Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/4029| Название: | Method for Pre-Processing of Level Crossing Image |
| Другие названия: | Метод предварительной обработки изображения железнодорожного переезда Метод попередньої обробки зображення залізничного переїзду |
| Авторы: | Rybalka, Roman V. Honcharov, Kostiantyn V. |
| Ключевые слова: | level crossing video surveillance fuzzy inference system wavelet transform image compression железнодорожный переезд видеонаблюдение нечеткая система вывода вейвлет преобразования сжатия изображений залізничний переїзд відеоспостереження нечітка система виводу вейвлет перетворення стиснення зображень КАТЗ |
| Дата публикации: | 2015 |
| Издательство: | Силезский технологический университет, Гливице, Польша |
| Библиографическое описание: | Rybalka, R. Method for Pre-Processing of Level Crossing Image / R. Rybalka, K. Honcharov // Transport problems. – Poland, 2015. – Vol. 10. – Issue 1. – P. 79-86. |
| Краткий осмотр (реферат): | EN: Actuality of problem in the improvement of transport safety at level crossings (LC) is caused by increasing the number of vehicles and reducing discipline of vehicle drivers. One of ways for solution of this problem is associated with using the video surveillance systems for monitoring danger area of level crossing. In such systems due to the limited bandwidth of data channel usually the image compression techniques
are used. In this paper the pre-processing method for compression of images is presented. Proposed method accounts unequal subjective informational content of different LC image regions (using fuzzy logic and wavelet transform). Comparison of this method with plain set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) technique showed that proposed method allows obtaining better result at image compression in terms of reconstruction quality and compression ratio. RU: Актуальность проблемы повышения безопасности движения на железнодорожных переездах обусловлена увеличением количества автотранспортных средств и снижением дисциплины водителей. Одно из направлений для решения данной проблемы связано с использованием систем видеонаблюдения для мониторинга опасной зоны переезда. С учетом ограниченной полосы пропускания канала передачи данных в таких системах обычно применяется сжатие изображений. В данной работе представлен метод предварительной обработки для сжатия изображений. Предложенный метод учитывает неодинаковое субъективное информационное заполнение различных участков изображения переезда (используя нечеткую логику и вейвлет преобразование). Сравнение данного метода с простым методом пространственно упорядоченных иерархических деревьев (SPIHT) показало, что предложенный метод позволяет получить лучший результат при сжатии изображения с точки зрения качества восстановления и степени сжатия. UK: Актуальність проблеми підвищення безпеки руху на залізничних переїздах обумовлена збільшенням кількості автотранспортних засобів і зниженням дисципліни водіїв. Один з напрямків для вирішення даної проблеми пов'язане з використанням систем відеоспостереження для моніторингу небезпечної зони переїзду. З урахуванням обмеженою смуги пропускання каналу передачі даних в таких системах зазвичай застосовується стиснення зображень. У даній роботі представлений метод попередньої обробки для стиснення зображень. Запропонований метод враховує неоднакове суб'єктивне інформаційне заповнення різних ділянок зображення переїзду (використовуючи нечітку логіку і вейвлет перетворення). Порівняння даного методу з простим методом просторово впорядкованих ієрархічних дерев (SPIHT) показало, що запропонований метод дозволяє отримати кращий результат при стисненні зображення з точки зору якості відновлення і ступеня стиснення. |
| URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/4029 |
| Располагается в коллекциях: | Статті КАТ |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Rybalka_ Honcharov.pdf | 3,27 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.
