Сучасні інформаційні системи
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/62915
Офіційний сайт http://ais.khpi.edu.ua/
У журналі публікуються результати досліджень з експлуатації та розробки сучасних інформаційних систем у різних проблемних галузях.
Рік заснування: 2017. Періодичність: 4 рази на рік. ISSN 2522-9052 (Print)
Новини
Включений до "Переліку наукових фахових видань України, в яких можуть публікуватися результати дисертаційних робіт на здобуття наукових ступенів доктора і кандидата наук" (технічні науки) наказом Міністерства освіти і науки України від 04.04.2018 № 326 (додаток 9, п. 56).
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Comparative analysis of spectral anomalies detection methods on images from on-board remote sensing systems(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Hurin, Artem; Khudov, Hennadii; Kostyria, Oleksandr; Maslenko, Oleh; Siadrystyi, SerhiiThe subject matter of the article is methods of detecting spectral anomalies on images from remote sensing systems. The goal is to conduct a comparative analysis of methods for detecting spectral anomalies on images from remote sensing systems. The tasks are: analysis of the main methods of detecting spectral anomalies on images from remote sensing systems; processing of images from remote sensing systems using basic methods of detecting spectral anomalies; comparative assessment of the quality of methods for detecting spectral anomalies on images from remote monitoring systems. The methods used are: methods of digital image processing, mathematical apparatus of matrix theory, methods of mathematical modeling, methods of optimization theory, analytical and empirical methods of image comparison. The following results are obtained. The main methods of detecting spectral anomalies on images from remote sensing systems were analyzed. Processing of images from remote sensing systems using the basic methods of detecting spectral anomalies was carried out. A comparative assessment of the quality of methods for detecting spectral anomalies on images from remote monitoring systems was carried out. Conclusions. The spectral difference of the considered methods is revealed by the value of information indicators -Euclidean distance, Mahalanobis distance, brightness contrast, and Kullback-Leibler information divergence. Mathematical modeling of the considered methods of detecting spectral anomalies of images with a relatively “simple” and complicated background was carried out.It was established thatwhen searching for a spectral anomaly on an image with a complicated background, the method based on the Kullback-Leibler divergence can be more effective than the other considered methods, but is not optimal. When determining several areas of the image with high divergence indicators, they should be additionally investigated using the specified methods in order to more accurately determine the position of the spectral anomaly. Предметом вивчення в статті є методи виявлення спектральних аномалій на зображеннях з систем дистанційного зондування. Метоює проведення порівняльного аналізу методів виявлення спектральних аномалій на зображеннях з систем дистанційного зондування. Завдання:аналіз основних методів виявлення спектральних аномалій на зображеннях з систем дистанційного зондування; обробка зображень з систем дистанційного зондування основними методами виявлення спектральних аномалій; порівняльна оцінка якості методів виявлення спектральних аномалій на зображеннях з систем дистанційного моніторингу. Використовуваними методамиє: методи цифрової обробки зображень, математичний апарат теорії матриць, методи математичного моделювання, методи теорії оптимізації, аналітичні та емпіричні методи порівняння зображень. Отримані такі результати. Проведено аналіз основних методів виявлення спектральних аномалій на зображеннях з систем дистанційного зондування. Проведена обробка зображеньз систем дистанційного зондування основними методами виявлення спектральних аномалій. Проведена порівняльна оцінка якості методів виявлення спектральних аномалій на зображеннях з систем дистанційного моніторингу. Висновки. Спектральна відмінність розглянутих методів виявляється за значенням інформаційних показників –відстані Евкліда, відстані Махаланобіса, контрасту яскравості та інформаційної дивергенції Кульбака-Лейблера. Проведено математичне моделювання розглянутих методів виявлення спектральних аномалій зображень з відносно “простим” та ускладненим фоном. Встановлено, що при проведенні пошуку спектральної аномалії на зображенні з ускладненим фоном метод на основі дивергенції Кульбака-Лейблера може бути більш ефективним за інші розглянуті методи, але не є оптимальним. При визначенні декількох ділянок зображення з високими показниками дивергенції слід додатково їх дослідити із застосуванням визначених методів з метою більш точного визначення положення спектральної аномалії.Документ Інформаційна технологія підтвердження права власності на цифрові зображення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Рубан, Ігор Вікторович; Бологова, Наталія Миколаївна; Мартовицький, Віталій ОлександровичУ сучасному світі зображення стає потужнішим засобом спілкування. В епоху діджиталізації люди мають змогу виражати свої думки, почуття та інше у вигляді зображень. Головна складність автора завжди полягає у тому, яким чином довести своє авторство. Тому актуальним є розробка новітніх технологій підтвердження авторства на цифрові зображення. Об’єктом дослідження є процес підтвердження автентичності цифрового зображення. Предметом дослідження є інформаційна технологія підтвердження авторства на цифрові зображення. У роботі запропонована інформаційна технологія підтвердження права власності на цифрові зображення, яка використовуйте цифрові водяні знаки, блокчейн, ґеш-функції для зображення і IPFS для створення абсолютно нової децентралізованої технології підтвердження права власності у цифрову епоху Інтернету. Що стосується типів файлів, у цій статті згадується лише управління авторськими правами на цифрові зображення. У майбутньому технологію можна буде розширити на аудіо, відео та інші типи мультимедійних файлів, щоб сформувати єдину систему для підтвердження права власності на будь-який цифровий контент.