Содержание к диссертации
Введение
1 Состояние проблемы и обоснование направления исследований 11
1.1 Обзор существующих методов определения параметров движения яркостных объектов 15
1.1.1 Методы, основанные на анализе пространственных частот изображения 15
1.1.2 Методы, основанные на измерении смещения изображения 18
1.1.3 Градиентные методы 21
1.2 Основные задачи исследований 25
2. Метод функциональных преобразований в задаче определения параметров движения подстилающей поверхности 27
2.1 Модель формирования изображения движущейся подстилающей поверхности 27
2.2 Уравнение движения изображения 32
2.3 Вывод уравнений функциональной связи 33
2.4 Условия совместности системы ФС - уравнений 42
Основные результаты и выводы 45
3 Итерационный метод измерения параметров движения изображения подстилающей поверхности 46
3.1 Оценка погрешности измерения параметров движения изображения подстилающей поверхности 46
3.1.1 Влияние случайного аддитивного шума на погрешности измерения скорости движения изображения 47
3.2 Итерационный метод измерения скорости движения изображения подстилающей поверхности 52
3.3 Аналитические оценки сходимости итерационного метода функциональных преобразований 56
3.3.1 Оценка сходимости метода для случая двумерного плоско-параллельного движения (a(t)=const) относительно подстилающей поверхности 58
3.3.2 Оценка сходимости метода для случая чистого поворота изображения в плоскости движения подстилающей поверхности 60
Основные результаты и выводы 65
4 Параметрическая оптимизация информационно —измерительной системы определения параметров движения подстилающей поверхности 66
4.1 Классификация изображений на основе исследования их вероятностных характеристик 66
4.2 Процедура оптимизации параметров процесса измерения 75
4.3 Компьютерное моделирование функционирования ИИС ОПД 81
4.4 Структура бортовой ИИС системы определения параметров движения изображения 93
4.4.1 Описание работы ИСД 95
4.4.2 Определение времени вычисления оценки скорости движения изображения 98
4.4.3 Оценка быстродействия бортовой ИИС ОПД 99'
Основные результаты и выводы 99
Заключение 101
Список литературы 103
- Методы, основанные на анализе пространственных частот изображения
- Модель формирования изображения движущейся подстилающей поверхности
- Влияние случайного аддитивного шума на погрешности измерения скорости движения изображения
- Процедура оптимизации параметров процесса измерения
Введение к работе
Важной задачей для многих отраслей промышленности является* улучшение методов создания информационно-измерительных систем определения' параметров движения (ИИС ОПД) изображений, способных определять текущее положение диагностируемого объекта и прогнозировать его новое положение (рассматриваемые в < работе изображения - это объекты с собственным или отраженным электромагнитным излучением). Примером таких ИИС ОПД является задача1 определения- параметров движения подстилающей поверхности, когда нежелателен или затруднен непосредственный контакт с контролируемым.яркостным объектом. Задача бесконтактного определения параметров движения особенно актуальна в том случае, когда применение контактных методов в принципе невозможно или недопустимо. Например, при создании, автономных средств навигации и ориентации* космических и* летательных аппаратов, систем наведения, слежения и обнаружения движущихся объектов с помощью оптико-электронных систем видимого и инфракрасного диапазонов, размещенных на борту летательных и космических аппаратов. Подобный случай имеет место также при измерении скорости движения автономных промышленных транспортных средств (транспортных роботов). Перечисленные задачи требуют определения параметров движения' яркостных объектов по видеоинформации, получаемой^на достаточно коротких интервалах времени, т.е. в реальном времени.
Существуют ИИС ОПД, решающие в той* или иной мере
перечисленные выше задачи. Фундаментальным научным проблемам в
области» обработки аэрокосмических изображений- и. созданию ИИС на их
основе посвящены работы российских ученых: член-корр. РАН Сойфера
В.А., Порфирьева Л.П., Сухопарова С.А., Сергеева ВіВ"., Титова В.И.,
Злобина В.К., Еремеева В.В., Обуховой Н.А., Ташлинского А.Г. и их
научных школ. Перспективным методом, обладающим высоким
быстродействием и универсальностью является т.н. метод функционализациич
параметров изображения [116]. Однако, этот метод апробирован только для*
случая плоско-параллельного движения носителя оптической системы. (ОС) .
относительно плоской подстилающей поверхности. Метод
функционализации является' обобщением известного * «градиентного» метода; используемого для вычисленияюптическогошотока [211]1
Практика использования; ИИС ОПД, построенных на> алгоритмах, реализующих этот метод; показала с высокое быстродействие и хоропше метрологические характеристики- ИИС ОПД; но- только в; условиях стабильности освещенности сцены. Оказалось, что при* вариации освещенности сцены» возникает методическая* погрешность, пропорциональная производной по времени функции изменения освещенности..
Настоящая работа посвящена развитию ш апробации метода функционализации: в. приложении? к определению^ движения подстилающей; поверхности с тремя: степенями свободы ^ (случай; когда: носитель. ОО совершает плоско-параллельное движение относительно подстилающей поверхности и вращение в плоскости движения) в условиях изменяющейся' освещенности сцены и вариации типов изображений подстилающей; поверхности.
Тема данной работы сформировалась, при разработке пассивных высокоточных системюбнаружения и слежения за движущимися яркостными? объектами по заказам: Секции прикладных проблема прш Президиуме РАНГ (СІШШРАН);ЛШП РКЦ? "ЦСКБ - Прогресс", Минобрнаукш - їїосбюджетная^ фундаментальная НИР №522/081 «Создание- основа теории і m способов реализации* алгоритмически точных методов? определения- алгоритмові оптимального управления объектамисраспределеннымшпараметрами».
Цель диссертационной работы - расширение функциональных возможностей и повышение быстродействия информационно-измерительной^ системы определения параметров движения изображения подстилающей?
поверхности на основе развития- метода, функциональных преобразований: параметров изображения.
Для» достижения поставленной цели в; работе должны быть решены, следующие: задачи:
развитие метода функциональных преобразований\ с целью-. обеспечения* инвариантности к изменению освещенности подстилающей? . поверхности;
развитие итерационных процедур1 определения параметров движения^ изображения- подстилающей; поверхности дляї трех степеней; подвижности (плоско-параллельное движение и вращение в плоскости движения), реализующих метод функционализации;
получение аналитических оценок сходимости и быстродействия-итерационного метода измерения параметров движения- изображения: подстилающейповерхности;
анализ: влияния? аддитивного шума и изменения интенсивности освещенности изображения на сходимость итерационного ^метода измерения параметров движения изображения подстилающей поверхности;
получение с помощью компьютерных- экспериментов оценок быстродействия и погрешности рассматриваемой ИИЄ ОПД.
Методы, исследований основаны на использовании, теории- оптико-электронных систем, основных разделов математического анализа и математических методов обработки экспериментов^
Основные теоретические и практические выводы диссертации подтверждены результатами моделирования на ЭВМ и экспериментальными исследованиямимакетных образцов;
Научнаяновизна и значимость работы заключается в следующем:
- получена: математическая; модель, (уравнение функциональной;
связи), связывающая доступные измерению характеристики изображения* с
параметрами движения подстилающей поверхности и освещенностью сцены
и представляющая собой линейное алгебраическое уравнение, неизвестными которого являются составляющие вектора скорости и освещенность сцены;
получены алгоритмы вычисления скорости движения^ подстилающей поверхности, инвариантные к изменению освещенности сцены;
предложен итерационный алгоритм- определения параметров движения изображения подстилающей поверхности обладающей тремя степенями' подвижности (плоско-параллельное движение и вращение в плоскости движения);
проведен аналитический и экспериментальный анализ влияния изменения параметров (коэффициент обратной связи, размер окон анализа) итерационного метода определения вектора скорости движения изображений на его сходимость и быстродействие;
произведена параметрическая оптимизация ИИС ОПД изображения подстилающей поверхности, результатом которой стало расширение функциональных возможностей и быстродействия рассматриваемой системы;
проведен экспериментальный анализ влияния аддитивного шума, изменения интенсивности освещенности наблюдаемой сцены на погрешность и быстродействие ИИС ОПД.
Практическая ценность:
предложена универсальная структура ^ информационно-измерительной системы определения* параметров движения! (плоскопараллельное движение и вращения- в плоскости движения) изображения подстилающей! поверхности инвариантная к изменению интенсивности освещенности рассматриваемой'сцены;
получены оценки сходимости и быстродействия предложенных алгоритмов определения параметров движения изображения;
создана программная модель ИИС ОПД, получены оценки быстродействие и погрешности рассматриваемой системы.
Реализация результатов работы осуществлена при разработке по заказу ФГУП ГНП РКЦ "ЦСКБ - Прогресс" (г. Самара) информационно-измерительной, системы компенсации смаза изображений, получаемых при дистанционном зондировании Земли из космоса.-Результаты используются в учебном'процессе кафедры «Электропривод и промышленная* автоматика»-ГОУ ВПО «СамГТУ» в курсе «Элементы систем автоматики».
На защиту выносятся»следующие положения:
вариант метода' функциональных преобразований параметров изображений инвариантный к изменению- интенсивности освещенности* подстилающей поверхности;
итерационный метод определения параметров движения изображения подстилающей' поверхности для» трех степеней подвижности (плоско-параллельное движение и- вращение в плоскости- движения); реализующий метод функционализации;
аналитические оценки сходимости-и быстродействия итерационного-метода определения параметров»движения для случая плоско-параллельного движения- и вращения в плоскости движения изображения подстилающей поверхности;
методика, алгоритмы, и результаты параметрической оптимизации' ИИС ОПД подстилающей поверхности;
модифицированная структура быстродействующей* прецизионной1 ИИС ОПД,' в которой* реализованы алгоритмы оптимизации параметров/ измерения;
оценки погрешностей и быстродействия предложенной информационно-измерительной, системы! определения- параметров'движения1 изображения подстилающей поверхности;
результаты компьютерного экспериментального исследования ИИС
опд.
Апробация работы..
Результаты работы докладывались, обсуждались и= были одобрены на международных, всероссийских и межвузовских научно-технических конференциях, вї том числе на V Международной; конференции молодых ученых «Актуальные^ проблемы современной: науки» (Самара; 2004); Всероссийской' научнойі конференции «Управление и? информационные технологии»- (Санкт - Петербург, 2005), ІП? Всероссийской научной* конференции «Математическое моделирование и краевые: задачи» (Самара; 2006), ХПЪ Международной; научно-технической конференции студентов? и-аспирантов «Радиоэлектроника; электротехника и энергетика» (Москва; 2007), IV Всероссийской научной конференцию «Математическое моделирование и краевые задачи» (Самара, 2007).
Публикации;
По теме диссертационной: работы опубликовано 7 печатных работ, в-том числе 2 статьишгиздании из перечня; рекомендуемого ВАК РФ;
Объем иструктура работы.
Диссертационная работа состоит из введения; четырех разделов;, выводов; и списка литературы из 233 наименований: Общий объема 123" страницы, 3 таблицы, 36 рисунков.
В первом разделе представлен обзор существующих методов; определения параметров? движения яркостных объектов: Проведен анализ этих, методов \ с точки* зрения* возможности построения: систем; функционирующих в*реальном времени: Сформулированы основные задачи? работы, обоснован выбор-направления исследований. Предложена^структура^ ИИС ОИД! в составе: прецизионной^ системы: зондирования» яркостных объектов.*
Во второмфазделе метод функционализации'распространен на случае" определения?параметров движения при*трех степенях подвижности носителя* оптической системы (платформы) относительно плоского недеформируемого
изображения подстилающей поверхности с учетом изменяющихся условий освещенности сцены.
В третьем разделе рассматривается итерационный алгоритм
определения параметров движения изображения подстилающей
поверхности.
В четвертом разделе диссертации предложен алгоритм оптимизации параметров процесса измерения, реализованный в ИИС ОПД и найдены оценки погрешностей и быстродействия предложенной структуры.
Методы, основанные на анализе пространственных частот изображения
Методы определения параметров движения, основанные на анализе пространственных частот (контрастно-частотных характеристик) изображения учитывают пространственное распределение оптических неоднородно-стей в изображении. Эти-методы можно, представить двумя группами методов: методы, основанные на узкополосной пространственной фильтрации, и счетно-импульсные методы.
Методы определения параметров движения яркостных объектов, основанные на узкополосной пространственной фильтрации их изображения, предполагают выделение из широкого энергетического спектра яркостного поля случайной структуры узкой полосы пространственных частот, которая определяется пространственным периодом пространственно-частотного фильтра (ПЧФ) [129, 160]. ПЧФ представляет собой растровую структуру, элементы которой могут иметь.различную конфигурацию» [82, 129]. Движение изображений относительно ПЧФ вызывает модуляцию выходного сигнала ПИ .
Достоинством методов, основанных на узкополосной пространственной фильтрации, является простота обработки изображения, которая осуществляется в оптическом тракте.
К недостаткам этой группы методов следует отнести влияние- пространственного периода растра и конечных размеров ПЧФ на погрешности идентификации параметров движения. Известно [72, 131, 137], что спектр изображения находится в обратно пропорциональной зависимости от преобладающей пространственной частоты геометрических неоднородностей.
В связи с указанными выше обстоятельствами период растра ПЧФвы { бирается обычно для наибольших из наиболее часто встречающихся» харак терных объектов [156]. Но выбранный жестко для типичного ландшафта период растра при изменении типа ландшафта перестает совпадать со среднестатистической величиной интервала корреляции случайного изображения. Применение многополостных ПЧФ, так же, как и создание адаптивных систем пространственной фильтрации, изменяющих свои пространственно-частотные характеристики, сопряжено с большими техническими трудностями.
Из-за конечных размеров ПЧФ имеют полосу прозрачности в области малых волновых-чисел. Это приводит к появлению в видеосигнале низкочастотной составляющей, уровень которой весьма высок [160]; что ухудшает отношение сигнал/шум[19,129].
При измерении низких скоростей движения изображения частота выходного сигнала будет низкой, что уменьшает быстродействие данной группы методов. Счетно-импульсные методы. [23, 32, 35, 48, 52, 54-57, 60, 70, 90, 156] предполагают преобразование пространственного спектра распределения-энергетической яркости изображения во временную область по закону сканирования; апертурой с ограниченными размерами (одноэлементным-растром). Сканирование изображения производится по ходу движения изображения и встречно. Параметры движения изображения определяются по разности количества импульсов, считанных за прямой и обратный ход развертки, нормированной их суммой. Этим методам присущи многие недостатки методов, основанных на узкополосной пространственной фильтрации. Так, например, они чувствительны к размерам оптических неоднородностей и расстоянию между ними. Кроме того, они чувствительны к случайным помехам.
Применение методов, основанных на анализе пространственных частот изображения, оправдано лишь, в том случае, когда пространственное-распределение яркостей может быть, представлено или аппроксимировано стационарным гауссовым случайным процессом. Существенные отклонения, от нормального распределения, которые практически всегда имеют месте [72, 128, 131], приводят к значительным погрешностям пространственной фильтрации [129] и, в конечном итоге, к погрешностям определения параметров движения изображений. Эти погрешности можно уменьшить на бесконечно большом промежутке времени, что уменьшает быстродействие, или на бесконечно большой площади анализируемой поверхности, что практически невозможно. Кроме того, эти методы могут применяться только при плоскопараллельном движении изображений.
Методы, основанные на измерении» смещения изображения; предполагают выделение некоторых информативных отличительных признаков в.изображении-и слежение за ними на некотором интервале времени. В зависимости от способа формирования информативных отличительных признаков, данные методы можно разбить на две большие группы: методы, основанные на слежении за локальными геометрическими, или иными особенностями в изображении и корреляционные методы.
В. методах, основанных на слежении за локальными-геометрическими особенностями в изображении объекта [39, 42, 94, 97, 156,188, 192, 196, 200, 211, 223, 227, 233] в качестве информативных отличительных признаков используют центр площади, длину периметра, момент инерции фигуры, выпуклость, число прямолинейных и криволинейных участков, характерные участки объектов и т.д. Наиболее простыми из них являются методы, основанные на слежении за центром яркостной площади, а также за энергетическим центром тяжести в изображении объекта [42, 97], отслеживание за которыми осуществляется с помощью - координатно-чувствительных фотоприемников излучения и соединенных с ними следящих систем [95, 156].
Этимг методам , присущи недостатки. Так, например; применение этих методов возможно только тогда, когда в поле зренюгоптическойсистемы-на-ходится изображение целого объекта и отсутствует изображение фона. Эти методы предполагают три режима работы устройств определения параметров движения: "поиск", "обнаружение" и "слежение". При этом каждый, из перечисленных режимов предъявляет противоречивые требования к устройст ву. Так, в режиме "поиск необходимо большое поле зрения оптической системы, а в режиме "слежение" для лучшей помехозащищенности - узкое. Эти требования привели к созданию сканирующих систем, в которых с помощью узкого поляї зрения просматривается широкий участок поверхности [153] и систем, состоящих из отдельных систем поиска, и- следящих систем. [95].. Практика использования этих систем показала их высокую чувствительность, к случайным помехам, что ограничивает область применения этих методов:
В последние годы интересы ряда.исследователей [188, 192, 196,v 200; 201, 211, 226; 227, 230, 231, 233] привлекают методы, основанные на слежении за точками и линиями, выделяемыми в изображении яркостного объекта. При этом наиболее интересные результаты были- получены при- обработке стереоизображения объекта, позволяющего восстанавливать 3-х мерную структуру сцены. Различные методы.этой-группы отличаются числом-точек и линий, необходимых для получения информации о параметрах движения объекта, а также числом позиций, с которых ведется наблюдение за ними.
К достоинству методов, основанных на слежении за точками-и линиями, выделяемыми в изображении объекта, является универсальность, так как они позволяют определять смещение объектов, имеющих три и более степеней подвижности. К недостаткам этих методов следует отнести сложность выделения точек и линий, а также алгоритма вычисления их смещения, и, кроме этого, низкую помехозащищенность.
Модель формирования изображения движущейся подстилающей поверхности
Рассмотрим задачу формирования изображения подстилающей поверхности с помощью оптической системы (ОС), находящейся на подвижном носителе. Предполагается, что носитель ОЄ совершает плоско - параллельное движение относительно подстилающей поверхности и вращается вокруг центра масс носителя в плоскости параллельной плоскости подстилающей поверхности, а ОС размещена вне центра масс носителя.
В дальнейшем будем считать, что подстилающая" поверхность! неде-формируемая, обладает диффузной отражательной способностью и равномерно освещена сторонним источником излучения, расстояние между ОС и подстилающей поверхностью значительно больше заднего фокусного расстояния ОС, а ОС изопланатична.
Введем следующие правые системы координат (рис. 3): - систему координат OXYZ, оси которой неподвижны- относительно плоскости Р подстилающей поверхности, а оси ОХ и OY находятся в этой плоскости; - систему координат o x y z , оси которой жестко связаны с носителем ОС, а центр о совпадает с центром масс носителя ОС; - систему координат oxyz, оси которой жестко связаны с носителем ОС, параллельны одноименным осям системы координат o x y z , центр о совпадает с передней главной точкой ОС, при этом главная ось ОС совпадает с осью oz; - систему координат картинной плоскости (Рк) ОС - ok,xk,yk, оси которой параллельны осям системы координат оху, а центр ок находится на главной оси ОС на расстоянии -/ от центра о системы координат oxyz (f -заднее фокусное расстояние ОС). - систему координат в плоскости ПИ Рф - Оф,Хф,уф, оси которой парал-лельнььосям okxkyk. Считается, что плоскость ТЖРф может свободно перемещаться картинной плоскости ОС вдоль направления осей okxk, окук.
Выберем на подстилающей поверхности точку М, положение которой в системе координат OXYZ задано вектором R = \X,Y,Z] , а в подвижной системе координат oxyz - вектором rM =rM(t) = [xM(t\yM(t\zM(t)\ . В картинной плоскости Рк точке М будет соответствовать ее изображение в точке т, положение которой в системе координат oxyz задано вектором r=r(t) = \x(t),y(t),-fY- В плоскости ПИ Рф в системе координат Оф,Хф,уф,гф положение точки т задано вектором г2 = Я, (t) = [х2 (/), у2 ( ) 0].
Здесь рассматривается задача получения ФС-уравнения, связывающего параметры движения носителя ОС с доступными измерению характеристиками изображения подстилающей поверхности.
Под доступными измерению характеристиками, как уже отмечалось, понимается освещенность конечномерных областей (окон анализа) изображения.
Влияние случайного аддитивного шума на погрешности измерения скорости движения изображения
Погрешности оценки вектора скорости AV = \&VX AVY О)3\ пропорциональна скорости V, соотношению сигнал/шум и представляет собой величину смещения математического ожидания оценки скорости движения изображения подстилающей поверхности.
На рис. 7, 8 представлена зависимость математического ожидания и доверительного интервала при доверительной вероятности Рд=0,95 оценки погрешности компонентов вектора скорости AV от амплитуды аддитивного равномерно распределенного случайного шума Аш в единицах младшего разряда (емр) при максимальном размахе видеосигнала 256 емр.
Результаты, представленные на этих рисунках, получены с помощью компьютерной реализации выражения (51) на множестве более тысячи реализаций.
Из выражения (51) следует, что смещение математического ожидания оценки скорости движения AV уменьшается с уменьшением измеряемой скорости движения V.
Уменьшить измеряемую скорость можно компенсированием движения изображения с помощью физического или «электронного» (режим ВЗН ПЗС матриц) подслеживания движения изображения.
Рассмотрим итерационный метод [118-119] определения скорости движения изображения подстилающей поверхности на примере движения с тремя степенями подвижности (плоско - параллельное движение и поворот в плоскости движения), в котором используется итерационная процедура совмещения изображений подстилающей поверхности в двух последовательных во времени кадрах изображения.
В силу сложности получения аналитических оценок сходимости итерационного метода для общего случая (58), рассмотрим отдельно плоскопараллельное движение и вращение в плоскости параллельной подстилающей поверхности.
Для определения наилучшего в смысле сходимости значения Яа произведен численный эксперимент по исследованию влияния Ла на процесс сходимости итерационной процедуры (71) для тестового изображения (61). Результаты моделирования приведены в таблице 2.
При увеличенииЛа Ю-Лакр сначала увеличивается количество итераций, а затем процесс (71) теряет устойчивость. Таким образом, можно сделать вывод, что наилучшая сходимость с точки зрения максимального быстродействия итерационного процесса достигается при $-Лакр Ла Ю-Лакр. В общем случае изображение не является моночастотным. Оно представляется спектром пространственных частот (частотно-контрастным спектром), в котором путем фильтрации можно выделить гармоническую составляющую вида (58) с желаемой частотой w. Очевидно, желаемыми являются такие спектральные составляющие, которые удовлетворяют соотношению (66) и отношение сигнал/шум на них находится в допустимых пределах. Эти выводы положены в основу излагаемой в четвертом разделе процедуры оптимизации определения параметров вектора скорости движения изображения.
1. Приведен анализ влияния случайного аддитивного шума на погрешность определения параметров движения изображения. Анализ показал, что погрешность измерения скорости уменьшается с уменьшением модуля измеряемой скорости движения изображения.
2. Для уменьшения погрешности определения параметров движения (три степени подвижности) изображения подстилающей поверхности предложен итерационный метод измерения.
3. Получены аналитические оценки сходимости и быстродействия метода для плоско - параллельного движения и поворота в плоскости движения подстилающей поверхности.
Процедура оптимизации параметров процесса измерения
На,, основе результатові аналитических оценок, полученных в разделе 3.3 можно сделать выводы; о том; что сходимость итерационного процесса! прямої зависит от соотношения периода пространственной частоты w -ywx,wy } исходного сигнала и смещения изображенияізакадровьгй период;
В частотно-контрастном; спектре: [122; УЩ 144 .145]\ фильтрацией1 можно? выделить, гармоническую» составляющую с желаемой? пространственной частотой w, удовлетворяющей достаточному признаку сходимости итерационной процедуры (66). Необходимая фильтрация! обеспечивается? выбором параметров {іх,Іу)- функции веса [&(г )];?-,. то; есть, за счет фильтрующих свойств функций, входящих в состав коэффициентов уравнений функциональной связи.
В реальных наблюдениях функция распределения облученности изображения имеет случайный характер. Поэтому, несмотря на то, что измерения производятся на конкретных реализациях изображения, корректнее использовать не частотно-контрастный спектр изображения, а спектральную плотность мощности (энергетический спектр) видеосигнала (рис. 21).
Каждый типоразмер окна анализа используется далее для образования правильного покрытия изображения. В результате получается несколько покрытий (система слоев покрытия) одних и тех же участков изображения окнами разного типоразмера. Слои покрытия образуются последовательно, начиная со слоя, соответствующего окну наиболее крупного размера.
Таким образом предложенная ЄУШІИ осуществляет оперативное управление режимами работы основньк блоков.ИИСОГЩ согласно целевой задаче; поставленной ПЦЗ . и позволяет существенно расширить диапазон измеряемых скоростей и повысить быстродействие ИИЄ ОПД:
Для, апробации предложенной итерационной процедуры вычисления оценок вектора скорости движения; и определения погрешности получаемых оценок было применено компьютерное моделирование функционирования! ИИС 0ПД. В качестве изображений подстилающей? поверхности использовались, фрагменты поверхности Земли» типа «Река», «Горы», корреляционные функции которых имели вид (79) — (80); Моделирование проводилось с помощью специально разработанной программы; реализованной на языке Delphi 7. Первая- серия компьютерных экспериментов проводилась, без? учета случайного шума в видеосигнале. Учитывалось только дискретное по пространству и времени» представление сигналов. Эксперименты проводились для случаев: - простого плоско - параллельного движения (без поворота); - простого поворота в плоскости движения (без плоско — параллельного движения); - сложного движения - движения с тремя степенями подвижности (сложение простого плоско — параллельного движения и простого вращения). Были получены следующие результаты на множестве более тысячи реализаций: 1. Экспериментально доказана инвариантность предложенного метода к изменению интенсивности освещенности сцены (рис. 23). Эксперименты проводились с учетом начального смещения: 5x5 пикселей для плоскопараллельного движения и десять градусов для вращения изображения. 2. Для изображений разных типов проведен сравнительный анализ зависимости математического ожидания М є относительной погрешности оценки угла поворота Аа и доверительного интервала D0,95 (при доверительной вероятности Р#=0,95) от фактического угла поворота изображения подстилающей поверхности (рис. 24). Анализ производился для случая простого вращения в плоскости параллельной плоскости подстилающей поверхности, так как в случае плоско-параллельного движения сходимость итерационной процедуры не зависит от типа изображений. Эксперименты показали, что при начальном смещении аг0 15 процесс сходится для изображений всех рассмотренных типов, однако сходимость итерационного процесса для изображений типа «Река» значительно лучше сходимости процесса для изображения типа «Горы». При а0 є (15;45) итерационная процедура для изображения типа «Река» сходится, а сходимость итерационного процесса для изображения типа «Горы» теряет устойчивость.
