<<
>>

5.5. Алгоритм обработки данных тепловизионного наблюдения

Как показано в главе 2, область размещения «цели» на тепловизионном изображении можно записать как множество параметров

Rr = (хг,уг,Х(Т),У(Т))> элементы которого равны:

(5.31)

X(T) = maxxR -m\nxR :

I ' i 1

У(Т) = тлхуКт-ттуКт>

где за лгк?.

и yRj. обозначены множества координат, в которых значения инди-каторной матрицы [37,42] «цели» равны 1, а шах(.) и min(.) - соответственно

максимальное и минимальное значения элементов этих множеств (рис. 2.10). Конечным результатом выполнения обработки тепловизионного изобра-

жения является множество параметров Rr = (хт>утьх(т)>?(т)}у являющихся

оценкойзначений Ry- = (хт ,ут,Х (T)j (Т)).

Обработка тепловизионного изображения с использованием гистограммы, по алгоритму, описанному в предыдущих главах, в большинстве случаев, согласно экспериментальным исследованиям, неизбежно приводит к появле- мню пикселей, ошибочно идентифицированных как принадлежащие «цели» (т.н. случай ложной тревоги»). Такие пиксели могут распространяться по полю изображения на всем протяжении как но вертикали, так и по горизонтали (рис 5.23).

Рис. 5.23. Обработка тепловизионного изображения: а) исходное изображение, б) результат гистограммного анализа

В этом случае оценка по формулам (5.31). а также индикаторной мат рицы Т может быть произведена с большой тнрешностью. В частности, оце ценные значения Х{Т) и К(Г) могут быть соизмеримы со значениями Л'(У) i

У(/), что является неудовлетворительным результатом обнаружения «цели»

Кроме того, характерной особенностью результатов обработки тепловизионно го изображения является то, что оцененное таким образом расположение сди ниц и нулей в индикаторной матрице, а также ее размер не позволяет однознач но принять решение о координатах «цели» (рис. 5.23, о). Для преодоления этого недостатка алгоритма гистограммного анализа необхо димо применить последующую алгоритмическую обработку полученных дан ных, позволяющую произвести уточнение координат «цели» на тепловизион ном изображении.

Разрабатываемый алгоритм должен обладать следующими свойствами. 1. Алгоритм должен выделять на изображении область, соответствующун области «цели» на исходном тепловизионном изображении;

2. Размеры выделяемой области должны быть соизмеримы с реальными размерами «цели».

Исходными данными для алгоритма является оцененная индикаторная матрица Т, значения которой определяются следующим образом:

1, argminO,(/^M) = 7'; О, иначе,

где v) ~ гистограмма участка сигнала в пределах апертуры с центром в

точке с координатами (х,у). Кроме того, особенностью гистограммного анализа является то, что, несмотря на определенное количество ложных срабатываний, сосредоточение максимального количества верных срабатываний, заключающихся в верном обнаружении «цели», наблюдается вблизи «цели» на исходном тепловизионном изображении.

При построении матрицы Т используются не абсолютные значения ФА. (.), а рассматривается лишь факт минимальности этого значения при подстановке в формулу критерия близости различных эталонных гистограмм. Использование непосредственно значений ФА. (.) позволит ввести некоторые «веса» для каждого пикселя, которые будут указывать насколько отдельный пиксель «похож» на «цель».

Таким образом, из нормированных значений, полученных ио формуле

<ъ (и \ 1 МЧмЬ^ККы))

ф(и ViMr1 7—1 v\ —1—1 \Т; { )

складывается матрица Фг весовых коэффициентов той же размерности, что и матрица Т:

О, иначе.

Значения Ф7-(.*,.у), равные I соответствуют пикселям, значение

(*>')) для К0Т0РЫХ дало нУлев°й результат, т.е. пиксели, максимально

«похожие» на пиксели «цели». Нулевые значения Фг(лг,;') соответствуют фоновым пикселям.

Алгоритм уточнения координат цели по матрицам Т и Фг должен представлять собой рекуррентную процедуру, которая после каждого своего /-го

шага формирует множество R^ оцененных пара

метров области «цели». Обозначим за количество единичных элемен

тов матрицы Т после выполнения /-го шага. Для выполнения этой процедуры необходимо ввести следующие функции. Во-первых, введение матрицы весовых коэффициентов Фг позволит вычислить координаты «центра масс»

(хе,уе) изображения, где пиксели, идентифицированные как «цель» имеют вес отличный от нулевого:

л-(/)г(/) /шш

*с = Ъ Тх'фЛх>у)-Чх>у) L

л'(/)г(/) /х(1)у(1) к ¦ ;

Ус= S ХуФгМ'ГМ/ S ^ФтЫ-Т^у);

*=1 >'=1 / Х=1 }'=]

Вычисление координат (хс,ус) таким образом позволяет вычислить координаты, изначально приближенные к участку, соответствующему «цели» на тепловизионном изображении.

Во-вторых, функция геометрического расстояния между точками с координатами (хця) и (*25>'2):

>>'i >Х2>У2) = у1(х2 ~х\)2+ (Уг -У\? (5-35)

позволит вычислить меру расстояния в декартовой системе координат между двумя произвольными точками с целью поиска наиболее удаленных точек от «центра масс».

Алгоритм в общем виде имеет следующий вид:

12 3 4 А С°НАЧ АЛО ) G р В -0 с Вычисление координат

(Wc) v Вычисление I) 1Г\ Е Исключение из рассмотрения удаленных точек лу

<^кончание алгоримта^> ИСТ

"Ч А ) F ла а © КОНЕЦ ) Рис. 5.24. Алгоритм уточнения координат «цели»

Алгоритм начинается с выполнения вычисления координат (хс,ус) по формуле (5.34) (блок 2 - С1). Следующий шаг (блок 3 - Е1) заключается в по-элементном обходе матрицы Т и обнулении ее элементов в соответствии с пра

вилом: о,

f(/)M=

если (а-,.у) = argmax(r(*,;vwc));

(5.36)

Х,у иначе.

Т.о. из рассмотрения исключается один наиболее удаленный от точки (л^,^) пиксель. Выполнение рассматриваемого блока может происходить неоднократно, а, например раз прежде, чем перейти к выполнению следующего блока. На следующем шаге алгоритма (блок 4 - СЗ) выполняется вычисление оценочных величин R^ по формулам (5.31). Реше

ние об окончании работы алгоритма принимается на основе вычисленных ранее значений Х^(Т)^У^(Т). Как показано в разделе 3, размер апертуры при обработке выбирается таким образом, чтобы размеры апертуры были соизмеримы с размерами «цели», поэтому признаком окончания выполнения алгоритма уточнения координат является выполнение системы неравенств:

MU V ' (5.37)

где Х(А) И У (А) - ширина и высота апертуры соответственно.

Обозначим в качестве Х^fy},?^(Tj} значения, оцененные для у-го

кадра. Анализ их изменения от кадра к кадру позволяет отслеживать изменение размера «цели» на изображении. Таким образом разность

где .v^y^j - величина или И'^Уу), оцененная для у-го кадра на /'- м

шаге, отражает на сколько изменился размер «цели» изображении. Изменение размера «цели» может быть вызвано изменением ее положения относительно линии визирования прибора тепловизионного наблюдения.

Использование в качестве правила преобразования матрицы Т с целыо удаления из рассмотрения самых удаленных точек от (хс,ус) соотношения

(5.36) характеризуется слишком большими временными затратами, несовместимыми с выполнением алгоритма рис. 5.24 в масштабах реального времени. Это связано с тем, что при многократном выполнении блока 3 алгоритма производится многократный поэлементный обход матрицы Т. В частности при ис-ключении из рассмотрения N^^T^jl точек матрицы Т потребуется выпол- нить 4')(f)/2 переборов этой матрицы, в каждом из которых будет выполнено A/j-'^f) сравнений и Nf'^fJ раз будет вызываться функция (5.35), при каждом вызове которой будет выполняться 3 сложения и 2 умножения. Таким образом, для выполнение блока 3 алгоритма потребуется выполнение 5 • N^

арифметических и jj операций сравнения.

В качестве альтернативы правилу (5.36) можно выбрать следующее пра

вило:

О, если г(х,у,хс,ус)<тах(г(х,у,хс,ус)) /2;

' (5.39)

иначе.

Такое правило для поиска исключаемых из рассмотрения пикселей не бу-дет проигрывать в точности правилу (5.36), но позволит сократить временные затраты на выполнение алгоритма. Для выполнения блока 3 (см рис. 5.24) в этом случае потребуется один обход матрицы Т с целью поиска максимального

удаленного пикселя от точки на что потребуется Jvft(f) операций

сравнения и 5 • (f) арифметических операций. Еще один обход матрицы Т

потребуется для исключения из рассмотрения точек, отстоящих более, чем на половину максимального расстояния от точки (хс1ус). Для этого необходимо выполнить столько же арифметических операций и операций сравнения. Таким образом, для преобразования матрицы Т с использованием правила (5.39) потребуется 2-N^fJ сравнений и арифметических операций. Отсюда следует вывод, что выигрыш в вычислительных затратах при использовании правила (5.39) по сравнению с (5.36) составит A^fj^A^fj^Jy^J сравнений и операций сложения и умножения.

r »

Rp) ' . r .

Рис. 5.25. Пошаговое уточнение координат «цели»

Пример результатов работы описанного алгоритма представлен на рис. 5.25. Рис. 5.25, а демонстрирует результаты работы рассматриваемого алгоритма с использованием правила (5.36), а рис. 5.25, б - с использованием правила (5.39). Как показывают практические исследования работы алгоритма количество последовательно выполняемых итераций одинаково как при использовании правила (5.36), так и правила (5.39). Обработка приведенных на рис. 5.25 изображений выполнялась квадратной апертурой со стороной 20 пикселей.

Таким образом, описанный алгоритм позволяет выполнить уточнение координат «цели» по результатам обработки тепловизионного изображения с использованием алгоритма гистограммного анализа. Дополнительная эффективность работы алгоритма достигается пугем использования т.н. «весовых коэффициентов» для каждого пикселя, характеризующих степень схожести отдельного элемента изображения с «целью».

На основе описанного выше алгоритма обработки результатов гисто-граммного анализа предлагается методика коррекции размеров апертуры при обработке совокупности кадров наблюдения за сценой.

На основании методики выбора рационального размера апертуры (см. разд. 3.3, гл. 3) выбрать значения для ширины и высоты апертуры обработки тепловизионного изображения.

Выполнить гистограммный анализ изображения с использованием апертуры, размеры которой соответствуют выбранным в шаге 1.

С использованием выражения (5.34) выполнить вычисление координат

Выполнить пересчет значений индикаторной матрицы Т на основании выражения (5.39).

По формулам (5.31) выполнить вычисление элементов множества параметров rW=(#,#,^w(r)j(,)(r)).

Проверить условие окончания выполнения уточнения координат «цели» по системе неравенств (5.37). Выполнять шаги 3-6 до тех пор, пока условие (5.37) не будет выполняться.

Выполнить коррекцию размеров апертуры по формуле

^(ЛИ^Т)), (5.40)

где s j (А) - горизонтальный или вертикальный размер апертуры при обработке

У-го кадра результатов тепловизионного наблюдения; S^^Tj} - величина

у) или оцененная для j-го кадра на / -м шаге, вычисление ко

торой выполняется в соответствии с (5.38).

<< | >>
Источник: СОКОЛОВ Василий Алексеевич. ГИСТОГРАММНЫЙ АНАЛИЗ ТЕПЛОВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ. 2007

Еще по теме 5.5. Алгоритм обработки данных тепловизионного наблюдения:

  1. 3.2 Рсгуляризирующин алгоритм обработки навигационных измерений
  2. Глава 4 Алгоритм обработки навигационной информации в условиях деградации орбитальной группировки навигационных спутников
  3. ВВЕДЕНИЕ
  4. 1.1. Технические средства формирования тепловизионного изображения
  5. 1.1.2. Компоненты ШС
  6. 5.2. Анализ статистических характеристик реальных тепловизионных изображений
  7. 5.3. Экспериментальные исследования предложенного алгоритма гистограммного анализа тепловизионных изображений
  8. 5.5. Алгоритм обработки данных тепловизионного наблюдения
  9. 5.7. Выводы
  10. Раздел 1. Основные понятия, используемые в математической обработке данных
  11. Глава 4              ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
  12. НЕТРАДИЦИОННАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА
  13. Статистическая обработка данных
  14. 8.9 Применение компьютерных технологий обработки данных при исследованиях
  15. Аналитическая обработка результатов наружного наблюдения
  16. Обработка данных экологического мониторинга
  17. Статистические экспертные системы для обработки данных экологического мониторинга
  18. B42. Предварительная обработка данных в приложении SCANVIEWER