На правах рукописи

Никитин Константин Александрович

ИССЛЕДОВАНИЕ СПОСОБОВ ПОВЫШЕНИЯ

ИНФОРМАТИВНОСТИ ТЕЛЕВИЗИОННЫХ

ИЗОБРАЖЕНИЙ, СФОРМИРОВАННЫХ В

ОСОБЫХ УСЛОВИЯХ

Специальность 05.12.04 – Радиотехника, в том числе

системы и устройства телевидения

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Самара – 2013

Работа выполнена в ФГОБУ ВПО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики» (ПГУТИ)

Научный руководитель кандидат технических наук, старший научный сотрудник Куляс О.Л.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор ФГОБУ ВПО «Самарский государственный технический университет», директор НИИ проблем надежности механических систем Кузнецов П.К.

доктор технических наук, профессор ФГОБУ ВПО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

Васин Н.Н.

Ведущая организация: Самарский филиал Научноисследовательского института радио ФГУП НИИР-СОНИИР

Защита состоится « 25 » декабря 2013 г. в 10:00 часов на заседании диссертационного совета Д 219.003.01 при Поволжском государственном университете телекоммуникаций и информатики по адресу:

443010, г. Самара, ул. Льва Толстого, д. 23.

С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотеке

ФГОБУ ВПО ПГУТИ

Автореферат разослан «»_2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 219.003.01, доктор физико-математических наук Антипов О.И.

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Системы прикладного телевидения нашли широкое применение на предприятиях, работающих с радиоактивными материалами. Высокая персональная ответственность за качество выполняемых работ, требует документирования хода технологических процессов, которые выполняются в радиационнозащитных камерах. Наблюдение за технологическими процессами и их видеорегистрация производится через многослойные защитные смотровые системы, снижающие уровень радиоактивного излучения до безопасных норм, общая толщина которых может достигать нескольких сотен миллиметров.

При этом изображение, формируемое телевизионной системой (ТВ системой), является основным источником информации о ходе выполняемого технологического процесса, используя которую оператор принимает те или иные решения. Дальнейший анализ результатов происходит, как правило, по сохраненному изображению, поэтому регистрация формируемых изображений является неотъемлемой функцией телевизионной системы, которая используется как информационно-измерительная.

Информативность получаемых в таких системах изображений и их достоверность в значительной степени зависит от наличия потерь и искажений информации, возникающих при ее прохождении от входа к выходу. Особым отличительным признаком исследуемой ТВ системы регистрации является наличие радиационнозащитной системы значительной толщины, находящейся между объектом и камерным объективом. Эффекты, возникающие при прохождении света через толщу стекла смотровой системы, вносят специфику в формирование изображений на светочувствительной поверхности телевизионного датчика и приводят к потерям и искажениям информации.

Методы анализа ТВ систем и повышения информативности, получаемых в них изображений, достаточно хорошо изучены и описаны отечественными учеными:

Д.С. Лебедевым и И.И. Цуккерманом, С.Б. Гуревичем, Р.Е. Быковым, П.Ф. Браславцем, И.А. Росселевичем и А.И. Хромовым, М.М. Мирошниковым, Л.П. Ярославским и др. Этим же проблемам посвящены работы известных зарубежных исследователей У. Прэтта (W. Pratt), Р. Гонсалеса и Р. Вудса (R. Gonzalez, R. Woods, Б.К.П. Хорна (B.K.P. Horn), Л. Шапиро и Дж. Стокмана (L. Shapiro, G. Stockman), В. Дамьяновски (V. Damjanovski) и других. Однако известные методы не учитывают особых условий формирования изображений в анализируемой системе регистрации, поэтому требуют дополнительных исследований.

Целью представляемой диссертационной работы является исследование и разработка способов повышения информативности телевизионных изображений, которые сформированы ТВ системой регистрации, работающей в особых условиях, обусловленных наличием между объектом и камерой прозрачной радиационно-защитной смотровой системы толщиной несколько сотен миллиметров.

Поставленная цель определяет следующие основные задачи, решаемые в диссертации:

– количественный и качественный анализ потерь и искажений информации при ее прохождение через систему регистрации, разработка технических требований к отдельным звеньям системы;

– разработка способов, позволяющих снизить потери и искажения информации в анализируемой системе и тем самым повысить информативность формируемых изображений;

– экспериментальное исследование предлагаемых способов повышения информативности формируемых изображений.

В работе использовались теоретические и экспериментальные методы исследований. Теоретические методы базировались на анализе телевизионной системы поэлементным способом с использованием теории информации, методах оптимизации телевизионной системы по информационному критерию, теории цифровой обработки сигналов и изображений, численных методах. Экспериментальные методы заключались в программной реализации предлагаемых технических решений и оценке их эффективности моделированием на ЭВМ.

Новые научные результаты, полученные в работе, сводятся к следующему:

1. Предложена модель возникновения потерь и искажений информации при формировании цветного изображения в сложной системе «объект–смотровая система–объектив–поверхность матрицы ПЗС».

2. Разработан способ оценки частотно-контрастных характеристик (ЧКХ) ТВ систем с использованием тестового изображения шумового поля. Разработан алгоритм синтеза фильтров для коррекции ЧКХ ТВ систем, который использует разработанный способ.

3. Разработан способ коррекции хроматических аберраций, возникающих в смотровой системе и приводящих к возникновению пространственных потерь и искажений цвета. Разработан алгоритм реализации предлагаемого способа коррекции.

Достоверность основных результатов, полученных в диссертации, обеспечивается корректным применением теоретических методов исследования, которые подтверждены экспериментально.

Практическая ценность работы заключается:

– в разработке экспресс-способа оценки ЧКХ ТВ систем;

– в разработке методики синтеза фильтров для коррекции ЧКХ;

– в разработке алгоритма коррекции хроматических аберраций, возникающих в смотровой системе и его реализации.

Разработанные способы повышения информативности реализованы в ТВ системе, которая является аппаратно-программным комплексом, и применяется для регистрации изображений через смотровые системы в технологических процессах ОАО «ГНЦ НИИ Атомных реакторов» г. Димитровград. Кроме этого, результаты исследований используются в учебном процессе кафедры «Информационные системы и технологии» ПГУТИ.

Основные результаты диссертационных исследований прошли апробацию путем обсуждения на международных и Российских научно-технических конференциях, в которых автор принимал участие:

– V, VII, VIII Международные НТК «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» (Самара, 2004, 2006 г.), (Уфа, 2007 г.);

– X Международной НТК «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» (Пенза, 2009 г.);

– IX Международная НТК «Телевидение: передача и обработка изображений»

(Санкт-Петербург, 2012 г.);

– Всероссийская межвузовская НПК «Компьютерные технологии в науке, технике и образовании» (Самара, 2005, 2009 г.);

– XI–XX Всероссийские научные конференции профессорско-преподавательского состава, научных работников и аспирантов (Самара: ПГУТИ, 2004–2013 г.) По теме диссертации опубликовано 22 работы, три из которых в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, а также получено свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Механизм возникновения потерь и искажений информации при формировании цветного изображения в сложной системе «объект–смотровая система–объектив– поверхность матрицы ПЗС».

2. Способ оценки ЧКХ ТВ систем по тестовому изображению шумового поля.

3. Алгоритм синтеза фильтра для коррекции ЧКХ ТВ систем.

4. Способ коррекции хроматических аберраций.

5. Алгоритм регистрации, позволяющий повысить информативность изображений, сформированных в особых условиях.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и трех приложений. Основной текст содержит 159 страниц текста, включающих 77 рисунков и 2 таблицы. Общий объем диссертации составляет страниц.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, изложены цель и задачи исследований, дана краткая характеристика работы, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В главе 1 телевизионная система регистрации рассматривается как информационно-измерительная система, работающая в особых условиях. Функциональная схема системы показана на рис. 1.1. Световой поток от объекта, находящегося внутри радиационно-защитной камеры, проецируется на светочувствительную поверхность матрицы ПЗС с помощью камерного объектива через стекло смотровой системы. Видеосигнал, снимаемый с выхода телевизионной камеры (ТК), оцифровывается с помощью устройства видеоввода и записывается в память ЭВМ. Визуальное наблюдение и анализ записанного изображения производится на экране монитора. Одновременно видеосигнал с выхода ТК может подаваться на ВКУ для облегчения процесса наведения и фокусировки телевизионной камеры. Наличие смотровой системы между объектом и камерным объективом, толщина которой составляет несколько сотен миллиметров, создает особые условия формирования телевизионного изображения. Степень влияния особых условий на формирование изображения может изменяться, что связано с необходимостью регистрации объекта с разных ракурсов.

На примере анализа алгоритма регистрации показано, что ТВ система используется как информационно-измерительная. Ее основной задачей является формирование Рис.1.1. Функциональная схема системы регистрации описать функцией четырех переменных W = A( x, y,, t ), которая распределена по четырехмерному пространству и описывает распределение спектральной и пространственной плотности интенсивности излучения по участкам площади x, y, длинам волн и отрезкам времени t. Максимальное количество информации I 0, которое может быть получено с объекта, определяется по величине априорной энтропии H apr в случае статистической независимости всех M элементарных объемов, когда появление любого из m значений интенсивности сигнала равновероятно:

Однако во всякой реальной информационной системе существуют потери информации, поэтому телевизионную систему регистрации можно характеризовать максимальным количеством информации, получаемой на выходе I c или ее информационной емкостью:

Потери информации в реальной системе обусловлены увеличением размеров элементарных объемов (увеличением -интервалов по пространственным, временным и спектральным компонентам) и увеличением интервала неопределенности интенсивности входного сигнала, т.е. уменьшением числа его градаций. Поэтому информационную емкость реальной системы можно определить по формуле:

где N ', ', n ', m ' – элементарные интервалы дискретизации компонентов входной информации, различаемые на выходе системы. В случае формирования изображения в трёх спектральных R, G и B диапазонах и регистрации изображения за один кадр, можно принять = 3, а n = 1. Тогда (1.1) запишется в виде:

Основными потерями в анализируемой телевизионной системе являются потери градационной и пространственной информации. И те и другие приводят к уменьшению числа различимых градаций выходного сигнала по сравнению с входным, однако причины, вызывающие эти потери, различны.

Пространственные потери приводят к тому, что увеличиваются интервалы неопределённости размеров x и y участков, к которым относятся полученные значения входного сигнала, т.е. происходит смешение информации от соседних элементов поверхности объекта. Это будет приводить к уменьшению полезного сигнала на высоких пространственных частотах, а следовательно к изменению отношения сигнал/шум и числа выходных градаций от пространственных частот. Эти изменения можно описать относительной частотно-градационной характеристикой (ЧГХ), которая определяется отношением градаций m ( ), различимых на частоте, к числу градаций m0, различимых на нулевой пространственной частоте Если пространственная разрешающая способность системы не ограничена, то потери градационной информации полностью определяются уменьшением отношением сигнал/шум от ее входа к выходу, а максимальное количество информации на выходе, согласно (1.2), будет равно где N p – число элементов разложения.

Если же в системе имеются пространственные потери, то информационная емкость будет меньше, поскольку при передаче высокочастотных составляющих часть градаций входного сигнала будет потерянной, а количество информации на выходе будет определяться Пространственные потери информации определяются вторым слагаемым этого выражения, которое при m0 >> 1 является отрицательным.

Существующие в системе искажения приводят к нарушению верности регистрируемой информации. Обычно эти искажения носят регулярный характер и поддаются коррекции.

Основным требованием к системе регистрации, сформулированным на основе анализа алгоритма регистрации, является требование получения максимального количества одинаково важной и градационной и пространственной информации. Выполнение этого требования осложняется тем, что степень влияния смотровой системы меняется в зависимости от угла наблюдения, образованного осью камерного объектива и нормалью к поверхности смотровой системы.

В главе 2 производится анализ тракта формирования и передачи информации от объекта до получателя, с целью выявления причин, приводящих к снижению информативности и верности регистрируемых изображений. Для удобства анализа этот тракт представлен в виде последовательности преобразовательных и усилительных звеньев, каждое из которых можно охарактеризовать своим коэффициентом передачи, входным и выходным значениями сигнала и шума. При этом величину сигнала S и шума S Ш можно определить количеством переносящих информацию частиц и проанализировать все изменения, происходящие с ними, в сложной системе, где носителями информации поочередно являются кванты света и электроны.

где µ – среднее число квантов, излучаемое одним пикселом объекта за время полукадра, а коэффициент k характеризует вероятность того, что измеряемая энергия находится в заданном интервале.

Максимальное количество информации, которое может быть получено в изображении размерами X Э YЭ на экране монитора, определяется информационной емкостью системы N pЭ – число пикселов в изображении размером 1х1 мм2;

где m0Э – число градаций сигнала, различаемое в изображении на нижних пространственных частотах;

TТВС (, x, y ) – частотно-контрастная характеристика системы.

В соответствии с принятой схемой, потери информации в системе можно представить в виде суммы потерь, вносимых на каждой стадии преобразования и усиления сигнала:

Полученные аналитические выражения, определяющие потери в каждом звене и численный расчет позволили установить, что наиболее значительные потери информации происходят на стадии ее прохождения через смотровую систему ( H apsCC ), камерный объектив ( H apsоб ) и ПЗС-камеру ( H apsТВК ). В каждом из них имеются и градационные потери, обусловленные уменьшением отношения сигнал/шум, и пространственные, обусловленные ухудшением передачи высоких пространственных частот.

Практическое отсутствие потерь на стадиях оцифровки ( H apsВП ) и воспроизведения изображения на экране LCD-монитора ( H apsЭ ), объясняется малой долей шумов, возникающих на этих стадиях, и равномерными ЧКХ соответствующих звеньев.

Пространственные потери в смотровой системе будут определяться суммарными аберрациями, основными из которых являются сферическая аберрация, кома, астигматизм и хроматизм положения. Выполненный анализ сложной системы «объект– смотровая система–камерный объектив–матрица ПЗС» позволил прояснить механизм, приводящий к ухудшению изображения на поверхности матрицы. Выяснено, что получению качественного изображения на матрице ПЗС, кроме монохроматических аберраций, будут препятствовать три фактора, вызванные хроматическими:

– неодинаковая фокусировка компонент изображения разных спектральных цветов;

– отличающиеся размеры компонент изображения разных спектральных цветов;

– взаимные смещения компонент изображения разных спектральных цветов в направлении, совпадающем с направлением наклона камеры.

Все они приводят к снижению пространственного разрешения и искажению цвета мелких деталей изображения.

Глава 3 посвящена разработке способов повышения информативности регистрируемых изображений. Если в целях упрощения предположить, что число градаций различимых на экране монитора m0Э и относительная частотно-контрастная характеристика TТВС не изменяются по полю изображения и воспользоваться усредненными характеристиками m0Э и TТВС (), то выражение (2.2) можно представить в виде где N p Э = N p / sЭ – число пикселов в изображении размером 1х1 мм2 на экране.

Анализ этого выражения показывает, что максимальное количество информации на выходе системы, при фиксированных размерах растров, зависит от числа элементов разложения N p и длительности кадра Tk, определяющего время накопления.

Поскольку в системе используются серийно выпускаемые телевизионные камеры со стандартными параметрами разложения, то возможности вариаций N p и Tk отсутствуют. Тем не менее, учитывая, что регистрируемое изображение являются статичными, время накопления можно увеличивать, изменяя число регистрируемых кадров n. В результате отношение сигнал/шум, а следовательно, число градаций на выходе m0Э будет изменяться пропорционально n.

Величина пространственных потерь, как следует из (3.1), определяется результирующей усредненной по полю ЧКХ TТВС (), которая является убывающей функцией пространственной частоты и не позволяет регистрировать мелкие детали изображения с достаточным числом градаций. А начиная с некоторых пространственных частот, эти детали вообще перестанут регистрироваться системой. Возникающие при этом пространственные потери можно разделить на три группы:

– потери, вызванные монохроматическими аберрациями (сферическая аберрация, кома, астигматизм);

– потери, вызванные неидеальными частотными характеристиками преобразовательных и усилительных звеньев.

– потери, вызванные хроматическими аберрациями в смотровой системе.

Рис 3.1.Структуры эталонной (а) и реальной (б) систем коррекции ЧКХ требуется синтезировать линейный корректирующий фильтр с передаточной функцией, определяемой выражением где H эт ( N x, N y ), H р ( N x, N y ) – модули двумерной передаточной функции, которые являются ЧКХ эталонной Tэт ( N x, N y ) и реальной Tр ( N x, N y ) систем соответственно.

Из (3.2) следует, что для синтеза фильтра необходимо знать ЧКХ эталонной и реальной систем. Предлагается способ вычисления ЧКХ с использованием шумового поля, в качестве тест-объекта (см. рис.3.2).

где Sш ( N x ) и Sш ( N y ) – спектры изображения шумового поля вдоль строк и столбцов;

Sш (r, c) – распределения яркости в изображении шумового поля;

M и N – число элементов растра в вертикальном и горизонтальном направлениях.

– по найденным спектрам строк и столбцов найти усредненные спектры в горизонтальном и вертикальном направлениях, которые и будут являться ЧКХ:

Для вычисления двумерной характеристики нужно найти матричное произведение вертикальной ЧКХ, которая является вектором-столбцом sш, и горизонтальной ЧКХ, которая является вектором строкой sшr :

Описанную последовательность действий следует выполнить дважды – для эталонной и реальной систем регистрации. Полученные ЧКХ (см. рис.3.3) можно использовать для синтеза Рис.3.3.ЧКХ эталонной и реальной систем в вертикальном и матрицами размегоризонтальном направлениях фокусировки и отличающиеся размеры компонент изображения с разными спектральными цветами являются пренебрежимо малыми, поэтому их можно не учитывать. Взаимные линейные смещения компонент Рис.3.4. Передаточная функция фильтра главная из которых состоит в формировании независимых спектральных компонент в изображении с выхода ТВ камеры.

Спектральные зависимости сигналов ER, EG, EB, снимаемых с выходов R, G и B ТВ камеры, описывается выражениями и при освещении объекта галогеновой лампой или ламой накаливания имеют вид, показанный на рис. 3.5 (здесь k R, kG, k B – постоянные коэффициенты, определяемые параметрами ТВ камеры; r ( ), g ( ), b( ) – спектральные характеристики чувствительности R, G и B каналов; ( ) – спектральная характеристика отражения объекта;

Ф( ) – спектральная характеристика источника освещения).

Рис.3.5. Спектральные зависимости сигналов на R, G, B выходах при освещении светодиодами зовать с помощью узкополосных светодиодов, излучение которых является псевдокогерентным с шириной спектра излучения 20…30 нм. Рассчитанные для этого случая спектральные зависимости сигналов ER, EG и EB на выходах ПЗС камеры, приведены на рис. 3.6. Результаты анализа этих зависимостей предТабл. 3.1 ставлены в правой части табл.

Компонента будут приводить к эквивалентным геометрическим преобразованиям над составляющими изображения красных, зеленых и сине-голубых цветовых тонов, причем взаимные влияния преобразований будут минимизированы. При этом точность компенсации взаимных сдвигов, обусловленных хроматическими аберрациями, должна быть значительно выше.

Вычисление меры рассовмещений компонент R, G и B, как было установлено, целесообразно выполнять по корреляционному критерию. Для того, чтобы избежать потерь соответственных точек (областей) в R, G и B компонентах предлагается размещать объект наблюдения на фоне черно-белого изображения шахматного или сетчатого поля (см. рис.3.7). Выделим на полученном цветном изображении область интереса размерами M 0 N 0, которую будем использовать для вычисления рассогласований Рис.3.7. Изображение с выделенной областью интереса где r = 0,1, 2,..., M Э 1 ; c = 0,1, 2,..., N Э 1.

При этом, имея априорные сведения о величине возможных рассовмещений, размеры эталонного изображения можно установить равными где Vmax, H max – максимальные значения рассовмещений в вертикальном и горизонтальном направлениях.

коэффициент корреляции, который определяется выражениями Здесь G0 (r, c) и G0 (r, c) – среднее значение пикселов изображений, совпадающих с текущим положением эталона; RЭ – среднее значение пикселов эталона.

В полученных двумерных массивах коэффициентов корреляции [ J G (v, h)] = J G и [ J B (v, h)] = J B размерами Vmax H max найдем максимальные элементы, индексы которых и будут искомыми мерами рассовмещений VG, H G и VB, H B.

Завершающим шагом коррекции является преобразование координат каждого пиксела (r, c) исходных изображений G (r, c) и B (r, c) в координаты (r ', c '), в результате чего формируются изображения G '(r ', c ') и B '(r ', c '). Для зеленой компоненты это описывается матричным выражением В заключение главы 3, рассматривается общий алгоритм повышения информативности изображений, представленный в виде структурной схемы.

Глава 4 посвящена практической реализации системы регистрации, которая является аппаратно-программным комплексом, и экспериментальным исследованиям разработанных способов повышения информативности. Программная часть системы работает в среде MATLAB с использованием Image Processing Toolbox и Image Acquisition Toolbox. Описана структура программы и ее пользовательский интерфейс.

Приводятся результаты исследования алгоритмов вычисления ЧКХ, синтеза корректирующих фильтров, коррекции хроматических аберраций. Показано, что применение разработанных и реализованных практически алгоритмов приводят к повышению информативности получаемых изображений.

В ЗАКЛЮЧЕНИИ сформулированы основные результаты работы, краткое содержание которых сводится к следующему:

1. Анализ ТВ системы показал, что информативность формируемых изображений, в значительной степени определяется наличием градационных и пространственных потерь в звеньях системы.

Градационные потери обусловлены снижением отношения сигнал/шум в оптических звеньях и ПЗС камере.

Пространственные потери обусловлены совокупностью аберрационных явлений в оптических звеньях и неидеальностью узлов ПЗС камеры и делятся на три группы:

– связаные с монохроматическим аберрациями в оптических звеньях;

– связанные с неравномерными АЧХ узлов ПЗС камеры;

– связанные с наличием хроматических аберраций в смотровой системе.

2. Исследования механизма формировании цветных изображений в сложной системе «объект–смотровая система–объектив–поверхность матрицы ПЗС», показали, что основными факторами, приводящими к возникновению пространственных потерь и искажений информации, являются:

– неодинаковая фокусировка спектральных компонент цветного изображения;

– отличающиеся размеры спектральных компонент цветного изображения;

– взаимные смещения спектральных компонент цветного изображения в направлении, совпадающем с направлением наклона ТВ камеры.

3. Предложен способ вычисления ЧКХ характеристик системы с использованием шумового поля, который обладает рядом преимуществ, по сравнению с методом, использующим объекты с регулярной структурой. Предложенный способ позволяет значительно снизить временные затраты, построить ЧКХ в любом из направлений и избавиться от влияния искажений типа «муар».

4. Разработан алгоритм синтеза двумерных фильтров, корректирующих ЧКХ системы регистрации, основанный на предложенном способе вычисления ЧКХ.

5. Предложен и реализован способ коррекции хроматических аберраций, основанный на получении независимых компонент цветного изображения, оценке меры взаимных рассовмещений и выполнении пространственных преобразований с целью коррекции этих рассовмещений.

6. Разработан и реализован алгоритм повышения информативности изображений, использующий предлагаемые способы. Оценка показала, что использование алгоритма позволило увеличить информационную емкость системы регистрации на 15…20%.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Куляс, М.О. Использование шумового поля для оценки частотноконтрастных характеристик телевизионных систем / М.О. Куляс, О.Л. Куляс, К.А.

Никитин // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. – 2008. – Т.11, №4. – С. 53-59.

2. Куляс, О.Л. Коррекция аберраций хроматизма в телевизионных изображениях, сформированных в особых условиях / О.Л. Куляс, К.А. Никитин // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. – 2012. – Т.15, №1. – С. 89-97.

3. Никитин, К.А. Коррекция пространственных потерь в телевизионной системе регистрации, работающей в особых условиях / К.А. Никитин // Инфокоммуникационные технологии. – 2013. – Т.11, №1. – С. 88-95.

4. Свидетельство о регистрации электронного ресурса №15860. Программа для улучшения изображений, полученных при телевизионном наблюдении через толстые защитные стёкла. К.А. Никитин, О.Л. Куляс. ИНИМ РАО, ОФЭР «Наука и образование». 15.06.2010.

5. Куляс, О.Л. Улучшение телевизионных изображений при наблюдении через толстые стёкла / О.Л. Куляс, М.О. Куляс, К.А. Никитин // XI Рос. науч. конф. проф.препод. состава, науч. сотрудников и аспирантов: тезисы докладов. – Самара, 2004. – С. 194.

6. Куляс, О.Л. Моделирование коррекции телевизионных изображений в среде Matlab / О.Л. Куляс, К.А. Никитин // V Междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций»: материалы конференции. – Самара, 2004. – С.85-87.

7. Куляс, О.Л. Коррекция аберраций телевизионных изображений при наблюдении через толстые стёкла / О.Л. Куляс, М.О. Куляс, К.А. Никитин // XII Рос. науч.

конф. проф.-препод. состава, науч. сотрудников и аспирантов: материалы конференции. – Самара, 2005. – С. 259-261.

8. Никитин, К.А. Использование системы Matlab для моделирования коррекции хроматизма положения в специальных телевизионных системах / К.А. Никитин // Всерос. межвузовская науч.-практ. конф. «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании»: труды конференции. – Самара, 2005. – С.47-50.

9. Куляс, М.О. Экспресс-метод оценки разрешающей способности телевизионных камер / М.О. Куляс, О.Л. Куляс, К.А. Никитин // VII Междунар. науч.-техн.

конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций»: материалы конференции. – Самара, 2006. – С. 117-119.

10. Никитин, К.А. Моделирование вычисления и коррекции частотноконтрастных характеристик ТВ систем / К.А. Никитин // VII Междунар. науч.-техн.

конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций»: материалы конференции. – Самара, 2006. – С. 145-147.

11. Никитин, К.А. Использование системы Matlab для анализа характеристик телевизионных систем / К.А. Никитин // XIII Юбилейная Рос. науч. конф. проф.препод. состава, науч. сотрудников и аспирантов: материалы конференции. – Самара, 2006. – С. 181.

12. Никитин, К.А. Методы измерения частотно-контрастных характеристик ТВ систем / К.А. Никитин // XIV Рос. науч. конф. проф.-препод. состава, науч. сотрудников и аспирантов: материалы конференции. – Самара, 2007. – С. 158-159.

13. Куляс, О.Л. Анализ причин ухудшения изображений при телевизионном наблюдении через толстые стёкла / О.Л. Куляс, К.А. Никитин // Восьмая Междунар.

науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций»: материалы конференции. – Уфа, 2007. – С. 150-152.

14. Никитин, К.А. Определение параметров геометрического рассогласования цветного изображения при наблюдении через толстое стекло / К.А. Никитин // XVI Рос. науч. конф. проф.-препод. состава, науч. сотрудников и аспирантов: материалы конференции. – Самара, 2009. – С. 184-185.

15. Никитин, К.А. Определение параметров геометрических преобразований цветного изображения при наблюдении через толстые стекла / К.А. Никитин // X Междунар. науч.-техн. конф. «Информационно-вычислительные технологии и их приложения»: сборник статей. – Пенза, 2009. – С. 195-198.

16. Никитин, К.А. Программный комплекс для улучшения изображений, полученных при телевизионном наблюдении через толстые стёкла / К.А. Никитин // Восьмая Всерос. межвузовская науч.-практ. конф. «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании»: труды конференции. – Самара, 2009. – С. 137-140.

17. Никитин, К.А. Анализ потерь информации в телевизионной системе регистрации изображений / К.А. Никитин, О.Л. Куляс. // XVII Рос. науч. конф. проф.препод. состава, науч. сотрудников и аспирантов: материалы конференции. – Самара, 2010. – С. 197-198.

18. Никитин, К.А. Вопросы оцифровки композитного телевизионного сигнала / К.А. Никитин, О.Л. Куляс // XVIII Рос. науч. конф. проф.-препод. состава, науч. сотрудников и аспирантов: материалы конференции. – Самара, 2011. – С. 232-233.

19. Никитин, К.А. Коррекция геометрических искажений компонент цветного изображения / К.А. Никитин // XVIII Рос. науч. конф. проф.-препод. состава, науч.

сотрудников и аспирантов: материалы конференции. – Самара, 2011. – С. 233-234.

20. Куляс, О.Л. Проблемы коррекции хроматизма положения в телевизионных изображениях, полученных через толстые защитные стекла / О.Л. Куляс, К.А. Никитин // XIX Рос. науч. конф. проф.-препод. состава, науч. сотрудников и аспирантов:

материалы конференции. – Самара, 2012. – С. 216-217.

21. Никитин, К.А. Вопросы коррекции хроматических аберраций при телевизионной регистрации изображений через защитные смотровые системы / К.А. Никитин, О.Л. Куляс. // 9-я Междунар. конф. «Телевидение: передача и обработка изображений»: материалы конференции. – СПб, 2012. – С. 163-167.

22. Куляс, О.Л. Повышение информативности ТВ системы при формировании изображения через смотровые защитные стёкла / О.Л. Куляс, К.А. Никитин // XX Рос. науч. конф. проф.-препод. состава, науч. сотрудников и аспирантов: материалы конференции. – Самара, 2013. – C. 253-254.

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

Отпечатано фотоспособом в соответствии с материалами, представленными заказчиком Подписано в печать 22.11.13 г. Формат 6084 1/16 Бумага писчая№1. Гарнитура Таймс.

Заказ 1646. Печать оперативная. Усл. печ. л.0.93. Тираж 100 экз.

Отпечатано в издательстве учебной и научной литературы Поволжского государственного университета