Введение к работе
Актуальность. В настоящее время видеодатчики применяются в различных отраслях науки, техники, и промышленности: в системах управления технологическими процессами, в биомедицинских системах, системах наблюдения, охраны и безопасности, бытовых видеокамерах, фотоаппаратах, мобильных телефонах и т.д.
Перспективным подходом к созданию видеодатчиков является их разработка на базе КМОП приемников излучения (ПИ). В таких видеодатчиках имеется возможность осуществления предварительной обработки визуальной информации в процессе ее восприятия за счет объединения в пределах одной микросхемы фотоприемника, устройств развертки, квантования и модулей, реализующих важнейшие процедуры обработки изображения, в частности, фильтрацию.
Основным недостатком видеодатчиков на базе КМОП ПИ является наличие шумов на получаемом изображении, что обусловливается как особенностями функционирования отдельных узлов прибора, так и внешними условиями (изменение освещенности, движение камеры или объектов рабочей сцены). Существующие алгоритмы фильтрации сигнала в видеодатчиках позволяют воздействовать только на определенный вид шума (пространственный или временной). В свою очередь в алгоритмы временной фильтрации часто необходимо встраивать процедуры компенсации размытости изображений движущихся объектов. Кроме того, априорная неопределенность условий функционирования вызывает необходимость адаптации видеодатчика к изменяющейся внешней освещенности. В то же время до сих пор не разработаны алгоритмы пространственно-временной фильтрации сигнала в видеодатчиках на базе КМОП ПИ, адаптивные к изменению внешней освещенности и движению объектов.
Перспективным подходом для создания адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией сигнала является использование метода алгоритмического конструирования, позволяющего проводить автоматическую настройку параметров видеодатчика, влияющих на адаптацию, с учетом изменения условий освещенности и движения объектов.
Таким образом, актуальной научно-технической задачей является снижение уровня шума в видеодатчике в условиях изменения внешней освещенности и при движении объектов.
Диссертационная работа выполнена в рамках фундаментальных исследований с
госбюджетным финансированием, которые велись и ведутся в Курском
государственном техническом университете (госбюджетные НИР:
1.1.00 «Теоретические основы и аппаратная реализация оптико-электронной системы распознавания, работающей в статическом и динамическом режимах» ,(№ гос. регистрации 01200013028, 2000-2004 гг.), 1.1.05 «Исследование теоретических основ, методов и алгоритмов повышения качества обработки изображений в системе технического, зрения» (№ гос. регистрации 01200508819, 2005 г.), а . также . хозяйственного договора 1.37.02 «Разработка программных средств обработки измерительной информации».
Цель диссертации: разработка на основе метода алгоритмического
конструирования видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией сигнала,
-адаптивного к изменению внешней освещенности и движению объектов и
...обеспечивающего снижение уровня шумов в режиме реального времени.
,<;< Задачи исследований: ,_ ,. ( ; >
1.Сравнительный анализ современных методов и .устройств, снижения/уровня і пространственных и временных -шумов в видеодатчиках ич определение, путей
повышения качества фильтрации сигнала.
2.Разработка математической модели адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией сигнала на основе метода алгоритмического конструирования.
3.Создание метода и алгоритма пространственно-временной фильтрации сигнала с адаптацией к изменению внешней освещенности.
4.Разработка метода компенсации размытости изображения, возникающей вследствие движения объектов.
5.Разработка основных принципов функционирования и структурных схем адаптивного видеодатчика.
Научная новизна работы:
1.Разработана математическая модель адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией,: включающая математическую модель формирования изображения КМОП ПИ и математическую модель пространственно-временной фильтрации сигнала на основе метода алгоритмического конструирования, позволяющую учесть параметры, влияющие на адаптацию к изменению внешней освещенности, и компенсировать размытость изображений движущихся объектов.
2.Созданы метод и алгоритм пространственно-временной фильтрации сигнала, основанные на математической модели адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, отличающиеся использованием в качестве коэффициентов передачи фильтра внутрипиксельных коэффициентов усиления КМОП ПИ и позволяющие обеспечить увеличение отношения сигнал/шум и стабилизацию уровня выходного сигнала видеодатчика в условиях изменяющейся внешней освещенности.
3.Создан метод компенсации размытости изображения, основанный на объектном подходе к компенсации движения, отличающийся коррекцией яркостей только движущихся объектов кадра и позволяющий скомпенсировать размытость их изображений.
4.Разработана структурная схема адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, отличающаяся аппаратной реализацией созданных алгоритмов фильтрации и обеспечивающая снижение уровня шумов в режиме реального времени.
Методы исследования. В работе использованы методы теории матричного исчисления, теории управления линейными и стохастическими системами, теории сигналов, теории оптимальной фильтрации, теории проектирования ЭВМ.
Практическая ценность работы:
Разработанная математическая модель пространственно-временной фильтрации сигнала видеодатчика может быть использована при создании различных адаптивных видеодатчиков, которые могут применяться, прежде всего, в системах технического зрения мобильных роботов, системах охраны и наблюдения, системах биометрического контроля, бытовых фото- и видеокамерах, фото- и видеокамерах мобильных телефонов.
Созданная структурная схема адаптивного видеодатчика с аппаратной коррекцией внутрипиксельных коэффициентов усиления КМОП ПИ обеспечивает адаптацию устройства к изменяющейся внешней освещенности в процессе формирования изображения.
Разработанные структурные схемы адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, устройств вычисления внутрипиксельных коэффициентов усиления приемника излучения, устройства компенсации размытости изображений движущихся объектов позволяют повысить качество изображения, что существенно облегчает его дальнейший анализ.
Реализация и внедрение. Результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в ООО «Дукат» при разработке системы контроля за процессом загрузки
ячменя и солода, использованы в ООО «Электрокомплект» при создании системы
видеонаблюдения, а также используются в учебном процессе в Курском
государственном техническом университете в рамках дисциплин «Электротехника и
электроника» и «Основы теории управления», что подтверждается соответствующими
актами. ' '
Основные положения, выносимые на защиту;
1 .Математическая модель адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, основанная на использований метода алгоритмического конструирования с применением модифицированного уравнения Винера-Хопфа и позволяющая адаптировать видеодатчик к изменению внешней освещенности и компенсировать размытость изображений движущихся объектов.
2.Метод и алгоритм пространственно-временной фильтрации сигнала, основанный на математической модели адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, позволяющий обеспечить увеличение отношения сигнал/шум и стабилизацию уровня выходного сигнала видеодатчика в условиях изменяющейся внешней освещенности.
3.Метод компенсации размытости изображения движущихся объектов, основанный на объектном подходе к компенсации движения, позволяющий уменьшить размытость изображений движущихся объектов.
4.Структурные схемы адаптивного видеодатчика с пространственно-временной фильтрацией, устройств вычисления внутрипиксельных коэффициентов усиления приемника излучения, устройства устранения размытости изображения, обеспечивающие снижение уровня шумов в режиме реального времени.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на международных и российских конференциях: 6-ой и 7-ой Международных конференциях «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии» (г. Великий Новгород, Российская Федерация, 21-26 октября 2002 г., г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, 18-22 октября 2004 г.); XXXI конференции «Молодёжь и XXI в» (г. Курск, Российская Федерация, 2003 г); XV и XVI Научно-технических конференциях с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления «Датчик-2003», «Датчик-2004» (г. Судак, Украина, 23-30 мая 2003 г., 24-31 мая 2004 г.); 6-ом Открытом российско-немецком семинаре «Распознавание образов и понимание изображений» OGRW-6-2003 (пос. Катунь, Алтайский край, Российская Федерация, 25-30 августа 2003 г.); VI и VII Международных конференциях «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации «Распознавание - 2003», «Распознавание - 2005» (г. Курск, Российская Федерация, 22-25 октября 2003 г., 4-7 октября 2005 г.); XL и XLII Всероссийских научных конференциях по проблемам математики, информатики физики, химии и методике преподавания (г. Москва, Российская Федерация, 19-24 апреля 2004, 17-21 апреля 2006 г.); И, IV International Conference «Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems» (Барселона, Испания, 22-29 мая 2004 г., Катанья, Италия, 27 мая-3 июня 2006 г.); а также на научно-технических семинарах кафедры «Вычислительная техника» Курского государственного технического университета с 2002 по 2006 гг.
Публикации. Основные результаты диссертации отражены в 17 печатных
работах. Среди них 6 статей, опубликованных в рецензируемых научных журналах,
входящих в перечень журналов и изданий, рекомендуемых ВАК, а также 1 патент
Российской Федерации. *-.
Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем предложены: в [1-5] - структура фильтра и алгоритм пространственно-
временной фильтрации сигнала, в [6-8] - метод адаптации к изменяющейся внешней освещенности видеодатчика, в [10,11,13,17] - структурные схемы и основные принципы функционирования адаптивных видеодатчиков, в [15,16] - алгоритм
: функционирования и структурно-функциональная организация устройства устранения размытости изображения.
Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения,
і четырех глав, заключения и приложений. Работа содержит 113 страниц основного текста, в том числе 35 рисунков, 5 таблиц, список использованных источников из 74 наименований и 3 приложения на 3 страницах.
