автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Метод телевизионной визуализации свечения газового разряда, возбужденного единичными импульсами

На правах рукописи

Хаймин Александр Викторович

МЕТОД ТЕЛЕВИЗИОННОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ СВЕЧЕНИЯ ГАЗОВОГО РАЗРЯДА, ВОЗБУЖДЕННОГО ЕДИНИЧНЫМИ ИМПУЛЬСАМИ

Специальность: 05.12.04 - Радиотехника, в том числе системы и устройства

телевидения

- 8 ДЕК 2011

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Великий Новгород - 2011

005004928

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого», Великий Новгород.

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент Корнышев Николай Петрович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор

Цыцулин Александр Константинович

кандидат технических наук

Кузнецов Александр Владимирович

Ведущая организация:

ОАО «Научно производственный комплекс «Системы прецизионного приборостроения», Великий Новгород

Защита состоится .12 . 2би С Ъ'.сО на заседании диссертационного совета Д 212.168.07 при Новгородском государственном университете им. Ярослава Мудрого по адресу:

173000, Россия, Великий Новгород, ул. Б.Санкт-Петербургская,41.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого.

Автореферат разослан « »_2011г.

Ученый секретарь диссертационного ™ '

кандидат технических наук

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Метод визуализации свечения газового разряда находит все большее применение в медицине и биологии. Суть метода состоит в возбуждении газового разряда вблизи поверхности биологического объекта с его последующей телевизионной визуализацией. В настоящее время метод признан министерством здравоохранения и социального развития России как диагностический. Его дальнейшему развитию и совершенствованию посвящена данная работа.

Существующий метод визуализации предполагает возбуждение газового разряда непрерывной последовательностью высоковольтных импульсов с амплитудой в диапазоне от 4 до ЮкВ, следующих с частотой около 1 кГц, и воздействующих в отрезок времени от десятых долей секунды до десятков секунд. Получаемый при этом кадр изображения газоразрядного свечения представляет собой суперпозицию откликов на каждое импульсное воздействие в кадре - стримеров (слабосветящихся разрядных каналов), располагающихся на равномерном темном фоне (рисунок 1). В свечении имеются как локально устойчивые, так и локально-неустойчивые области. Для получения изображения, как правило, используются телевизионные датчики на матрицах гас с повышенной чувствительностью (до 0,01 ж при отношении сигнал-шум, не превышающем ЮдБ).

Основной вклад в ограничение отношения сигнал-шум метода вносят флуктуационные шумы телевизионного датчика и, в первую очередь, шум выходного устройства ПЗС, характеризующийся, как известно, нормальным законом распределения. Повышение отношения сигнал-шум и, соответственно, вероятности правильного обнаружения сигнала свечения является весьма важной задачей, поскольку именно слаботочная стадия газового разряда при данном методе визуализации несет в себе наиболее значимую диагностическую информацию.

Стандартные методы линейной фильтрации (взвешенного суммирования или усреднения) отсчетов яркости кадров видеопоследовательности не могут быть применены в данном случае из-за потери четкости изображения локально-неустойчивых структур. Таким образом, задача повышения вероятности правильного обнаружения сигнала свечения при априорно неизвестном числе его реализаций в смеси с гауссовым шумом является актуальной.

Целью диссертационной работы является повышение вероятности обнаружения сигнала при априорной неопределенности числа его реализаций в смеси с гауссовым шумом.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Анализ существующих методов обработки

видеопоследовательности с учетом специфики газоразрядного свечения.

• Разработка нового метода визуализации свечения газового разряда, возбуждаемого одиночными импульсами в кадре, с последующей обработкой получаемой видеопоследовательности и синтезом изображения, эквивалентного изображению, получаемому при воздействии непрерывной последовательностью импульсов, и его теоретическое и экспериментальное обоснование.

• Теоретическое исследование эффекта подавления шума новым алгоритмом обработки видеопоследовательности.

• Экспериментальные исследования эффекта подавления шума алгоритмами обработки видеопоследовательности с выработкой практических рекомендаций по количеству обрабатываемых кадров путем математического и натурного моделирования.

• Синтез оптимальной структурной схемы для реализации вновь созданного метода визуализации, создание экспериментального макета, проведение на нем натурных экспериментов

Предмет исследования. Алгоритмы обработки видеопоследовательности свечения газового разряда.

Объект исследования. Процессы формирования изображений свечения газового разряда.

Методы исследования. Использовались методы теории моделирования, статистической обработки данных, теории вейвлет анализа, теории множеств. В экспериментальных исследованиях применялись методы математического моделирования в среде МАТЪАВ и натурные эксперименты с использованием разработанного макета системы визуализации свечения газового разряда, возбужденного единичными импульсами.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Метод визуализации свечения газового разряда, возбуждаемого одиночными импульсами в каждом кадре, обеспечивает получение изображения, структура которого эквивалентна структуре изображения, получаемого при возбуждении непрерывной последовательностью импульсов во время кадра.

2. Для получения эквивалента изображения необходимо использовать нелинейный алгоритм на основе максимизации, обеспечивающий уменьшение среднеквадратического отклонения (СКО) флуктуационного шума в 1,9 раза при 20 кадрах обработки.

3. Максимизация эффективно повышает вероятность правильного обнаружения при числе реализаций сигнала в смеси с гауссовым шумом не более -/м при N обрабатываемых кадрах.

Научная новизна работы

1. Создан новый метод визуализации структур газоразрядного свечения, основанный на замене суперпозиции стримеров, возбуждаемых

непрерывной последовательностью импульсов в отдельном кадре, на суперпозицию стримеров, содержащихся в кадрах видеопоследовательности при возбуждении свечения одиночными импульсами в каждом кадре.

2. Теоретически и экспериментально исследован эффект подавления шума алгоритмом на основе максимизации отсчетов яркости видеопоследовательности и алгоритмом на основе дискретного вейвлет преобразования применительно к изображениям свечения газового разряда.

3. Показана эффективность применения алгоритма максимизации для повышения вероятности правильного обнаружения сигнала при априорно неизвестном числе его реализаций в смеси с гауссовым шумом.

Практическая ценность работы.

Внедрение предложенных методов позволяет создать аппаратно -программный комплекс для визуализации свечения газового разряда с повышенным качеством получаемых изображений и одновременным упрощением аппаратной части.

Личный вклад автора заключается в теоретическом и экспериментальном исследовании и обосновании предложенного метода обработки видеопоследовательности и принципов построения аппаратуры телевизионной визуализации газоразрядного свечения, возбуждаемого единичными импульсами.

Внедрение результатов

Результаты работы использованы в опытно - конструкторской деятельности ОАО «НИИПТ Растр», г. В. Новгород, направленной на совершенствования существующих аппаратных и программных средств телевизионной визуализации газоразрядного свечения. Результаты диссертационной работы использованы также в учебном процессе НовГУ в курсе «Физические основы и методы визуализации», что подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы

Результаты работы докладывались и обсуждались на всероссийских и международных конференциях «Телевидение: передача и обработка изображений», «ЛЭТИ» 2009, «Современное телевидение» 2008, 2009, 2010, 2011, «Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии», Пенза 2009, «Медико-экологические информационные технологии» Курск 2009, а также научных конференциях преподавателей, аспирантов и студентов НовГУ, Великий Новгород 2008, 2009, 2010, 2011гг. Результаты, полученные в диссертации рассматривались также на научно-техническом совете ОАО НИИ ПТ «РАСТР» и расширенном заседании кафедры «Радиосистемы» Института информационных и электронных систем НовГУ.

Результаты разработки отмечены грантом по программе участия молодежи в научно-инновационной работе «У.М.Н.И.К» в 2011 г.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 18 научных работ, из них - 4 статьи в перечне изданий, рекомендованных ВАК, 2 статьи в центральном научно-техническом издании, 12 работ - в материалах всероссийских и международных научно-технических конференций, сборниках работ аспирантов, получены решения о выдаче патентов по заявкам на способ и полезную модель. Имеется свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы

Диссертация содержит введение, 4 главы, заключение, список литературы из 177 наименований. Основная часть работы изложена на 110 страницах машинописного текста. Работа содержит 56 рисунков и 11 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследований, приводится краткое содержание работы по главам.

В первой главе содержится развернутый анализ источников, посвященных методам телевизионной визуализации свечения газового разряда, области применения, освоенной на сегодняшний день, и перспективам развития. Осуществляется постановка основных задач диссертационной работы, и определяются пути их решения.

Во второй главе рассматривается метод визуализации, основанный на обработке видеопоследовательности свечения газового разряда, возбуждаемого одиночными импульсами в каждом ее кадре. Приводятся результаты теоретических исследований методов обработки видеопоследовательности нелинейным алгоритмом на основе порядковых статистик (алгоритм максимизации) и на основе вейвлет преобразования (алгоритм вейвлет синтеза).

Возможность повышения вероятности правильного обнаружения малоконтрастных объектов во многом связана с наличием априорной информации об исследуемом сюжете - функциях распределения амплитуд сигнала и шума, мере их стационарности и корреляции в пространстве и времени.

Суть предлагаемого метода визуализации структур свечения газового разряда (рисунок 1) заключается в замене суперпозиции стримеров, возбуждаемых непрерывной последовательностью импульсов в отдельном кадре (суперпозиция по времени), на суперпозицию стримеров, содержащихся в кадрах видеопоследовательности при возбуждении свечения одиночными импульсами в каждом кадре (суперпозиция по множеству). При суперпозиции

по множеству за счет обработки видеопоследовательности и достигается повышение вероятности правильного обнаружения.

Рисунок 1 - Один из кадров видеопоследовательности свечения газового разряда, возбужденными единичными импульсами (1), результат линейного усреднения кадров видеопоследовательности (2), суперпозиция по множеству, как результат нелинейного алгоритма обработки на основе максимизации (3), суперпозиция по времени в результате воздействия пачкой импульсов в одном кадре (4)

Пусть на вход рассматриваемого нелинейного фильтра действует аддитивная смесь сигнала 5(3с,у,$ и шума ^(х,у,г), что позволяет рассматривать их раздельно.

Флуктуационный шум телевизионного датчика, определяемый в основном выходным устройством ПЗС, является, как уже было отмечено выше, белым шумом. Сигнал от стримеров характеризуется определенной динамикой и имеет в каждом кадре случайное пространственное распределение при устойчивой пространственной локализации. При этом число его реализаций в смеси с гауссовым шумом априорно неизвестно.

В диссертации формулируются условия обеспечения подобия для динамически меняющегося сигнала:

1) число п кадров с одиночными воздействующими импульсами должно соответствовать числу воздействующих импульсов в кадре при непрерывном возбуждении свечения по известному методу визуализации, а именно: п=Ткх/ где Тк - длительность кадра.

2) общее время воздействия ¿=ихТк не должно превышать максимального времени воздействия, допускаемого по известному методу визуализации

которое определяет инерцию (время адаптации) биологического

объекта.

3) средняя интенсивность свечения визуализируемых структур газоразрядного свечения при воздействии одиночными импульсами должна

соответствовать средней интенсивности свечения в кадре при непрерывном возбуждении свечения по известному методу визуализации. 4) в визуализируемом изображении должны сохраняться структурные особенности свечения отдельных стримеров.

Первые два условия обеспечиваются при частоте воздействующих импульсов / = 1кГц, используемой в непрерывном режиме, и стандартных параметрах разложения Тк = 20мс. Действительно, в этом случае потребуется видеопоследовательность с п = 20 кадров, при общем времени воздействия ? = 0,4с < А/макс.

Третье условие выполняется при соответствующем выборе величины импульсного напряжения, от которого зависит интенсивность свечения в указанном выше диапазоне амплитуд.

Четвертое условие выполняется, в частности, если к видеопоследовательности применить алгоритм на основе максимизации отсчетов яркости видеопоследовательности, состоящий из блоков порогового локального суммирования, максимизации и яркостной коррекции. Изображение максимизируется в тех местах, где сигнал ниже заданного порога и суммировать, где выше. За счет этого обеспечится подобие процессов имеющих место при обработке, процессам, протекающим при фиксации свечения ПЗС матрицей при возбуждении пачкой импульсов.

Микширование, осуществляется в соответствии с выражением:

5 (х у) = если Б^у) > Б^у)

1Л-10> У)> если (х, у) < Я,., О, у)'

гДе ~ выходной максимизированный сигнал, Ь](х,у)- сигнал текущего

кадра, у)- результирующий сигнал, получаемый на предыдущем шаге алгоритма, х, у - пространственные координаты отсчета яркости, 1 = 1,2..л -номер кадра, причем, Яа(х,у) = 0.

Для сохранения, как пространственного распределения структуры газоразрядного свечения, так и флуктуаций интенсивности, вызванных взаимным наложением стримеров, в видеопоследовательность необходимо включить кадр изображения, содержащий результат локального порогового суммирования ее кадров. При последующей максимизации кадр локально суммированных отсчетов яркости дает эквивалент фрагментов изображения, соответствующих накопленному сигналу в областях присутствия стримеров при их возбуждении непрерывной последовательностью импульсов в течение экспонируемого кадра.

Локальное пороговое суммирование осуществляется в соответствии с выражением

(

I

£ О, ,если 5,- (х,у) ~г А

О, если (х, у) <А

где $г{х,у) - локально суммированный сигнал, Цх,у) - локальная маска, представляющая собой двумерный бинарный массив множества точек пересечения стримеров, содержащихся в видеопоследовательности, А пороговый уровень, выбираемый, например, в соответствии с известным правилом 3о, т. е. на уровне, трехкратно превышающем среднеквадратическое отклонение (эффективное значение) шума - о.

Для получения локальной маски требуется двумерный массив (множество точек) бинарного сигнала В:(х,у), получаемый в соответствии с выражением

1 , если 8,(х,у)2:А

В,(х,У)=.

[О , если 8,(х,у) < Л Кроме этого формируются вспомогательный двумерный бинарный массив (множество) пересечений П и массив (множество) объединений

стримеров О,.(х,у) в соответствии с выражениями Щх,у) = В1(х,у)Г\0^(х,у) и ОД*,.у) = В,(х,.у)иО,_,(х,>0, причем, П0(х,у) = 0, О0(х,у)= 0, Во(х,у)=0 .

При этом массив локальной маски получается в результате объединения множеств пересечений, получаемых для текущего и предыдущего кадра обработки, в соответствии с выражением £, (х, у) = П, (х, у) и П,_, (х, у).

При превышении динамического диапазона в результате суммирования выходной сигнал принимает значение верхней границы динамического диапазона. Возможен вариант, при котором результат суммирования в случае превышения динамического диапазона нормируется коэффициентом, пропорционально уменьшающим полученные значения выходного сигнала, с _ тахГ^Ос.Я]

например,

255

где в числителе максимальный результат

суммирования, а в знаменателе значение верхней границы динамического диапазона.

Теоретическую зависимость СКО от количества обработанных кадров в диссертации определена численным методом из выражений, описывающих функцию распределения:

ООО :=

2

1 -Чх-мГ

- ехр >/2-я-о . 2-е2 .

<1х

и плотность распределения максимальных значений случайной величины, распределенной по нормальному закону:

В диссертации также рассмотрена приближенная оценка параметров выходного распределения согласно выражению:

езСх^

5

где 0-а диапазон изменения отсчетов яркости, задаваемый из условия а=2ц,, а Ць ц2 и оь о2 , соответственно, математические ожидания и среднеквадратические отклонения входного х1 и выходного х2 случайных процессов. Задавая параметры входного распределения и предполагаемые значения математического ожидания выходного процесса, достигаемые при обработке, определяется среднеквадратическое отклонение выходной случайной величины.

В главе анализируется полученная в диссертации зависимость отношения сигнал-шум и вероятности правильного обнаружения от числа реализаций сигнала в аддитивной смеси с гауссовым шумом (рисунок 2). Показывается эффективность применения алгоритма на основе максимизации для повышения вероятности правильного обнаружения при априорно неизвестном числе реализаций сигнала в такой смеси. Максимизация существенно повышает вероятность правильного обнаружения при числе реализаций сигнала в смеси с гауссовым шумом не более лГы при N обрабатываемых кадрах.

10 15

Число реализаций

Рисунок 2. Зависимость отношения сигаал-шум и вероятности обнаружения после усреднения и максимизации от числа реализаций сигнала в смеси с гауссовым шумом

В третьей главе производится сравнение полученных теоретических результатов с экспериментальными. Для экспериментальной проверки полученных теоретических результатов использовались программные средства MATLAB, при помощи которых моделировался входной шум, как случайный гауссов процесс с заданным среднеквадратическим отклонением, и оценивалось среднеквадратическое отклонение выходного шума, получаемого в результате работы алгоритма максимизации за заданное число циклов (кадров) обработки, а также его математическое ожидание.

Кроме этого, для экспериментальной проверки были использованы видеопоследовательности (avi-файлы), полученные от стандартных ПЗС-камер и содержащие смесь шума с сигналом от равномерного темного фона. Из файла .avi извлекались кадры изображений, число которых достигало 1500, и обрабатывались при помощи специализированной программы Mixer, реализующей, в том числе, алгоритм максимизации, и оценивались среднеквадратические отклонения и математические ожидания шума в исходных и обработанных кадрах изображений, а также сравнивались профилограммы и гистограммы их яркостей (рисунок 3).

Рисунок 3- Профилограммы и гистограммы яркости кадров, содержащих смесь шума и сигнала от равномерного темного фона до (слева) и после обработки (справа)

Результаты теоретической оценки, а также результаты компьютерного моделирования средствами Матлаб и натурного моделирования с использованием реальных изображений при оценке зависимости величины среднеквадратического отклонения выходного процесса от его математического ожидания при фиксированных параметрах входного процесса приведены на рисунке 4. Гипотеза об отсутствии статистически значимых различий между экспериментальными и теоретическими данными была проверена с помощью /-критерия Стьюдента, для трех репрезентативных точек. В результате проверки, гипотезу об отсутствии статистически значимых различий следует принять на уровне значимости а=0,05.

В диссертации проведены теоретические и экспериментальные исследования вейвлет преобразования при обработке видеопоследовательности свечения газового разряда с целью получения кадра изображения, содержащего структурные особенности (детали) этого свечения.

Пусть ф(х) и ф(х), соответственно, масштабирующая и детализирующая вейвлет функции, порождающие базисные функции ф,л,(х) и \|/ьк(х), а Ъ(х,у) -двумерный дискретный сигнал изображения, раскладывающийся на составляющие <рм (х), %т(у), флй(х) щт(у), ф,,„(х), ф;,га(у), у^„(х), ^т(у) с соответствующими коэффициентами:

аппроксимирующие коэффициенты сА , являющиеся коэффициентами разложения по вейвлет базису (,х) ф; и (у),

горизонтальные детализирующие коэффициенты сН , являющиеся коэффициентами разложения по вейвлет базису фу>я (х)

вертикальные детализирующие коэффициенты сУ , являющиеся коэффициентами разложения по вейвлет базису \|/7>„(х) ф//п (у),

диагональные детализирующие коэффициенты сО , являющиеся коэффициентами разложения по вейвлет базису у; и(х) у;>(у).

Рисунок 4 - Результаты математического моделирования алгори тма максимизации отсчетов яркости видеопоследовательности

В результате алгоритма обработки (рисунок 5) многомерный массив 1(1), каждым элементом которого являются кадры обрабатываемой видеопоследовательности, раскладывается методом дискретного вейвлет преобразования (ДВП) на составляющие с аппроксимирующими и детализирующими коэффициентами с А, сН, с У, сД полученные значения организуются в виде многомерных массивов (А, Н, V, О) и подвергаются обратному дискретному вейвлет преобразованию (ОДВП).

Двп

сА-А0)

,(А)

СН = Н(1)

сУ=У®

■ис (Н)

-С

Л1.

одвп

сР=Р® [-шк (Р)

Рисунок 5 - Блок схема алгоритма синтеза изображений на основе вейвлет преобразования

При этом аппроксимирующие коэффициенты - усредняются (операция теап{А)), за счет чего обеспечивается эффект шумоподавления, а детализирующие коэффициенты максимизируются (операции тах(Н), тах(У), тах(й)) в результате чего сохраняется четкость изображения.

Основываясь на принципе действия алгоритма предсказываются его свойства: из-за усреднения низкочастотной составляющей он должен уменьшать СКО шума сильнее, чем алгоритм максимизации, но в то же время из-за максимизации только высокочастотной составляющей получаемая четкость должна быть меньше, чем при максимизации. Моделирование работы алгоритма вейвлет преобразования программными средствами МАТЪАВ, проведенное в диссертации аналогично моделированию рассмотренного выше алгоритма максимизации, подтверждает указанные предположения.

Таблица 2 - Экспертные оценки четкости обработанных изображений

Количество различимых стримеров Количество обработанных кадров 5 10 15 20

Вейвлет-синтез 35±2 и41±2_ 50±2 57±2

Максимизация 41±2 50±2 60±2 71±2

Результаты сравнения СКО шума, а также сравнительная оценка четкости изображений, получаемых алгоритмами максимизации и вейвлет преобразования, приведены на рисунке бив таблице 2.

2.1 2

1.9

о

1.5

1.4 -

1.31-*-»-'-'-

О 5 10 15 20

Количество обработанных кадров, шт

Рисунок 6 - Результаты сравнения СКО шума в изображениях, получаемых алгоритмами максимизации и вейвлет преобразования

В четвертой главе диссертации осуществляется синтез оптимальной структурной схемы телевизионной системы для визуализации свечения газового разряда, возбужденного единичным импульсом. Отличительной особенностью такой системы, является необходимость синхронизации процессов возбуждения газового разряда и последующей фиксации одиночного кадра изображения. Технически жесткая синхронизация этих процессов обеспечивается при помощи дополнительных аппаратных средств, подключаемых к телевизионному датчику и компьютеру. Формулируется критерий, на основе которого может быть определена оптимальная схема системы. В качестве параметров критерия выступают вероятность сбоя системы из-за пропуска кратковременного свечения возбужденного единичным импульсом и количество необходимых дополнительных блоков. Из технико-экономических соображений (минимума аппаратных затрат и стоимости) в системе целесообразно использовать стандартное устройство видеозахвата и стандартный порт ввода-вывода ЭВМ с соответствующими драйверами. Однако, в этом случае жесткая синхронизация указанных выше процессов отсутствует, и из-за случайных интервалов времени обработки запросов в ЭВМ существует вероятность пропуска отклика объекта на единичное импульсное воздействие.

На основе разработанного критерия, в диссертации сделан вывод о целесообразности компромиссного варианта, предусматривающего использование стандартного устройства видеозахвата и дополнительной аппаратной привязки возбуждающих импульсов к кадровым гасящим импульсам телевизионной камеры. Таким образом, за счет минимальных

+ + + ♦ ^ + : ♦

♦ -ь ♦ ♦

-

♦ максимизация

+ ♦ + вейвлет-с'интез

*— 1 -

аппаратных затрат обеспечивается жесткость синхронизации процесса возбуждения свечения, а вероятность пропуска информационного кадра при видеозахвате стандартным устройством видеозаписи минимизируется за счет дополнительной программной обработки видеопоследовательности.

На созданном по такому принципу экспериментальном макете системы была проведена экспериментальная проверка рассмотренного в диссертации метода телевизионной визуализации и натурное моделирование предложенных алгоритмов обработки. Кроме того, в четвертой главе диссертации рассматриваются особенности программного обеспечения "Mixer", защищенного свидетельством о регистрации программы, с помощью которого реализуется, в частности, алгоритм максимизации видеопоследовательности, а также особенности структурной схемы экспериментального макета системы, защищенной заявкой на полезную модель.

В заключении делается вывод о том, что цель квалификационной работы достигнута.

1. Создан новый метод телевизионной визуализации, основанный на замене суперпозиции стримеров, возбуждаемых непрерывной последовательностью импульсов в отдельном кадре (суперпозиция по множеству), на суперпозицию стримеров, содержащихся в кадрах видеопоследовательности при возбуждении свечения одиночными импульсами в каждом кадре (суперпозиция по времени) с последующей межкадровой обработкой получаемой видеопоследовательности.

2. Вновь созданный метод обеспечивает уменьшение СКО флуктуационного шума. Свойства метода показаны теоретически и подтверждены математическим и натурным моделированием, а новизна подтверждена положительными решениями по заявке на способ, по заявке на полезную модель, а также свидетельством о регистрации программы для ЭВМ.

3. Показана эффективность применения алгоритма максимизации для повышения вероятности правильного обнаружения сигнала при априорно неизвестном числе его реализаций в смеси с гауссовым шумом.

4. Разработана оптимальная схема телевизионной системы для визуализации свечения газового разряда, возбужденного единичными импульсами, с последующей программной обработкой получаемой видеопоследовательности.

. 5. Создан действующий экспериментальный макет аппаратуры телевизионной визуализации свечения газового разряда, возбуждаемого одиночными импульсами, и программные средства обработки получаемой видеопоследовательности.

Список публикаций по теме работы

Публикации в изданиях рекомендованных ВАК

1. Андреева Е.В. Телевизионные системы визуализации газоразрядного свечения и аппаратно-программные комплексы на их базе / Е. В. Андреева, Н.П. Корнышев, Н.С.Никитин, A.B. Хаймин // Системы и средства связи телевидения и радиовещания, ЭКОС, Москва, 2008. №1,2. С.98-100.

2. Андреева Е.В. Системы телевизионной визуализации объектов для прикладных исследований / Е.В. Андреева, Н.П. Корнышев, A.B. Хаймин, В.И. Челпанов, М.Н. Юдин // Системы и средства связи телевидения и радиовещания, ЭКОС, Москва, 2008. №1,2. С.101-103.

3. Андреева Е.В. Система телевизионной визуализации люминесценции, вызываемой переменным электрическим полем / Е.В. Андреева, Н.П. Корнышев, Н.С.Никнтин, В.И. Челпанов, A.B. Хаймин // Приборы и техника эксперимента. 2009. №4 С. 184.

4. Андреева Е.В. Телевизионные системы для медицины и криминалистики / Е.В. Андреева, В.В. Бутусов, Н.П. Корнышев, Н.С.Никитин, Н.И. Смирнов, A.B. Тимофеева, A.B. Хаймин // Системы и средства связи телевидения и радиовещания. ЭКОС, Москва, 2009. Вып. 1,2. С.73-76.

Патенты и свидетельства:

5. Е.В. Андреева, Н.П. Корнышев, Н.С.Никитин, Н.И. Смирнов, A.B. Хаймин. Способ визуализации структуры газоразрядного свечения объекта в электромагнитном поле. Заявка №2009125/09/28(034719) МПК G03B41/00. Приоритет от 03/082009. Положительное решение от 28.12.10г.

6. Е.В. Андреева, Н.П. Корнышев, Н.С.Никитин, A.B. Хаймин. Устройство телевизионной визуализации свечения газового разряда. Заявка на полезную модель, МКИ H04N7/18

7. Н.П. Корнышев, Н.И.Смирнов, A.B. Хаймин. Программа для синтеза изображения из видеопоследовательности. Заявка на официальную регистрацию программы

Остальные публикации

8. Корнышев Н.П. Телевизионная визуализация структур газоразрядного свечения I Н.П. Корнышев, Л.А. Шевелева, A.B. Хаймин//Вопросы радиоэлектроники, сер. «Техника телевидения», Санкт-Петербург. 2009. Вып. 2. С.77-79.

9. Андреева Е.В. Перспективы применения метода моноимпульсной биоэлектрографии / Е.В. Андреева, Н.П. Корнышев, Н.С.Никитин, A.B. Хаймин // Труды конференции «Современное телевидение».М.ФГУП МКБ Электрон. 2009г. С. 61-62.

10. Андреева Е.В. Принципы построения и функциональные возможности аппаратно-программных комплексов для визуализации и обработки изображений газоразрядного свечения объектов / Е.В. Андреева, Н.П. Корнышев, Н.С.Никитин, A.B. Хаймин // Труды конференции «Современное телевидение».М.ФГУП МКБ Электрон. 2009г. С. 63-65.

11. Корнышев Н.П., Визуализация газоразрядного свечения, возбуждаемого одиночными импульсами /Н.П.Корнышев, Л.А.Шевелева, А.В.Хаймин// В трудах 7-й международной н/т конф. «Телевидение: передача и обработка изображений».С-Петербург. ЛЭТИ.29-30июня 2009г. С. 185-187.

12. Корнышев Н.П. Моделирование системы телевизионной визуализации газоразрядного свечения / Н.П. Корнышев, В.А. Рогачев, A.B. Хаймин. Труды конференции «Современное телевидение».М.ФГУП МКБ Электрон. 2010г. С. 95-98.

13. A.B. Хаймин. Синтез изображений с применением алгоритмов на основе порядковых статистик и вейвлет преобразовании \\Сборник конкурсных научно исследовательских работ аспирантов и молодых ученых в области стратегического

партнерства ВУЗов и предприятий радиоэлектронной промышленности Санкт Петербург, ЛЭТИД010, стр 22.

14. Хаймин А. В., Шевелева Л. А. Применение алгоритма рекурсивной максимизации для улучшения качества изображений свечения газового разряда/ Информационные и управлепческие технологии в медицине и экологии: сборник статей III Всеволжской научно-технической конференции. - Пенза: Приволжский Дом знаний, 2009, с. 118-119

15. Хаймин А. В., Шевелева Л. А. Проектирование моноимпульсной системы регистрации свечения газового разряда с позиции информационной теории связи / Медико-экологические информационные технологии - 2009: сборник материалов XII Междунар. науч.-техн. Конф./ Курск, гос. техн. ун-т Курск, 2009. с. 64-66.

16. Хаймин А. В. Телевизионная система для моноимпульсной биоэлектрографии / Тезисы докладов аспирантов, соискателей, студентов Ч.З. XVI научная конференция преподавателей, аспирантов и студентов НовГУ, Великий Новгород, 30 марта - 4 апреля 2009 г./Отв. Ред. В. В. Шадурский; НоГУ им. Ярослава Мудрого. - Великий Новгород, 2009, с. 18-19.

17. Хаймин А. В. Моноимцульсный режим - перспективное направление развития ГРВ-систем / Тезисы докладов аспирантов, соискателей, студентов XV научная конференция преподавателей, аспирантов и студентов НовГУ, Великий Новгород, 31 марта - 5 апреля 2008 г./Отв. Ред. В. В. Шадурский; НоГУ им. Ярослава Мудрого. - Великий Новгород, 2009, с. 18 - 19.

18. Корнышев Н.П Метод визуализации свечения газового разряда, возбуждаемого единичными импульсами / Н. П. Корнышев, Н. И. Смирнов, А. В. Хаймин / Вопросы радиоэлектроники. Серия «Техника телевидения». - Выл 2. - 2011.

Изд. лиц. ЛР № 020815 от 21.09.98. Подписано в печать 17.11.2011. Бумага офсетная. Формат 60x84 1/16. Гарнитура Times New Roman. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,1. Тираж 100 экз. Заказ № 15

Издательско-полиграфический центр Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого. 173003, Великий Новгород, ул. Б. Санкт-Петербургская, 41.

Отпечатано в ИПЦ НовГУ. 173003, Великий Новгород, ул. Б. Санкт-Петербургская, 41.

Введение.

1 Аналитический обзор методов телевизионной визуализации и обработки изображений свечения газового разряда.

1.1 Методы визуализации свечения газового разряда.

1.1.1 Визуализация свечения газового разряда, возбужденного непрерывной последовательностью импульсов.

1.1.2 Визуализация свечения газового разряда возбужденного пачкой импульсов.

1.1.3 Визуализация свечения газового разряда, возбужденного единичными импульсами.

1.1.4 Сравнение информации, получаемой при известных методах визуализации свечения газового разряда.

1.1.5 Обзор существующих аппаратно-программных комплексов для визуализации свечения газового разряда.

1.2 Аналитический обзор методов обработки изображений свечения газового разряда.

1.3 Анализ методов представления и интерпретации изображений свечения газового разряда.

Выводы.

2 Теоретическое обоснование метода телевизионной визуализации структур свечение газового разряда, возбужденного единичными импульсами.

2.1 Теоретическое обоснование общей структуры алгоритма основанного на максимизации отсчетов яркости кадров видеопоследовательности.

2.1.1 Алгоритм локального порогового суммирования отсчетов яркости кадров видеопоследовательности.

2.1.2 Теоретическое исследование алгоритма максимизации отсчетов яркости видеопоследовательности.

2.1.3 Алгоритм яркостной коррекции.

2.1.4 Сравнение отношения сигнал-шум и вероятности правильного обнаружения сигнала после максимизации и линейного усреднения в зависимости от числа реализаций сигнала в смеси с гауссовым шумом при заданном общем числе кадров видеопоследовательности.

2.2 Теоретические основы вейвлет преобразования применительно к задачам синтеза изображений из видеопоследовательности.

Выводы.

3 Экспериментальные исследования методов синтеза изображений из видеопоследовательности, содержащей свечение газового разряда, возбужденного единичными импульсами.

3.1 Проверка гипотезы об изменении закона распределения с нормального на Пуассона

3.2 Моделирование работы алгоритма максимизации видеопоследовательности на реальных изображениях.

3.3 Проверка гипотезы о неизменности закона. распределения в результате обработки.

3.4 Экспериментальная проверка математической модели преобразования параметров изображения в результате обработки алгоритмом максимизации видеопоследовательности.

3.5 Моделирование работы алгоритма синтеза изображений свечения газового разряда, основанного на вейвлет-преобразовании.

3.6 Экспериментальное сравнение свойств алгоритмов на основе максимизации видеопоследовательности и вейвлет-преобразования.

Выводы.

4 Принципы построения телевизионной системы для визуализации свечения газового разряда, возбужденного единичными импульсами.

4.1 Особенности телевизионной системы для визуализации свечения газового разряда, возбужденного единичными импульсами.

4.2 Варианты структурной схемы телевизионной системы для визуализации свечения газового разряда, возбужденного единичными импульсами.

4.2.1 Асинхронная телевизионная система.

4.2.2 Телевизионная система с программной синхронизацией.

4.2.3 Телевизионная система с полной аппаратной синхронизацией.

4.2.4 Телевизионная система с частичной аппаратной синхронизацией.

4.3 Разработка критерия оптимальности для системы визуализации свечения газового разряда, возбужденного единичными импульсами.

Актуальность работы

Метод визуализации свечения газового разряда находит все большее применение в медицине и биологии. Суть метода состоит в возбуждении газового разряда вблизи поверхности биологического объекта с его последующей телевизионной визуализацией. В настоящее время метод признан министерством здравоохранения и социального развития России как диагностический. Его дальнейшему развитию и совершенствованию посвящена данная работа.

Существующий метод визуализации предполагает возбуждение газового разряда непрерывной последовательностью высоковольтных импульсов с амплитудой в диапазоне от 4 до ЮкВ, следующих с частотой около 1 кГц, и воздействующих в отрезок времени от десятых долей секунды до десятков секунд. Получаемый при этом кадр изображения газоразрядного свечения представляет собой суперпозицию множества откликов на каждое импульсное воздействие в кадре - стримеров (слабосветящихся разрядных каналов), располагающихся на равномерном темном фоне (рисунок 1). В свечении имеются как локально устойчивые, так и локально-неустойчивые области. Для получения изображения, как правило, используются телевизионные датчики на матрицах ПЗС с повышенной чувствительностью (до 0,01лк при отношении сигнал-шум, не превышающем ЮдБ).

Основной вклад в ограничение отношения сигнал-шум метода вносят флуктуационные шумы телевизионного датчика и, в первую очередь, шум выходного устройства ПЗС, характеризующийся, как известно, нормальным законом распределения. Повышение отношения сигнал-шум и, соответственно, вероятности правильного обнаружения сигнала свечения является весьма важной задачей, поскольку именно слаботочная стадия газового разряда при данном методе визуализации несет в себе наиболее значимую диагностическую информацию.

Стандартные методы линейной фильтрации (взвешенного суммирования или усреднения) отсчетов яркости кадров видеопоследовательности не могут быть применены в данном случае из-за потери четкости изображения локально-неустойчивых структур. Таким образом, задача повышения вероятности правильного обнаружения сигнала свечения при априорно неизвестном числе его реализаций в смеси с гауссовым шумом является актуальной.

Целью диссертационной работы является повышение вероятности обнаружения сигнала при априорной неопределенности числа его реализаций в смеси с гауссовым шумом.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Анализ существующих методов обработки видеопоследовательности с учетом специфики газоразрядного свечения.

• Разработка нового метода визуализации свечения газового разряда, возбуждаемого одиночными импульсами в кадре, с последующей обработкой получаемой видеопоследовательности и синтезом изображения, эквивалентного изображению, получаемому при воздействии непрерывной последовательностью импульсов, и его теоретическое и экспериментальное обоснование.

• Теоретическое исследование эффекта подавления шума новым алгоритмом обработки видеопоследовательности.

• Экспериментальные исследования эффекта подавления шума алгоритмами обработки видеопоследовательности с выработкой практических рекомендаций по количеству обрабатываемых кадров путем математического и натурного моделирования.

• Синтез оптимальной структурной схемы для реализации вновь созданного метода визуализации, создание экспериментального макета, проведение на нем натурных экспериментов

Предмет исследования. Алгоритмы обработки видеопоследовательности свечения газового разряда.

Объект исследования. Процессы формирования изображений свечения газового разряда.

Методы исследования. Использовались методы теории моделирования, статистической обработки данных, теории вейвлет анализа, теории множеств. В экспериментальных исследованиях применялись методы математического моделирования в среде МАТЬАВ и натурные эксперименты с использованием разработанного макета системы визуализации свечения газового разряда, возбужденного единичными импульсами.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Метод визуализации свечения газового разряда, возбуждаемого одиночными импульсами в каждом кадре, обеспечивает получение изображения, структура которого эквивалентна структуре изображения, получаемого при возбуждении непрерывной последовательностью импульсов во время кадра.

2. Для получения эквивалента изображения необходимо использовать нелинейный алгоритм на основе максимизации, обеспечивающий уменьшение среднеквадратического отклонения (СКО) флуктуационного шума в 1,9 раза при 20 кадрах обработки.

3. Максимизация эффективно повышает вероятность правильного обнаружения при числе реализаций сигнала в смеси с гауссовым шумом не более при N обрабатываемых кадрах.

Научная новизна работы

1. Создан новый метод визуализации структур газоразрядного свечения, основанный на замене суперпозиции стримеров, возбуждаемых непрерывной последовательностью импульсов в отдельном кадре, на суперпозицию стримеров, содержащихся в кадрах видеопоследовательности при возбуждении свечения одиночными импульсами в каждом кадре.

2. Теоретически и экспериментально исследован эффект подавления шума алгоритмом на основе максимизации отсчетов яркости видеопоследовательности и алгоритмом на основе дискретного вейвлет преобразования применительно к изображениям свечения газового разряда.

3. Показана эффективность применения алгоритма максимизации для повышения вероятности правильного обнаружения сигнала при априорно неизвестном числе его реализаций в смеси с гауссовым шумом.

Практическая ценность работы.

Внедрение предложенных методов позволяет создать аппаратно -программный комплекс для визуализации свечения газового разряда с повышенным качеством получаемых изображений и одновременным упрощением аппаратной части.

Личный вклад автора заключается в теоретическом и экспериментальном исследовании и обосновании предложенного метода обработки видеопоследовательности и принципов построения аппаратуры телевизионной визуализации газоразрядного свечения, возбуждаемого единичными импульсами.

Внедрение результатов

Результаты работы использованы в опытно - конструкторской деятельности ОАО «НИШИ Растр», г. В. Новгород, направленной на совершенствования существующих аппаратных и программных средств телевизионной визуализации газоразрядного свечения. Результаты диссертационной работы использованы также в учебном процессе НовГУ в курсе «Физические основы и методы визуализации», что подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы

Результаты работы докладывались и обсуждались на всероссийских и международных конференциях «Телевидение: передача и обработка изображений», «ЛЭТИ» 2009, «Современное телевидение» 2008, 2009, 2010, 2011, «Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии», Пенза 2009, «Медико-экологические информационные технологии» Курск 2009, а также научных конференциях преподавателей, аспирантов и студентов НовГУ, Великий Новгород 2008, 2009, 2010, 2011гг. Результаты, полученные в диссертации рассматривались также на научно-техническом совете ОАО НИИ ПТ «РАСТР» и расширенном заседании кафедры «Радиосистемы» Института информационных и электронных систем НовГУ. Результаты разработки отмечены грантом по программе участия молодежи в научно-инновационной работе «У.М.Н.И.К» в 2011 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 18 научных работ, из них - 4 статьи в перечне изданий, рекомендованных ВАК, 2 статьи в центральном научно техническом издании, 12 работ - в материалах всероссийских и международных научно-технических конференций, сборниках работ аспирантов, получено положительное решение по заявке на способ, положительное решение по заявкам на полезную модель и регистрацию программы.

Структура и объем работы

Диссертация содержит введение, 4 главы, заключение, список литературы из 177 наименований. Основная часть работы изложена на 110 страницах машинописного текста. Работа содержит 56 рисунков и 11 таблиц.

Заключение

Цель квалификационной работы достигнута, а именно:

1. Создан новый метод телевизионной визуализации, основанный на замене суперпозиции стримеров, возбуждаемых непрерывной последовательностью импульсов в отдельном кадре (суперпозиция по множеству), на суперпозицию стримеров, содержащихся в кадрах видеопоследовательности при возбуждении свечения одиночными импульсами в каждом кадре (суперпозиция по времени) с последующей межкадровой обработкой получаемой видеопоследовательности.

2. Вновь созданный метод обеспечивает уменьшение СКО флуктуационного шума. Свойства метода показаны теоретически и подтверждены математическим и натурным моделированием, а новизна подтверждена положительными решениями по заявке на способ, по заявке на полезную модель, а также свидетельством о регистрации программы для ЭВМ.

3. Показана эффективность применения алгоритма максимизации для повышения вероятности правильного обнаружения сигнала при априорно неизвестном числе его реализаций в смеси с гауссовым шумом.

4. Разработана оптимальная схема телевизионной системы для визуализации свечения газового разряда, возбужденного единичными импульсами, с последующей программной обработкой получаемой видеопоследовательности.

5. Создан действующий экспериментальный макет аппаратуры телевизионной визуализации свечения газового разряда, возбуждаемого одиночными импульсами, и программные средства обработки получаемой видеопоследовательности.

1. Александров Г.Н. Коронный разряд на линиях электропередач / Г.Н. Александров. М.: Энергия, 1964. - 228 с.

2. Аронов М. А. Электрические разряды в воздухе при напряжении высокой частоты / М.А Аронов. М.: Энергия, 1969. - 176 с.

3. Баньковский Н. Г. Экспериментальное исследование характеристик разряда в узком зазоре ограниченном диэлектриком / Н.Г. Баньковский, К.Г. Коротков // Труды ЛПИ. 1985 № 412 с. 64-68.

4. Грановский В. Л. Электрический ток в газе / В.Л. Грановский. М.: Наука, 1971. -560 с.

5. Дашук П. Н. Скользящий разряд в устройствах газоразрядной визуализации / П.Н. Дашук// Наука. Информация. Сознание. Тезисы. СПб 1999. с. 70

6. Каноныкин Б. Н. Разряд в воздушных прослойках, заключенных в толще твердого диэлектрика / Б.Н. Каноныкин // ЖТФ. 1939. Т. 9. Вып. 10. с. 876-882.

7. Коротков К. Г. Изучение свойств разряда при формировании газоразрядных изображений поверхности / К.Г. Коротков // Труды ЛПИ. СПб.: 1980 №371, с 51-54.

8. Кучинский Г. С. Частичные разряды в высоковольтных конструкциях / Г.С.Кучинский Л.: Энергия, 1979. - 224с.

9. Лозаннский Э. Д., Теория искры / Э.Д. Лозаннский, О.Б. Фирсов М.: Атомиздат, 1975. - 528с.

10. Мик Д. Крэгс Д. Электрический пробой в газах / Д. Мик, Д. Крэгс М.: ГИИЛ, 1960.-605 с.

11. Фельдман В. И. О получении изображения катода в стационарном высоковольтном тлеющем разряде / И.В. Фельдман, О.Н. Пивоваров // ТВТ. 1982. Т. 20 № 1 с. 25.

12. Райзер Ю. П. Физика газового разряда / Ю.П. Райзер М.: Наука, 1987. - 592 с.

13. Н.Сливков А. Н. Электроизоляция и разряд в вакууме / А.Н. Сливков -М.:Атомиздат,1972. 144 с.

14. Цырлин Л. Э. О зарядке высокоомного слоя пучком быстрых электронов. // Радиотех. и электр. 1963 Т. 8. № 6 с 920 924.

15. Высокочастотные разряды в электрическом поле конденсатора: фотографирование токами высокой частоты, высокочастотная электронно-ионная оптика / Под ред. А.П. Бойченко. Краснодар. Просвещение Юг, 2003,200с.

16. Адаменко В. Г. Исследование механизма формирования изображений, получаемых с помощью высокочастотного электрического разряда: Дисс. Канд. ф.-м.н. / Минск. 1975. 140 с.

17. Ашметков Ф.С. Баукина Л.Н. Новый метод газоразрядной диагностики / Ф.С. Ашметков, Л.Н Баукина. // Мед. информ . системы Таганрог: 1992. Вып 4. с. 55.

18. Вельховер Е. С. Эксткрорецепторы кожи / Е. С. Вельховер Г. В.Кушнир Кишинев: Штиинца. 1986.

19. Голант В. Е. Основы физики плазмы / В. Е. Голант А. П. Жилинский -М.: Атомиздат, 1977. 228 с.

20. Григорьев В. П. Использование Электромагнитного излучения и плазмы для решения экологических проблем / В. П. Григорьев Е. Т Протасевич Томск. 1998.204 с.

21. Дашук П. Н. Электрофизические характеристики стримерной стадии скользящего разряда / П. Н. Дашук Л. Л. Челноков // Электронная техника. 1975. Вып. 6. с. 9.

22. Дежкунова С. В. Визуализация усталостных дефектов газоразрядным высокочастотным методом / С. В. Дежкунова, А. Г. Довгялло // Дефектоскопия. 1983. № 2 с 46-50.

23. Инюшин В. Н. О биологической сущности эффекта Кирлиан (концепция биологической плазмы) / В. Н. Инюшин В. С. Гриценко и др // КазГУ. Алма-Ата. 1968. 45 с.

24. Кирлиан С. Д. В мире чудесных разрядов / С. Д. Кирлиан В. X. Кирлиан М.: Знание. 1964.- 40 с.

25. Кирлиан С. Д. Фотографирование и визуальное наблюдение в токах высокой частоты / С. Д. Кирлиан В. X Кирлиан // Журн. науч. и прикладной кинематографии. 1961. № 6 с. 397-403.

26. Лидоренко Н. С. Опыт применения эффекта Кирлиан в дефектоскопии / Н. С. Лидоренко Л. А. Гудков // Конф поев, юбилею Кирлиан / ВНИИТ. 1979. с 28-30.

27. Волков А. В. Телешева Т. Ю. Статистическая модель диагноза пациента на основе параметров его ГРВ-грамм / А. В. Волков Т. Ю. Телешева // Тезисы межд. конгр. Наука. Информация. Сознание. -СПб.: 2005.-с. 97

28. Гимбут B.C. Диагностические возможности модифицированного метода Кирлиан в акушерстве.: автореф. дисс. на соискание ученой степени кандидата медицинских наук. Ростов-на-Дону, 2000. - 26с.

29. Струков Е.Ю. Возможности метода газоразрядной визуализации в оценке функционального состояния организма в периоперационном периоде: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук. С-Петербург: ВМедА, 2003.

30. Струков Е.Ю. Диагностика этиологии аллергии с применением газоразрядной визуализации (ГРВ)/Методическое пособие/ Струков Е.Ю. //ВМедА, СПб, 2005, 39 с.

31. Исследование применения метода ГРВ биоэлектрографии в онкологии / Гагуа П.О и. др. // Приборостроение Т. 49, № 2,2006, сс. 47-50.

32. Перспективые направления применения метода газоразряднойвизуализации в медицине критических состояний / Ю.С Полушин идр. // Наука. Информация. Сознание. IX Межд. конгр. по биоэлектрографии. СПб.: 2005. - С.115.

33. Рапис Е. Диагностика метастазирования раковой опухоли / Е. Рапис // Наука. Информация. Сознание. IX Межд. конгр. по биоэлектрографии. -СПб.: 2005.-С.117

34. Сергеев С.С. Первичная диагностика состояния здоровья методом ГРВ- биоэлектрографии / С.С. Сергеев, С.А Писарева // Наука. Информация. Сознание. IX Межд. конгр. по биоэлектрографии. СПб.: 2005.-С.128

35. Мамедов Ю.Э. Диагностические возможности ГРВ-графии в выявлении патологии костно-мышечной и бронхо-легочной систем организма человека / Ю.Э.Мамедов // Наука. Информация. Сознание. IX Межд. конгр. по биоэлектрографии. СПб.: 2005. - С.11

36. Бундзен П.В. Современные тенденции в развитии технологий психической подготовки спортсменов / П.В. Бундзен // Ежегодный научный вестник «Проблемы спортивной науки и физкультурного образования. СПб.: 2000. - С. 40-44.

37. Инновационные процессы в развитии технологий психической подготовки и психодиагностики в олимпийском спорте / Бундзен П.В и др. // Теория и практика физической культуры. № 5,2001. с. 1218

38. Бундзен П.В. Результаты и перспективы использования технологии квантовой биофизики в подготовке высококвалифицированных спортсменов / П.В. Бундзен, К.Г. Короткое А.И. Макаренко // Теория и практика физической культуры. № 3,2003. с. 26-43

39. Бундзен П.В. Психофизиологический прогноз спортивной победы / П.В. Бундзен, К.Г. Коротков А.К Короткова., Н.С. Прияткин // Медицина и Спорт, №2,2005. с.23-24

40. Короткова А.К. Метод газоразрядной визуализации биоэлектрографии в психофизиологических исследованиях квалифицированных спортсменов: автореферат диссертации к.психол. наук. СПб.: 2006.

41. Ловыгина О.Н. Метод газоразрядной визуализации в системе оценки вегетативных функций организма спортсменов / О.Н. Ловыгина // Наука. Информация. Сознание. IX Межд. конгр. по биоэлектрографии.- СПб.: 2005. С.109.

42. Сенькин В.В Использование метода ГРВ биоэлектрографии в авиационной и космической медицине / В.В. Сенькин И.Б. Ушаков, Ю.А. Бубеев // Приборостроение. Т. 49, № 2,2006. с. 57-61.

43. Комплексный биоэлектрографический анализ механизмов альтернативного состояния сознания / П.В. Бундзен и др. // Физиология Человека. Т.26, № 5, 2000. с. 59-68

44. Гурский В.В Исследование особенностей протекания адаптационного синдрома в антарктиде методом газоразрядной визуализации / В.В Гурский, С.Н. Ом // Труды конференции «Нейробиотелеком». СПб.:2004.- с 150-154

45. Филиппосьянц Ю.Р. Новый метод приборного выявления лиц с повышенным уровнем стресса / Ю.Р. Филиппосьянц, С.И. Филатов, К.Г. Коротков, Д.А. Нечаев // Труды конференции «Нейробиотелеком». -СПб.: 2004. с 188-190

46. Крыжановский Э.В. Модель связи газоразрядных изображений с состоянием сознания человека / Э.В. Крыжановский, С.А. Короткина // Наука. Информация. Сознание. IX Межд. конгр. по биоэлектрографии. СПб.: 2005. - С. 153

47. Материалы Межд.науч-производственной конф. «Актуальные проблемы эпизоологии на современном этапе».- СПб.: Изд. СПбГАВМ, 2004.

48. Изучение антибактериальной эффективности препарата «Микро» на экспериментальной модели сибиреязвенной инфекции / Свиридов Л.П., и др. // Материалы Конресса «Инфекционные болезни: проблемы здравоохранения и военной медицины», 22-24 марта. М.: 2006 г.

49. Рубин Л. Б. Исследование спектров флуоресценции биологических культур: автореф. дисс. канд. биол. Наук. М.: 1973.

50. Тамбиев А. X. Исследование с помощью эффекта Кирлиан различных водных организмов / А. X. Тамбиев, М.М. Телитченко // Материалы Семин. Алма-Ата: 1969. - с 55-59.

51. Борисова М.В. Оценка качества семенного материала методом ГРВ биоэлектрографии / М.В. Борисова, Н.С. Прияткин, В.А. Куземкин // Труды конференции «Нейробиотелеком». СПб.: 2004. - с.86-89.

52. Гудакова Г. 3. Галынкин В. А. Исследование газоразрядных характеристик микробиологических культур / Г. 3. Гудакова, В. А. Галынкин // Журн. Прикладна спектроскопия. 1988. Т.49, № 3. с. 412417.

53. Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов / Д.Марр. М.: Радио и связь, 1987. -399с.

54. Lichtenberg G. К. Sechs Originalarbeiten Lichtenbergs über die elektrischen Figuren (http://www.rzuser.uni-heidelberg.de/~gj7/lichtenberg2.html)

55. Юман M. А., Молния, пер. с англ., М., 1972 с.135.

56. Tesla, Nikola, "Famous Scientific Illusions," Electrical Experimenter, Wilder Publications, pgs. 692

57. Корнышев H. П. Телевизионная визуализация и обработка изображений люминесцирующих объектов в криминалистике, молекулярной биологии и медицине. НовГУ им. Ярослава Мудрого, Великий Новгород, 2004. 226с.

58. Бондарев В. М. Моноимпульсная плазмография человека. Алматы, 1997

59. Шадури М. И. Биоголография / М. И. Шадури, Г. К. Чичинадзе. М., 2001

60. Система телевизионная газоразрядной визуализации «Стример». Руководство по эксплуатации НИИПТ «Растр» 2003, с. 5.

61. Коротков К.Г. Основы ГРВ биоэлектрографии. СПб, СП6ГИТМ0(ТУ), 2001,360с.

62. Бабицкий М.А., Короткина С.А., Короткое К.Г. ,Крыжановский Э.В., Муромцев Д.И. «ПРИНЦИПЫ АНАЛИЗА ДИНАМИЧЕСКИХ ГРВ-ГРАММ» http://www.iumab.org/ol 1 .html

63. Коротков К. Г. Принципы компьютерной обработки изображений. ГРВ электрография. Учебное пособие. Часть 1. СПб: СГОГУИТМО, 2004, 120с.

64. Крылов Б.А. Автоматизированное проектирование предметно-ориентированных процедур обработки и анализа двумерных ахроматических изображений.// Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. СПбГИТМО, 2002.

65. Коротков К.Г., Гатчин Ю.А., Крылов Б.А. Автоматизированный измерительно-вычислительный комплекс регистрации и анализа газоразрядного свечения// Известия ТРТУ, Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003, №2(31). Зс.

66. Коротков К.Г., Крыжановский Э.В., Муромцев Д.И., Бабицкий М.А., Борисова М.Б. Автоматизированная система измерения динамических характеристик параметров изображения газоразрядного свечения// Информация. Управление. Системы. 2003. - № 2. - С.68.

67. Коротков К.Г., Крылов Б.А., Короткина С.А. Работа с прибором ГРВ Камера. Обработка результатов измерений в программах комплекса ГРВ Электрографии. Часть 1. Аппаратное обеспечение комплекса// Методические указания к лаб.раб./ СПбГИТМО. СПб. 2003. 32с.

68. Короткое К.Г., Крылов Б.А. Работа с прибором ГРВ Камера. Обработка результатов измерений в программах комплекса ГРВ Электрографии. Часть 2. Программное обеспечение комплекса.// Методические указания к лаб.раб./ СПбГИТМО. СПб. 2003. 20с.

69. Муромцев Д.И. Автоматизированная система обработки и анализа динамических ГРВ-грамм биологических объектов./ Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. С-Петербург, СПбГИТМО, 115 с.

70. Бабицкий М.А. Автоматизированное проектирование систем анализа динамических газоразрядных изображений. /Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. С-Петербург, СПбГИТМО, 2003.

71. Коротков К.Г., Гатчин Ю.А. Физические механизмы и принципы построения систем ГРВ биоэлектрографии. Приборостроение. Т. 49, № 2, 2006, сс. 5-15.

72. Бабицкий М.А., Короткина С.А., Короткое К.Г., Крыжановский Э.В., Муромцев Д.И. Проектирование систем анализа динамических полутоновых изображений, полученных методом ГРВ биоэлектрографии. Приборостроение. Т. 49, № 2, 2006, сс. 19-21.

73. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М., ИЛ, 1963 -832 с

74. Колмогоров А. Н. Теория информации и теория алгоритмов. М., Наука, 1987-307 с

75. Цыцулин А.К. Телевидение и космос. Учебн.пособие. СПб ТЭТУ («ЛЭТИ»), 2003.

76. Цыцулин А. К. Избирательность и теория информации. Вопросы радиоэлектроники. Серия техника телевидения. Вып. 1. 2007.

77. Хромов Л.И. Информационная революция и виртуальное познание. ЭВС, СПб, 2000, 124с.

78. Корнышев Н. П. Методы телевизионной визуализации и обработки изображений люминесцирующих объектов. АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. НовГУ. 2007 с 10.

79. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер с англ., М., Мир, 1982 кн. 1,312 с.

80. Вудс Р. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера 2005.-1070с.

81. Хуанг Т.С. и др. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. М.: Радио и связь, 1984. - 224 с.

82. Сойфер В.А. Компьютерная обработка изображений. Часть 2. Методы и алгоритмы. Соросовский образовательный журнал №3, 1996.

83. Большаков И.А., Ракошиц B.C. Прикладная теория случайных потоков, М.: Сов. радио, 1978,- 248с.

84. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений / Л.П. Ярославский М.: Советское радио, 1979,312 с.Яровой Н.И.

85. Красильников H.H., Цифровая обработка изображений / Красильников H.H. 2002.

86. Даджион Д., Мерсеро Р., Цифровая обработка многомерных сигналов /М.: Мир, 1988,488с.

87. Зубарев Ю.Б., Дворкович В.П., Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений / Ю.Б. Зубарев, В.П. Дворкович -М.: МЦНиТИ, 1997,216 с.

88. Цифровое преобразование изображений: учебное пособие для вузов / Под ред. P.E. Быкова М.: 2003г., 228 с.

89. Chan R., Chung-Wa Но, Mila Nicolova. Salt and Papper Noise Removal by Median-type Noise Detectors and Detail Preserving1. Régularisation.http://www.math.cuhk.edu.hk/~rchan/paper/impulse/impulse.pdf

90. Короткое К.Г. Принципы анализа ГРВ биоэлектрографии. СПб. Изд-во «Реноме», 2007, 286 с

91. Коротков К.Г., Крыжановский Э.В., Муромцев Д.И., и др. Практические основы метода газоразрядной визуализации (ГРВ). Учебное пособие. СПб: Тип. СПбИТМО, 2006.

92. Коротков К.Г., Крыжановский Э.В., Короткова А.К., Крылов Б., Белобаба О. Применение экспертной компьютерной системы диагностико-консультационного типа. Методические рекомендации. СПб: СПбНИИФК, 2006.-34с.

93. Яровой Н. И. Адаптивная медианная фильтрация. http://www.controlstyle.ru/articles/science/text/amf/

94. Черненко С. А. Медианный фильтр. http://www.logis-pro.kiev.ua/mathpowermedianfilter ru.html.

95. Радченко Ю.С. Эффективность приема сигналов на фоне комбинированной помехи с дополнительной обработкой в медианном фильтре. "Журнал радиоэлектроники", №7, 2001. / http://ire.cplire.ru/iso/iul01/2/text.html

96. Яншин В.В., Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы / В.В. Яншин М.: Машиностроение, 1995, с. 111.

97. Chan R., Chung-Wa Но, Mila Nicolova. Sait and Papper Noise Removal by Median-type Noise Detectors and Détail Preserving Régularisation.http://www.math.cuhk.edu.hk/~rchan/paper/impulse/impulse.pdf

98. Примаков Д. В. Щевелев M. И. Использование Медианной фильтрации для обработки ГРВ грамм // Тезисы конф Наука. Информация. Сознание. СПб. 2003. с 51.

99. Коротков К.Г. Принципы анализа ГРВ биоэлектрографии. СПб. Изд-во «Реноме», 2007,286 с.

100. Коротков К.Г., Крыжановский Э.В., Муромцев Д.И., и др. Практические основы метода газоразрядной визуализации (ГРВ). Учебное пособие. СПб: Тип. СПбИТМО, 2006.Коротков К.Г.,

101. Крыжановский Э.В., Короткова А.К., Крылов Б., Белобаба О. Применение экспертной компьютерной системы диагностико-консультационного типа. Методические рекомендации. СПб: СПб НИИФК, 2006.-34с.

102. Коротков К.Г., Крылов Б.А. Работа с прибором ГРВ Камера. Обработка результатов измерений в программах комплекса ГРВ Электрографии. Часть 2. Программное обеспечение комплекса.// Методические указания к лаб.раб./ СПбГИГМО. СПб. 2003. 20с

103. Примаков Д. В. Щевелев М. И. Использование медианной фильтрации для обработки ГРВ-грамм // Тезисы межд. конгр. Наука. Информация Сознание. 2003. с. 51

104. Примаков Д. В. Щевелев М. И. Градиентный метод обработки ГРВ-грамм // Тезисы межд. конгр. Наука. Информация Сознание. 2004. с. 148

105. Примаков Д. В. Щевелев М. И. Разностный метод обработки ГРВ-грамм // Тезисы межд. конгр. Наука. Информация Сознание. 2004. с. 149

106. Claude Е. Shannon, Warren Weaver. The Mathematical Theory of Communication. Univ of Illinois Press, 1963. ISBN 0-252-72548-4

107. Thomas M. Cover, Joy A. Thomas. Elements of information theory New York: Wiley, 1991. ISBN 0-471-06259-6

108. R. Landauer, Information is Physical Proc. Workshop on Physics and Computation PhysComp'92 (IEEE Сотр. Sci.Press, Los Alamitos, 1993) pp. 1-4.

109. Maxwell's Demon: Entropy, Information, Computing, H. S. Leff and A. F. Rex, Editors, Princeton University Press, Princeton, NJ (1990). ISBN 0-691-08727-X

110. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. — М.: Изд. иностр. лит., 1963. — 830 с.

111. Колмогоров А. Н. Три подхода к определению понятия «Количество информации» Новое в жизни, науке, технике. Сер. «Математика, кибернетика», N1,1991, С.24-29. Перепечатка из «Проблемы передачи информации», N1,1965, С.1-7.

112. Короткое К. Г. Короткина С. А. От эффекта Кирлиан к Биоэлектрографии. СПб, изд «Ольга» 1998,304 с.

113. Галынкин В.А., Гудакова Г.З, Короткое К.Г. Способ определения состояния биологического объекта, Патент SU №1377813,1988 г.

114. Коротков К.Г. Основы ГРВ биоэлектрографии. СПб, СПбГИТМО(ТУ), 2001, 360с.

115. Коротков К.Г. Струков Е. Ю. Широков Д.М. Метод газоразрядной визуализации в практике врача исследователя СПб: Воєнно медицинская академия, 2003. 38 с.

116. Коротков К.Г. Принципы компьютерной обработки изображений. ГРВ электрография. Учебное пособие. СПб: СПбГУИТМО, 2004. 120 с.

117. Voll. R.: The Phenomen of Medicine Testing in Electro acupuncture According to Voll, American Journal of Acupuncture II, 1980.

118. Вельховер E.C., Кушнир Г.В. Экстрарецепторы кожи. Кишинев, 1983.- 125с.

119. Вельховер Е.С., Никифоров В.Г. Основы клинической рефлексологии / Е. С. Вельховер М.: Медицина, 1984. - 224с.

120. Hyodo M. Ryodoraku treatment. Japan. Osaka. 1975

121. Бойцов И. В. Электропунктурная диагностика по "риодораку" : Монография Витебск, 1996. - 192 с.

122. Самохин A.B., Готовский Ю. В. Электропунктурная диагностика и терапия по методу Р. Фолля / А. В. Самохин, Ю.В. Готовский -Москва: "Имедис",1995. 215 с.

123. Готовский Ю.В. Электропунктурная диагностика по методу И. Накатани, методические рекомендации 2002/34 / Ю. В. Готовский -Москва: Наука,2002. 5 с.

124. Коротков K.r.(RU); Короткина C.A.(RU); Лехтомаки Ласси (FI). Способ определения энергоинформационного состояния биологического объекта. Патент № RU (11) 2141250 (13) С1

125. Бабицкий М.А. «ПРИНЦИПЫ АНАЛИЗА ДИНАМИЧЕСКИХ ГРВ-ГРАММ» / A.M. Бабицкий, С.А. Короткина // http://www.iumab.org/ol l.html

126. Муромцев Д.И. Автоматизированная система обработки и анализа динамических ГРВ-грамм биологических объектов : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. С-Петербург: СПбГИТМО, 2003

127. Юмашев Г. С. Способ диагностики шейного остеохондроза / Г.С. Юмашев, М.Е. Фурман // Патент № 1812965

128. Инюшин В.М. Отражение психофизиологического состояния в структурах стримеров / В.М. Инюшин, И.Л. Володина // Тезисы межд. конгр. Наука. Информация. Сознание. 2003.с. 21.

129. Райзер Ю. П. Физика газового разряда: Учебное руководство для Вузов, перераб. доп. / Ю.П. Райзер М.: Наука. Гл. Ред. Физ.-мат. Лит., 1992 г.-536 с.

130. Корнышев Н.П. Визуализация газоразрядного свечения возбуждаемого одиночными импульсами / Н. П. Корнышев, Л. А. Шевелева, А. В. Хаймин // Санкт Петербургский государственный электротехнический университет имени В. И. Ульянова. 7-я

131. Международная конференция «Телевидение: Передача и обработка изображений» С. 185.

132. Случайные процессы в параметрических моделях надежности / Переверзев Е . С . Киев : Наукова думка. - 1987.-360с.

133. Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика / М.Б. Лагутин М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. - 472 с.

134. Браверман Э.М. Структурные методы обработки эмпирических данных / Э.М. Браверманн, И.Б. Мучник М.: Наука, 1983. - 365 с.

135. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам / И. Добеши Москва: "РХД", 2001.

136. Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования / В.И. Воробьев, В.Г. Грибунин С.-Петербург: ВУС, 1999.

137. Mallat S. A theory for multiresolutional signal decomposition: the wavelet representation. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1989, N7, p.674-693.

138. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике: 2-е изд., перераб. и доп. / В. П. Дьяконов М.: СОЛОН - Пресс. - 2004. - 399 с.

139. Шредер М. Фракталы, хаос, степенные законы / М. Шредер -Ижевск: НИЦ «РХД», Ижевская республиканская типография. 2001. - 528 с.

140. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения / Н.М. Астафьева // Успехи физических наук. 1996. - Т. 166. -№11.-С. 1145-1170.

141. Дремин И.М. Вейвлеты и их использование / И. М. Дремин, О.В. Иванов //Успехи физических наук. 2001. - Т. 171. - № 5. - С. 465501.

142. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB / Н.К. Смоленцев М.: ДМК Пресс. - 2005.

143. Н. Li, В.S. Manjunath, and S.K. Mitra. Multisensor image fusion using the wavelet transform. Graphical Models and Image Processing, 57:235-245,1995.

144. J.L. Moigne and R.F. Cromp. The use of wavelets for remote sensing image registration and fusion. Technical Report TR-96-171, NASA, 1996.

145. О. Rockinger. Pixel-level fusion of image sequences using wavelet frames. In Mardia, К. V., Gill, C. A., and Dryden, I. L., editor, Proceedings in Image Fusion and Shape Variability Techniques, pages 149-154., Leeds, UK, 1996.

146. O. Rockinger. Image sequence fusion using a shift invariant wavelet transform IEEE Transactions on Image Processing, 3:288-291, 1997. 8. S. Nikolov, P.R. Hill, D.R. Bull, C.N. Canagarajah. Wavelets

147. Лемешко Б.Ю. Статистический анализ смесей распределений по частично группированным данным / Б.Ю. Лемешко, С.Н. Постовалов // Сб. научных трудов НГТУ. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1995. - № 1. -С. 25-31.

148. Hill P., Canagarajah N., Bull D. Image Fusion using Complex Wavelets, Dept. of Electrical and Electronic Engineering, The University of Bristol, Bristol, BS5 1UB, UK

149. Zhu Shu-long, Image Fusion using wavelet transform, Department of remote sensing Information Engeneering, Wuhan, China, 2006

150. Цыцулин А. К. Начальный этап проектирования кодера источника непрерывного сигнала / А.К. Цыцулин, Ш.С. Фахми, И.А. Зубакин // Вопросы радиоэлектроники серия Техника телевидения, выпуск 2, ФГУП «НИИТ», СПб, 2010 с. 17-37.

151. Фахми Ш.С. Модели, методы и алгоритмы кодирования изображений в устройствах систем на кристалле: авт. дисс. на соискание ученой степени доктора технических наук, Санкт-Петербург: 2011. 26 с.

152. Корнышев Н.П. Телевизионная визуализация структур газоразрядного свечения / Н.П. Корнышев, Л.А. Шевелева, А.В. Хаймин//Вопросы радиоэлектроники, сер. «Техника телевидения», Санкт-Петербург. 2009. Вып. 2. С.77-79.

153. Корнышев Н.П Метод визуализации свечения газового разряда, возбуждаемого единичными импульсами / Н. П. Корнышев, Н. И. Смирнов, А. В. Хаймин / Вопросы радиоэлектроники. Серия «Техника телевидения». Вып 2. - 2011.