Содержание к диссертации
ВВЕДЕНИЕ 4
1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ВЫДЕЛЕНИЯ, ОБНАРУЖЕНИЯ И ОЦЕНКИ
ПАРАМЕТРОВ ВОЗДУШНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ,
ФОРМИРУЕМЫХ ДАТЧИКАМИ ТВ И ИК ДИАПАЗОНОВ 12
Вводные замечания и качественная постановка задачи выделения^ обнаружения и слежения за воздушными объектами 12
Обзор датчиков, применяемых в системах анализа изображений 21
Обзор и анализ методов и алгоритмов обнаружения и выделения объектов 27
2 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ВЫДЕЛЕНИЯ, ОБНАРУЖЕНИЯ И ОЦЕНКИ
ПАРАМЕТРОВ ВОЗДУШНЫХ ОБЪЕКТОВ 37
Аналитическая постановка задачи обнаружения и измерения координат объекта на изображении 37
Оптимальный алгоритм обнаружения объекта на изображении 41
Алгоритм выделения воздушных объектов, наблюдаемых на облачных фонах 55
Алгоритмы обработки бинарных изображен ни 65
Анализ сегментов бинарного изображения 69
Алгоритм выделения воздушных объектов, использующий процедуру предварительной сегментации изображений 73
Алгоритм слежения за воздушными объектами 80
3 КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ
ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ 90
З Л Исследование алгоритма выделения воздушных объектов,
наблюдаемых на облачных фонах 90
Исследование алгоритма выделения воздушных объектов, использующего процедуру предварительной сегментации изображений 106
Исследование эффективности выбора параметров сегментов бинарного изображения 111
Экспериментальные исследования многоэтапного алгоритма выделения, обнаружения и оценки параметров воздушных объектов 114
4 ВОПРОСЫ ПРОГРАММНОЙ И АППАРАТНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ
РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ Л19
4Л Структура программного обеспечения 119
* 4.2 Вопросы аппаратной реализации разработанных алгоритмов выделения
воздушных объектов 125
4.3 Результаты испытаний разработанных алгоритмов обработки и анализа
изображений в составе систем автоматического сопровождения воздушных
объектов 130
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 137
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 139
ПРИЛОЖЕНИЯ 150
Введение к работе
Актуальность работы.
Задачи цифровой обработки изображений можно условно разделить нц. два больших класса: повышение качества изображений для улучшения его ви% зуального восприятия человеком и обработка изображений с целью их хранен ния, передачи и представления в системах технического зрения, И если при ре% шении первого класса задач был достигнут значительный прогресс, то решение второго класса задач столкнулось с рядом трудностей, среди которых можне^ выделить: отсутствие математических моделей, адекватно описывающих на% блюдаемую фоиоцелевую обстановку, несовершенство датчиков изображений^ недостаточная производительность вычислительных систем и ряд других. Вме% сте с тем, достижения последних десятилетий в науке и технике позволяют сде% лать заключение о значительных успехах в преодолении отмеченных проблем,
Совершенствование технологий способствует интенсивному внедрению видеоинформационных систем для решения задач навигации, космического мониторинга Земли, контроля качества и количества производимой продукции^ обеспечения безопасности различных объектов, передачи и хранения видеоин% формации, в биомедицииских и военных приложениях.
Одним из направлений создания систем анализа и обработки изображен ний является разработка видеоинформационных комплексов, которые ripeднa^ значены, в первую очередь, для установки на подвижных носителях, таких ка^ самолёты, вертолёты, автомобили и другие транспортные средства. Целью по^ добных систем является решение задач обнаружения движущихся объектов, оценки их параметров, построения траекторий движения объектов, распознавания образов.
Важным требованием, предъявляемым к видеоииформационным комплексам, является необходимость работы в реальном масштабе времени. Разрабатываемые системы также должны иметь автономный режим функционирования, требуя лишь незначительных усилий со стороны оператора.
Постоянное совершенствование средств вычислительной техники приводит к расширению сферы практического применения методов и алгоритмов обработки изображений. Так, комплексы обработки изображений реального времени начали активно применяться в системах автоматического сопровождения воздушных объектов, наблюдаемых на фоне ясного или облачного неба, с целью решения задач их обнаружения и оценки параметров. Необходимо отметить, что ранее для этих целей использовались преимущественно радиолокационные станции (РЛС). К числу существенных недостатков РЛС можно отнести присутствие "слепой зоны", чувствительность к постановкам помех, высокая стоимость, значительные габариты и ограничения по угловому разрешению, связанные с шириной диаграммы направленности антенны. Кроме этого, во многих случаях применение активных способов наблюдения, связанных с облучением объекта электромагнитными волнами нежелательно, так как приводит к демаскировке положения излучателя. Решить указанные проблемы возможно путем использования современных телевизионных и тепловизионных ~ датчиков для получения изображения объекта с последующей компьютерной обработкой видеоинформации. Установка оптических систем наблюдения вместе с лазерным дальномером во многих случаях дополняет, а в некоторых случаях заменяет РЛС. Из вышеописанного становится понятно, что системы обработки и анализа изображений находят широкое применение при модернизации существующих и разработке новых стационарных и мобильных станций обнаружения и ЗРК (зенитно-ракетных комплексов),
Область использования технологий автоматического обнаружения и выделения воздушных объектов не ограничивается только военными и специальными приложениями и включает в себя также задачи обеспечения безопасности аэропортов, важных промышленных предприятий, контроль и мониторинг воздушного движения, астронавигацию и т.д.
В настоящее время разработано множество алгоритмов выделения и обнаружения объектов [21-24, 51, 52]. Однако данные подходы обладают боль-
V л-
шой вычислительной сложностью и не в полной мере учитывают специфику рассматриваемой задачи и особенности применяемых на практике датчиков изображений. Таким образом, разработка вычислительно эффективных алго^ ритмов выделения, обнаружения и оценки параметров воздушных объектов до настоящего времени остается весьма актуальной задачей.
Степень разработанности темы.
Вопросы обнаружения и выделения воздушных объектов по данным ви^ деонаблюдений достаточно широко представлены в отечественной и зарубеж*-ной печати. Значительный вклад в разработку методов и алгоритмов решения данной задачи внесли работы таких учёных как Б.А. Алпатон, ПА. Бакут, В.Г. Лабунец, А.П. Трифонов, И.Н. ПустынскиЙ, D, Braunrciter, В. Li, J. Silverman, Q. Pham.
Несмотря на большое количество работ по данной тематике, в результату её анализа не было выявлено публикаций, в которых в полной мере учитывается специфика задач выделения и обнаружения воздушных объектов с большим диапазоном варьирования размеров, наблюдаемых как в ТВ, так и ИК-диапазоне на фоне ясного или облачного неба. Важным требованием, предъяви ляемым к алгоритмам, решающим данную задачу, является возможность их реализации в реальном масштабе времени на существующей элементной базе. В ряде работ, рассматриваются алгоритмы, позволяющие обнаруживать точечные и малоразмерные воздушные объекты [21-24], однако они преимущественно ориентированы на обработку изображений, получаемых с тепловнзионных датчиков. Разработаны многоэтапные пространственно-временные алгоритмы выделения объектов [2, 53], основанные на получении оценок параметров геометрических преобразований изображений. Однако при наблюдении объектов на однородном фоне или фоне с присутствием протяженной облачности точность оценивания может быть низкой, что в итоге приводит к ухудшению качества обнаружения,
Исходя из этого, сформулируем цель диссертации, которая состоит в
разработке эффективных алгоритмов решения задачи выделения и оценки па
раметров воздушных объектов в комплексах обработки изображений для сис
тем автоматического сопровождения. Для достижения поставленной цели не
обходимо решить следующие основные задачи; ""
обзор и оценка достоинств и недостатков существующих алгоритмов вы
деления и обнаружения объектов;
создание и анализ библиотеки видеосюжетов для адекватного формиро-
_ вания модели наблюдения, а также систематизация признаков для эффек
тивного выделения объектов;
синтез оптимального алгоритма обнаружения воздушных объектов;
построение многоэтапного алгоритма выделения, обнаружения и оценки параметров воздушных объектов для систем автоматического сопровождения;
разработка методики и проведение экспериментальных исследований эффективности разработанных алгоритмов с использованием набора тестовых видеосюлсетов, выработка рекомендаций по параметрической настройке алгоритмов при различной фоноцелевой обстановке;
модернизация разработанных алгоритмов с учетом полученных экспери-
ментальных данных и аппаратных оіраничепий;
моделирование и проведение натурных испытаний разработанных алго
ритмов выделения и оценки параметров воздушных объектов в составе
системы автоматического сопровождения.
Научная новизна работы состоит в том, что в ней на основе введенных моделей с использованием теории статистических решений синтезирован оптимальный алгоритм обнаружения воздушных объектов и разработан многоэтапный алгоритм выделения, обнаружения и оценки параметров объектов, ориентированный на реальный масштаб времени. Эффективность разработанных подходов получила экспериментальное подтверждение.
8 =
Методы исследования. ;
Теоретические исследования в настоящей работе выполнены на основе методов теории статистических решений, теории вероятностей, теории случайных процессов. Экспериментальные исследования выполнялись на реальных и синтезированных видеосюжетах с использованием методов математической статистики.
Достоверность и обоснованность полученных результатов подтверждены корректным использованием математического аппарата, компьютерньш моделированием разработанных алгоритмов, результатами экспериментальных исследований, а также опытом практического внедрения.
Реализация и внедрение.
Разработанные в диссертации модели и алгоритмы были использованы при выполнении научно-исследовательских работ, проводимых в Рязанском го-сударственном радиотехническом университете по заказам Федерального агентства по образованию и Федерального агентства по науке и инновациям министерства образования и науки РФ (НИР 6-ОЗГ, НИР 14-ОЗГ, НИР 26-ОЗГ, НИР 7-06Г, НИР 10-08Г, НИР 17-08Г, НИР 12-09Г, 23-09), Российского фонда фундаментальных исследований (НИР 35-06Г), ФГУП "Государственный Рязанский приборный завод" (НИР 1-04, НИР 23-05, НИР 5-06, НИР 2-07, НИР 1-08, НИР 7-09), при выполнении ОКР, проводимых ФГУП "Государственный Рязанский приборный завод" по заказам ОАО "Ульяновский механический завод", ОАО "Радиозавод" г. Пенза, ФГУП "КБП" г. Тула, ОАО "НИЭМИ" г, Москва в рамках работ по модернизации зенитно-ракетных комплексов "Квадрат", "Бук"5 "Оса", зенитного ракетпо-пушечного комплекса "Тунгуска-МГ', а также на инициативной основе с целью совершенствования пункта управления ПУ-12М7 для борьбы с БПЛА. Апробации работы.
Основные результаты работы докладывались на следующих конференциях:
13-й, 14-й и 15-й международных научно-технических конференциях "Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций" (Рязань -2004-2005, 2008);
11-й и 12-й всероссийских конференциях "Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании" (Рязань — 2006, 2007);
-8-й и 9-й международных научно-технических конференциях "Цифровая обработка сигналов и ее применения" (Москва — 2006-2007);
5-й международной научно-технической конференции "Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика" (Рязань-2007);
30-й, 31-й и 32-й всероссийских научно-практических конференциях "Сети, системы связи и телекоммуникации" (Рязань - 2005-2007);
-2-й всероссийской научной конференции "Проектирование инженерных и научных приложений в среде MATLAB" (Москва - 2004);
- 1-й международной научной конференции МАА-РАКЦ "Космос для че
ловечества" (Королёв - 2008);
- 1-й международной научно-технической конференции "Проблемы ав
томатизации и управления в технических системах" (Пенза - 2009).
Выступление на 11-й всероссийской научно-технической конференции "Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании" (2006) отмечено дипломом за лучший доклад.
Публикации*
По теме диссертации опубликовано 18 работ, в том числе четыре статьи, из них две в журналах, рекомендованных ВАК для публикации результатов кандидатских диссертаций. Результаты исследований отражены в пятнадцати отчётах по НИР.
Структура и объём диссертации.
Диссертация состоит из введения3 четырёх глав, заключения, списка литературы (94 источника), приложений, изложенных на 155 страницах, содержит 64 рисунка и 5 таблиц.
Во введении рассматривается актуальность проблемы выделения и обнаружения воздушных объектов, наблюдаемых на ровных и облачных фонах, ставится цель и направление исследований, формулируется научная новизна диссертационной работы, приводятся результаты апробации работы, описывается структура диссертации.
Первая глава диссертации является вводной. В ней даны качественный
анализ рассматриваемой проблемы, обзор и оценка существующих подходов к
решению задачи выделения, обнаружения и оценки параметров воздушных
объектов- Рассмотрены основные компоненты системы автоматического сопро
вождения и общая структура алгоритмов выделения и обнаружения воздушных
объектов. Приведен краткий обзор существующих датчиков изображений ТВ и
ИК диапазонов, рассмотрены фаюоры влияющие на качество формируемого
изображения. -
Во второй главе даётся аналитическая постановка задачи выделения и обнаружения воздушных объектов, наблюдаемых на ровных фонах, на основе введенной модели наблюдения выполняется синтез оптимального алгоритма обнаружения. Разрабатывается эвристический алгоритм, способный выделять объекты на облачных фонах, предлагается алгоритм выделения объектов, использующий процедуру предварительной сегментации изображений. Описываются основные параметры сегментов, используемых на практике, алгоритмы обработки бинарных изображения, которые позволяет улучшить характеристики алгоритмов выделения и произвести обнаружение объектов с заданными ограничениями по размерам и форме. Далее в данной главе предлагается многоэтапный алгоритм выделения, обнаружения и оценки параметров объектов, включающий процедуры адаптации параметров алгоритма по данным о размерах и количестве обнаруженных объектов.
Третья глава посвящена экспериментальным исследованиям разработанных алгоритмов выделения и обнаружения воздушных объектов. Описываются методики количественного анализа эффективности работы рассматриваем
мых алгоритмов. Приведены результаты статистического моделирования алгоритмов, с привлечением как искусственных изображений, так и естественных видеопоследовательностей, выбранных из созданной библиотеки видеосюжетов. Рассмотрены некоторые вопросы эффективности использования признаков сегментов в системах анализа и обработки видеоинформации. Проведено сравнительное исследование качества обнаружения и оценки параметров воздушных объектов на натурных видеосюжетах.
В четвёртой главе рассмотрены вопросы реализации разработанных алгоритмов. Проведен анализ вычислительной сложности предложенных алгоритмов выделения воздушных объектов и рассмотрены пути их практической реализации в реальном масштабе времени с использованием современной элементной базы. Представлена структура созданного программного обеспечения, описаны результаты апробации алгоритмов в реальных условиях наблюдения»
В заключении сформулированы основные научные и практические результаты диссертации, В конце диссертации приведены список литературных источников и приложения.
#
