Резюме викладача
Освіта:
- Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “ХАІ”, магістр зі спеціальності “Технології та засоби телекомунікацій”.
Досвід роботи:
10 років.
Наукові інтереси:
- штучний інтелект;
- машинне навчання;
- системи дистанційного зондування Землі;
- обробка цифрових зображень;
- Data Engineering.
Забезпечення навчальних дисциплін:
- програмування на Python;
- об’єктно-орієнтоване програмування та ефективні практики.
Громадська діяльність:
- член ГО УНІТ (Громадська організація «Українське науково-освітнє ІТ товариство»).
Навчально-методичні посібники, підручники:
1. Зряхов, М. С. Теорія лінійних електричних кіл [Електронний ресурс] : навч. посібник / М. С. Зряхов, І. К. Васильєва, О. С. Рубель. – Харків : ХАІ, 2022. – 134 с.
2. Розповсюдження радіохвиль : конспект лекцій. / В. О. Шевельов, В. П. Семенов, О. І. Єремеєв, О. С. Рубель; М-во освіти і науки Україїни, Нац. аерокосм. ун-т ім. М. Є. Жуковського "Харків. авіац. ін-т". - Харків. - Нац. аерокосм. ун-т ім. М. Є. Жуковського "Харків. авіац. ін-т", 2020. - 108 с.
3. Системний аналіз в інфокомунікаціях. Методичні вказівки до самостійної роботи студентів / Г.А. Проскура, О.С. Рубель. – Харків : Нац. аерокосм. ун-т ім. М. Є. Жуковського «Харків. авіац. ін-т», 2020. – 30 с.
Публікації:
1. Improved Noisy Image Quality Assessment Using Multilayer Neural Networks / Rubel A. S., Rubel O. S., Abramova V. V., Proskura H. A., Lukin V. V. // Proceedings of IEEE 2nd Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON). - Lviv, 2019. – pp. 1046-1051.
2. Use of Modified BM3D Filter and CNN Classifier for SAR Data to Improve Crop Classification Accuracy / M. Lavreniuk, A. Shelestov, N. Kussul, O. Rubel, V. Lukin and K. Egiazarian // Proceedings of IEEE 2nd Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON). - Lviv, 2019. – pp. 1071-1076.
3. Mobile Deployment of NoiseNet: Noise Characteristics Assessment in Real-World Images / R. Tsekhmystro, O. Rubel, V. Abramova, M. Zriakhov and M. Uss // Proceedings of IEEE 2nd Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON). - Lviv, 2019. – pp. 1112-1117.
4. Web Assembled Benchmark for Image Visual Quality Assesment, Prediction and Improvement / R. Tsekhmystro, V. Oliinyk, G. Proskura, O. Rubel // 15th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering. TCSET’2020 : Lviv-Slavske, Ukraine, 25–29 Febr. 2020. – Р. 791–795 DOI: 10.1109/TCSET49122.2020.235543
5. Blind Prediction of Original Image Quality for Sentinel Sar Data / O. Rubel, A. Rubel, V. Lukin, M. Carli, K. Egiazarian // Proceedings of 2019 8th European Workshop on Visual Information Processing (EUVIP). Roma, Italy, 28–31 Oct. 2019. P. 105–110. DOI: 10.1109/EUVIP47703.2019.8946231.
Статті:
1. Selection of Lee Filter Window Size Based on Despeckling Efficiency Prediction for Sentinel SAR Images / O. Rubel, A. Rubel, V. Lukin, K. Egiazarian // Remote Sens. 2021, 13, 1887, 28 p., doi: 10.3390/rs13101887
2. Lossy Compression of Multichannel Remote Sensing Images with Quality Control [Text] / V. Lukin, I. Vasilyeva, S. Krivenko, L. Fangfang, S. Abramov, O. Rubel, B. Vozel, K. Chehdi, K. Egiazarian // Remote Sensing (IF 4.509), 2020, 12, 3840. – 35 p. https://doi.org/10.3390/rs12223840
3. Use of similarity metrics in template-based detection of objects in images / Rubel, O., Abramov, S., Abramova, V., Lukin, V. // Telecommunications and Radio Engineering. – 2019. – Vol. 78. – P. 1249-1261.
4. NN-Based Prediction of Sentinel-1 SAR Image Filtering Efficiency [Text] / O. Rubel, V. Lukin, A. Rubel, K. Egiazarian // Geosciences, 2019, Vol. 9, No 7, 22 p. https://doi.org/10.3390/geosciences9070290
Монографії:
1. V Lukin, M Uss, S Abramov, I Vasilyeva, G Proskura, O Ieremeiev, V Abramova, O Rubel, N Kozhemiakina, V Naumenko, Automation in remote sensing data pre-processing, Space Research in Ukraine, Report to COSPAR, Periodyka, Kiev, 2021, pp. 96-103.
2. Абрамова В. В., Лукін В. В., Кривенко С. С., Рубель О. С., Рубель А. С. Проблеми автоматизації обробки багатоканальних зображень при просторово-корельованих завадах,Інноваційна наука,освіта,виробництво і транспорт:техніка і технології,інформатика,транспорт,архітектура:монографія – Одеса: КУПРІЄНКО СВ, 2019 – с. 45-59