Звіт по науково-дослідній роботі. Лукін Володимир Васильович. Методи обробки багатоканальних зображень у мобільних системах на основі прогнозування та машинного навчання

Реєстраційний номер

0224U000799, (0121U112176) , Науково-дослідна робота

Назва роботи

Методи обробки багатоканальних зображень у мобільних системах на основі прогнозування та машинного навчання

Назва етапу роботи

Тестування розроблених методів та засобів, підвищення швидкодії обробки та її впровадження в існуючі та перспективні багатоканальні системи та комплекси

Керівник роботи

Лукін Володимир Васильович, Доктор технічних наук

Дата реєстрації

12-01-2024

Організація виконавець

Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут"

Опис роботи

Розробити методи та реалізаційні основи обробки багатоканальних зображень та відео у мобільних системах для розширення їх функціональних можливостей, покращення показників ефективності й надійності виконання кінцевих завдань

Опис етапу

Об’єкт досліджень – багатоканальні дані, сигнали та зображення, які формуються й обробляються різними мобільними системами та передаються по сучасних мережах зв’язку або Інтернету. Мета досліджень – розробити методи та реалізаційні основи обробки багатоканальних зображень та відео у мобільних системах для розширення їх функціональних можливостей, покращення показників ефективності й надійності виконання кінцевих завдань. У даному звіті представлено результати розробки методів та швидкодіючих алгоритмів обробки (стиснення з втратами, класифікації) багатоканальних зображень з використанням метрик візуальної якості та показників надійності класифікації. Для обробки застосовані дискретні атомарне та косинусне перетворення. Для підвищення ефективності та швидкодії обробки запропоновані двоетапне стиснення та автоматизований вибір параметрів кодерів, в тому числі для стиснення зображень, що спотворені різними типами завад, в оптимальній робочій точці чи її околі. Проаналізовано різні підходи до навчання класифікаторів, доведено, що ефективність класифікації на основі навчених нейронних мереж можна підвищити за рахунок використання зображень, стиснених з такими ж характеристиками, що й підлягають класифікації. Частина з розроблених методів і алгоритмів верифікована для різних баз зображень та реалізована у вигляді програмно-алгоритмічного забезпечення для обробки кольорових забражень, багатоканальних даних дистанційного зондування, медичних зображень тощо.

Опис продукції

Автори роботи

Єремеєв Олег Ігорович
Кривенко Сергій Станіславович
Усс Михайло Леонтійович
Абрамова Вікторія Валеріївна
Макарічев Віктор Олександрович
Проскура Галина Анатоліївна
Васильєва Ірина Карлівна
Абрамов Сергій Клавдійович
Чернова Галина Анатолієвна
Рубель Олексій Сергійович
Науменко Вікторія Володимирівна
Лі Фанфан ---
Коваленко Богдан Віталійович
Ребров Володимир Сергійович

Додано/оновлено в НРАТ

2024-01-12