Кафедра "Комп'ютерна інженерія та програмування"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1095

Офіційний сайт кафедри https://web.kpi.kharkov.ua/cep

Від 26 листопада 2021 року кафедра має назву – "Комп’ютерна інженерія та програмування"; попередні назви – “Обчислювальна техніка та програмування”, “Електронні обчислювальні машини”, первісна назва – кафедра “Математичні та лічильно-вирішальні прилади та пристрої”.

Кафедра “Математичні та лічильно-вирішальні прилади та пристрої” заснована 1 вересня 1961 року. Організатором та її першим завідувачем був професор Віктор Георгійович Васильєв.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Перший випуск – 24 інженери, підготовлених кафедрою, відбувся в 1964 році. З тих пір кафедрою підготовлено понад 4 тисячі фахівців, зокрема близько 500 для 50 країн світу.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 11 докторів технічних наук, 21 кандидат технічних наук, 1 – економічних, 1 – фізико-математичних, 1 – педагогічних, 1 доктор філософії; 9 співробітників мають звання професора, 14 – доцента, 2 – старшого наукового співробітника.

Переглянути

Фільтри

2022 - 20242

Налаштування

Початкова дата: 2020Ключові слова: search.filters.subject.image processing

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Methodological instructions for practical work on the course "Signal and Image Processing"
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Povoroznyuk, O. A.; Filatova, A. E.
    This edition provides methodological instructions for practical works 1-9, which include mathematical basics of signal processing (Fourier transforms, convolutions, z-transform) and image processing (twodimensional Fourier transform, element-by-element transforms, digital filtering and wavelet transforms). Theoretical information and calculations are accompanied by examples. Intended for students of all undergraduate majors in Computer Engineering 123.
  • Ескіз
    Документ
    Methods of compensation of microbolometer matriсes self-heating in the processing of thermal images
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Zuev, Andrey; Ivashko, Andrey; Lunin, Denis
    The sources of noise and artifacts arising during thermal imaging and the methods for thermal images filtering, including methods specific for processing of images generated by infrared sensors, are considered. In particular, distortions caused by the process of microbolometrer matrices self-heating due to internal and external heating sources and the methods for compensating such distortions are studied. The purpose of the study is to create a mathematical model of a bolometric matrix self-heating based on heat transfer equations and to develop an algorithm for suppressing of distortions introduced into thermal images by self-heating. The exponential models describing the propagation of heat in the microbolometer matrix are proposed and it is shown that the coefficients of the models after logarithming can be determined by the least squares method. For real thermal images, the coefficients of the model are determined, and situations are considered when the base temperature of the object is known and when it is necessary to restore it, and modifications of the exponential model in the form of an exponent from a complete and incomplete square are proposed. Computer simulation of the proposed distortion compensation algorithm has been carried out, a set of thermal images before and after processing has been presented, and a quantitative estimation of the degree of noise suppression caused by heating of bolometric arrays has been obtained. Based on the results of the work, it was determined that the exponential model provides a sufficient degree of closeness of the experimental and theoretically predicted temperature data, and the degree of difference between the data and the model was estimated. Recommendations are developed for the application of the proposed methods at known and unknown base temperature of the matrix. Proposals have been developed for further improving the mathematical model, including the situation of temperature changes over time, and for improving the efficiency of self-heating noise suppression algorithms.