1. Васин Н.Н., Куринский В.Ю. Метод обработки видеосигналов для измерения скорости протяженных объектов // Инфокоммуникационные технологии. 2010. Т. 8, № 2. С. 36-39. URL: item.asp?id=15182359. EDN: MUGDCV
N. N. Vasin and V. Yu. Kurinskiy, “Video signal processing method for measuring the speed of extended objects”, Infokommunikacionnye tehnologii, vol. 8, no. 2, pp. 36-39, 2010, url: item.asp?id=15182359. (In Russ.). EDN: MUGDCV
2. Колякин В.В., Аверченков В.И., Терехов М.В. Методы оценки параметров моделей для решения задачи трехмерной реконструкции сложных моделей реальных объектов // Вестник Брянского государственного технического университета. 2016. № 3 (51). С. 233-242. DOI: 10.12737/22120 EDN: WRIWIH
V. V. Kolyakin, V. I. Averchenkov, and M. V. Terekhov, “Methods for estimating model parameters for solving the problem of three-dimensional reconstruction of complex models of real objects”, Vestnik Bryanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, no. 3 (51), pp. 233-242, 2016, (In Russ.). DOI: 10.12737/22120 EDN: WRIWIH
3. Диязитдинов Р.Р. Итерационный алгоритм оценки смещения, масштаба и поворота для совмещения телевизионных сигналов при влиянии аддитивных и мультипликативных помех // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2022. Т. 25, № 1. С. 36-44. DOI: 10.18469/1810-3189.2022.25.1.36-44 EDN: MKLYJR
R. R. Diyazitdinov, “Iterative algorithm for offsets, scale and rotate estimation for television image superposition with additive and multiplicative noise”, Physics of Wave Processes and Radio Systems, vol. 25, no. 1, pp. 36-44, 2022, (In Russ.). DOI: 10.18469/1810-3189.2022.25.1.36-44 EDN: MKLYJR
4. Lowe D.G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints // International Journal Computer Vision. 2004. Vol. 60, no. 2. P. 91-110. DOI: https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94. EDN: FOWIVJ
D. G. Lowe, “Distinctive image features from scale-invariant keypoints”, International Journal Computer Vision, vol. 60, no. 2, pp. 91-110, 2004, doi: https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94. EDN: FOWIVJ
5. Applicability of the SIFT operator to geometric SAR image registration / P. Schwind [et al.] // International Journal Remote Sens. 2010. Vol. 31, no. 8. P. 1959-1980. DOI: 10.1080/01431160902927622
P. Schwind et al., “Applicability of the SIFT operator to geometric SAR image registration”, International Journal Remote Sens, vol. 31, no. 8, pp. 1959-1980, 2010,. DOI: 10.1080/01431160902927622
6. SURF: Speeded up robust features / H. Bay [et al.] // Computer Vision and Image Understanding. 2008. Vol. 110, no. 3. P. 346-359. DOI: 10.1016/j.cviu.2007.09.014
H. Bay et al., “SURF: Speeded up robust features”, Computer Vision and Image Understanding, vol. 110, no. 3, pp. 346-359, 2008,. DOI: 10.1016/j.cviu.2007.09.014
7. Chum О. Two-view geometry estimation by random sample and consensus: Ph.D. dissertation. Prague, 2005. 100 p. URL: https://cmp.felk.cvut.cz/~chum/papers/Chum-PhD.pdf.
O. Chum, “Two-view geometry estimation by random sample and consensus”, Ph.D. dissertation, Prague, 1993, url: https://cmp.felk.cvut.cz/~chum/papers/Chum-PhD.pdf.
8. Мясников Е.В. Определение параметров геометрических трансформаций для совмещения портретных изображений // Компьютерная оптика. 2007. Т. 31, № 3. C. 77-82. URL: https://www.computeroptics.ru/KO/Annot/KO31-3/14.html. EDN: IUDQGV
E. V. Myasnikov, “Determining the parameters of geometric transformations for combining portrait images”, Komp’yuternaya optika, vol. 31, no. 3, pp. 77-82, 2007, url: https://www.computeroptics.ru/KO/Annot/KO31-3/14.html. (In Russ.). EDN: IUDQGV
9. Phase correlation based image alignment with subpixel accuracy / A. Alba [et al.] // 11th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI 2012). 2012. Vol. 7629. P. 171-182. DOI: 10.1007/978-3-642-37807-2_15
A. Alba et al., “Phase correlation based image alignment with subpixel accuracy”, 11th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI 2012), vol. 7629, pp. 171-182, 2012,. DOI: 10.1007/978-3-642-37807-2_15
10. Lucas B.D., Kanade T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision // Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI). Vancouver, Canada, 24-28 August 1981. P. 121-130.
B. D. Lucas and T. Kanade, “An iterative image registration technique with an application to stereo vision”, Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Vancouver, Canada, 24-28 August, pp. 121-130, 1981.
11. Диязитдинов Р.Р. Оценка параметров смещения и угла поворота при совмещении видеосигналов // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2019. Т. 22, № 2. С. 57-61. DOI: 10.18469/1810-3189.2019.22.2.57-61 EDN: QCOZRB
R. R. Diyazitdinov, “Offset and rotate measurement for video signal superposition”, Physics of Wave Processes and Radio Systems, vol. 22, no. 2, pp. 57-61, 2019, (In Russ.). DOI: 10.18469/1810-3189.2019.22.2.57-61 EDN: QCOZRB
12. Ташлинский А.Г., Сафина Г.Л., Коваленко Р.О. Критерий оптимизации алгоритмов оценивания параметров межкадровых геометрических деформаций цифровых изображений по скорости сходимости оценок параметров // DSPA: Вопросы применения цифровой обработки сигналов. 2018. Т. 8, № 3. С. 204-208. URL: item.asp?id=36430350. EDN: VSPQJM
A. G. Tashlinskiy, G. L. Safina, and R. O. Kovalenko, “Optimization criterion for algorithms for estimating parameters of interframe geometric deformations of digital images based on the rate of convergence of parameter estimates”, DSPA: Voprosy primeneniya tsifrovoy obrabotki signalov, vol. 8, no. 3, pp. 204-208, 2018, url: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36430350. (In Russ.).
13. Крашенинников В.Р., Кадеев А.Д. Алгоритм оценивания сдвига и поворота изображений на основе метода неподвижной точки // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2013. Т. 15, № 4. С. 931-935. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-otsenivaniya-sdviga-i-povorota-izobrazheniy-na-osnove-metoda-nepodvizhnoy-tochki?ysclid=lwi4fr69ec414039685. EDN: RGZZGF
V. R. Krasheninnikov and A. D. Kadeev, “Algorithm for estimating image shift and rotation based on the fixed point method”, Izvestiya Samarskogo nauchnogo tsentra Rossiyskoy akademii nauk, vol. 15, no. 4, pp. 931-935, 2013, url: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-otsenivaniya-sdviga-i-povorota-izobrazheniy-na-osnove-metoda-nepodvizhnoy-tochki?ysclid=lwi4fr69ec414039685. (In Russ.). EDN: RGZZGF
14. Диязитдинов Р.Р. Совмещение разномасштабных изображений для систем видеонаблюдения железнодорожного применения в режиме реального времени // Электросвязь. 2023. № 11. С. 84-90. DOI: 10.34832/ELSV.2023.48.11.013 EDN: QUFQSI
R. R. Diyazitdinov, “Combination of multi-scale images for video surveillance systems for railway applications in real time”, Elektrosvyaz’, no. 11, pp. 84-90, 2023, (In Russ.). DOI: 10.34832/ELSV.2023.48.11.013 EDN: QUFQSI