Компенсация движения в методе сверхразрешения для систем видеонаблюдения Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Информатика и информационно-управляющие системы

D. I. Piankov

Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

WAVELET FUNCTION FOR IMAGE COMPRESSION

Image compression algorithms for image averaging are presented. The wavelet algorithm which uses the wavelet function instead of averaging and allows getting less sharp differences in brightness on the borders of contours is considered.

© nMHKOB A- H., 2009

УДК 004.932.2

А. Л. Русаков

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

КОМПЕНСАЦИЯ ДВИЖЕНИЯ В МЕТОДЕ СВЕРХРАЗРЕШЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ

Рассматриваются основные методы детектирования движущихся объектов на видеопоследовательностях. Исследуются варианты исключения движущихся объектов при обработке кадров видеоряда и получении кадра сверхразрешения.

В настоящее время видеонаблюдение является технологией, напрямую связанной с жизнью и безопасностью людей. При видеонаблюдении требуется детальная информация об объекте на видеопоследовательности или детальное представление какой-либо сцены. Основным препятствием для более точной детализации является ограничение возможностей видеокамеры, с которой берется необходимое видеоизображение. Часто используемым методом получения детального представления сцены является метод сверхразрешения, когда на основе ряда кадров получается изображение более высокого разрешения, чем исходные, так называемые High-resolution Image. Наибольшую трудность при реализации метода сверхразрешения вызывает появление на видео движущихся объектов [1].

К основным методам обнаружения движения можно отнести сравнение текущего кадра с предыдущим кадром, сравнение текущего кадра с начальным кадром, сравнение текущего кадра c фоном сцены. В первом методе попиксельно сравниваются текущий и предыдущий кадры. За счет смещения объекта в кадре получаются пиксели, которые и показывают движение объекта. Однако этот метод является шумозависимым и неприемлем при наличии медленного движения. Второй метод более эффективен в случае медлен-

ных перемещений объектов. Однако и у этого метода есть один существенный недостаток, связанный с возможным исчезновением движущегося объекта на первом кадре. Наиболее эффективными являются алгоритмы, основанные на создании так называемого фона сцены и сопоставлении каждого текущего кадра с фоном. При этом целесообразно использовать в качестве фона сцены не первоначальный кадр, а некий кадр, полученный путем изменения цвета пикселей на указанное количество. Далее происходит сравнение полученного кадра с текущим кадром, тем самым получается реальная картина движения объекта в каждом кадре. Такой подход позволит исключить пиксели, отвечающие за движение, и значительно уменьшить время на обработку видеопоследовательности и получение изображения сверхразрешения.

Библиографический список

1. Абдуллин, Ю. Э. Формирование кадра фона в задаче обнаружения движения системами технического зрения [Электронный ресурс] / Ю. Э. Абдуллин // Исследовано в России : электр. журн. 2007. № 124. С. 1282-1289. Режим доступа: www.zhurnal.ape.retarn/ru/ Загл. с экрана.

Решетневские чтения

A. L. Rusakov

Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

COMPENSATION OF MOTION IN THE METHOD OF SUPERRESOLUTION FOR SYSTEM OF VIDEO OBSERVATION

The main methods of detecting of moving objects on video sequences are considered. Variants of an exception of moving objects at processing offrames of a video series and reception of a frame of the superresolution are studied.

© Русаков А. Л., 2009

УДК 004.056

И. В. Рябищук, А. А. Павленко

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

СМАРТ-КАРТЫ - ПОМОЩНИКИ БИЗНЕСУ

Рассмотрена актуальность распространенных в мире smart карт и особенности их применения.

По своей конструкции смарт-карта представляет собой пластиковую карту, внутри которой размещена микросхема (чип) с защищенной памятью 1 КБ, приемником, передатчиком и антенна.

Эти «умные» карты используют для безналичных расчетов за транспортные услуги (метро, автобусы, троллейбусы, электрички и электропоезда), в качестве дисконтных или расчетных карт на бензоколонках или автопарковках, для ограничения доступа в помещения, расчетов за коммунальные и другие услуги. Смарт-карты создают возможность повышать эффективность финансового сектора экономики страны и улучшать благосостояние населения, включая его наиболее социально незащищенные слои.

В настоящее время практически во всех регионах России существуют и развиваются адресные социальные программы. При этом хорошие результаты по их реализации приносят проекты социальных карт, применяющие технологии с использованием смарт-карт. Как показала банковская практика, для таких адресных социальных программ очень подходят смарт-карты, содержащие несколько электронных кошельков. Конкретным примером эффективного использования смарт-карт могут служить программы для обеспечения отпуска бесплатных лекарств в аптеках.

Технология платежей с использованием смарт-карт является очень перспективной для электрон-

ной коммерции, обладая следующими преимуществами:

1) высокий уровень безопасности: они не только сами лучше защищены от подделок и хищений, но и способны вырабатывать сеансовые ключи шифрования, с помощью которых в системе защищена вся конфиденциальная информация;

2) наличие недорогих картридеров по работе со смарт-картами делает работу доступной для широкого круга как юридических, так и физических лиц;

3) с помощью смарт-карты можно осуществлять разграничение доступа к ресурсам Интернет-площадки или электронного магазина;

4) расчеты в системе, использующей смарт-карты, производят в рамках существующего нормативного поля платежных карт в отличие, например, от используемых в некоторых системах платежей для Интернет-коммерции «электронных денег», сетевых денег, которые не имеют под собой законодательной базы.

Платежи в системе выполняются в режиме онлайн. При этом гарантируется зачисление денежных средств на счет продавца в оговоренные сроки (день в день, через 3 часа и т. п.), имеется возможность проводить гибкую тарифную политику и реализацию специальных финансовых схем.

I. V. Ryabischuk, A. A. Pavlenko Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

SMART CARDS - ASSISTANTS TO BUSSINESS

In this article the urgency of the popular smart cards in the world and features of their using are considering.

© Рябищук И. В., Павленко А. А., 2009