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

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 6 з 6

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.
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.
Методы измерения физико-химических и энергоинформационных параметров воды
(Харківський університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба, 2014) Глухова, Н. В.; Курик, М. В.; Песоцкая, Л. А.; Кучук, Нина Георгиевна
Рассмотрены особенности использования стандартных методов физико-химического анализа состояния воды, предложены альтернативные методы оценки энергоинформационных параметров жидкофазных объектов на базе использования эффекта Кирлиан. Проведены комплексные исследования нескольких выборок воды с разными свойствами. При цифровой обработке изображений свечения образцов воды в электромагнитном поле высокой напряженности реализовано построение гистограмм яркости пикселей, статистический анализ выборок экспериментальных данных. Предложен алгоритм расчета интегральных оценок для экспериментальных выборок, который основан на вычислении медиан распределения случайных величин. Разработаны методы автоматизированной обработки изображений газоразрядного излучения образцов воды, которые позволяют повысить эффективность и объективность анализа экспериментальных данных.
Метод первинної обробки термограм, отриманих за допомогою малорозмірних тепловізорів
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018) Зуєв, А. О.
Метою статті є розробка і дослідження методу видалення шумів на термограмах низької просторової роздільної здатності, отриманих з комерційних малогабаритних тепловізійних камер, які за своїми масогабаритними характеристиками можна використовувати на міні-БПЛА для теплового моніторингу об'єктів енергетичної інфраструктури. Визначено що основним параметром, який несе інформацію про режим роботи об'єкта і наявності дефектів, при тепловому моніторингу є розподіл температури по поверхні об'єкта, який може реєструватися тепловізором. Проведено аналіз характеристик комерційних тепловізорів з неохолоджуваними матрицями. Вони мають невисоку вартість та невелику масу, таким чином, їх застосування дозволяє істотно знизити вартість системи моніторингу за рахунок як зниження вартості корисного навантаження так і вимог до вантажопідйомності БПЛА. Особливістю тепловізійної зйомки є порівняно мала роздільна здатність термограм та значний рівень шумів на них, що вимагає застосування методів обробки зображень, які б мінімізували рівень шумів. Розглянуто процес отримання термограми з використанням малогабаритного тепловізора в реальному масштабі часу. Запропоновано і реалізовано метод видалення основних видів спотворень на термограмах, заснований на адаптивному цифровому медіанному фільтрі. Проаналізовано процес появи теплового градієнта,що виникає під час роботи болометричної матриці, наведено метод його видалення. Показано, що запропоновані методи дозволяють практично повністю усунути артефакти наявні на термограмі.
Нейромережевий метод інтелектуальної обробки мультиспектральних зображень
(Наіональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2017) Любченко, Наталія Юріївна; Подорожняк, Андрій Олексійович; Бондарчук, В. К.
Предметом вивчення в статті є нейромережеві методи розпізнавання об'єктів на мультиспектральних даних дистанційного зондування Землі (ДЗЗ). Мета – забезпечення автоматичного розпізнавання об'єктів незаконного використання природних ресурсів на мультиспектральних зображеннях ДЗЗ. Задача – формулювання методу інтелектуальної обробки даних ДЗЗ, який реалізує автоматичне розпізнавання об'єктів незаконного використання природних ресурсів на мультиспектральних зображеннях ДЗЗ за допомогою використання згорткової нейронної мережі. Аналіз проблем методів та алгоритмів обробки мультиспектральних аерокосмічних зображень показав, що найбільш перспективно використовувати гнучкі алгоритми, які пристосовуються до зміни умов спостереження об'єктів пошуку. Однією з перспективних технологій реалізації таких алгоритмів є застосування нейронних мереж. Вибір згорткових нейронних мереж для вирішення задачі розпізнавання пов'язаний із здатністю даних мереж, за умови коректного навчання, до розпізнавання об'єктів в складних умовах спостереження та при деформації об'єкта, що спостерігається. Висновки. Запропоновано нейромережевий метод інтелектуальної обробки мультиспектральних зображень. Розглянуто алгоритм побудови даної мережі, обрано практичну область застосування запропонованого методу і показані результати роботи його програмної реалізації. Отримані результати дозволили зробити висновок про працездатність запропонованого алгоритму та є підґрунтям для подальших досліджень з розробки та реалізації алгоритмів обробки мультиспектральних знімків у системах дистанційного зондування землі.
Automation of vehicle plate numbers identification on one-aspect images
(НТУ "ХПІ", 2018) Liubchenko, Natalia; Nakonechnyi, Oleksandr; Podorozhniak, Andrii; Siulieva, Hanna
The subject matter of the article is the method of automating the identification of vehicle plate numbers based on the processing of one-aspect images obtained using video recording means. The goalis to provide automation of the process of identifying vehicle plate numbers within a wide range of changing the viewing angles and the levels of illumination. The taskis formulation of the method of automated identification of vehicle plate numbers on one-aspect images, which are obtained by means of video fixation within wide limits of changing both the viewing angles and the levels of illumination. Analysis of the problems of methods and algorithms of automated detection and recognition of vehicle plate numbers has shown that it is most promising to use flexible algorithms that adapt to the changing conditions of observation of traffic control devices. One of the promising technologies for implementing such algorithms is the application of artificial neural networks. The solution of the problem of recognition of vehicle plate numbers can be represented as a complex of image processing and analysis of algorithms, which includes the initial preparation of the image, the discovery of the area of the vehicle plate on the image, the segmentation of symbols and the recognition of symbols. Conclusions: an algorithmically implemented method of identifying vehicle plate numbers, which makes possible searching the text areas under an arbitrary angle in different lighting conditions, is proposed. This method allows automating the process of identification of vehicle plate numbers within a wide range of distances to the car, as well as viewing the angles and levels of illumination. The purpose of further research is to improve the proposed method for its implementation, using modern software and hardware.