Влияние множественной обработки изображений при сшивании кадров в фотоплан

computer processing of the image. To identify the necessary objects in the image, segmentation algorithms and threshold segmentation are used, as a result of which the image is divided into two classes. The segmentation efficiency can be checked by the obtained histogram. Using marker algorithms, you can improve the representativeness of the image.

References

1. Therrien C.W., Quatieri T.F., Dudgeon D.E. Statistical model-based algorithms for image analysis. Proceeding of the IEEE. Vol. 74. Issue 4, 1986. Рp. 532-551. [Electronic resource]. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/1457772/ (date of acces: 14.12.2018).

2. Wirjadi O. Models and algorithms for image-based analysis of microstructures. [Electronic resource]. URL: https://d-nb.info/993579078/34/ (date of acces: 14.12.2018).

3. Panova I.A., Lysak O.Yu. Method of medical image binarization. [Electronic resource]. URL: https://storage.tusur.ru/files/8617.pdf/ (date of acces: 14.12.2018).

4. Otsu N.A. Threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Transactions on systems, Man and Cybernetics. Vol.9, Issue 1. 1979. Pp 62-66.

5. Wikipedia. [Electronic resource]. URL: ttps://wiki2.org/ru/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%9E%D1%8 6%D1%83/ (date of acces: 14.12.2018).

ВЛИЯНИЕ МНОЖЕСТВЕННОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИ СШИВАНИИ КАДРОВ В ФОТОПЛАН

1 2 3

Сидоркин И.И. , Маликова М.О. , Цуканов М.В.

1Сидоркин Иван Игоревич - магистрант, кафедра информационных систем, Институт приборостроения, автоматизации и информационных технологий, Орловский государственный университет им. И.С. Тургенева, младший научный сотрудник, Орловский филиал Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российская академия наук;

2Маликова Мария Олеговна - магистрант, кафедра информационных систем, Институт приборостроения, автоматизации и информационных технологий, Орловский государственный университет им. И.С. Тургенева;

3Цуканов Максим Владимирович - инженер-исследователь, Орловский филиал Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российская академия наук, г. Орёл

Сшивание кадров в фотоплан может быть использовано для ведения картографических и иных работ по составлению плана местности. Под фотопланом понимается набор совмещенных изображений. Процедура сшивания последовательности кадров в фотоплан имеет один существенный момент: сшивание осуществляется последовательным процессом склейки отдельного кадра с промежуточным результатом склейки, полученным на предыдущем этапе. Такой подход позволяет выполнять процедуру сшивания без особых сложностей, просто перебирая последовательность кадров, проверяя возможность склеивания их между собой, формирую промежуточный результат и далее уже осуществлять склейку с уже

полученным промежуточным результатом, без необходимости поиска какого -то особого ядра сшивания. Под ядром сшивания будем понимать изображение, выбранное по каким-либо параметрам, с которым будет осуществляться процедура склейки всех остальных кадров используемого исходного множества. Склеиваемые изображения подвергаются преобразованиям в соответствии с вычисленной матрицей томографии. Основной объем преобразований связан не только с исправлением искажений поворота и смещения, но и с перспективными искажениями [1-3]. При использовании любого из перечисленных преобразований появляются точки, для которых не было получено соответствие на исходном изображении, которые заполняются пикселями, вычисленными интерполяционными или другими методами. Однократное преобразование пары изображений, зачастую, не дает существенного искажения, которое могло бы быть замечено человеческим глазом. Однако, если применять данное преобразование к изображению, являющемуся промежуточным результатом сшивания кадров на каждом этапе склеивания, то может возникнуть значительное ухудшение качества получаемого изображения на каждом этапе. Пример искажения изображения в результате множественных операций, 170 сшитых кадров, аффинных преобразований представлен на рисунке 1.

Рис. 1. Искажение размытия в результате множества аффинных преобразований

Максимальная величина ошибки, когда перспективные преобразования применяются для изображения-ядра, будет соответствовать: Л- = £"=1 (щ_1 * 2 + щ), где щ - ошибка г-го изображения; щ _ 1- ошибка (г-1)-го изображения.

Для уменьшения искажений, вызванных множественными аффинными преобразованиями промежуточных результатов сшивания кадров в фотоплан предлагается применять аффинные преобразования для кадра, который пришивается к промежуточному результату склейки. В этом случае предельная величина ошибки будет составлять:

где - площадь фотоплана;

- средняя величина площади сшитых изображений.

Список литературы

1. Алгоритм точного поворота растрового изображения. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.pшgrammersdub.ru/алгоритм-точного-поворота-растровог/ (дата обращения: 12.12.2018).

2. Программное вращение изображений. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.codeguru.com.ua/article/a-77.html (дата обращения: 12.12.2018).

3. Прецизионный поворот растрового изображения на произвольный угол. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.pvsm.ru/programmirovanie/21596/ (дата обращения: 12.12.2018).

РАЗДЕЛИТЕЛЬНЫЕ СМАЗКИ ДЛЯ ОПАЛУБКИ НА ОСНОВЕ МАСЛА ГИДРОКРЕКИНГА Сабирзянов А.И.

Сабирзянов Айнур Ильнурович - магистрант, специальность: химическая технология топлива и газа, Уфимский государственный нефтяной технический университет, г. Уфа

Аннотация: в статье рассмотрены формовочные масла на основе минеральных масел, применяемые в каркасно-монолитном строительстве, представлены исследования влияния добавок эфиров растительного масла на адгезионные свойства базового масла.

Ключевые слова: масло гидрокрекинга, разделительные смазки, формовочные масла, адгезия.

Разделительные смазки уменьшают прилипание и трение между бетоном и опалубкой. В результате чего качество продукта увеличивается, и продлевается жизненный цикл опалубки.

Самые общие коммерчески смазки для бетона это парафиновые и нафтеновые производные, полученные перегонкой нефти и часто улучшенные химическими добавками, такими как органические кислоты или доработанные эстеры. Кроме того, в качестве разделительных веществ используются и другие вещества, такие как чистые минеральные масла, эмульсии растительных масел, смазки, нефтяные воски, пластиковые покрытия, отработанные моторные масла, сырые масла и жиры животного и растительного происхождения.

Отработанное масло может содержать ароматические углеводороды, полихлорированные бифенилы, хлордибензофураны, смазывающие добавки, продукты разложения и тяжелые металлы, такие как алюминий, хром, свинец, марганец, никель и кремний. Все это негативно влияет на экологию и может нанести вред здоровью человека.

Поэтому поиск нетоксичных смазочных составов является актуальной задачей. Смазка для опалубки должна удовлетворять следующим требованиям вязкость смазки должна находиться в интервале 1,4-2,0 сСт при 80оС, и 5,0-10,0 сСт при 20оС. Повышенная вязкость затрудняет нанесение при низких температурах. Температура вспышки должна быть не ниже 140оС для обеспечения пожарной безопасности процесса, температура застывания - не выше -10°С для обеспечения постоянства консистенции при хранении и транспортировании [1].

Разделительные смазки на углеводородной основе изготавливаются на основе минерального, синтетического, растительного масел или их комбинаций с добавлением присадок.