Научно-технический
«ОПТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ»
издается с 1931 года
 
   
Русский вариант сайта Английский вариант сайта
   
       
   
       
Статьи последнего выпуска

Электронные версии
выпусков начиная с 2008


Алфавитный указатель
2000-2010 гг


444
Архив оглавлений
выпусков 2002-2007 гг


Реквизиты и адреса

Вниманию авторов и рецензентов!
- Порядок публикации
- Порядок рецензирования статей
- Типовой договор
- Правила оформления
- Получение авторского вознаграждения
- Редакционная этика


Контакты

Подписка

Карта сайта




Журнал с 01.12.2015 допущен ВАК для публикации основных результатов диссертаций как издание, входящее в международные реферативные базы систем цитирования (Web Science, Scopus) (см. Vak.ed.gov.ru Перечень журналов МБД 16.03.2018г)

Аннотации (07.2020) : РЕГУЛЯРИЗИРУЮЩИЙ АЛГОРИТМ С АДАПТИВНЫМ СТАБИЛИЗАТОРОМ ДЛЯ ЗАДАЧИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

РЕГУЛЯРИЗИРУЮЩИЙ АЛГОРИТМ С АДАПТИВНЫМ СТАБИЛИЗАТОРОМ ДЛЯ ЗАДАЧИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

 

© 2020 г.      Т. И. Сережникова, канд. физ.-мат. наук

Институт математики и механики Уральского отделения Российской академии наук, Екатеринбург

E-mail: sti@imm.uran.ru

УДК 621.397.3

Поступила в редакцию 19.03.2020

DOI:10.17586/1023-5086-2020-87-07-31-40

Предложена и апробирована новая конструкция двумерного стабилизатора, которая позволяет в процессе итераций использовать и уточнять параметры геометрии сегментов на изображении. Алгоритм обеспечивает возможность и реализует простую эффективную процедуру вычисления контурных точек границ сегментов на заключительных этапах расчетов. Приведены результаты применения алгоритма: одновременное восстановление изображения с имеющимися сегментами на изображении и изображения восстановленных контуров сегментов на изображении.

Ключевые слова: восстановление изображений и сегментов на изображении, двумерное ин-тегральное уравнение Фредгольма первого рода, негладкие решения, регуляризация, адаптация, стабилизация, субградиентный процесс.

Код OCIS:  100.0100

 

ЛИТЕРАТУРА

1.    Леонов А.С. Решение некорректно поставленных обратных задач: очерк теории, практические алгоритмы и демонстрации в МАТЛАБ. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. 336 с.

2.   Сизиков В.С. Прямые и обратные задачи восстановления изображений, спектроскопии и томографии с MatLab. Уч. пособие. СПб: изд. «Лань», 2017. 412 с.

3.   Сизиков В.С., Степанов А.В., Меженин А.В., Бурлов Д.И., Экземпляров Р.А. Определение параметров искажений изображений спектральным способом в задаче обработки снимков поверхности Земли, полученных со спутников и самолётов // Оптический журнал. 2018. Т. 85. № 4. С. 19–27.

4.   Сизиков В.С. Спектральный способ оценки функции рассеивания точки в задаче устранения искажений изображений // Оптический журнал. 2017. Т. 84. № 2. С. 36–44.

5.   Сизиков В.С. Оценка функции рассеивания точки по спектру искаженного томографического изображения // Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 10. С. 13–17.

6.   Klann Esther, Ramlau Ronny, Sun Peng. A Mumford — Shah-type approach to simultaneous reconstruction and segmentation for emission tomography problems with Poisson statistics // J. Inverse and Ill-posed Problems. 2017. V. 25. № 4. P. 521–542.

7.    Васин В.В., Агеев А.Л. Некорректные задачи с априорной информацией. Екатеринбург: УИФ Наука, 1993.

8.   Васин В.В., Сережникова Т.И. Двухэтапный метод аппроксимации негладких решений и восстановление зашумленного изображения // Автоматика и телемеханика. 2004. № 2. С. 126–135.

9.   Васин В.В., Сережникова Т.И. Регулярный алгоритм аппроксимации негладких решений для интегральных уравнений Фредгольма первого рода // Вычислительные технологии. 2010. Т. 15. С. 15–23.

10. Лаврентьев М.М., Романов В.Г., Шишатский С.П. Некорректные задачи математической физики и анализа. М.: Наука, 1980. 288 с.

11.  Huang J., Donatelli M., Chan R. Nonstationary iterated thresholding algorithms for image debluring // Inverse Problems and Imaging. 2013. V. 7. № 3. P. 717–736.

12.  Агеев А.Л., Антонова Т.В., Сережникова Т.И. Регулярные методы локализации особенностей по зашумленным данным // Междунар. науч. конф. «Математика в современном мире». Тез. докл. Новосибирск: изд. Института математики, 2017. С. 286.

13.  Сережникова Т.И. Разработка адаптивного стабилизатора для восстановления размытых и зашумленных изображений // Междунар. науч. конф. «Современные проблемы математической физики и вычислительной математики». Тез. докл. М., 2016. C. 178.

14.  Сережникова Т.И. О регулярном алгоритме восстановления негладких решений интегральных уравнений Фредгольма первого рода // Вопросы атомной науки и техники. Сер. Математическое моделирование физических процессов. Науч.-техн. сб. 2010. Вып. 4. С. 71–78.

15.  Сережникова Т.И. О развитии алгоритма восстановления размытых изображений // Всерос. конф. «Алгоритмический анализ некорректных задач». Челябинск, 2014.

16.  Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: «Техносфера», 2012. 1072 с.

17.       Коннов И.В. Нелинейная оптимизация и вариационные неравенства. Казань: изд. Казанского ун-та, 2013. 508 c.

 

 

Полный текст