Введение к работе
Актуальность работы. В настоящее время в различных отраслях хозяйства, в частности, в системах диагностики и контроля качества изделий, производстве изделий для электронной промышленности, системах управления движением шагающих и транспортных роботов широкое применение находят системы и устройства обработки и распознавания изображений.
Большое количество практических приложений, например, определение параметров движения автотранспорта, автоматическое распознавание целей, контроль и организация взаимодействия этих объектов между собой обусловливает необходимость слежения за их динамикой. При этом важной задачей является определение движущихся объектов. От точности обнаружения объектов на серии изображений зависит точность выделения контуров (области с высокой концентрацией информации) движущихся объектов.
Выделение контуров объектов является основным путём решения задачи сегментации, т.е. разделения изображения на составные части. Наиболее сложной задачей, является автоматическое формирование контуров движущихся объектов, расположенных в поле зрения системы. Поскольку для задач обработки видео в реальном масштабе времени вычислительная сложность алгоритмов имеет большое значение, многие из существующих алгоритмов основаны на упрощенных посылках, которые уменьшают вычислительную трудоёмкость вышеупомянутых задач, в том числе за счёт снижения точности. Повышение точности выделения контуров объектов влечёт за собой усложнение и, как правило, снижение производительности специализированных устройств.
Быстродействие устройств обработки изображений достигается как за счет использования быстродействующих элементов, так и за счет использования параллельных вычислений. Одним из основных направлений совершенствования систем обработки изображений и повышения их производительности является аппаратная реализация функций обработки изображений и создание специализированных блоков преобразования изображений. Использование такого подхода к решению задачи формирования контуров обусловливает возможность отказа от выполнения основных процедур обработки изображения программно реализованных цифровым процессором и аппаратно реализовать необходимые операции, в специализированных блоках, что позволяет осуществить определение контуров объектов в реальном масштабе времени.
Таким образом, возникает объективная необходимость создания специализированных быстродействующих устройств формирования контурных описаний движущихся объектов, функционирующих в реальном масштабе времени и обеспечивающих требуемую точность при определении движущихся объектов.
Следовательно, объективно имеет место противоречие между необходимостью повышения точности определения направления движения объектов в реальном масштабе времени и возможностями существующих методов и средств их обнаружения.
На основе изложенного следует заключить, что разработка метода и устройства обнаружения движущихся объектов на основе обработки последовательности кадров с высоким коэффициентом корреляции и изменения яркости точек изображения, обеспечивающего возможность их распознавания, является актуальной научно-технической задачей.
Цель работы состоит в повышении точности обнаружения движущихся объектов в режиме реального времени путём разработки метода и алгоритмов обработки цифровых изображений и формирования контуров движущихся объектов.
В соответствии с поставленной целью научно-техническая задача диссертационной работы декомпозирована на следующие частные задачи:
-
Анализ современного состояния вопроса автоматического формирования контуров движущихся объектов. Определение ограничений известных методов и средств, обоснование направления исследования.
-
Разработка математической модели процесса описания контуров движущихся объектов.
-
Создание метода обнаружения движущихся объектов и алгоритмов описания контуров объектов по их изображению.
-
Синтез структурно-функциональной организации специализированного вычислительного устройства формирования контуров движущихся объектов и его экспериментальная оценка.
Новыми научными результатами и положениями, выносимыми на защиту, являются:
-
Математическая модель процесса описания контуров движущихся объектов, особенностью которой является учёт направления их движения и многомерности вектора направления движения каждой точки объекта, обеспечивающая уменьшения ошибки описания контуров.
-
Метод обнаружения движущихся объектов, обеспечивающий повышение точности определения направления движения объектов, за счёт реализации этапов: вычисления межкадровой разности текущего и предыдущего изображений, определения направления движения пикселей, коррекции многозначных направлений движения пикселей путём анализа вектора направления движения точек в восьмисвязной окрестности, группирования пикселей в объекты.
-
Алгоритмы формирования контуров движущихся объектов, отличающиеся обработкой областей отображающих их движение.
-
Структурно-функциональные организации специализированного вычислительного устройства формирования контуров движущихся объектов, особенностью которых является введение блоков выделения движущихся пикселей, обнаружения направления движения, определения областей движущегося объекта и связей между ними, обеспечивающая формирование контуров объектов в реальном масштабе времени.
Объект исследований – оптико-электронные изображения движущихся объектов.
Предмет исследований – методы и алгоритмы обработки изображений систем технического зрения, обеспечивающие формирование контурных описаний движущихся объектов.
Методы исследования. В работе использованы методы цифровой обработки и анализа сигналов и изображений, математического моделирования, теорий: вероятностей, параллельных вычислений, алгоритмов, проектирования устройств цифровой обработки сигналов.
Практическая ценность работы состоит в
- разработке математической модели формирования контурных описаний движущихся объектов, положенной в основу функционирования устройств обработки изображений применительно к системам технического зрения мобильных роботов, видеосистемам охраны и наблюдения, системам биометрического контроля.
синтезе структурно-функциональной организации специализированного вычислительного устройства формирования контурных описаний движущихся объектов, позволяющего повысить точность определения направления движения объектов в режиме реального времени, что обеспечивает возможность его применения в соответствующих отраслях народного хозяйства.
Результаты работы внедрены в Курское ОАО «Прибор» ОКБ «Авиаавтоматика», ООО ЧОП «Дружина плюс» и используются в учебном процессе Юго-Западного государственного университета. Внедрения подтверждены соответствующими актами.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на международных и российских конференциях: XLII всероссийской конференции по проблемам математики информатики, физики и химии (г. Москва, 2006г.),
X и XI международных научно-технических конференциях «Медико-экологические информационные технологии» (г. Курск, 2007-2008г.г.),
8-й международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации «Распознавание - 2008» (г. Курск, 2008г.), международной научно-технической конференции «Информационно- измерительные, диагностические и управляющие системы» (г. Курск, 2009г.), всероссийской научно-технической конференции «Интеллектуальные и информационные системы» (г. Тула, 2009г.), а также на научно-технических семинарах кафедры «Информационные системы и технологии» с 2007 по 2010 гг.
Публикации. Основные результаты диссертации отражены в 9 печатных работах. Среди них 2 статьи, опубликованные в рецензируемых научных журналах, входящих в перечень журналов и изданий, рекомендованных ВАК. Оригинальность технических решений защищена патентом на изобретение.
Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем разработаны: в [6] – методы повышения точности бинаризации, в [3,4] – методы и алгоритмы цифровой обработки изображений, в [7,8] – блоки и в [1,2,5,9] устройство их реализации
.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 75 наименований, изложена на 113 страницах и поясняется 21 рисунком и 3 таблицами.
