Розробка процедури вирівнювання яскравості фону астрономічних кадрів високочастотною фільтрацією для підвищення точності оцінки блиску об'єктів

Автор(и)

  • Володимир Петрович Власенко Національний центр управління та випробувань космічних засобів, Україна https://orcid.org/0000-0001-8639-4415
  • Сергій Васильович Хламов Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0000-0001-9434-1081
  • Вадим Євгенович Саваневич Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0000-0001-8840-8278

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.301327

Ключові слова:

вирівнювання яскравості, високочастотна фільтрація, ідеальний фільтр, фільтр Баттерворта, фільтр Гауса

Анотація

Об'єктом дослідження є фонова підкладка астрономічних кадрів. Для виявлення та зіставлення зображення об'єкта на кадрі з його реальним зображенням з астрономічних каталогів необхідно виконати рівномірний розподіл яскравості фонової підкладки зображення. Найчастіше вирівнювання фону астрономічних кадрів здійснюється методом апаратного калібрування за допомогою формування службових кадрів. Однак воно не дозволяє усунути фон від тимчасового паразитного освітлення. Тому для вирішення цієї проблеми була запропонована процедура вирівнювання яскравості фонової підкладки кадру за допомогою високочастотної фільтрації.

Для високочастотної фільтрації зображень розглядалися три фільтри високих частот: ідеальний фільтр, фільтр Баттерворта і фільтр Гауса. Для видалення із зображення великоструктурних складових зображення використовувався високочастотний фільтр, який послаблює низькочастотні гармоніки спектру зображення, одночасно пропускаючи високочастотні гармоніки.

Використання розробленої процедури вирівнювання яскравості фонової підкладки кадру дозволило підвищити відношення сигнал/шум і зменшити динамічний діапазон фонової підкладки зображення. Дослідження показало, що при оцінці блиску та ототожненні кадрів фітинг дає найкращу точність прив'язки до зоряного неба. Також середньоквадратичне відхилення помилок ототожнення кадрів у цьому випадку у 5–7 разів менше, ніж без застосування розробленої процедури.

Розроблена процедура вирівнювання фонової підкладки кадру була апробована на практиці в рамках проекту CoLiTec. Вона була впроваджена на етапі внутрішньокадрової обробки у програмне забезпечення Lemur для автоматизованого виявлення нових та супроводу відомих об'єктів

Біографії авторів

Володимир Петрович Власенко, Національний центр управління та випробувань космічних засобів

Кандидат технічних наук

Центр космічних досліджень та зв’язку

Сергій Васильович Хламов, Харківський національний університет радіоелектроніки

Кандидат технічних наук, асистент

Кафедра медіасистем та технологій

Вадим Євгенович Саваневич, Харківський національний університет радіоелектроніки

Доктор технічних наук, професор

Кафедра системотехніки

Посилання

  1. Wheeler, L., Dotson, J., Aftosmis, M., Coates, A., Chomette, G., Mathias, D. (2024). Risk assessment for asteroid impact threat scenarios. Acta Astronautica, 216, 468–487. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2023.12.049
  2. Khlamov, S. V., Savanevych, V. E., Briukhovetskyi, O. B., Pohorelov, A. V. (2016). CoLiTec software - detection of the near-zero apparent motion. Proceedings of the International Astronomical Union, 12 (S325), 349–352. https://doi.org/10.1017/s1743921316012539
  3. Savanevych, V. E., Khlamov, S. V., Akhmetov, V. S., Briukhovetskyi, A. B., Vlasenko, V. P., Dikov, E. N. et al. (2022). CoLiTecVS software for the automated reduction of photometric observations in CCD-frames. Astronomy and Computing, 40, 100605. https://doi.org/10.1016/j.ascom.2022.100605
  4. Hu, Z., Bodyanskiy, Y. V., Tyshchenko, O. K., Tkachov, V. M. (2017). Fuzzy Clustering Data Arrays with Omitted Observations. International Journal of Intelligent Systems and Applications, 9 (6), 24–32. https://doi.org/10.5815/ijisa.2017.06.03
  5. Vavilova, I., Pakuliak, L., Babyk, I., Elyiv, A., Dobrycheva, D., Melnyk, O. (2020). Surveys, Catalogues, Databases, and Archives of Astronomical Data. Knowledge Discovery in Big Data from Astronomy and Earth Observation, 57–102. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-819154-5.00015-1
  6. Zhang, Y., Zhao, Y., Cui, C. (2002). Data mining and knowledge discovery in database of astronomy. Progress in Astronomy, 20 (4), 312–323.
  7. Chalyi, S., Levykin, I., Biziuk, A., Vovk, A., Bogatov, I. (2020). Development of the technology for changing the sequence of access to shared resources of business processes for process management support. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (3 (104)), 22–29. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.198527
  8. Khlamov, S., Savanevych, V., Tabakova, I., Trunova, T. (2022). The astronomical object recognition and its near-zero motion detection in series of images by in situ modeling. 2022 29th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP). https://doi.org/10.1109/iwssip55020.2022.9854475
  9. Troianskyi, V., Kankiewicz, P., Oszkiewicz, D. (2023). Dynamical evolution of basaltic asteroids outside the Vesta family in the inner main belt. Astronomy & Astrophysics, 672, A97. https://doi.org/10.1051/0004-6361/202245678
  10. Akhmetov, V., Khlamov, S., Savanevych, V., Dikov, E. (2019). Cloud Computing Analysis of Indian ASAT Test on March 27, 2019. 2019 IEEE International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T). https://doi.org/10.1109/picst47496.2019.9061243
  11. Oszkiewicz, D., Troianskyi, V., Galád, A., Hanuš, J., Ďurech, J., Wilawer, E. et al. (2023). Spins and shapes of basaltic asteroids and the missing mantle problem. Icarus, 397, 115520. https://doi.org/10.1016/j.icarus.2023.115520
  12. Savanevych, V., Khlamov, S., Briukhovetskyi, O., Trunova, T., Tabakova, I. (2023). Mathematical Methods for an Accurate Navigation of the Robotic Telescopes. Mathematics, 11 (10), 2246. https://doi.org/10.3390/math11102246
  13. Bellanger, M. (2024). Digital Signal Processing. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9781394182695
  14. Adam, G. K., Kontaxis, P. A., Doulos, L. T., Madias, E.-N. D., Bouroussis, C. A., Topalis, F. V. (2019). Embedded Microcontroller with a CCD Camera as a Digital Lighting Control System. Electronics, 8 (1), 33. https://doi.org/10.3390/electronics8010033
  15. Savanevych, V., Khlamov, S., Vlasenko, V., Deineko, Z., Briukhovetskyi, O., Tabakova, I., Trunova, T. (2022). Formation of a typical form of an object image in a series of digital frames. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (2 (120)), 51–59. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.266988
  16. Klette, R. (2014). Concise Computer Vision. An Introduction into Theory and Algorithms. Springer London, 429. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-6320-6
  17. Khlamov, S., Tabakova, I., Trunova, T. (2022). Recognition of the astronomical images using the Sobel filter. 2022 29th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP). https://doi.org/10.1109/iwssip55020.2022.9854425
  18. Dhanalakshmi, R., Bhavani, N. P. G., Raju, S. S., Shaker Reddy, P. C., Mavaluru, D., Singh, D. P., Batu, A. (2022). Onboard Pointing Error Detection and Estimation of Observation Satellite Data Using Extended Kalman Filter. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, 1–8. https://doi.org/10.1155/2022/4340897
  19. Savanevych, V., Akhmetov, V., Khlamov, S., Dikov, E., Briukhovetskyi, A., Vlasenko, V. et al. (2019). Selection of the Reference Stars for Astrometric Reduction of CCD-Frames. Advances in Intelligent Systems and Computing, 881–895. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33695-0_57
  20. Lösler, M., Eschelbach, C., Riepl, S. (2018). A modified approach for automated reference point determination of SLR and VLBI telescopes. Tm - Technisches Messen, 85 (10), 616–626. https://doi.org/10.1515/teme-2018-0053
  21. Shan, W., Yi, Y., Qiu, J., Yin, A. (2019). Robust Median Filtering Forensics Using Image Deblocking and Filtered Residual Fusion. IEEE Access, 7, 17174–17183. https://doi.org/10.1109/access.2019.2894981
  22. Minaee, S., Boykov, Y. Y., Porikli, F., Plaza, A. J., Kehtarnavaz, N., Terzopoulos, D. (2021). Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1–1. https://doi.org/10.1109/tpami.2021.3059968
  23. Dadkhah, M., Lyashenko, V. V., Deineko, Z. V., Shamshirband, S., Jazi, M. D. (2019). Methodology of wavelet analysis in research of dynamics of phishing attacks. International Journal of Advanced Intelligence Paradigms, 12 (3/4), 220. https://doi.org/10.1504/ijaip.2019.098561
  24. Kirichenko, L., Saif, A., Radivilova, T. (2020). Generalized Approach to Analysis of Multifractal Properties from Short Time Series. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 11 (5). https://doi.org/10.14569/ijacsa.2020.0110527
  25. Hampson, K. M., Gooding, D., Cole, R., Booth, M. J. (2019). High precision automated alignment procedure for two-mirror telescopes. Applied Optics, 58 (27), 7388. https://doi.org/10.1364/ao.58.007388
  26. Kudzej, I., Savanevych, V. E., Briukhovetskyi, O. B., Khlamov, S. V., Pohorelov, A. V., Vlasenko, V. P. et al. (2019). CoLiTecVS – A new tool for the automated reduction of photometric observations. Astronomische Nachrichten, 340 (1-3), 68–70. https://doi.org/10.1002/asna.201913562
  27. Khlamov, S., Vlasenko, V., Savanevych, V., Briukhovetskyi, O., Trunova, T., Chelombitko, V., Tabakova, I. (2022). Development of computational method for matched filtration with analytical profile of the blurred digital image. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (4 (119)), 24–32. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.265309
  28. Khlamov, S., Savanevych, V., Vlasenko, V., Briukhovetskyi, O., Trunova, T., Levykin, I. et al. (2023). Development of the matched filtration of a blurred digital image using its typical form. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(9 (121)), 62–71. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.273674
  29. Burger, W., Burge, M. J. (2022). Digital Image Processing. An Algorithmic Introduction. Springer Cham, 945. https://doi.org/10.1007/978-3-031-05744-1
  30. Bodyanskiy, Y., Popov, S., Brodetskyi, F., Chala, O. (2022). Adaptive Least-Squares Support Vector Machine and its Combined Learning-Selflearning in Image Recognition Task. 2022 IEEE 17th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). https://doi.org/10.1109/csit56902.2022.10000518
  31. Troianskyi, V., Kashuba, V., Bazyey, O., Okhotko, H., Savanevych, V., Khlamov, S., Briukhovetskyi, A. (2023). First reported observation of asteroids 2017 AB8, 2017 QX33, and 2017 RV12. Contributions of the Astronomical Observatory Skalnaté Pleso, 53 (2). https://doi.org/10.31577/caosp.2023.53.2.5
  32. Li, T., DePoy, D. L., Marshall, J. L., Nagasawa, D. Q., Carona, D. W., Boada, S. (2014). Monitoring the atmospheric throughput at Cerro Tololo Inter-American Observatory with aTmCam. Ground-Based and Airborne Instrumentation for Astronomy V. https://doi.org/10.1117/12.2055167
  33. Luo, X., Gu, S., Xiang, Y., Wang, X., Yeung, B., Ng, E. et al. (2022). Active longitudes and starspot evolution of the young rapidly rotating star USNO-B1.0 1388−0463685 discovered in the Yunnan–Hong Kong survey. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 514 (1), 1511–1521. https://doi.org/10.1093/mnras/stac1406
  34. Lemur software. CoLiTec. Available at: https://colitec.space/
  35. Khlamov, S., Savanevych, V., Briukhovetskyi, O., Tabakova, I., Trunova, T. (2022). Data Mining of the Astronomical Images by the CoLiTec Software. CEUR Workshop Proceedings, 3171, 1043–1055. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-3171/paper75.pdf
  36. Dougherty, E. R. (2020). Digital Image Processing Methods. CRC Press, 504. https://doi.org/10.1201/9781003067054
  37. Gonzalez, R., Woods, R. (2018). Digital image processing. Pearson. Available at: https://dl.icdst.org/pdfs/files4/01c56e081202b62bd7d3b4f8545775fb.pdf
  38. Shvedun, V. O., Khlamov, S. V. (2016). Statistical modeling for determination of perspective number of advertising legislation violations. Actual Problems of Economics, 184 (10), 389–396.
  39. Perova, I., Brazhnykova, Y., Miroshnychenko, N., Bodyanskiy, Y. (2020). Information Technology for Medical Data Stream Mining. 2020 IEEE 15th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET). https://doi.org/10.1109/tcset49122.2020.235399
  40. Steger, C., Ulrich, M., Wiedemann, C. (2018). Machine vision algorithms and applications. John Wiley & Sons, 516.
  41. Khlamov, S., Tabakova, I., Trunova, T., Deineko, Z. (2022). Machine Vision for Astronomical Images Using the Canny Edge Detector. CEUR Workshop Proceedings, 3384, 1–10.
  42. Ruban, I., Martovytskyi, V., Lukova-Chuiko, N. (2016). Designing a monitoring model for cluster super–computers. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (2 (84)), 32–37. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.85433
  43. Buslov, P., Shvedun, V., Streltsov, V. (2018). Modern Tendencies of Data Protection in the Corporate Systems of Information Consolidation. 2018 International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T). https://doi.org/10.1109/infocommst.2018.8632089
  44. Cavuoti, S., Brescia, M., Longo, G. (2012). Data mining and knowledge discovery resources for astronomy in the web 2.0 age. Software and Cyberinfrastructure for Astronomy II. https://doi.org/10.1117/12.925321
  45. Рetrychenko, A., Levykin, I., Iuriev, I. (2021). Improving a method for selecting information technology services. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (2 (110)), 32–43. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.229983
  46. Grebennik, I., Chorna, O., Urniaieva, I. (2022). Distribution of Permutations with Different Cyclic Structure in Mathematical Models of Transportation Problems. 2022 12th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT). https://doi.org/10.1109/acit54803.2022.9913183
  47. Baranova, V., Zeleniy, O., Deineko, Z., Bielcheva, G., Lyashenko, V. (2019). Wavelet Coherence as a Tool for Studying of Economic Dynamics in Infocommunication Systems. 2019 IEEE International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T). https://doi.org/10.1109/picst47496.2019.9061301
  48. Dombrovska, S., Shvedun, V., Streltsov, V., Husarov, K. (2018). The prospects of integration of the advertising market of Ukraine into the global advertising business. Problems and Perspectives in Management, 16 (2), 321–330. https://doi.org/10.21511/ppm.16(2).2018.29
Розробка процедури вирівнювання яскравості фону астрономічних кадрів високочастотною фільтрацією для підвищення точності оцінки блиску об'єктів

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-04-30

Як цитувати

Власенко, В. П., Хламов, С. В., & Саваневич, В. Є. (2024). Розробка процедури вирівнювання яскравості фону астрономічних кадрів високочастотною фільтрацією для підвищення точності оцінки блиску об’єктів. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(2 (128), 31–38. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.301327

Номер

Том 2 № 2 (128) (2024): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Vladimir Vlasenko, Sergii Khlamov, Vadym Savanevych

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.