Аннотация:
Исследованы методы формирования синтезированного изображения с увеличенной глубиной резкости из последовательности кадров, оперативно полученных при фокусировке на различную дальность с применением жидкостной оптики. Разработан алгоритм, основанный на построении картосхемы дальностей путем анализа пирамиды контраста и взвешенном попиксельном суммировании исходных изображений с коэффициентами, пропорциональными числу отчетов соответствующей дальности в каждой локальной окрестности.

Ключевые слова :
слияние дальностных изображений, повышение глубины резко изображаемого пространства, алгоритмы синтеза, жидкостная оптика.

Цитирование:
Борзов, С.М. Алгоритм слияния последовательности дальностных изображений для приборов с электроуправляемым объективом / С.М. Борзов, А.В. Голицын, О.И. Потатуркин // Компьютерная оптика. – 2016. – Т. 40, № 3. – С. 388-394. – DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-3-416-421.

Литература:

1. Методы компьютерной оптики / А.В. Волков, Д.Л. Головашкин, Л.Д. Досколович, Н.Л. Казанский, В.В. Котляр, В.С. Соловьев, Г.В. Успленьев, С.И. Харитонов, С.Н. Хонина; под. ред. В.А. Сойфера. – Изд. 2-е, испр. – М.: Физматлит, 2003. – 688 с.
2. Борзов, С.М. Разработка многокадрового алгоритма подавления шума для мобильных тепловизионных систем наблюдения / С.М. Борзов, С.Б. Узилов // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. – 2013. – Т. 11, Вып. 1. – С. 16-23.
3. Киричук, В.С. Подавление квазистационарного фона в последовательности изображений посредством межкадровой обработки / В.С. Киричук, В.П. Косых, С.А. Попов, В.В. Синельщиков // Автометрия. – 2014. – Т. 50, № 2. – С. 3-13.
4. Голицын, А.В. Жидкие линзы – новая элементная база оптических и оптико-электронных приборов / А.В. Голицын, В.С. Ефремов, И.О. Михайлов, Н.В. Оревкова, Б.В. Федоров, В.Б. Шлишевский // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013: IX Международный научный конгресс (Новосибирск, 15-26 апр. 2013 г.): Международная научная конференция «СибОп­тика-2013»: сб. матер. в 2 т. – 2013. – Т. 1. – С. 7-11.
5. Zhang, D.Y. Fluidic adaptive lens with high focal length tunability / D.Y. Zhang, V. Lien, Y. Berdichevsky, J. Choi, Y.-H. Lo // Applied Physics Letters. – 2003. – Vol. 82. – P. 3171-3172. – Http://dx.doi.org/10.1063/1.1573337.
6. Ефремов, В.С. Оптические материалы и ахроматическая коррекция типовых компонентов оптических систем / В.С. Ефремов, В.Б. Шлишевский. – Новосибирск: СГГА, 2013. – 283 с.
7. Голицын, А.В. Электроуправляемый широкоспектральный объектив с жидкостными линзами / А.В. Голицын // Тезисы докладов Российской конференции по актуальным проблемам полупроводниковой фотоэлектроники (с участием иностранных ученых) «Фотоника-2015». – Новосибирск: ИФП СО РАН, 2015. – С. 90.
8. Аксенов, О.Ю. Совмещение изображений / О.Ю. Аксе­нов // Цифровая обработка сигналов. – 2005. – № 3. – С. 51-55.
9. Васильев, А.С. Совмещение тепловизионного и телевизионного изображений при обследовании строительных конструкций зданий и сооружений / А.С. Васильев, В.В. Коротаев, А.В. Краснящих, О.Ю. Лашманов, О.Н. Не­нарокомов // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2012. – Т. 55, № 4. – С. 12-16.
10. Yoo, S. A Framework for Multisensor Image Fusion using Graphics Hardware / S. Yoo, S. Jo, K. Choi, C. Jeong // Proceedings of the 11-th International Conference on Information Fusion, 2008. – 2008. – P. 1-5.
11. Аншаков, Г.П. Комплексирование гиперспектральных и мультиспектральных данных КА «Ресурс-П» для повышения их информативности / Г.П. Аншаков, А.В. Ращупкин, Ю.Н. Журавель // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 1. – С. 77-82.
12. Потатуркин, О.И. Методы и технологии обработки мульти и гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли высокого разрешения / О.И. По­татуркин, С.М. Борзов, А.О. Потатуркин, С.Б. Узилов // Вычислительные технологии. – 2013. – Т. 18, Специальный выпуск. – С. 60-67.
13. Краткий курс теории обработки изображений / И.М. Журавель. – М., 1999.
14. Zheng, Y. A new metric based on extended spatial frequency and its application to DWT based fusion algorithms / Y. Zheng, E.A. Essock, B.C. Hansen, A.M. Haun // Information Fusion. – 2007. – Vol. 8, Issue 2. – P. 177-192. – DOI: 10.1016/j.inffus.2005.04.003.
15. Zheng, Y. An advanced image fusion algorithm based on wavelet transform incorporation with PCA and morphological processing / Y. Zheng, E.A. Essock, B.C. Hansen // Proceedings of SPIE. – 2004. – Vol. 5298. – P. 177-187. – DOI: 10.1117/12.523966.
16. Burt, P.J. The Laplacian pyramid as a compact image code / P.J. Burt, E.H. Adelson // IEEE Transactions on Communications. – 1983. – Vol. 31, Issue 4. – P. 532-540. – DOI: 10.1109/TCOM.1983.1095851.
17. Smith, M.I. Review of image fusion technology in 2005 / M.I. Smith, J.P. Heather // Proceedings of SPIE. – 2005. – Vol. 5782. – P. 29-45.
18. Blum, R.S. Multi-Sensor Image Fusion and Its Applications / R.S. Blum, Z. Liu, eds. – Boca Raton, London, New York, Singapore: CRC Press, Taylor & Francis Group, 2005. – 529 p. – ISBN 978-084933417.

---

© 2009, IPSI RAS
Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E-mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332-56-22, Fax: +7 (846) 332-56-20