварительной обработки видеоинформации и оптико-электронных измерений, учитывающей воздействие внешней среды.
4. Создание новых и усовершенствование известных методов и алгоритмов повышения качества предварительной обработки видеоинформации.
5. Разработка методов и алгоритмов повышения точности оптико-электронных измерений и подавления фоновых помех в процессе оптико-электронных измерений.
6. Изыскание новых подходов и технических решений для создания аппаратно-программных средств адаптивной предварительной обработки видеоинформации и оптико-электронного измерительного тракта и экспериментальная оценка качества предварительной обработки.
Научная новизна:
1. На основе системного анализа разработаны теоретико-множественные описания системы предварительной обработки и алгоритмов цифровой обработки видеоинформации, отличительной особенностью которых является возможность декомпозиции системы и алгоритмов на функционально законченные блоки, что позволяет повысить степень адекватности представления процессов и трактов оптико-электронной обработки видеоинформации, уменьшить сложность и сроки синтеза системы.
2. Базируясь на анализе процессов обработки видеоинформации, выполняемых в СТЗ, синтезе структурно-функциональной организации систем предварительной обработки и алгоритмов цифровой обработки видеоинформации, разработана обобщенная математическая модель процесса предварительной обработки видеоинформации, особенностью которой является возможность учета влияния внешней среды, динамики контролируемых объектов и оптико-электронных параметров системы предварительной обработки видеоинформации, что определяет качество функционирования системы.
3. Созданы новые методы и алгоритмы повышения качества предварительной обработки видеоинформации, позволяющие:
- стабилизировать параметры видеосигнала;
- реализовать адаптацию к внешним и внутренним условиям контроля и измерения, а именно к изменению освещенности, к динамике фона, уровню помех;
- усовершенствовать управление процессом преобразования видеосигнала в видеоизображение, включающего процедуры контрастирования, адаптивного преобразования полутонового видеоизображения в бинарное, выделения контуров объектов, скелетизации, калибровки СТЗ;
- учесть динамические свойства СТЗ и контролируемых объектов.
4. Разработан метод количественного анализа интерференционных картин, отличающийся пространственным сопряжением кадров, позволяющий повысить разрешающую способность и подавлять фоновые помехи.
5. Разработаны алгоритмы и комплекс технических средств адаптивной предварительной обработки видеоинформации, новизна которых заключается в реализации адаптивной калибровки СТЗ, исключении эталонного калибровочного объекта, повышении разрешающей способности оптико-электронных измерений. Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, дискретной математики, математической логики, математического анализа, цифровой обработки сигналов и изображений, математического программирования и моделирования, теории проектирования ЭВМ, статистического анализа и теории вероятностей, основные положения оптики, теории измерений и обработки наблюдений, аналитические и экспериментальные методы исследований.
Практическая ценность диссертационной работы заключается в следующем.
Метод повышения контрастности и расширения динамического диапазона видеоинформации, быстрые алгоритмы преобразования полутонового изображения в двухградационное, скелетизации изображения и кодирования контуров позволяют, наряду с повышением качества и точности, расширить функциональные возможности и увеличить. производительность СТЗ за счет перехода от программной реализации процедур предварительной обработки в ЭВМ к их аппаратно-программной реализации непосредственно в устройстве ввода видеоинформации.
Алгоритмы функционирования и структурно-функциональная организация адаптивного оптико-электронного устройства для определения параметров динамических объектов позволяют повысить точность слежения в сложных условиях внешней освещенности за расположенными на сложном динамическом фоне пространственными многотоновыми объектами, размеры и конфигурация которых изменяются в поле зрения.
Способ адаптивной калибровки бинокулярной СТЗ, обладающий высокой точностью нахождения внутренних поправочных параметров оптико-электронного датчика, позволяет, наряду с повышением точности автоматической калибровки СТЗ без отрыва датчика от основной работы снизить аппаратную сложность СТЗ.
На основании теоретико-множественного описания системы предварительной обработки видеоинформации найдены новые подходы к построению структурно-функциональной организации устройств предварительной обработки видеоинформации в управляющих, контрольно-диагностирующих и информационно-измерительных СТЗ, которые позволили создать и внедрить в ряд отраслей народного хозяйства:
- быстродействующие устройства ввода и предварительной обработки видеоинформации, обладающие высокой производительностью и точностью предварительной обработки;
- адаптивный оптико-электронный датчик СТЗ;
- устройство для определения параметров динамических объектов;
- устройства для измерения малых угловых перемещений;
- универсальную бинокулярную СТЗ;
- устройства для калибровки СТЗ.
Созданные методы, новые алгоритмы и устройства повышения качества и точности предварительной обработки видеоинформации, а также программа автоматизированного построения линейных цепей в устройствах управления позволяют расширить сферу использования СТЗ в различных отраслях народного хозяйства. Улучшение качества обработки видеоинформации создает необходимые предпосылки для повышения достоверности распознавания изображений и точности оптических измерений. Реализация предлагаемых методов и алгоритмов в ряде быстродействующих специализированных устройств позволяет создать комплекс управляющих, контрольно-диагностирующих и информационно-измерительных малогабаритных переносных и бортовых СТЗ для широкого круга автоматизированных систем.
Оригинальность предложенных способа и устройств подтверждается патентами РФ. Оригинальность программы подтверждается свидетельством об официальной регистрации программы для ЭВМ.
Реализация результатов работы. Результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в работах в/ч 25714 при создании ряда устройств повышения качества и точности обработки видеоинформации в СТЗ.
Использование в ОКБ «Авиаавтоматика» (г. Курск) разработанных процедур контрастирования, адаптивного преобразования полутонового видеоизображения в бинарное, выделения контуров объектов, скелетизациии, кодирования скелетных изображений позволило создать быстродействующее устройство ввода и предварительной обработки видеоинформации.
Метод расширения динамического диапазона и повышения контрастности видеоинформации при использовании для контроля цветности сока 2-й сатурации оптическим методом в ООО «Продсахсервис» (г. Воронеж) позволили расширить функциональные возможности и увеличить производительность СТЗ контроля цветности сока за счет перехода от программной реализации процедур предварительной обработки в ЭВМ к их аппаратно-программной реализации непосредственно в устройстве ввода видеоинформации.
Научно-методические результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в учебный процесс кафедры вычислительной техники Курского государственного технического университета и используются при проведении занятий по дисциплинам «Современные проблемы информатики и вычислительной техники», «Цифровая обработка и анализ изображений», «Микропроцессорные системы», в курсовом и дипломном проектировании, при подготовке магистерских диссертаций. Кроме этого материалы диссертации использованы при подготовке научно-педагогических кадров (в кандидатских диссертациях шести выпускников КурскГТУ).
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Теоретико-множественные описания системы предварительной обработки и алгоритмов цифровой обработки видеоинформации.
2. Обобщенная математическая модель процесса предварительной обработки видеоинформации.
3. Методы и алгоритмы повышения качества предварительной обработки видеоинформации. 4. Метод количественного анализа интерференционных картин.
5. Способ адаптивной калибровки бинокулярной СТЗ и алгоритмы статической и адаптивной калибровок СТЗ.
6. Структурно-функциональная организация устройств повышения качества и точности предварительной обработки видеоинформации в управляющих, контрольно-диагностирующих и информационно-измерительных СТЗ.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на следующих международных и республиканских конференциях, семинарах и симпозиумах: 2-ой, 3-ей, 4-ой, 6-ой Международных конференциях "Распознавание", Курск, 1995, 1997, 1999, 2003; 7-ой, 9-ой, 10-ой, 11-ой, 13-ой, 14-ой, 15-ой и 16-ой Всероссийских научно-технических конференциях «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления», Москва-Крым, 1995, 1997, 1998, 1999, 2001, 2002, 2003, 2004; 5-ой конференции с международным участием «Приборы с зарядовой связью и системы на их основе», Москва, 1995; 2-й Международной научно-технической конференции «Новые информационные технологии и системы», Пенза, 1996; 1-ой международной научно-технической и практической конференции «Проблемы и перспективы автоматизации производства и управления», Ташкент, 1997; 5-ой, 6-ой Всероссийских научно-технических конференциях «Состояние и проблемы технических измерений», Москва, 1998, 1999; 9-ой международной научно-технической конференции «Лазеры в науке, технике, медицине», Москва, 1999; второй международной научно-теоретической и практической конференции «Проблемы и перспективы автоматизации производства и управления», Ташкент, 1999; 9-ой, 10-ой международных научно-технических конференциях «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций», Рязань, 2000, 2001; 5-й, 6-й, 7-й международных конференциях «Распознавание образов и анализ изображений», Самара, 2000, Великий Новгород, 2002, Санкт-Петербург, 2004; Международных конференциях «Телевидение: передача и обработка изображений», Санкт-Петербург, 2000, 2002, 2005; 6th German-Rassian workshop «Pattern recognition and image understanding», Novosibirsk, 2003; Всероссийской конференции по проблемам математики, информатики, физики и химии, Москва, РУДН, 2004; 2-ой Всероссийской НТК «Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов», Пенза, 2004; научных семинарах кафедры вычислительной техники Курского государственного технического университета с 1994 по 2005 годы.
Публикации. Результаты диссертационной работы отражены в 98 печатных работах. Среди опубликованных работ имеется 1 монография, 30 статей, 20 из которых опубликованы в изданиях, входящих в перечень ВАК, 13 патентов и 1 свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.
В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в библиографическом списке, лично соискателем разработаны: в [48, 57, 58, 59, 61,63,81,83,93,94, 103, 107, 168,169, 172, 176, 189, 260, 261, 269]-подходы к построению структурно-функциональной организации устройств повышения качества и точности предварительной обработки видеоинформации, методы контрастирования, адаптивного преобразования полутонового видеоизображения в бинарное, выделения контуров объектов, скелетизации, кодирования контуров объектов, в [49, 60, 62, 74, 75, 89, 162, 164, 167, 189, 199, 262, 266, 267] - методы стабилизации параметров видеосигнала и адаптации к изменению освещенности, к динамике фона, уровню помех, выделения динамических объектов и структурно-функциональная организация реализующих устройств, в [45, 50, 53, 55, 79, 95, 102, 158, 161, 163, 165, 166, 189, 301] - метод количественного анализа интерференционных картин и структурно-функциональная организация устройств измерения малых угловых перемещений, в [67, 69, 70, 173, 175, 265] - алгоритмы и комплекс технических средств адаптивной предварительной обработки видеоинформации, в [68, 72, 73, 77, 264, 268] - теоретико-множественное описание СТЗ и графовые модели компонентов СТЗ и операций цифровой обработки видеоинформации. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 7 разделов, заключения, списка литературы, включающего 324 наименования, и приложения, изложена на 372 страницах (без приложения) и поясняется 137 рисунками и 14 таблицами.
