АЛГОРИТМ ПРОСТРАНСТВЕННО-СПЕКТРАЛЬНОЙ КОРРЕКЦИИ ДАННЫХ, РЕГИСТРИРУЕМЫХ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНОЙ КАМЕРОЙ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Видеоспектрометры обеспечивают бесконтактную и высокопроизводительную оценку распределения физико-химических свойств объектов, эффективность которой зависит от точности получаемых прибором данных. Предложена методика коррекции пространственно-спектральных искажений изображений, зарегистрированных видеоспектрометром на основе разделения оптической апертуры.

Об авторах

А. А Золотухина

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Научно-технологический центр уникального приборостроения Российской академии наук»; Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Email: zolotukhina.aa@nicup.ru
Москва, Россия; Москва, Россия

А. С Мачихин

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Научно-технологический центр уникального приборостроения Российской академии наук»; Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Москва, Россия; Москва, Россия

А. В Гурылева

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Научно-технологический центр уникального приборостроения Российской академии наук»

Москва, Россия

Г. В Нестеров

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Научно-технологический центр уникального приборостроения Российской академии наук»

Москва, Россия

В. В Тедеева

Северо-Кавказский научно-исследовательский институт горного и предгорного сельского хозяйства – филиал Федерального государственного бюджетного учреждения науки Федерального центра «Владикавказский научный центр Российской академии наук»

Михайловское, Россия

Список литературы

  1. Garini Y., Young I.T., McNamara G. // Cytometry Part A. 2006. V. 69A. No. 10. P. 735.
  2. Deng L., Mao Z., Li X. et al. // ISPRS. 2018. V. 69A. P. 124.
  3. Baier M.J., McDonald A.J., Clements K.A. et al. // Proc. Com. Inst. 2021. V. 38. No. 3. P. 4433.
  4. Yu X., Sun Y., Fang A. et al. // Proc. 2nd ICSAI (Shanghai, 2014). P. 871.
  5. Мачихин А.С., Хохлов Д.Д., Балишев В.И., Пожар В.Э. // Изв. РАН. Сер. физ. 2018. Т. 82. № 11. С. 1540; Machikhin A.S., Khokhlov D.D., Batshev V.I., Pozhar V.E. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2018. V. 82. No. 11. P. 1403.
  6. Clancy N.T., Jones G., Maier-Hein L. et al. // Med. Image Anal. 2020. V. 63. Art. No. 101699.
  7. Henriksen M.B., Garrett J.L., Prentice E.F. et al. // Proc. 10th WHISPERS (Amsterdam, 2019). Art. No. 8921350.
  8. Minark R., Langhammer J., Hanus J. // Remote Sens. 2019. V. 11. No. 20. Art. No. 2428.
  9. Мачихин А.С., Балишев В.И., Крюков А.В. Способ одновременной регистрации мультиспектральных изображений. Патент РФ № 2800054, кл. G011 5/08, G011 3/02. 2023.
  10. Балишев В.И., Крюков А.В., Мачихин А.С., Золотухина А.А. // Опт. журн. 2023. Т. 90. № 11. С. 113; Batshev V.I., Machikhin A.S., Krioukov A.V., Zolotukhina A.A. // J. Opt. Tech. 2024. V. 90. No. 11. P. 706.
  11. Cao H., Gu X., Wei X. et al. // Remote Sens. 2021. V. 12. No. 24. Art. No. 4012.
  12. Wu Y., Jiang S., Xu Z. et al. // Front. Optoelectron. 2015. V. 8. No. 3. P. 319.
  13. Pu R. Hyperspectral remote sensing: Fundamentals and practices. CRC Press, 2017. 466 p.
  14. Zolotukhina A., Machikhin A., Guryleva A. et al. // Remote Sens. 2024. V. 16. Art. No. 1073.
  15. Croft H., Chen J.M., Luo X. et al. // Glob. Chang. Biol. 2017. V. 23. No. 9. P. 3524.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025