Содержание к диссертации
ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА L ЗАДАЧА ФОРМИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ВСЕРАКУРСНОГО
РАСПОЗНАВАНИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НАЗЕМНЫХ
(НАДВОДНЫХ) ОБЪЕКТОВ 19
\А. Анализ состоянии проблемы распознавания изображении объектов с
и сиз вести ой ориентацией по отношению к наблюдателю 19
Постановка задачи всеракурспого распознавании радиолокационных изображений 24
Систематизация факторов изменчивости радиолокационных изображении наземных объектов и зависимости от ракурса наблюдения 27
1.3-1. Регулярные деформации образа 28
h$,1.1. Пространственные acKCDtcenun 28
1,3.1.2. Яркостиые искажения 56
1.3.2, Стохастические деформации образа (спекл-эффект) 38
Структурная схема синтеза признаков радиолокационных изображении для обеспечения весракурспого распознавания наземных объектов 41
Выводы по главе 42
ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ РАДИОЛОКАЦИОННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ
ПОВЕРХНОСТИ ПРИ РАЗЛИЧНЫХ УСЛОВИЯХ НАБЛЮДЕНИЯ. 44
Модели рассеяния радиоволн земной поверхностью 44
Построение модели радиолокационного изображения для различных условий наблюдения 46
2.2.1. Структура модели 47
2.2.2, Моделирование областей радиотени 51
2.2 J. Мощность сигнала, отраженного от сегмента разрешения поверхности, при
моделировании дштьностно-азимутального радиолокационного изображения 53
2.2.3А. Влияние геометрических особенностей макрорельефа поверхности... 55
2.2.5.2, Влияние микрорельефа поверхности 51
2.2.3.3. Учет электрофизических характеристик поверхности 60
22А. Отображение в модели параметров пространственной структуры
радиолокационного изображения 61
Мощность сигнала, отраженного от сегмента разрешения поверхности в условиях надира 64
Выводы по главе 66
ГЛАВА 3. ФОРМИРОВАНИЕ ПРИЗНАКОВ ДВУМЕРНЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ
ИЗОБРАЖЕНИЙ. 67
ЗА. Концепция формирования структур для реализации описаний,
инвариантных к вращению двумерного изображении на плоскости 68
3.1.1. Формирование двумерной функции изображения 68
3.1 .2. Математическая интерпретация вращения двумерного изображения на
плоскости 68
ЗЛ.З. Применение различных структур описання образа в целях формирования
инвариантных признаков 70
Кольцевая структура выборки данных 70
Радиачъные сечения 71
3.2. Формирование признаков при помощи разложении по системе
ортогональных функции 72
3,2.1.Полиномы, ортогональные в круговых областях 74
3.2.1.1. Моменты Зернике ипсевдо-Зериике 75
3.2.1.2, Моменты Фурье-Меллоиа 75
3.2.2. Влияние весовой функции радиальных полиномов на устойчивость
признаков 79
3.3. Сравнительная оценка эффективности методов формировании признаков,
формируемых па основе регулярной структуры образа 84
Детальность описания образа 85
Устойчивость к регулярным искажениям в периферийной области образа 88
Вычислительные затраты при канонической форме записи моментов 89
33.4. Затраты памяти (компактность описания) 92
3.4. Сравнительная оценка помехоустойчивости методов формирования
признаков с учетом стохастических факторов изменчивости 93
3-5. Методы комплексного повышения эффективности признаков 96
3.5Л. Подавление стохастических факторов изменчивости методами фильтрации
изображения 97
3.5.2. Снижение вычислительных затрат 100
3.5.2.1. Построение иерархического алгоритма формирования признаков.... 100
4 3.5.2.2. Снижение затрат на вычисление моментов Зернике и нсевдо-Зер?шке№2
3-6» Выбор классификатора 103
3.7, Выводы по главе 107
ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ ВСЕРАКУРСНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ
РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НАЗЕМНЫХ И НАДВОДНЫХ
ОБЪЕКТОВ 110
Общий подход к формированию признаков образа, инвариантных в локальных областях ракурсов 110
Систематизация зон квазиинвариантности признаков 113
4-2.1, Сегментация пространства признаков в результате кластерного анализа^ 113
4.2.2. Особенности определения размеров зон квазиинвариантности признаков 120
Влияние угла места наблюдения 120
Ограничения па ресурсы памяти 122
4.2.3. Применение методологии формирования квазнинвариантных признаков на
примере базы данных реальных РЛИ проекта MSTAR 123
4.3. Структура системы весрикурсного распознавания радиолокационных
изображении 126
Распознавание разноразмерных объектов 126
Общая структура системы 128
4.3.2А.Этап обучения 128
4,3.2.2.Этап распознавания 129
4.3.3. Структура уровня принятия решения о соответствии классу 131
433. L Распознавание кадра сцепы 131
433.2. Итеративное распознавание объекта при изменении условий
наблюдения 134
4.4. Выводы по главе 137
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 140
ПРИЛОЖЕНИЯ 145
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 148
Введение к работе
Актуальность
К настоящему времени в связи с расширением решаемых средствами радиолокационного зондирования задач существенно возросли потребности обеспечения надежного всеракурсного автоматического распознавания наземных if воздушных объектов. Определяющая роль в процессе построения подобного рода систем отводится формированию устойчивых и компактных признаков образа распознаваемого объекта-При этом необходим шшшз всех тонкостей процесса формирования признаков, которые определяют потенциальные возможности применения и эффективность автоматических систем всеракурсного распознавания.
Исследованию вопросов всеракурсного распознавания радиолокационных изображений (РЛИ) наземных и надводных объектов посвящено большое число работ как в России, так и за рубежом, например [1-7]. Однако всеракурсность в ряде случаев ошибочно трактуется как проблема инвариантного к ракурсу распознавания, тогда как последняя не исчерпывает в полной мере проблему обеспечения всеракурсности распознавания для широкого диапазона условий зондирования наземных и надводных объектов. Под ракурсом здесь и далее понимаются угловая позиция зондируемого участка поверхности, определяемая через углы азимута и места наблюдения.
Актуальность создания систем всеракурсного распознавания радиолокационных образов наземных и надводных объектов характеризуется рядом перспективных программ, координаторами которых, например, выступают DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency - Управление перспективных исследований министерства обороны США) и NASA (National Aeronautics and Space Administration - Национальное космическое агентство США), Так, NASA анонсировала технологию PIPR [8] (pose invariant pattern recognition — инвариантное к ракурсу распознавание образов), a DARPA профинансировала достаточно большое количество проектов в рамках программы MSTAR [9,10] (moving and stationary target automated recognition — автоматическое распознавание движущихся и неподвижных целей).
В России работы, связанные с распознаванием РЛИ объектов в режиме «воздух-поверхность», проводятся Российской Академией Наук совместно с научно-исследовательскими институтами авиакосмической промышленности, в частности с ОАО «Корпорация «Фазотроп-НИИР» в рамках утвержденной вице-президентом РАН, академиком НнП.Лаверовьш программы по разработке и внедрению авиационного радиолокационного комплекса мониторинга земной поверхности. Кроме того,
6 развиваются направления работ по тематике распознавания наземных и воздушных типов объектов в ГосНИИАС, ВВИА им, Жуковского н др.
К настоящему времени получены существенные результаты как в развитии теоретических аспектов методов распознавания радиолокационных образов, так и в целом ряде важных практических их приложений, что в немалой степени обусловлено растущими технологическими возможностями систем получения и обработки информации [11,12],
Однако в рамках различных приложений распознавания образов сложность построения устойчивых распознающих систем, обеспечивающих их высокую экономичность, не одинакова. Особенно это относится к системам всепогодного и всеракурсного распознавания разного рода объектов по их изображениям. В то время как достигнут существенный прогресс в распознавании, например, печатных символов, фотографий и других фиксированных в олюшении структуры и условий наблюдения образов, решение задачи обеспечения всеракурсного распознавания радиолокационных портретов наземных объектов в силу их многообразия и изменчивости, в том числе из-за различных условий наблюдения, является актуальным направлением исследований, далеким от завершенности и требующим решения целого ряда сложных задач. Примером, иллюстрирующим сложность построения весракурсной системы распознавания объектов по их радиолокационным портретам, служит модуль PEMS предсказания и оценки ракурса цели (Predict-Extract-Match-Search) [10] в составе упомянутой системы MSTAR, где каждая цель описывается набором образов на соответствующих ракурсах, что приводит к значительному объему обрабатываемых данных.
Полученные па сегодняшний день результаты решения задач всеракурсного распознавания радиолокационных портретов объектов поверхности требуют дальнейшего совершенствования и развития методов и средств идентификации в условиях изменчивости как самих образов объектов, так и условий их наблюдения [11-13]. Следовательно, вопросы развития методов всеракурсного распознавания наземных и надводных объектов по их радиолокационным портретам, эффективных с точки зрения устойчивых показателей распознавания и требуемых при этом экономичных вычислительных процедур, безусловно можно отнести к числу актуальных.
Обоснование темы диссертации
Распознавание радиолокационных изображений наземных и надводных объектов осуществляется в многообразных и сложных условиях наблюдения. При этом для большого ряда приложений требуется обеспечить всеракурсное распознавание, что по
сути своей существенно шире, чем инвариантное к ракурсу, которое далеко не всегда может быть достигнуто. Это связано с тем, что во многих ситуациях при различных условиях наблюдения инвариантность к ракурсу принципиально не может быть обеспечена, за исключением некоторых весьма ограниченных условий. Задачи распознавания объектов по их двумерным радиолокационным изображениям относятся к многокритериальным, в силу чего совокупность взаимодействующих критериев не может быть охарактеризована лишь требованием инвариантности к ракурсам. Это становится ясным при рассмотрении следующих ситуаций.
1. Объект имеет плоский рельеф или наблюдается в условиях надира, что может
соответствовать режимам как космических, так и авиационных систем зондирования,
работающих при углах места, близких к вертикальному направлению- В данном случае
плоский рельеф и условия наблюдения, независимо друг от друга позволяют при
изменении азимутальной ориентации объекта применять в отношении его
радиолокационных (РЛ) изображений аффинное преобразование поворота на плоскости.
Подобная модель обеспечивает инвариантное отображение образа в полном диапазоне
углов азимута 2п. Ясно, что в этих случаях можно говорить о потенциально достижимом
решении задачи инвариантного к ракурсу распознавания, поскольку могут быть
сформированы признаки образа, инвариантные к аффинным преобразованиям.
Ярким примером, иллюстрирующим достоинства условий наблюдения наземных объектов в вертикальном направлении к поверхности, служит тот факт, что наведение ракеты «Першинг» на конечном участке осуществляется вертикально на цель. Подобные условия определяют наилучшие возможности обеспечения круговой инвариантности признаков объекта поражения [14], Следует отметить, что ракета «Першинг» и на сегодняшний день остается весьма совершенной, так как обеспечивает высокоточное инвариантное к ракурсу наведение на цель путем сравнения радиолокационного портрета и эталонного образа, хранящегося в памяти бортового компьютера.
2. Объект, обладающий рельефом, характеризующимся сильно выраженной
пространственной изменчивостью. Радиолокационные портреты наземных и надводных
объектов при малых и средних углах места и различных углах азимута необходимо
анализировать с точки зрения влияния особенностей их рельефа на структуру
изображений- При разных углах места и азимута зондирования возникают искажения
радиолокационных портрегов при изменении углов наблюдения и уже невозможно найти
устойчивые признаки изображений объекта в целом, инвариантные к ракурсу в полном
диапазоне углов. Решением указанной проблемы неоднозначности описания РЛИ объекта
в широком диапазоне изменений углов места и азимута является угловая сегментация
s зон наблюдения дяя обеспечения всеранурсного распознавания объектов. Подобного рода сегментация определяет зоны квазиинвариантности, в пределах которых сохраняется устойчивость признаков образа.
3. В ситуациях 1-2 для различных значений разрешения, при которых получены обрабатываемые изображения, возможность формирования инвариантных признаков может меняться в корне, поскольку от величины разрешения получаемых радиолокационных портретов зависит достижимая детальность их описания и соответственно изменчивость образов. По этой причине распознавание, в том числе при различных ракурсах наблюдения, должно быть согласовано как с условиями наблюдения, так и с осуществляемым разрешением объекта.
Одним из путей обеспечения всеракурсиого распознавания двумерных радиолокационных изображений является применение методов описания образа, отвечающих условиям достижения оптимизированной сегментации ракурсов, в пределах которых обеспечивается квазиинвариантность признаков. По этой причине необходимо исследовать эффективность различных методов формирования признаков с точки зрения сопоставления их устойчивости, помехозащищенности и экономичности в условиях обеспечения ракурсной квазиинвариантности.
Таким образом, тема представленной диссертации соответствует цели обеспечения эффективного всеракурсиого распознавания радиолокационных изображений наземных и надводных объектов в широком диапазоне условий наблюдения.
Общее состояние и обзор результатов ранее выполненных исследований по рассматриваемой теме
В настоящее время известно большое число исследовании по распознаванию радиолокационных портретов, результаты которых представлены в монографиях и многочисленных статьях в периодической научно-технической литературе. Характерной чертой целого ряда публикаций является стремление к построению систем распознавания, обладающих инвариантностью к изменению положения распознаваемого объекта в пространстве [15-17], без увязывания с условиями применимости таких систем. Однако, как следует из вышеприведенных примеров, во многих практически важных приложениях инвариантность к изменению ракурса изображения как таковая недостижима, а может быть обеспечена всеракурсность распознавания при обоснованных условиях наблюдения, с учетом угловой сегментации и согласованности с разрешением объеетов, что, в свою
9 очередь, определяет возможные подходы к формированию признаков идентифицируемых объектов.
На данный момент в области распознавания образов, представляемых в виде радиолокационных изображений, существует ряд сложившихся направлений исследований, ориентированных на разработку перспективных методов формирования признаков, с целью обеспечения устойчивого корректного (отвечающего совокупности критериев) описания объекта идентификации. Различия в подходах при формировании признаков распознаваемых радиолокационных изображений заключаются в используемом представлении исходных данных, а также в математических методах, положенных в основу синтеза алгоритмов формирования признаков и принятия решений,
В работе рассматривается задача формирования различительных признаков в рамках традиционной концепции идентификации образов, когда структура системы распознавания, относящаяся к классу систем обучения с учителем, содержит элементы предварительной обработки данных, формирования признаков и принятия решения. Такие системы предполагают наличие как этапа обучения па основе априорной информации об идентифицируемых объектах, так и этапа экзамена на основе обработки апостериорных данных.
На основе исходных априорных данных синтезируются модели радиолокационных образов, характеризующие структуру радиолокационных изображений объектов каждого из классов и условий наблюдения. При этом синтезируемая модель должна с требуемой степенью детализации описывать устойчивые черты структуры изображения объекта в заданных условиях наблюдения, что позволяет предсказывать ожидаемый сигнал на выходе приемника радиолокатора для различных комбинаций целей, их ракурсов и т.д. К моделыю-ориентированному подходу относится, в частности, большой ряд систем распознавания в рамках упоминавшегося ранее проекта MSTAR, в которых образы цели представляются СAD1-моделями, получаемыми в ходе компьютерного проектирования [10,18], Синтез моделей используется также в системах распознавания радиолокационных изображений поверхности на основе выделения информации в ходе декомпозиции изображений объектов в пределах класса. Получаемая в результате подобной процедуры структура, состоящая из элементарных форм с внутренними связями, является базой для распознавания образов [19].
Степень согласования радиолокационных изображений объекта с его аппроксимацией, полученной на основе априорных сведений о самом объекте, системе и условиях наблюдения при разных ракурсах, определяет потенциальную достоверность
CAD - computer-aided detection (ввтонатнзироаакное обнаружение)
10 процесса идентификации. Необходимо отметить, что во многих публикациях в области синтеза моделей не нашло достаточного отражения их построение, учитывающее многообразие условий наблюдения, влияющих на различные искажения изображения объекта и, соответственно, па изменчивость образа.
Другим, не менее распространенным подходом к распознаванию радиолокационных образов наземных и надводных объектов является непосредственное использование эталонных изображений или шаблонов [20,21], сформированных на основе заранее проведенных экспериментов, учитывающих используемую разрешающую способность. Подобного рода эталоны составляют базу данных, на основании которой в процессе экзамена происходит сравнение исследуемого портрета поверхности с данными, хранящимися в базе, и принятие решения в соответствии с выбранной стратегией классификации, В этом случае для распознавания изображения объекта, находящегося в определенном ракурсе по отношению к системе наблюдения, требуется наличие соответствующего эталонного изображения, что не всегда оправдано с точки зрения объемов отводимой памяти, особенно для широкого диапазона условий наблюдения и большого количества подлежащих распознаванию объектов. Кроме того, получение подобного рода априорной информации существенно дороже в стоимостном выражении, чем в случае использования синтеза моделей, поскольку требует проведения значительного числа летных экспериментов. Наряду с описанными выше существуют также гибридные системы распознавания, реализующие принципы обоих описанных подходов. В частности, когда на основе ограниченного набора реальных радиолокационных изображений объекта с учетом дополнительной априорной информации осуществляется синтез модели, позволяющей описать изображения данного объекта для иных условий наблюдения.
В основе системы формирования различительных признаков, характеризующих двумерные радиолокационные изображения объектов, используются статистические и детерминистские подходы, хотя во многих случаях в разработанных алгоритмах идентификации изображений невозможно провести четкую границу между этими категориями методов. Однако внутри каждого из них существуют характерные сложившиеся направления. Среди работ, посвященных распознаванию двумерных радиолокационных изображений обьектов на основе математических методов статистики, можно выделить ряд работ зарубежных [22-24] и отечественных авторов [25-27].
Класс детерминистских методов представляет значительный интерес и находит отражение, например, в работах [15-17,28-46]. Ему присущ целый ряд традиционных подходов к формированию признаков изображений, в частности, с использованием
функционалов [15-17,35-46] и различных простейших дескрипторов формы [31,32], Особое место занимают методы [15,35-43], способные формировать признаки образа, инвариантные к группе аффинных преобразований на плоскости, а именно сдвигу, масштабу, повороту. Признаки изображений, инвариантные к указанным преобразованиям, способны существенно сократить объем памяти системы ндептификации и упростить обработку данных на соответствующих этапах распознавания. К числу подобных методов относятся процедуры формирования функционалов изображения в качестве признаков, за которыми закрепился термин «моменты». Применяемые описания образов характеризуются разнообразием базисных функций, среди которых в силу их свойств наиболее употребительны полипомы Зернике [37,39,40], псевдо-Зернике [39,40], степенные полипомы [35,36], вейвлеты [45,46]. Наряду с указанными, много публикаций посвящено использованию преобразований Фурье [31], Хартли [47], Радона [33], Хоу [48], Следует отметить, что использование некоторых вышеперечисленных базисов направлено на получение инвариантного в пределах полного диапазона ракурсов описания изображений в предположении малой изменчивости объекта. Несмотря на ограниченность их применения при распознавании реальных радиолокационных изображений, такой подход может быть объяснен стремлением оцепить потенциально достижимые результаты. Существенным достоинством данных методов является компактность описания образа, которая, однако, может быть нивелирована значительными вычислительными затратами на формирование самих признаков- В этой связи важную роль при создании подобного рода систем идентификации играют вопросы повышения их эффективности в условиях взаимодействия многих критериев.
Поскольку распознавание радиолокационных портретов относится к области обработки изображений, то вышеупомянутые методы при допустимых условиях представляют значительный интерес для решения задач формирования инвариантных признаков и достижения на их основе эффективного распознавания изображений. Однако значительные трудности в применении подобного подхода обусловлены факторами изменчивости образов при различных условиях зондирования. Именно поэтому в большинстве работ, посвященных формированию инвариантных к ракурсу объекта признаков изображения, в явном либо скрытом виде содержатся допущения относительно степени изменчивости РЛИ, являющиеся ограничительными факторами, значительно сужающими область применения.
Необходимо отметить, что помимо поиска инвариантных к ракурсу объекта признаков, в целом ряде работ [4] достижение всеракурсного распознаваний
осуществляется путем постановки и решения задачи оценивания или прогноза ракурсов объектов в сложных и изменчивых условиях. При этом прогнозирование осуществляется с использованием статистических методов на основе имеющейся априорной и апостериорной информации. Прогнозирование ракурса изображения идентифицируемого объекта по существу преследует те же цели, что и поиск инвариантных в определенных зонах ракурсов признаков, т.е. формирование компактного и устойчивого описания образа.
Таким образом, поскольку целью большинства исследований, направленных на распознавание радиолокационных объектов, является обеспечение есеракурсноспш на основе устойчивых, компактных и экономичных признаков, то это обусловливает необходимость и актуальность поиска путей ее достижения.
Цель исследования.
Целью работы является является синтез системы всеракурсного распознавания радиолокационных изображений наземных и надводных объектов, обеспечивающей их достоверное распознавание при различных условиях наблюдения в составе сцен, характеризуемых априорной неопределенностью относительно номенклатуры и взаимной ориентации составляющих их компонентов.
Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие основные задачи:
Провести анализ факторов изменчивости двумерных радиолокационных изображений наземных и надводных объектов от ракурса и определить степень их влияния на структуру образов для различных условий наблюдения и последующего введения в модель РЛИ.
Разработать модель формирования радиолокационных изображений объектов, согласующуюся с факторами изменчивости с учетом разрешающей способности РЛС
Определить потенциальные возможности перспективных методов формирования признаков радиолокационных изображений, использующих функционалы в качестве интегральных характеристик формы образа, на основе сравнительного анализа их эффективности.
Разработать алгоритм формирования признаков РЛИ распознаваемых объектов для решения задачи всеракурсного распознавания наземных и надводных объектов.
5. Сформировать структуру системы всеракурсного распознавания радиолокационных изображений объектов поверхности для этапов обучения и распознавания.
Методы исследований основываются на использовании физических основ формирования радиолокационных отражений от различных сред при изменении условий наблюдений, применении математического аппарата теории распознавания образов к задачам радиолокации, теории ортогональных рядов, методов фильтрации изображений, кластерного анализа, теории вероятности и математической статистики.
Научная новизна результатов исследований состоит в следующем:
Разработана структура системы всеракурсного распознавания РЛИ наземных (надводных) объектов для этапов обучения и экзамена, роль признаков в которой отведена коэффициентам разложения функции изображения по системам ортогональных полиномов с круговой симметрией (Зерішке, псевдо-Зернике и Фурье-Меллона), отнесенным к соответствующим зонам квазиипвариантности.
Разработана методика сегментации пространства признаков на зоны квазиинвариантности, повышающая эффективность всеракурсного распознавания в широких условиях наблюдения.
Выявлено различие влияния весовых функций полиномов Зернике, псевдо-Зернике и Фурье-Меллона на устойчивость признаков РЛИ. Установлено, что с ростом порядка полиномов признаки на основе полиномов Фурьс-Мсллона, по сравнению с признаками на основе полиномов Зернике и псевдо-Зернике, обладают более высокой устойчивостью к искажениям на периферии радиолокационного образа.
Для повышения достоверности принятия решения о соответствии текущего кадра РЛИ сцены одному из эталонов разработана процедура итерационного распознавания, осуществляющая накопление и пороговую обработку результатов распознавания объектов заданной сцены при различных условиях наблюдения.
Практическая значимость результатов работы состоит в том, что они создают основу для формирования технического облика системы автоматического многоальтерпатишюго всеракурсного распознавания радиолокационных изображений наземных и надводных объектов в широких условиях наблюдения, обусловливающих различную изменчивость распознаваемых образов.
Практическую направленность работы характеризует разработанный подход к формированию признаков описания образов класса, который позволяет обеспечить всеракурсное распознавание для различных условий наблюдения объектов земной поверхности. В основу указанного подхода положены методы формирования признаков радиолокационных изображений объекта с использованием функционалов, характеризующих интегральные характеристики образа и способных обеспечить компактное и устойчивое его описание для решения задачи всеракурсного распознавания. При этом компактность определяется возможностью инвариантного к повороту описания образа в пределах соответствующей зоны ракурсов посредством метода моментов, в качестве базисных функций которого были исследованы ортогональные полипомы Зернике, псевдо-Зернике и Фурье-Меллона. Для достижения устойчивости признаков в условиях изменчивости формы образа, была разработана процедура сегментации признакового пространства по зонам ракурсов в пределах всех возможных положений образа на радиолокационном изображении. Подобная процедура опиралась на анализ априорных сведений о распознаваемом объекте и условиях его наблюдения. Проведенный синтез модели радиолокационного изображения позволил получить необходимые данные для описания РЛИ объекта без их дорогостоящего экспериментального получения и, с учетом вышеуказанных методов формирования признаков, предопределил общий подход к распознаванию. Важной чертой данного подхода является сегментация по угловым ракурсным зонам для фиксированных условий наблюдения объекта, которая позволяет формировать в пределах каждой из зон устойчивые различительные признаки, инвариантные к изменению положения объекта внутри ракурсного сегмента.
Разработанные методы формирования признаков для решения задач всеракурсного распознавания радиолокационных изображений характеризуются универсальностью и могут быть эффективно применены в разного рода приложениях, использующих радиолокационный обзор поверхности, В частности, они могут найти применение в системах экологического мониторинга при дистанционном зондировании местности, решающих задачи, связанные с необходимостью идентифицировать радиолокационные портреты объектов,
В отношении задач распознавания надводных объектов, исследованные методы могут быть использованы в целях поиска и определения местоположения судов, мониторинга как одиночных айсбергов, так и ледовых полей, представляющих опасность для судоходства в арктических широтах.
\5
Поскольку исследованные методы формирования признаков позволяют обеспечить всеракурсное распознавание поверхностных объектов, особый интерес представляют вышеперечисленные задачи, связанные с автоматизированным обзором поверхности беспилотными средствами. Указанные методы имеют перспективы применения в приложениях, связанных с обзором поверхности средствами многопозиционаой радиолокации, позволяющей в ряде случаев получить существенные экономические выгоды при применении пассивных РЛС и повысить скрытность системы зондирования. При этом разработанный подход предлагает унифицированный вариант обеспечения всеракурсного распознавания радиолокационных объектов пассивными РЛС за счет использования исходных данных, определяемых моделью формирования портретов целей. Особая роль при применении средств мпогопозициошюй радиолокации отводится автором разработанному алгоритму итеративного распознавания РЛИ наземных (надводных) объектов, который позволяет снизить требования к исходной детализации признаков для обеспечения необходимой достоверности распознавания объектов заданной сцены.
Исследованные методы формирования различительных признаков наряду с процедурой моделирования радиолокационных изображений могут быть использованы, в том числе, и в учебном процессе,
Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты диссертационной работы использованы в разработке многофункциональных БРЛС ОАО «Корпорация «Фазотроп-НИИР», Акт о внедрении приведен в приложении к диссертации.
Достоверность полученных результатов обусловливается корректностью исходных положений формирования РЛИ и их преобразований, использованием апробированного математического аппарата теории преобразований и методов математической статистики- Полученные результаты многократно подтверждены физическими и вычислительными экспериментами.
Научные положения, выносимые на защиту
1. Система всеракурсного распознавания радиолокационных изображений (РЛИ) наземных (надводных) объектов в составе сцен с применением сегментации пространства признаков на зоны квазиинвариантности способна эффективно функционировать в широких условиях наблюдения.
Методика моделирования РЛИ наземных (надводных) объектов позволяет учесть закономерности как регулярного, так и стохастического механизмов ракурсных деформаций.
Формирование признаков РЛИ с использованием аппроксимации структуры изображений ортогональными полиномами с круговой симметрией (Зернике, псевдо-Зернике и Фурье-Меллона) в совокупности с сегментацией на зоны квазииивариантности минимизирует размерность пространства признаков распознаваемого объекта и повышает их устойчивость при деформациях образа.
С ростом порядка полиномов Зернике, псевдо-Зернике и Фурье-Меллона, признаки на основе последних обладают большей устойчивостью к искажениям на периферии изображения.
Ь, Итерационный алгоритм распознавания РЛИ, функционирующий при изменении условий наблюдения объектов заданной сцены, повышает достоверность их распознавания.
Апробация результатов работы. Результаты исследований докладывались и обсуждались на российских научно-технических конференциях: XVII научно-технической конференции, г. Жуковский: ГП НИИ Приборостроения им. В,В.Тихомирова, (2002 г); 1-й Всероссийской науч но -технической конференции по проблемам создания перспективной авионики, г, Москва: Фазотрон-НИИР (2002 г.); Юбилейной научио-техннческой конференции молодых ученых «Информационные технологии и радиоэлектронные системы», посвященной 60-летию факультета «Радиоэлектроники летательных аппаратов» МАИ (2006 п).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ, из них 4 научных статьи и 2 текста докладов на русском языке.
Структура диссертации и краткое содержание ее разделов
Диссертационная работа изложена па 153 машинописных страницах и состоит из введения, четырех глав, заключения к списка литературы. Иллюстративный материал представлен в виде 63 рисунков, 1 таблицы и 2 приложений. Список литературы включает 92 наименования.
В главе 1 выполнен обзор по материалам отечественных и зарубежных источников применительно к задаче распознавания изображений в условиях произвольной ориентации образа, часть из которых относится к распознаванию радиолокационных
17 изображений объектов. Определена постановка задачи идентификации радиолокационных изображений объекта с позиции всеракурсного распознавания. Проведен анализ основных факторов изменчивости РЛИ наземных объектов от ракурса наблюдения, результаты которого легли в основу структуры синтеза признаков всеракурсного распознавания РЛИ наземных и надводных объектов, включающей в себя моделирование РЛИ для создания полной базы эталонных изображений класса(ов).
Похожие диссертации на Всеракурсное распознавание радиолокационных изображений наземных (надводных) объектов с сегментацией пространства признаков на зоны квазиинвариантности
