УДК 004.93.12
С.В. ЯРЕМЕНКО,
Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ, Україна,
yaserg555@gmail.com
Ю.В. КРАК,
Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Інститут кібернетики
ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна, yuri.krak@gmail.com
ВИЗНАЧЕННЯ ЦЕНТРОЇДА ЛАЗЕРНОЇ ПЛЯМИ У ПЛОЩИНІ
ФОТОСЕНСОРА МУЛЬТИМЕДІЙНОГО ТИРУ НА ОСНОВІ МЕТОДІВ
ІНТЕРПОЛЯЦІЇ ТА ФІЛЬТРАЦІЇ ФРАГМЕНТА ЗОБРАЖЕННЯ
Анотація. Розглянуто задачу визначення центроїда проєкції лазерної плями на площині фотосенсора у мультимедійному тирі. Запропоновано двоетапний підхід до розв’язання цієї задачі. Досліджено можливості підвищення точності визначення центроїда за рахунок явного виділення контурів плями (другий етап оброблення) замість визначення країв плями з використанням порогової бінаризації. Проведено аналіз підходів до визначення країв плями. Для розв’язання задачі збільшено масштаб фрагмента зображення за рахунок інтерполяції нових точок. Досліджено можливості виділення контуру плями шляхом оброблення фрагмента зображення фільтрами низьких та високих частот. Проведено порівняльну оцінку точності базового алгоритму порівняно з модифікованим варіантом. Показано, що модифікований алгоритм забезпечує підвищення точності визначення центроїда на 30 %. Підвищення точності досягнуто завдяки тому, що модифікований метод надає змогу знаходити контури плями в явному вигляді.
Ключові слова: мультимедійний тир, лазерна пляма, контур, центр ваги, фільтри цифрового зображення.
ПОВНИЙ ТЕКСТ
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- Jedrasiak K., Daniec K., Sobel D., Bereska D., Nawrat A. The concept of development and test results of the multimedia shooting detection system. Proc. 2016 Future Technologies Conference (FTC) (6–7 December 2016, San Francisco, CA, USA). San Francisco, 2016. P. 1057–1064. https://doi.org/10.1109/FTC.2016.7821734.
- Laser Shot, Inc. URL: http://www.lasershot.com/government-military .
- Sviderski W., Glogowski T., Hlosta P., Stepniak S. IR detection of impact places of projectiles in the training system “SNIEZNIK.” Problems of Mechatronics. Armament, Aviation, Safety Engineering. 2018. Vol. 9, Iss. 2. P. 99–110. https://doi.org/10.5604/01.3001.0012.1104.
- OpenCV team. URL: https://docs.opencv.org .
- Zakaria N.F., Zulkifley M.A., Mustafa M.M., Rohana A.K.. A review on laser spot detection system based on image processing techniques. Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 2014. Vol. 70, Iss. 2. P. 333–344.
- Fadhil A.F., Fatih M.M. Laser spot detection and tracking. ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences. 2016. Vol. 28, Iss. 2. P. 615–623.
- Aguilar W.G., Castro P., Caballeros J., Segarra D. Homography and morphological detection-based virtual shooting range. In: Ubiquitous Networking. UNet 2018. Boudriga N., Alouini M-S., Rekhis S., Sabir E., Pollin S. (Eds.). Lecture Notes in Computer Science. 2018. Vol. 11277. P. 267–272. .
- Wang H., Hui L., Zhang J. Research on spot of CCD subdivided locating methods in laser triangulation displacement measurement. Proc. SPIE. 2017. Vol. 10256. https://doi.org/10.1117/12.2257635.
- Guthe S.A., Soni P.M. Target shooting training and instructive system model using Python. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). 2016. Vol. 5, Iss. 05. P. 594–597. http://dx.doi.org/10.17577/IJERTV5IS050902.
- Barmak A.V., Krak Iu.V., Manziuk E.A., Kasianiuk V.S. Information technology of separating hyperplanes synthesis for linear classifiers. J. Autom. Inf. Sci. 2019. Vol. 51, Iss. 5. P. 54–64. https://doi.org/10.1615/JAutomatInfScien.v51.i5.50.
- Krak Iu.V., Kudin G.I., Kulyas A.I. Multidimensional scaling by means of pseudoinverse operations. Cybernetics and Systems Analysis. 2019. Vol. 55, N 1. P. 22–29. https://doi.org/ 10.1007/s10559-019-00108-9.
- Abdulrahman H., Magnier B., Montesinos P. From contours to ground truth: How to evaluate edge detectors by filtering. Journal of WSCG. 2017. Vol. 25, Iss. 2. P. 133–142.
- Yaremenko S., Krak Iu. Determination of the position of the laser spot in the plane of the photo sensor of the multimedia shooting gallery. Proc. EUROCON 2021 — 19th IEEE International Conference on Smart Technologies (6–8 July 2021, Lviv, Ukraine). Lviv, 2021. P. 531–536. https://doi.org/10.1109/EUROCON52738.2021.9535549.
- Chen Q., Sun Q., Heng P., Xia D. A double-threshold image binarization method based on edge detector. Pattern Recognition. 2008. Vol. 41, Iss. 4. P. 1254–1267. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2007.09.007.
- Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Москва: Техносфера, 2012. 1104 c.
- Freedman G., Fattal R. Image and video upscaling from local self-examples. ACM Trans. Graph. 2011. Vol. 30, Iss. 2. P. 1–11. https://doi.org/10.1145/1944846.1944852.
- Prasad R., Sresh S. A review on edge detection algorithms. International Journal of Mechanical Engineering and Computer Applications. 2016. N 1. P. 7–11.
- Balabantaray B.K., Sahu O.P., Mishra N. A quantitative performance analysis of edge det.ctors with hybrid edge detector. Journal of Computers. 2017. Vol. 12, N 2. P. 165–173.
