Алгоритм уточнения совмещения разнородных изображений на основе ключевых точек

Авторы и правообладатели:

• Бабаев С. И. , Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина
• Костров Б. В. , Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина
• Муратов Е. Р. , Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина
• Тарасов А. С. , Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина
• Тарасова В. Ю. , Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина

• 1. Новиков А.И. Алгоритмы автоматической идентификации объектов на разнородных изображениях и совмещения изображений / А.И. Новиков, А.И. Ефимов, Д.А. Колчаев // Сборник трудов IV Междунар. конф. и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ–2018). – Самара: Новая техника, 2018. – С. 650–663.
• 2. Ефимов А.И. Комбинированный алгоритм совмещения облаков точек / А.И. Ефимов, Т.Н. Крючкова, А.И. Ярославцева // GraphiCon – 2023: труды 33-й Между- нар. конф. по компьютерной графике и машинному зрению. – М.: Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, 2023. – С. 539–548.
• 3. Sablina V.A. Combined approach to object contour superimposition in heterogeneous images / V.A. Sablina, A.I. Efimov, A.I. Novikov // 2017 6th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). – Bar, Montenegro: IEEE, 2017. DOI: 10.1109/MECO.2017.7977175.
• 4. Алгоритм автоматического совмещения сенсорной и синтезируемой видеоинформации для авиационной системы комбинированного видения / М.А. Лебедев, М.А. Бондаренко, Д.В. Комаров, Д.Г. Степаньянц, О.В. Вы- голов, Ю.В. Визильтер, С.Ю. Желтов // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2014. – № 7 (121). – С. 8–13.
• 5. Сравнение изображений по форме с использованием диффузной морфологии и диффузной корреляции / Ю.В. Визильтер, В.С. Горбацевич, А.Ю. Рубис, О.В. Выго- лов // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 2. – С. 265–274.
• 6. Визильтер Ю.В. Современные технологии искусственного интеллекта и их применение в авиационных комплексах / Ю.В. Визильтер, Б.В. Вишняков, С.Ю. Желтов // XVI Всерос. мультиконф. по проблемам управления (МКПУ–2023): матер. мультиконф. – Волгоград: Волго- град. гос. техн. уни-т, 2023. – С. 13–16.
• 7. Кочетуров В.В. Сиамские свёрточные нейронные сети для распознавания лиц / В.В. Кочетуров, О.И. Федяев // Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем (ПИИВС-2024): сборник матер. и докл. V Междунар. науч.-практ. конф. – Донецк: Дон. нац. техн. ун-т, 2024. – С. 178–184.
• 8. Ладанова Е.О. Разработка методики и новой структуры сиамской нейронной сети для анализа геопространственных данных // Научно-технический вестник Поволжья. – 2024. – № 12. – С. 144–147.
• 9. Li Y. A Survey on Siamese Network: Methodologies, Applications, and Opportunities / Y. Li, C.L.Ph. Chen, T. Zhang // IEEE Transactions on Artificial Intelligence. – 2022. – Vol. 3, No. 6. – P. 994–1014. DOI: 10.1109/TAI.2022.3207112.
• 10. Broughton G. Robust Image Alignment for Outdoor Teach-and-Repeat Navigation / G. Broughton, P. Linder, T. Rouček, T. Vintr, T. Krajník // Proceedings of the 2021 European Conference on Mobile Robots (ECMR). – Bonn, Germany: IEEE, 2021. – P. 1–6. DOI: 10.1109/ECMR50962. 2021.9568832.
• 11. Rozsypalek Z. Semi-Supervised Learning for Image Alignment in Teach and Repeat Navigation / Z. Rozsypalek, G. Broughton, P. Linder, T. Roucek, K. Kusumam, T. Krajnik // Proceedings of 37th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (SAC '22). – New York, USA: ACM, 2022. DOI: 10.1145/3477314.3507061.
• 12. Teague S. An Algorithm for Affordable Vision-Based GNSS-Denied Strapdown Celestial Navigation / S. Teague, J. Chahl // Drones. – 2024. – Vol. 8, No. 11. – Art. 652. DOI: 10.3390/drones8110652.
• 13. Программный комплекс для автоматизации научных исследований в области создания перспективных систем навигации беспилотных летательных аппаратов по данным видеонаблюдения / Б.А. Алпатов, П.В. Бабаян, Ю.С. Коблов, В.С. Муравьев, В.В. Стротов, А.Б. Фельдман // Вестник Рязан. гос. радиотехнического ун-та. – 2012. – № 40. – С. 9–15.
• 14. Оптико-электронная корреляционно-экстремаль- ная навигационная система малого беспилотного летатель- ного аппарата / А.А. Шейников, В.А. Малкин, Э.А. Смолен- ский, Л.А. Иваницкий // Системный анализ и прикладная С.И. Бабаев и др. Алгоритм уточнения совмещения разнородных изображений на основе ключевых точек Доклады ТУСУР, 2026, том 29, № 2 информатика. – 2024. – № 2. – С. 30–40. DOI: 10.17212/ 2307-5981-2024-2-30-40.
• 15. TTC-ориентированная визуальная навигация систем БПЛА / Е.А. Конников, Д.А. Сергеев, Г.И. Голиков, Д.Г. Родионов, П.А. Поляков, А.Ф. Тихомиров // Программные системы и вычислительные методы. – 2025. – № 4. – С. 1–26. DOI: 10.7256/2454-0714.2025.4.75830.
• 16. Обнаружение объектов в аэронавигации с использованием вейвлет-преобразования и сверточных нейронных сетей: первый подход / Х. Фортуна-Сервантес, М. Рамирес-Торрес, Х. Мартинес-Карранса, Х. Мургуия-Ибарра, М. Мехия-Карлос // Труды Института системного программирования РАН. – 2021. – Т. 33, № 2. – С. 149–162. DOI: 10.15514/ISPRAS-2020-33(2)-9.
• 17. Lowe D.G. Distinctive Image Features from Scale-In- variant Keypoints // International Journal of Computer Vision. – 2004. – Vol. 60. – P. 91–110. DOI: 10.1023/B:VISI. 0000029664.99615.94.
• 18. Денисов А.А. Анализ методов детектирования, описания и сопоставления ключевых точек изображений / А.А. Денисов, А.И. Новиков // Вестник Рязан. гос. радио- техн. ун-та. – 2024. – № 89. – С. 104–116.
• 19. Bay H. SURF: Speeded Up Robust Features / H. Bay, T. Tinne, V.G. Luc // Proc. of. Computer Vision – ECCV 2006. – Lecture Notes in Computer Science. – 2006. – Vol. 3951. – Berlin, Heidelberg: Springer, 2006. https://doi.org/10.1007/ 11744023_3.
• 20. Mikolajczyk K. A performance evaluation of local descriptors / K. Mikolajczyk, C. Schmid // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2005. – P. 1615– 1630. DOI: 10.1109/TPAMI.2005.188.
• 21. Дышлюк В.О. Исследование показателей качества и быстродействия поиска опорных точек на изображениях методом SURF // Молодой ученый. – 2018. – № 27. – С. 23–26.
• 22. DeTone D., Malisiewicz T., Rabinovich A. SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description // 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). – Salt Lake City, UT, USA: IEEE. DOI: 10.1109/CVPRW.2018.00060.
• 23. Костров Б.В. Разработка гибридной архитектуры свёрточной нейронной сети с использованием спектральных преобразований / Б.В. Костров, С.И. Бабаев, А.И. Ефимов, В.Ю. Тарасова // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2026. – № 1 (249). – С. 235–249. DOI: 10.18522/2311-3103- 2026-1-235-249.
• 24. Костров Б.В Подходы к формированию набора данных и его предварительной обработки в задачах обучения свёрточных сиамских нейронных сетей для коррекции положения летательного аппарата по аэрофотосъемке / Б.В. Костров, С.И. Бабаев, А.И. Ефимов, В.Ю. Тарасова // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2025. – Т. 14, № 3 (71). – С. 70–77.
• 25. Li J. Point Cloud Registration Based on One-Point RANSAC and Scale-Annealing Biweight Estimation / J. Li, Q. Hu, M. Ai // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 2021. –Vol. 59, No. 11. – P. 9716–9729. DOI: 10.1109/TGRS.2020.3048026.
• 26. Hu S. CVM-Net: Cross-View Matching Network for Image-Based Ground-to-Aerial Geo-Localization / S. Hu, M. Feng, R.M.H. Nguyen, G.H. Lee // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018. Salt Lake City, UT, USA: IEEE, 2018. – P. 7258–7267. DOI: 10.1109/CVPR.2018.00758.
• 27. Св-во о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2025691610 / Костров Б.В., Устюков Д.И., Тарасова В.Ю. // Свёрточная нейронная сеть с гибридными слоями для определения визуального сходства спутниковых снимков. Дата поступления 17 ноября 2025 г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 17 ноября 2025 г.
• 28. Никифоров М.Б. Метод определения местоположения съемки фотографии на основе визуального поиска / М.Б. Никифоров, В.Ю. Тарасова // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2023. – Т. 12, № 4 (64). – С. 103–110.