автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.05, диссертация на тему:Адаптивный видеодатчик с пространственно-временной фильтрацией на базе КМОП приемника излучения с активными пикселями

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И УСТРОЙСТВ ФИЛЬТРАЦИИ 10 ШУМОВ В ВИДЕОДАТЧИКАХ

1.1 Методы фильтрации шумов в видео датчиках

1.1.1 Снижение уровня пространственных шумов

1.1.2 Снижение уровня временных шумов

1.2 Устройства фильтрации шумов в видеодатчиках

1.2.1 Снижение уровня внутренних шумов видеодатчика

1.2.2 Снижение уровня внешних шумов и фона в видеодатчиках

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ АДАПТИВНОГО 33 ВИДЕОДАТЧИКА С ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ФИЛЬТРАЦИЕЙ

2.1 Математическая модель ввода изображения

2.1.1 Математическая модель рабочей сцены

2.1.2 Математическая модель КМОП приемника излучения

2.1.3 Математическая модель аналого-цифрового преобразования

2.2 Математическая модель пространственно-временной фильтрации 41 изображения

2.2.1 Математическая модель формирования внутрипиксельных 48 коэффициентов усиления на основе метода калмановской фильтрации

2.2.2 Математическая модель формирования внутрипиксельных 54 коэффициентов усиления на основе метода алгоритмического конструирования

2.2.3 Математическая модель компенсации размытости изображения

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ СПОСОБОВ ОЦЕНКИ СНИЖЕНИЯ УРОВНЯ 69 ШУМА И СИНТЕЗ АДАПТИВНОГО ВИДЕОДАТЧИКА С ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ФИЛЬТРАЦИЕЙ

3.1 Анализ способов оценки снижения уровня шума в видеодатчиках

3.2 Разработка методов снижения уровня пространственно- 72 временных шумов в адаптивном видеодатчике

3.2.1 Метод и алгоритм пространственно-временной фильтрации с 72 адаптацией к внешней освещенности

3.2.2 Метод компенсации размытости изображения

3.3 Синтез адаптивного видеодатчика с пространственно-временной 79 фильтрацией

3.3.1 Устройство пространственно-временной фильтрации сигнала

3.3.2 Устройство компенсации размытости изображения

3.3.3 Адаптивный видеодатчик с аппаратной коррекцией 86 внутрипиксельных коэффициентов усиления КМОП приемника излучения

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

АДАНТАТИВНОГО ВИДЕОДАТЧИКА С ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ФИЛЬТРАЦИЕЙ

4.1 Аппаратно-программный комплекс для испытаний адаптивного 92 видеодатчика

4.2 Методика проведения испытаний адаптивного видеодатчика

4.2.1 Нахождение отношения сигнал/шум видеодатчика

4.2.2 Определение субъективной оценки качества изображений, 96 формируемых видеодатчиком

4.3 Экспериментальное определение основных параметров 99 адаптивного видеодатчика

Актуальность. В настоящее время видеодатчики применяются в различных отраслях науки, техники, и промышленности: в системах управления технологическими процессами, в биомедицинских системах, системах наблюдения, охраны и безопасности, бытовых видеокамерах, фотоаппаратах, мобильных телефонах и т.д.

Перспективным подходом к созданию видеодатчиков является их разработка на базе КМОП приемников излучения (ПИ). В таких видеодатчиках имеется возможность осуществления предварительной обработки визуальной информации в процессе ее восприятия за счет объединения в пределах одной микросхемы фотоприемника, устройств развертки, квантования и модулей, реализующих важнейшие процедуры обработки изображения, в частности, фильтрацию.

Основным недостатком видеодатчиков на базе КМОП ПИ является наличие шумов на получаемом изображении, что обусловливается как особенностями функционирования отдельных узлов прибора, так и внешними условиями (изменение освещенности, движение камеры или объектов рабочей сцены). Существующие алгоритмы фильтрации сигнала в видеодатчиках позволяют воздействовать только на определенный вид шума (пространственный или временной). В свою очередь в алгоритмы временной фильтрации часто необходимо встраивать процедуры компенсации размытости изображений движущихся объектов. Кроме того, априорная неопределенность условий функционирования вызывает необходимость адаптации видеодатчика к изменяющейся внешней освещенности. В то же время до сих пор не разработаны алгоритмы пространственно-временной фильтрации сигнала в видеодатчиках на базе КМОП ПИ, адаптивные к изменению внешней освещенности и движению объектов.

Создание адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией сигнала на основе метода алгоритмического конструирования позволяет производить автоматическую настройку параметров видеодатчика, влияющих на адаптацию, с учетом изменения условий освещенности и движения объектов.

Таким образом, актуальной научно-технической задачей является снижение уровня шума в видеодатчике в условиях изменения внешней освещенности и при движении объектов.

Диссертационная работа выполнена в рамках фундаментальных исследований с госбюджетным финансированием, которые велись и ведутся в Курском государственном техническом университете (госбюджетные НИР: 1.1.00 «Теоретические основы и аппаратная реализация оптико-электронной системы распознавания, работающей в статическом и динамическом режимах» (№ гос. регистрации 01200013028, 2000-2004 гг.), 1.1.05 «Исследование теоретических основ, методов и алгоритмов повышения качества обработки изображений в системе технического зрения» (№ гос. регистрации 01200508819, 2005 г.), а также хозяйственного договора 1.37.02 «Разработка программных средств обработки измерительной информации».

Цель диссертации: разработка на основе метода алгоритмического конструирования видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией сигнала, адаптивного к изменению внешней освещенности и движению объектов и обеспечивающего снижение уровня шумов в режиме реального времени.

Задачи исследований:

1. Сравнительный анализ современных методов и устройств снижения уровня пространственных и временных шумов в видеодатчиках и определение путей повышения качества фильтрации сигнала.

2. Разработка математической модели адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией сигнала на основе метода алгоритмического конструирования.

3. Создание метода и алгоритма пространственно-временной фильтрации сигнала с адаптацией к изменению внешней освещенности.

4. Разработка метода компенсации размытости изображения, возникающей вследствие движения объектов.

5. Разработка основных принципов функционирования и структурных схем адаптивного видеодатчика.

Научная новизна работы:

1. Разработана математическая модель адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, включающая математическую модель формирования изображения КМОП Г1И и математическую модель пространственно-временной фильтрации сигнала на основе метода алгоритмического конструирования, позволяющую учесть параметры, влияющие на адаптацию к изменению внешней освещенности, и компенсировать размытость изображений движущихся объектов.

2. Созданы метод и алгоритм пространственно-временной фильтрации сигнала, основанные на математической модели адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, отличающиеся использованием в качестве коэффициентов передачи фильтра внутрипиксельных коэффициентов усиления КМОП ПИ и позволяющие обеспечить увеличение отношения сигнал/шум и стабилизацию уровня выходного сигнала видеодатчика в условиях изменяющейся внешней освещенности.

3. Создан метод компенсации размытости изображения, основанный на объектном подходе к компенсации движения, отличающийся коррекцией яркостей только движущихся объектов кадра и позволяющий скомпенсировать размытость их изображений.

4. Разработана структурная схема адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, отличающаяся аппаратной реализацией созданных алгоритмов фильтрации и обеспечивающая снижение уровня шумов в режиме реального времени.

Методы исследования. В работе использованы методы теории матричного исчисления и теории управления линейными и стохастическими системами, теории сигналов и теории оптимальной фильтрации, теории проектирования ЭВМ.

Практическая ценность работы:

Разработанная математическая модель пространственно-временной фильтрации сигнала видеодатчика может быть использована при создании различных адаптивных видеодатчиков, которые могут применяться, прежде всего, в системах технического зрения мобильных роботов, системах охраны и наблюдения, системах биометрического контроля, бытовых фото- и видеокамерах, фото- и видеокамерах мобильных телефонов.

Созданная структурная схема адаптивного видеодатчика с аппаратной коррекцией внутрипиксельных коэффициентов усиления КМОП ПИ обеспечивает адаптацию устройства к изменяющейся внешней освещенности в процессе формирования изображения.

Разработанные структурные схемы адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, устройств вычисления внутрипиксельных коэффициентов усиления приемника излучения, устройства компенсации размытости изображений движущихся объектов позволяют повысить качество изображения, что существенно облегчает его дальнейший анализ.

Реализация и внедрение. Результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в ООО «Дукат» при разработке системы контроля за процессом загрузки ячменя и солода, использованы в ООО «Электрокомплект» при создании системы видеонаблюдения, а также используются в учебном процессе в Курском государственном техническом университете в рамках дисциплин «Электротехника и электроника» и «Основы теории управления», что подтверждается соответствующими актами.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, основанная на использовании метода алгоритмического конструирования с применением модифицированного уравнения Винера-Хопфа и позволяющая адаптировать видеодатчик к изменению внешней освещенности и компенсировать размытость изображений движущихся объектов.

2. Метод и алгоритм пространственно-временной фильтрации сигнала, основанный на математической модели адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, позволяющий обеспечить увеличение отношения сигнал/шум и стабилизацию уровня выходного сигнала видеодатчика в условиях изменяющейся внешней освещенности.

3. Метод компенсации размытости изображения движущихся объектов, основанный на объектном подходе к компенсации движения, позволяющий уменьшить размытость изображений движущихся объектов.

4. Структурные схемы адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, устройств вычисления внутри пиксельных коэффициентов усиления приемника излучения, устройства устранения размытости изображения обеспечивающие снижение уровня шумов в режиме реального времени.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на международных и российских конференциях: 6-ой и 7-ой Международных конференциях «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии» (г. Великий Новгород, Российская Федерация, 21-26 октября

2002 г., г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, 18-22 октября 2004 г.); XXXI конференции «Молодёжь и XXI в» (г. Курск, Российская Федерация,

2003 г); XV и XVI Научно-технических конференциях с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления «Датчик-2003», «Датчик-2004» (г. Судак, Украина, 23-30 мая 2003 г., 24-31 мая 2004 г.); 6-ом Открытом российско-немецком семинаре «Распознавание образов и понимание изображений» OGRW-6-2003 (пос. Катунь, Алтайский край, Российская Федерация, 25-30 августа 2003 г.); VI и У1Г Международных конференциях «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации «Распознавание - 2003», «Распознавание - 2005» (г. Курск, Российская Федерация, 22-25 октября 2003 г., 4-7 октября 2005 г.); XL и XLII Всероссийских научных конференциях по проблемам математики, информатики физики, химии и методике преподавания (г.Москва, Российская Федерация, 19-24 апреля 2004, 17-21 апреля 2006 г.); II, IV International Conference «Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems» (Барселона, Испания, 22-29 мая 2004 г., Катанья, Италия, 27 мая-3 июня 2006 г.); а также на научно-технических семинарах кафедры «Вычислительная техника» Курского государственного технического университета с 2002 по 2006 гг.

Публикации. Основные результаты диссертации отражены в 17 печатных работах. Среди них 6 статей, опубликованных в рецензируемых научных журналах, входящих в перечень журналов и изданий, рекомендуемых ВАК, а также 1 патент Российской Федерации.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем предложены: в [63, 7, 66, 68, 70] - структура фильтра и алгоритм пространственно-временной фильтрации сигнала, в [69,64,71] -метод адаптации к изменяющейся внешней освещенности видеодатчика, в [28,65,57,72] - структурные схемы и основные принципы функционирования адаптивных видеодатчиков, в [50,51] - алгоритм функционирования и структурно-функциональная организация устройства устранения размытости изображения.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Работа содержит 113 страниц основного текста, в том числе 35 рисунков, 5 таблиц, список использованных источников из 74 наименований и 3 приложения на 3 страницах.

Выводы: формируемых им изображений движущихся объектов на 1,6 балла ниже по шкале Мерца-Фаулера-Кристофера, что подтверждено экспертными оценками.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При решении поставленной в диссертационной работе задачи были получены следующие результаты.

1. Базируясь на анализе существующих методов и устройств фильтрации сигнала в видеодатчиках, создана математическая модель адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией сигнала, основанная на методе алгоритмического конструирования с применением модифицированного уравнения Винера-Хопфа, позволяющая учесть параметры, влияющие на величину внутрипиксельных коэффициентов усиления приемника излучения в условиях изменения внешней освещенности и при движении объектов.

2. Разработаны метод и алгоритм пространственно-временной фильтрации, обеспечивающие адаптацию видеодатчика к изменяющейся внешней освещенности и позволяющие повысить отношение сигнал/шум разработанного видеодатчика. Данные метод и алгоритм включают вычисление оценки внутрипиксельных коэффициентов усиления на основе метода фильтрации Калмана в случае известных статистических характеристик помех и внутренних шумов видеодатчика, а в случае отсутствия такой информации - вычисление оценки внутрипиксельных коэффициентов усиления на основе метода алгоритмического конструирования с применением модифицированного уравнения Винера-Хопфа.

3. Разработан метод компенсации размытости изображения на основе объектного подхода к компенсации движения, заключающийся в перерасчете яркости изображения с учетом его движущихся и статичных областей и позволяющий уменьшить размытость изображений движущихся объектов, что в свою очередь обеспечивает улучшение качества изображения и облегчает его дальнейший анализ.

4. Разработана структурная схема адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией. Предложена аппаратная реализация устройств вычисления внутрипиксельных коэффициентов усиления приемника излучения и устройства компенсации размытости изображения на ПЛИС, что обеспечивает снижение уровня шума в режиме реального времени. Создана структурная схема адаптивного видеодатчика с аппаратной коррекцией внутрипиксельных коэффициентов усиления, использующая принцип распределенной обработки сигнала каждого пикселя КМОП приемника излучения.

В результате экспериментальных исследований подтверждена адекватность разработанной математической модели адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, что позволяет использовать математическую модель для теоретических исследований влияния параметров разработанного адаптивного видеодатчика на качество формируемых изображений. Сравнительный анализ разработанного адаптивного видеодатчика и видеодатчиков-аналогов показал, что отношение сигнал/шум разработанного адаптивного видеодатчика на 9 дБ выше, а визуальное качество формируемых им изображений движущихся объектов на 1,6 балла ниже по шкале Мерца-Фаулера-Кристофера, что подтверждено экспертными оценками.

1. Калинкина, Д. Проблема подавления шума на изображениях и видео и различные подходы к ее решению Электронный ресурс. / Д. Калинкина, Д. Ватолин // Электронный журнал «Графика и мультимедиа»; http://cgm.graphicon.ru/content/view/74/28/. 2005. - № 2.

2. Дегтярев, С.В. Методы цифровой обработки изображений Текст.: учебное пособие 4.1. Гриф УМО / Дегтярев С.В., Садыков С.С., Тевс С.С., ШирабакинаТ.А. Курск: Курск, гос. тех. ун-т., 2001. - 167 с.

3. Путятин, Е.П. Обработка изображений в робототехнике Текст. / Е.П. Путятин, С.И. Аверин М.: Машиностроение, 1990. - 320 с.

4. Лин дли, К. Практическая обработка изображений на языке Си Текст.: пер. с англ. / К. Линдли М.: Мир, 1996.-512 с.

5. De Haan, G. Television noise reduction 1С Text. / G. de Haan, T.G. Kwaaitaal-Spassova, M.M. Larragy, O.A. Ojo, and R.J. Schutten. // Digest of the ICCE'96, June 1996, Chicago, pp. 184-185.

6. Методы компьютерной обработки изображений Текст. / Под ред. В.А. Сойфера. М.: Физматлит. - 2001. - 784 с.

7. Афанасьев, В.Н. Алгоритмическое конструирование систем управления с неполной информацией Текст.: учебное пособие / В.Н. Афанасьев. М.: Московский государственный институт электроники и математики, 2003. - 123 с.

8. De Haan, G. Progress in motion estimation for video format conversion. Text. / G. de Haan. // IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol 46, № 3, Aug 2000, pp 449-450.

9. Gallant M. An Efficient Computation-Constrained Block-Based Motion Estimation Algorithm for Low Bit Rate Video Coding Text. / M. Gallant et al. // IEEE Transactions on Image Processing, vol. 8, no. 12, Dec. 1999.

10. Olivieri, S. Noise-robust recursive motion estimation for H.263-based videoconferencing systems Text. / S. Olivieri, G. de Haan, L. Albani. Proc. Int. Workshop on Multimedia Signal Processing, Sep, 1999, Copenhagen, pp. 345-350.

11. Wang, D. Unsupervised video segmentation based on watersheds and temporal tracking Text. / D. Wang // IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., Sept. 1998, vol. 8, pp. 539-546.

12. Memin, E. Hierarchical estimation and segmentation of dense motion fields Text. / E. Memin, P. Perez // International Journal of Computer Vision 46 , 2002. pp. 129-155.

13. Blume, H., Amer, A. Parallel Predictive Motion Estimation using Object Recognition Methods // Proceedings of the European Workshop and Exhibition on Image Format Conversion and Transcoding, March 22 23, 1995, Berlin, Germany.

14. Стемпковский, А. КМОП-фотодиодные СБИС перспективная элементная база однокристальных систем приема и обработки информации Текст. / А. Стемпковский, В. Шилин // Электроника: наука, технология, бизнес. -2003.-№2.-С. 14-20.

15. Lim, S.H. Video processing applications of high speed CMOS image sensors Text. / S.H. Lim- Stanford: Stanford University, 2003 103 p.

16. Tian, H. Analysis of Temporal Noise in CMOS APS. Text. / II. Tian, B. Fowler, A. ElGamal.// Proceedings of the SPIE, vol. 3301, (San Jose, CA), January 1998.

17. Tian, H. Noise analysis in CMOS image sensors Text. / H. Tian -Stanford: Stanford University, 2000 114 p.

18. El Gamal, A. Modeling and Estimation of FPN Components in CMOS Image Sensors. Text. / A. El Gamal, B. Fowler, H. Min, X. Liu. // Proceedings of the SPIE, vol. 3301, (San Jose, CA), January 1998.

19. Dierickx, B. CMOS image sensors: Concepts. Text. / В Dierickx // Photonics West 2000 Short Course, San Jose, CA, 2000. 64p.

20. Marston, N. Solid-state imaging: a critique of the CMOS sensor N. Marston Text. / Edinburgh: The University of Edinburgh, 1998. -263 p.

21. Пат. 61 15066 США, МКИ H 04 N 5/217. Image sensor with direct digital correlated sampling Text. / S.M. Gowda, H.J. Shin, H-S.P. Wong, P.H. Xiao, J. Yang № 876694; заявлено 12.06.1997; опубл. 05.09.2000. - 12c.

22. Пат. 6816196 США, МКИ Н 04 N 5/335. CMOS imager with quantized correlated double sampling Text. / R.A. Mann; № 885433; заявлено 18.06.2001; опубл. 09.11.2004.-10c.

23. Yadid-Pecht, O. Optimization of Noise and Responsivity in CMOS Active Pixel Sensors for Detection of Ultra Low Light Levels. Text. / O. Yadid-Pecht, B. Mansoorian, E. Fossum, B. Pain //Proc. SPIE, 1997. pp. 125-136.

24. Березин, B.B. Новый этап развития твердотельного телевидения -«Видеосистемы на кристалле». Текст. / В.В. Березин, В.М. Гатулин // Цифровая обработка сигналов. 2005. - №2. - С. 50-56.

25. Яковлева, B.C. Использование ретиноподобных структур в адаптивных видеодатчиках Текст. / B.C. Яковлева, B.C. Панищев // Известия Курского государственного технического университета. 2004. - № 2 (13). - С. 112-117.

26. Пат. 5883830 США, МКИ G 11 С 11/34; G 11 С 11/36. CMOS imaging device with integrated flash memory image correction circuitry Text. / R. Hirt, M. Rollender № 855658; заявлено 13.05.1997; опубл. 16.03.1999. - 12c.

27. Fish, A. CMOS current/voltage mode winner-take-all circuit with spatial filtering. Text. / A. Fish, O. Yadid-Pecht // Proc. ISCAS.01,, Sydney, Australia, May 2001.-vol. 2.-pp.636-639.

28. Пат. 7061524 США, МКИ H 04 N 5/228. Motion/saturation device and method for synthesizing high dynamic range motion blur free images from multiple capture. Text. / X.Liu, A. El Gamal № 09/992408; заявлено 13.11.2001; опубл. 13.06.2006.-23 с.

29. Системы технического зрения: Справочник Текст. / В.И. Сырямкин, B.C. Титов, Ю.Г. Якушенков и др.// Под общей редакцией В.И. Сырямкина, B.C. Титова. -М.: Радио и связь, 1992. 367 с.

30. М.ирошников, М.М. Теоретические основы оптико-электронных приборов. Учебное пособие для вузов. Текст./ М.М. Мирошников -Л.: Машиностроение. 1977. - 600 с.

31. Писаревский, А.Н. Системы технического зрения: принципиальные основы, аппаратное и математическое обеспечение Текст. / A.LI. Писаревский, А.Ф. Чернявский и др. // Под общей редакцией Писаревского А.Н. JL: Машиностроение. - 1988.-424 с.

32. Chen, Т. Digital camera system simulator and applications Text. / T. Chen Stanford: Stanford University, 2003 - 131 p.

33. Liu, X. Photocurrent Estimation from Multiple Nondestructive Samples in a CMOS Image Sensor Text. / X. Liu, A. El Gamal // Proceedings of SPIE, San Jose, CA 2001. - Vol. 4306. - pp. 450-458.

34. Яковлева, B.C. Анализ временного шума в КМОП-датчике изображения с APS-архитектурой Текст. / B.C. Яковлева // Сборник материалов VII Международной конференции Распознавайие-2005. Курск. - 2005. - С. 121122.

35. Яковлева, B.C. Адаптивный видеодатчик на базе КМОП фото диодной матрицы Текст. / B.C. Яковлева // Сборник материалов VI Международной конференции Распознавание-2003. Курск, 2003. - С. 115-116.

36. Russ, J.C. The image processing handbook Text. / John C. Russ Orlando: CRC Press LLC. - 1999. - 984pp.

37. Якушенков, Ю.Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов: Учебник для студентов вузов Текст. / Ю.Г. Якушенков. М.: Логос. - 1999. -480 с.

38. Афанасьев, В.Н. Математическая теория конструирования систем управления Текст. / В.Н. Афанасьев, В.Б. Колмановский, В.Р. Носов -М.: Высш. Шк. 1989.-447 с.

39. Справочник по теории автоматического управления Текст. / Под ред. :Крассовского А.А. М.: Наука. - 1987. - 254 с.

40. Семушин, И.В. Адаптивные схемы идентификации и контроля при обработке случайных сигналов Текст. / И.В. Семушин Саратов: изд-во Сарат. ун-та, - 1985,- 180 с.

41. Афанасьев, В.Н. Алгоритмическое конструирование систем управления с неполной информацией. Учебное пособие Текст. /

42. B.Н. Афанасьев, А.Н. Данилина. М.: изд. МИЭМ. - 1985. - 94с.

43. Изерман, Р. Цифровые системы управления Текст. / Р. Изерман. М.: Мир, 1984.

44. Афанасьев, В.Н. Алгоритмическое конструирование оптимальных систем управления Текст. / В.Н. Афанасьев. М.: изд. МИЭМ. - 1980. - 114с.

45. Уидроу, Б. Адаптивная обработка сигналов Текст. / Б. Уидроу,

46. C. Стирнз. М: Радио и связь. - 1989. - 440 с.

47. Труфанов, М.И. Повышение качества изображения жидкокристаллических дисплеев Текст. / М.И. Труфанов, B.C. Яковлева // Тез. докл. XLII Всероссийской конференции по проблемам математики, информатики, физики и химии. Москва: РУДН, 2006, С. 145.

48. Претт, У. Цифровая обработка изображений. В 2 т.: Пер. с англ. Текст. / У. Претт М.: Мир, 1982. -2 т. - 370 с.

49. Пустынский, И. К оценке чувствительности и разрешающей способности телевизионных датчиков Текст. / И.Н. Пустынский, Ю.Р. Кирпиченко // Известия вузов. Приборостроение 2005. - Т.48, №11.-С. 5-9.

50. Liu, Н. CMOS image sensors dynamic range and SNR enhancement via statistical signal processing Text. / H. Liu Stanford: Stanford University, 2002 -139 p.

51. Пат. 5841126 США, МКИ HOI L 27/14; HOI L 27/146. CMOS active pixel sensor type imaging system on a chip Text. / E.R. Fossum, R. Nixon -№ 789608; заявлено 24.01.1997; опубл. 24.11.1998. 16c.

52. Micron Technology MT9M413 1,3-MegaPixel CMOS active-pixel digital image sensor Data Sheet Electronic resource. // Internet. http://download.micron.com/pdf/datasheets/imaging/mt9m413c36stc.pdf.

53. Яковлева, B.C. Методы построения адаптивных видеодатчиков Текст. / B.C. Яковлева // Тез. докл. XL Всероссийской конференции по проблемам математики, информатики, физики и химии. Москва: РУДН, 2004. - С 101-102.

54. Панищев, B.C. Использование нейронной сети для выделения контуров объектов на изображении в системе распознавания в реальном времени Текст. / B.C. Панищев, А.Г1. Типикин, B.C. Яковлева // Телекоммуникации. 2004. - № 8. - С. 24-28.

55. Arkhipov, A. Computer Vision System for the Walking Robot Control Text. / A.E. Arkhipov, S.V. Degtyarev, V.S. Yakovleva // Pattern Recognition and Image Analysis. 2003. - Vol. 13, №. 2. - P. 199-201.

56. Titov, V.S. Structure of a Tunable Adaptive Videodetector Text. / V.S. Titov, S.V. Degtyarev, V.S. Yakovleva // Pattern Recognition and Image Analysis. 2004. - Vol. 14, №. 3. - P. 463^165.

57. Яковлева, B.C. О построении высокоскоростной системы по обработке изображений и распознаванию образов Текст. / B.C. Яковлева, И.М. Гостев, // Приборостроение. 2005. т.48, №2. - С.59-62.

58. Degtyarev, S.V. Adaptive Image Sensor with Reconfigurable Parameters and Structure Text. / S.V. Degtyarev, V.S. Yakovleva // Pattern Recognition and Image Analysis. 2005. - Vol. 15, №. 2. - P. А12-Л1Ъ.

59. Пат. № 2251735 РФ, МКИ G06K9/46. Устройство для обработки изображений Текст. / А.Е. Архипов, B.C. Яковлева, С.В. Дегтярев, B.C. Титов. -№2003123313; заявлено 16.09.2003; опубл. 10.05.2005, Бюл. №13. 5с.

60. Atmel Corporation ATMOS-1M30 / 1М60 Data Sheet Electronic resource. // Internet. http://www.atmel.com/dyn/resources/proddocuments/doc5429.pdf.

61. Казанцев, Г.Д. Измерительное телевидение Текст. / Г.Д.Казанцев, М.И. Курячий // М.: Высшая школа, 1994. 288 с.