Осипов С.П.

УДК 53.082.52: 692.66: 656.52

ОСИПОВ СЕРГЕЙ ПАВЛОВИЧ, канд. техн. наук, вед. научный сотрудник,

osip1809@rambler.ru

Томский политехнический университет,

634050, г. Томск, пр. Ленина, 30

ПОДШИВАЛОВ ИВАН ИВАНОВИЧ, канд. техн. наук, доцент,

ivanpodchivalov@list.ru

Томский государственный архитектурно-строительный университет,

634003, г. Томск, пл. Соляная, 2

ОСИПОВ ОЛЕГ СЕРГЕЕВИЧ, канд. физ.-мат. наук, ассистент,

ososipov@rambler.ru

АЛИБЕКОВА АСЕЛ АЙДЫНБЕК КЫЗЫ, магистрант,

alibekova.aselya@mail.ru

ЧЕСНОКОВ ДАНИИЛ ВЛАДИСЛАВОВИЧ, магистрант,

danyabrown@mail.ru

Томский политехнический университет,

634050, г. Томск, пр. Ленина, 30

СПОСОБ  ОЦЕНКИ  ПЛОЩАДИ  ОПТИЧЕСКОЙ  НЕОДНОРОДНОСТИ  НА  ОСНОВЕ  АНАЛИЗА  ЦИФРОВЫХ  ИЗОБРАЖЕНИЙ

Исходя из принципов физической и технической реализуемости обоснована возможность измерения площади оптической неоднородности на поверхности объекта неразрушающих испытаний на основе анализа цифровых изображений с высокой точностью. Приведен способ формирования полутоновых и цветных изображений оптических неоднородностей, базирующийся на специально разработанных критериях. Предложен алгоритм уточнения оценки площади контрастной области на основе учёта граничных эффектов. Обсуждены области применения предлагаемого способа.

Ключевые слова: цифровые изображения; полутоновые изображения; цветные изображения; оптическая неоднородность; оптический контраст; цветной контраст; измерение площади.

Библиографический список

  1. Садеков, Р.Н. Определение дальности до объекта на основе анализа его изображений / Р.Н. Садеков // Известия института инженерной физики. – 2010. – Т. 2. – № 16. – С. 65–67.
  2. Бачевский, С.В. Точность определения дальности и ориентации объекта методом пропорции в матричных телевизионных системах / С.В. Бачевский // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. – 2010. – № 1. – С. 57–66.
  3. Старовойтов, Е.И. Использование геометрических искажений изображения, формируемого КМОП-фотоприемником, для контроля скорости сближения космических аппаратов / Е.И. Старовойтов, Д.В. Савчук // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2014. – № 2. – С. 66–68.
  4. Способ определения параметров торможения лифтов и подъёмников на основе анализа потока фотоизображений / С.П. Осипов, М.Ю. Попов, Р.В. Федяев, А.А. Косач // Технологии техносферной безопасности: Интернет-журнал. – 2011. – Вып. 4 (38). – 10 с. – Условия оступа : http://ipb.mos.ru/ttb.
  5. Hassabo, A.I. Semi-Automatic Area measurement of irregular two dimensional shapes in digital images / A.I. Hassabo // Applied Mechanics and Materials. – 2012. – V. 170. – P. 2953–2961.
  6. Zhao, P. Precise curved surface area measurement with a light-pen vision measurement system / P. Zhao, G.Q. Ni // Optik – International Journal for Light and Electron Optics. – 2010. – V. 121. – № 20. – P. 1848–1852.
  7. Кондратов, В.Т. Проблемы измерения площадей нанообъектов / В.Т. Кондратов, К.А. Демченко // Гиротехнологии, навигация, управление движением и конструирование авиационно-космической техники. – Киев, 2011. – С. 57–65.
  8. Терехов, А.Г. Сопоставление землеустроительных и спутниковых данных IRS LISS о размерах полей в Северном Казахстане / А.Г. Терехов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2008. – Т. 5. – № 2. – С. 358–363.
  9. Мигун, Н.П. Тепловые воздействия при капиллярном неразрушающем контроле / Н.П. Мигун, А.Б. Гнусин. – Минск : Беларус. нувука, 2014. – 131 с.
  10. Брыксина, Н.А. Исследование точности дистанционного измерения площадей озер с использованием космических снимков / Н.А. Брыксина, Ю.М. Полищук // Геоинформатика. – 2013. – № 1. – С. 64–68.
  11. Muad, A.M. Super-resolution mapping of lakes from imagery with a coarse spatial and fine temporal resolution / A.M. Muad, G.M. Foody // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. – 2012. – V. 15. – P. 79–91.
  12. Жолобова, О.А. Производственный контроль качества каменных стен и других ограждающих конструкций зданий по фотографическим изображениям / О.А. Жолобова // Вестник МГСУ. – 2013. – № 11. – С. 234–240.
  13. McCormick, N. Optical imaging for low-cost structural measurements / N. McCormick, P. Waterfall, A. Owens // Proceedings of the ICE-Bridge Engineering. – 2013. – V. 167. – No. 1. – P. 33–42.
  14. Single leaf area measurement using digital camera image / B. Chen, Z. Fu, Y. Pan, J. Wang, Z. Zeng // Computer and Computing Technologies in Agriculture IV. – Berlin : Heidelberg : Springer, 2011. – P. 525–530.
  15. Корнилов, Ф.А. Поиск структурных различий изображений: алгоритмы и методы исследования / Ф.А. Корнилов // Машинное обучение и анализ данных. – Т. 1. – № 7. – С. 902–919.
  16. Оценка площади пожаров на основе комплексирования спутниковых данных различного пространственного разрешения MODIS и Landsat-TM/ETM+ / С.А. Барталёв, В.А. Егоров, В.Ю. Ефремов, Е.А. Лупян, Ф.В. Стыценко, Е.В. Флитман // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2012. – №. 2. – С. 343–351.

 ______________________________

SERGEI P. OSIPOV, PhD, Leading Researcher,

osip1809@rambler.ru

Tomsk Polytechnic University,

30, Lenin Ave., 634050, Tomsk, Russia

IVAN I. PODSHIVALOV , PhD, A/Professor,

ivanpodchivalov@list.ru

Tomsk State University of Architecture and Building,

2, Solyanaya Sq., 634003, Tomsk, Russia

OLEG. S. OSIPOV, PhD, Instructor,

ososipov@rambler.ru

ASEL A. ALIBEKOVA, KYZY, Undergraduate Student,

alibekova.aselya@mail.ru

DANIIL V. CHESNOKOV, Undergraduate Student,

danyabrown@mail.ru

Tomsk Polytechnic University,

30, Lenin Ave., 634050, Tomsk, Russia

ESTIMATION  OF  OPTICAL  INHOMOGENEITY  AREA  BASED  ON  DIGITAL  IMAGE  ANALYSIS

The paper presents the possibility of measuring the area of optical inhomogeneity on the test object surface based on the fine-resolution digital images analysis. A method of formation of half-tone and color images of optical inhomogeneity is suggested based on the especially designed criteria. An algorithm of measuring the contrast area is proposed on the basis of boundary effects. The fields of application of this method are discussed.

Keywords: digital image; grayscale image; color image; optical inhomogeneity; optical contrast; color contrast; area measurement.

References

  1. Sadekov R.N. Opredelenie dalnosti do ob'ekta na osnove analiza ego izobrazheniy [Object range determination based on its image analysis]. Izvestiya instituta inzhenernoy fiziki. 2010. V. 2. No. 16. Pp. 65–67. (rus)
  2. Bachevskiy S.V. Tochnost opredeleniya dalnosti i orientatsii ob'ekta metodom proportsii v matrichnyih televizionnyih sistemah [Accuracy of object range and orientation determination by proportion method in matrix-assisted TV systems]. Voprosyi radioelektroniki. Seriya: Tehnika televideniya, 2010. No. 1. Pp. 57–66. (rus)
  3. Starovoytov E.I., Savchuk D.V. Ispolzovanie geometricheskih iskazheniy izobrazheniya, formiruemogo KMOP-fotopriemnikom, dlya kontrolya skorosti sblizheniya kosmicheskih apparatov [Image geometric distortion formed by CMOS photodetector used for spacecraft closing speed control]. Mechatronics, Automation, Control. 2014. No. 2. Pp. 66–68. (rus)
  4. Osipov S.P., Popov M.Yu., Fedyaev R.V., Kosach A.A. Sposob opredeleniya parametrov tormozheniya liftov i pod'yomnikov na osnove analiza potoka fotoizobrazheniy [Determination of lift and elevator braking parameters based on photographic image flow]. Tehnologii tehnosfernoy bezopasnosti: Internet-zhurnal. 2011. No. 4. 10 p. (rus)
  5. Hassabo A.I. Semi-automatic area measurement of irregular two dimensional shapes in digital images. Applied Mechanics and Materials. 2012. V. 170. Pp. 2953–2961.
  6. Zhao P., Ni G.Q. Precise curved surface area measurement with a light-pen vision measurement system. Optic-International Journal for Light and Electron Optics. 2010. V. 121. No. 20. Pp. 1848–1852.
  7. Kondratov V.T., Demchenko K.A. Problemyi izmereniya ploschadey nanoob'ektov [Measurement of nano-object areas]. Girotehnologii, navigatsiya, upravlenie dvizheniem i konstruirovanie aviatsionno-kosmicheskoy tehniki. Kiev, 2011. Pp. 57–65. (rus)
  8. Terehov A.G. Sopostavlenie zemleustroitelnyih i sputnikovyih dannyih IRS LISS o razmerah poley v Severnom Kazahstane [Comparison of land use and satellite data IRS LISS on field size in Northern Kazakhstan]. Sovremennyie problemyi distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2008. V. 5. No. 2. Pp. 358–363. (rus)
  9. Migun N.P., Gnusin A.B. Teplovyie vozdeystviya pri kapillyarnom nerazrushayuschem kontrole [Thermal effects at capillary non-destructive testing]. Minsk : Belarus. nuvuka, 2014. 131 p. (rus)
  10. Bryiksina N.A., Polischuk Yu.M. Issledovanie tochnosti distantsionnogo izmereniya ploschadey ozer s ispolzovaniem kosmicheskih snimkov [Remote measurement accuracy of lake areas using space images]. Geoinformatika. 2013. No. 1. Pp.64–68. (rus)
  11. Muad A.M., Foody G.M. Super-resolution mapping of lakes from imagery with a coarse spatial and fine temporal resolution. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2012. V. 15. Pp. 79–91.
  12. Zholobova O.A. Proizvodstvennyiy kontrol kachestva kamennyih sten i drugih ograzhdayuschih konstruktsiy zdaniy po fotograficheskim izobrazheniyam [Manufacturing quality control of stone walls and other enclosing structures of buildings based on photographic images]. Vestnik MGSU. 2013. No. 11. Pp. 234–240. (rus)
  13. McCormick N., Waterfall P., Owens A. Optical imaging for low-cost structural measurements. Proc. ICE-Bridge Engineering. 2013. V. 167. No. 1. Pp. 33–42.
  14. Chen B., Fu Z., Pan Y., Wang J., Zeng Z. Single leaf area measurement using digital camera image. Computer and Computing Technologies in Agriculture IV. Berlin : Heidelberg : Springer, 2011. Pp. 525–530.
  15. Kornilov F.A. Poisk strukturnykh razlichy izobrazheny: algoritmy i metody issledovaniya [Detection of structural differences in images: algorithms and research methods]. Mashinnoye obucheniye i analiz dannykh. V. 1. No. 7. Pp. 902–919. (rus)
  16. Bartalev S.A., Yegorov B.A., Yefremov B.Yu., Lupyan Ye.A., Stytsenko F.B., Flitman Ye.B. Otsenka ploshchadi pozharov na osnove kompleksirovaniya sputnikovykh dannykh razlichnogo prostranstvennogo razresheniya MODIS i Landsat-TM/ETM+ [Fire areas assessment based on satellite data integration of sampling resolution MODIS and Landsat-TM/ETM+]. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2012. No. 2. Pp. 343–351. (rus)

Статья | (349 Кб)