Сравнительный анализ использования цветовых пространств RGB и HSB в задачах распознавания объектов при определении позиции предметов в роботизированных системах

Е. К. Кузьмина; М. В. Катулин; М. М. Пашкова; А. Г. Решетников; В. С. Семашко; С. В. Семашко

PDF

Опубликован: июл 15, 2022

Ключевые слова:

цветовые пространства, роботы, компьютерное зрение color spaces, robots, computer vision

Е. К. Кузьмина

Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область

М. В. Катулин

Объединенный институт ядерных исследований, 141980, Московская обл., г. Дубна, ул. Жолио-Кюри, д. 6

М. М. Пашкова

Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область

А. Г. Решетников

Объединенный институт ядерных исследований, 141980, Московская обл., г. Дубна, ул. Жолио-Кюри, д. 6

В. С. Семашко

Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область

С. В. Семашко

Объединенный институт ядерных исследований, 141980, Московская обл., г. Дубна, ул. Жолио-Кюри, д. 6

Аннотация

В статье анализируется возможности, появляющиеся при использовании в задачах распознавания объектов методами компьютерного зрения цветового пространства HSB. Рассмотрены изменения данных в разных каналах изображения при изменении освещенности. Проанализирована возможность увеличения динамического диапазона при использовании новых интерфейсов формирования изображений от фотосенсоров (камер). Рассмотрены возможности быстрого определения необходимой экспозиции при получении изображения.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Как цитировать

Кузьмина ЕК, Катулин МВ, Пашкова ММ, Решетников АГ, Семашко ВС, Семашко СВ. Сравнительный анализ использования цветовых пространств RGB и HSB в задачах распознавания объектов при определении позиции предметов в роботизированных системах. Системный анализ в науке и образовании [Интернет]. 15 июль 2022 г. [цитируется по 23 апрель 2024 г.];(1):55–63. доступно на: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/520

Выпуск

№ 1 (2022): № 1 (2022)

Раздел

Статьи

Библиографические ссылки

Hogervorst M. A., Toet A. Improved Color Mapping Methods for Multiband Nighttime Image Fusion Journal of Imaging. 2017. Т.3, № 36. DOI: https://doi.org/10.3390/jimaging3030036

Colour space transforms for improved video compression / Y. Wang [et al.] // Proc. of IWSSIP 2014. P. 219–222.

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М. :Техносфера, 2006.

Smith A. R. Color gamut transform pairs // Computer Graphics. 1987. № 12 (3). C. 12–19.

Петин В. Микрокомпьютеры RaspberryPi: Практическое руководство. БХВ-Петербург, 2015.

Гомон Ю.Б. Методы улучшения качества изображений. СПб, 2014. 35 с.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

С. В. Ульянов , В. С. Ульянов , А. Г. Решетников , К. В. Ульянова , Физическая строгость и математическая корректность модели интеллектуального робота: адекватность реальному объекту и точность уравнений движения динамической системы – метод глубокого обучения на лагранжевых нейронных сетях , Системный анализ в науке и образовании: № 1 (2022): № 1 (2022)
Г. П. Решетников, А. Г. Решетников, А. М. Мошкова, Разработка системы управления автономным роботом на примере задачи стабилизации в школьной образовательной робототехнике , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2018): №3 (2018)
В. В. Кореньков , С. В. Куняев , С. В. Семашко , И. А. Соколов, Платформа WALT для разработки web-приложений , Системный анализ в науке и образовании: № 4 (2021): № 4 (2021)
А. Р. Рябов , А. Г. Решетников , С. В. Ульянов , Навигационная система в задаче управления автономным мобильным роботом , Системный анализ в науке и образовании: № 1 (2022): № 1 (2022)
С. В. Ульянов, А. Г. Решетников, О. Ю. Тятюшкина , В. В. Кореньков, Квантовая программная инженерия. Ч. 1: Квантовые вычисления на основе квантовых алгоритмических ячеек – образовательный и педагогический практикум , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2020): №3 (2020)
С. В. Ульянов, А. Г. Решетников, К. В. Кошелев, Интеграция сверточной нейронной сети в систему распознавания образов , Системный анализ в науке и образовании: № 2 (2017): №2 (2017)
С. В. Ульянов, А. Г. Решетников, О. Ю. Тятюшкина , Моделирование алгоритмов квантового поиска гровера: реализация простых квантовых симуляторов на классических компьютерах , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2020): №3 (2020)
С. В. Ульянов, В. Н. Добрынин, Н. Ю. Нефёдов, С. П. Петров, А. С. Полунин, А. Г. Решетников, Генетические и квантовые алгоритмы. Ч. 1: Инновационные модели в обучении , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2010): №3 (2010)
М. С. Катулин , Е. А. Кузнецов , А. Г. Решетников , А. Р. Рябов , С. В. Семашко , С. В. Ульянов , Механизмы обмена информацией и передачи знаний для задач взаимодействия в среде авто-номных интеллектуальных робототехнических систем в нештатных ситуациях , Системный анализ в науке и образовании: № 4 (2021): № 4 (2021)
В. В. Кореньков, А. Г. Решетников, Г. П. Решетников, Г. П. Решетников, С. В. Ульянов, Возможности применения сквозных квантовых информационных технологий в интеллектуальных системах управления слабо формализованными физическими объектами (типа комплекс NICA) , Системный анализ в науке и образовании: № 4 (2018): №4 (2018)

1 2 3 4 > >>

Боковая панель статьи

Основное содержимое статьи

Аннотация

Скачивания

Информация о статье

Библиографические ссылки

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)