Соковікова Н. С. Обчислювальні методи обробки цифрових зображень для виявлення та оцінки параметрів об'єктів, що змазані власним рухом

Об'єкт дослідження - зображення об'єктів з ненульовою швидкістю видимого руху. Методи дослідження - основні результати роботи отримані на основі теорії обчислювальних методів, теорії математичної статистики, теорії оптимізації, що дозволили розробити: обчислювальний метод оцінки параметрів зображення небесних об'єктів на цифрових кадрах з використанням субпіксельної моделі зображення об'єктів; обчислювальний метод оцінки параметрів зображення небесних об'єктів на цифрових кадрах, згідно з критерієм мінімуму суми квадратів відхилень; обчислювальний метод максимально правдоподібної оцінки положення об'єктів із зображенням, що змазані власним рухом; теорії цифрової обробки зображень; теорії статистичного моделювання та обробки експериментальних даних. Теоретичні та практичні результати - розроблені в дисертаційній роботі обчислювальні методи обробки цифрових зображень дозволяють підвищувати ймовірність виявлення об'єктів з високою швидкістю видимого руху та підвищувати точність оцінки положення об'єктів з круговим зображенням у порівнянні з традиційними методами. Наукова новизна отриманих результатів полягає в тому, що вперше запропоновано трьохетапний обчислювальний метод виявлення зображень об'єктів, що змазані власним рухом. Його використання максимізує ймовірність виявлення об'єктів з високою швидкістю видимого руху. Вдосконалено ітераційний метод оцінки положення об'єкта з круговим зображенням на цифровому кадрі, на основі субпіксельної моделі. Метод дозволяє зменшити середньоквадратичне відхилення оцінки положення об'єкта з круговим зображенням в порівнянні з традиційними методами, що засновані на апроксимації зображення об'єкта гаусовою моделлю. Вдосконалено обчислювальний метод оцінки положення об'єкта з цифровим зображенням, що змазане власним рухом, за рахунок субпіксельної моделі зображення об'єктів. Використання даного метода дозволяє розширити межі достовірних вимірювань на область зображень з малим відношенням сигнал-шум. Дисертаційна робота виконувалася відповідно до плану науково-дослідних робіт кафедри електронних обчислювальних машин Харківського національного університету радіоелектроніки в рамках НДР №273 "Нейро-фаззі системи для поточної кластеризації та класифікації послідовностей даних за умов їх викривленості відсутніми та аномальними спостереженнями" (№ДР 0113U000361, 2013-2015 рр.): розділ №273-2 "Адаптивні методи та моделі класифікації даних і прогнозування часових рядів за умов їх викривленості відсутніми та аномальними спостереженнями на основі штучних імунних систем". Розроблені обчислювальні методи обробки цифрових зображень впроваджені в навчальний процес у Харківському національному університеті радіоелектроніки (акт від 01.06.2015р.), у обсерваторії ISON-NM (код у Центрі малих планет - H15) (акт від 10.03.2014р.) та у програмному забезпечені Української віртуальної обсерваторії для обробки астрономічних ПЗЗ-кадрів астрономічних оглядів (акт від 16.04.2015р.). Розроблені обчислювальні методи можуть бути використані у ПЗ обробки цифрових зображень для попередньої селекції та оцінки положення об'єктів із круговими зображеннями та зображеннями, що змазані власним рухом, наприклад у програмах автоматизованого виявлення малих тіл Сонячної системи на серії цифрових кадрів.