Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "cyfrowe przetwarzanie obrazów" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Potencjał informacyjny obrazów pozyskiwanych z bezpilotowej platformy latającej
    Information potential of image date obtained from Unmanned Aerial Vehicle
    Autorzy:
    Piszczek, M.
    Rutyna, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/158298.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    fotogrametria
    cyfrowe przetwarzanie obrazów
    bezpilotowe statki powietrzne
    photogrammetry
    digital image processing
    Unmanned Aerial Vehicles
    Opis:
    W referacie przedstawiono ogólną charakterystykę obrazów pozyskiwanych z aerofotogrametrycznych platform, w tym również systemów wizyjnych stanowiących wyposażenie Bezpilotowego Statku Powietrznego - BSP. Artykuł zawiera także podstawowe informacje o zastosowanej platformie latającej oraz testowanych modułach obrazowych. Opracowanie zawiera także charakterystykę akwizycji danych obrazowych metodą rzutu środkowego oraz sposób rektyfikacji (obrazów pochodzących z mikroBSP) metodami: parametryczną i nieparametryczną. Zamieszczone wyniki testów dotyczyły oceny stabilności lotu, możliwości integracji zdjęć z fotomapą oraz opracowania fotoszkiców. Przedstawiono również wyniki analiz wpływu oszacowań parametrów orientacji wewnętrznej i zewnętrznej na dokładność wyznaczania pozycji terenowej.
    This paper presents general characteristic of images acquired from aerophotogrammetric platforms like visual systems of Unmanned Aerial Vehicles (UAV). Basic information about the flying platform and image modules are also presented. Characteristic of acquisition of image by means of a central projection method and a procedure of rectification (parametric and non-parametric) of UAV-images are shown. Results of our tests relate to estimation of flying stabilization, possibility of integration with photomap and possibility of photodraft creating. Analysis of influence of estimated orientation (internal and external) parameters on a field position precision is also evaluated.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 173-176
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Implementation of Spatio-Temporal Track-Before-Detect Algorithm using GPU
    Implementacja przestrzenno-czasowego algorytmu śledzenia przed detekcją z wykorzystaniem GPU
    Autorzy:
    Mazurek, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154011.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    estymacja
    śledzenie przed detekcją
    cyfrowe przetwarzanie obrazów
    przetwarzanie równoległe obrazów
    estimation
    Track-Before-Detect
    digital image processing
    parallel image processing
    Opis:
    Track-Before-Detect (TBD) Algorithms are especially suitable for tracking low-observable targets. For low signal-to-noise ratio (SNR <1) cases tracking of such target is possible using TBD approach. Using accumulative approach and more than single measurements a noise level can be reduced in algorithm way, and gives SNR value enhancement. Due to the target's dynamic the possible motion vectors should be considered. In this article in parallel processing approach based on GPU (Graphics Processing Unit) and CUDA (a software platform for GPU programming) is discussed. GPU gives ability of using high number of stream processors and high clocking frequency for parallel algorithms. Because TBD algorithms have abilities of processing in parallel way they are well suited for GPU implementations and real-time processing. Using sparse characteristic of Markov's matrix the Spatio-Temporal TBD algorithm is considered and different implementations schemes (texture, global memory, global with shared memory) for state space access are compared and real-time processing for typical image sizes are obtained.
    Algorytmy śledzenia przed detekcją (TBD - Track-Before-Detect) umożliwiają realizacje systemów estymacji parametrów kinematycznych obiektów także przy warunku SNR<1 (Signal-to-Noise Ratio), co pozwala na śledzenie obiektów, których sygnał jest poniżej wartości szumów. Wykorzystując podejście akumulacyjne oraz więcej niż jeden pomiar możliwe jest zmniejszenie poziomu szumów, a przez to zwiększenie wartości SNR. Z uwagi na dynamikę obiektu konieczne jest uwzględnienie możliwych wektorów ruchu obiektu. Wymagania te powodują, że algorytmy te mają olbrzymi koszt obliczeniowy niezależny od ilości śledzonych obiektów. W artykule zaproponowano rozwiązanie przetwarzania równoległego w czasie rzeczywistym dla obrazów, z wykorzystaniem GPU (Graphical Processing Unit) i platformy programowej CUDA. Zaletą wykorzystania GPU jest możliwość użycia bardzo dużej liczby procesorów strumieniowych, charakteryzujących się prostą budową i wysoką częstotliwością taktowania, co pozwala na efektywną czasowo realizację algorytmów przetwarzania równoległego. Ponieważ algorytmy śledzenia przed detekcją mają cechy predysponujące je do przetwarzania równoległego, więc wykorzystanie GPU jest rozwiązaniem pozwalającym na przetwarzanie w czasie rzeczywistym. W artykule rozpatrywane jest zastosowanie algorytmu rekurencyjnego: przestrzenno-czasowego śledzenia przed detekcją, ze szczególnym uwzględnieniem możliwości redukcji ilości obliczeń dla rzadkich macierzy Markowa. Porównano różne warianty implementacji dla dostępu do wielowymiarowej przestrzeni stanów, która jest przechowywana w pamięci karty graficznej. Dane wejściowe także przechowywane są w pamięci karty graficznej, a dostęp realizowany za pomocą odczytu tekstury, co pozwala na realizację także ułamkowych wektorów ruchu, dzięki wbudowanej interpolacji dwuliniowej. Przestrzeń stanów jest czterowymiarowa i dostęp do niej obciąża znacząco magistralę pamięci. Przetestowano warianty: odczytu z wykorzystaniem tekstur oraz zwykłego dostępu do pamięci, oraz zapisu bezpośredniego i z synchronizowanym buforowaniem w pamięci współdzielonej, uzyskując zbliżone wyniki czasu przetwarzania. Ponieważ w architekturze CUDA nie jest możliwy zapis do tekstury, dlatego konieczne jest dodatkowe kopiowanie wyników przestrzeni stanów do obszaru tekstury, co jednak nie powoduje znaczącego obciążenia w systemie. Wykazano, że możliwa jest realizacja systemów śledzenie przed detekcją z wykorzystaniem GPU pracującym w czasie rzeczywistym. Dla obrazów o rozmiarze 256x256 pikseli osiągnięto ponad 200 klatek na sekundę przy 13 wektorach ruchu, a dla 1024x1024 osiągnięto 15 klatek na sekundę, przy wykorzystaniu procesora G80 (GeForce 8800 GTS).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 8, 8; 657-659
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies