ISSN 0016-7126 (Print)
ISSN 2587-8492 (Online)
Аннотация:
Оптические штриховые миры – основное средство для определения пространственного разрешения оптико-электронных систем наблюдения. Несмотря на наличие обширной нормативной документации по измерению разрешающей способности и линейного разрешения, вопрос выбора оптимального типа штриховых мир остается открытым. В статье дан анализ специфики использования штриховых мир при испытаниях авиационных оптико-электронных систем. Выявлены и обоснованы важные геометрические, контрастные и колориметрические характеристики штриховых мир, адаптированные к особенностям цифровых оптико-электронных систем. Предложены новые трехкомпонентные штриховые миры, использующие аддитивные и субтрактивные цветовые модели, а также усовершенствовано формальное описание признаков, по которым можно определить разрешающую способность изображений штриховых мир при их визуальном дешифрировании. Результаты исследования вносят вклад в развитие как теоретических основ, так и практических методов оптических измерений и анализа изображений
Список литературы:
| 1. Гаврилов В. А. Видимость в атмосфере – Л.: Гидрометеоиздат, – 1966. – 324 c. |
| 2. Горбулин В. И., Ходор М. А. Методика распределения полей зрения средств наблюдения в зоне ответственности // Труды МАИ. – 2018. – № 100. – С. 22–45. |
| 3. Карасик В. Е., Орлов В. М. Лазерные системы видения – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, – 2001. – 352 c. |
| 4. Молчанов А. С., Коломоец В. А. Цифровые портреты типовых объектов воздушной разведки – М.: Перо, – 2025. – 194 c. |
| 5. Молчанов А. С., Тарасов В. В. Оценивание пространственно-частотных характеристик и показателей качества цифровых оптико-электронных систем при проведении авиационных летных экспериментов // Информация и космос. – 2024. – № 4. – С. 118–125. |
| 6. Мосягин Г. М. Теория оптико-электронных систем / под ред. В. Я. Колючкина. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, – 2020. – 348 c. |
| 7. Пантюшин В. А. Беспилотная аэрофотосъемка и фотограмметрия: оценка качества материалов цифровой аэрофотосъемки – М.: Юрайт, – 2025. – 80 c. |
| 8. Рацен С. С., Симаков А. В., Симакова Т. В., Евтушкова Е. П., Литвиненко Н. В. Фотограмметрия и дистанционное зондирование территории – Тюмень: ГАУ Северного Зауралья, – 2023. – 149 c. |
| 9. Севастьянова М. Н., Серебряков С. А. Техника и технология аэрокосмической съемки – М.: Изд-во МИИГАиК, – 2015. – 58 c. |
| 10. Фролов В. Н., Тупиков В. А., Павлова В. А., Александров В. А. Методы информационного совмещения изображений в многоканальных оптико-электронных системах // Известия ТулГУ. Технические науки. – 2016. – Вып. 11. – Ч. 3. – С. 95–104. |
| 11. Цифровые оптико-электронные системы дистанционного зондирования Земли. Основы построения, испытаний и контроля / Е. В. Чаусов, А. С. Молчанов, Е. М. Волотов и др. – М.: Перо, – 2023. – 109 c. |
| 12. Шипко В. В., Пожар В. Э., Мачихин А. С., Шарикова М. О., Кананыхин О. А., Писаревский Ю. В., Сергеев И. Б. Формирование контрастных полихроматических изображений заданных объектов на основе многооконной акустооптической фильтрации // Компьютерная оптика. – 2024. – Т. 48. – № 2. – С. 231–241. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1320. |
| 13. Юхно П. М. Особенности обнаружения цветных объектов человеком в сравнении с техническими устройствами гиперспектрального типа // Оптический журнал. – 2022. – № 89 (7). – С. 27–36. DOI: 10.17586/1023-5086-2022-89-07-27-36. |
| 14. Gvozden G., Grgic S., Grgic M. (2018) Blind image sharpness assessment based on local contrast map statistics // Journal of Visual Communication and Image Representation. 50, pp. 145-148. DOI: 10.1016/j.jvcir.2017.11.017. |
| 15. Holst G. C. (1995) Electro-optical imaging system performance. JCD Publishing and SPIE Optical Engineering Press. Bellingham, WA 468 p. |
| 16. Hussain M., Chen D., Cheng A., Wei H., Stanley D. (2013) Change detection from remotely sensed images: From pixel-based to object-based approaches // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 80, pp. 91–106. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2013.03.006. |
| 17. Ilsever M., Ünsalan C. (2012) Pixel-Based Change Detection Methods. Springer Briefs in Computer Science Springer, London, pp. 7–21. DOI: 10.1007/978-1-4471-4255-3_2. |
| 18. Jiang X., Ma J., Xiao G., Shao Z., Guo X. (2021) A review of multimodal image matching: Methods and applications // Information Fusion. 73, pp. 22–71. DOI: 10.1016/j.inffus.2021.02.012. |
| 19. Jin H., Chen Y., Zuo F., Su H., Zhang Y. (2024) Zero-CSC: Low-light image enhancement with zero-reference color self-calibration // Journal of Visual Communication and Image Representation. 104 (1): 104293, DOI: 10.1016/j.jvcir.2024.104293. |
| 20. Shao Y., Zhang X.,. Liao K, Chu H. (2023) Real-time and robust visual tracking with scene-perceptual memory // Journal of Visual Communication and Image Representation. 93, 103825, DOI: 10.1016/j.jvcir.2023.103825. |
| 21. Tao C., Mi L., Li Y., Qi J., Xiao Y., Zhang J. (2019) Scene context-driven vehicle detection in high-resolution aerial images // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 57, 10, pp. 7339–7351. |
| 22. Vaibhav G. K., Rao Ch. S. (2016) Blind image quality assessment with local contrast features // International Journal on Cybernetics and Informatics (IJCI). 5, 4, pp. 191–202. DOI: 10.5121/ijci.2016.5422. |
| 23. Zhang J., Fang Z., Yu L. (2022) A no-reference perceptual image quality assessment database for learned image codecs // Journal of Visual Communication and Image Representation. 88 (1): 103617, DOI: 10.1016/j.jvcir.2022.103617. |
Образец цитирования:
| Формализация выбора оптических тест-объектов при проведении испытаний оптико-электронных нагрузок беспилотных воздушных судов // Геодезия и картография. – 2026. – № 3. – С. 31-41. DOI: 10.22389/0016-7126-2026-1029-3-31-41 |