Синтез и анализ систем распознавания изображений групповых точечных объектов с оценкой их потенциальной помехоустойчивости

• Автор: Роженцов, Алексей Аркадьевич
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Йошкар-Ола
• Количество страниц: 326 с. : ил.

1. ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ОБРАБОТКЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ ГРУППОВЫХ ТОЧЕЧНЫХ ОБЪЕКТОВ
1.1. Задачи обработки заданных на плоскости изображений групповых точечных объектов
1.2. ФОРМИРОВАНИЕ машинного кадра
1.3. Геометрическая калибровка сигнального машинного кадра
1.4. Селекция точечных объектов
1.5. Улучшение точечного кадра
1.6. Локализация ГТО
1.7. Нумерация и упорядочение точек ГТО
1.8. Распознавание ГТО и идентификация отметок в составе ГТО
1.9. Сравнительный анализ моделей ГТО и методов их обработки
1.10. Помехоустойчивость систем обработки изображений
1.11. Постановка задач диссертационного исследования
2. МАТЕМАТИЧСЕКИЕ МОДЕЛИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПЛОСКИХ И ОБЪЕМНЫХ ГРУППОВЫХ ТОЧЕЧНЫХ ОБЪЕКТОВ
2.1. Структурная схема системы машинного зрения
2.2. Модели плоских изображений ГТО. Линейные пространства для представления изображений ГТО
2.3. Векторно-полевая модель группового точечного объекта
2.4. Амплитудно-фазовая модель
2.5. Спектральный анализ изображений ГТО
2.6. Аналитическое задание пучков в трехмерном пространстве
2.7. Обсуждение результатов
3. ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ ГРУППОВЫХ ТОЧЕНЫХ ОБЪЕКТОВ
3.1. Контурные согласованные фильтры
3.2. Оценка степени сходства двух форм
3.3. Фильтрация широкополосного шумового контура
3.4. Согласованная фильтрация зашумленного контура
3.5. Распознавание зашумленных контуров
3.6. Согласованная фильтрация кватернионных сигналов как метод получения меры схожести форм 3d изображений
3.7. Распознавание групповых точечных объектов на базе векторно-полевой модели
3.8. Распознавание и оценка параметров на базе АФМ
3.9. Обсуждение результатов
4. ПОТЕНЦИАЛЬНАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАСПОЗНАВАНИЯ КОМПЛЕКСНОЗНАЧНЫХ И ГИПЕРКОМПЛЕКСНЫХ СИГНАЛОВ ПРИ СОВПАДЕНИИ ИХ РАЗМЕРНОСТИ С ОБЪЕМОМ АЛФАВИТА
4.1. Постановка задачи
4.2. Выбор критерия принятия решения о классе распознаваемого сигнала и его анализ
4.3. Выбор эталонных сигналов и размерности алфавита
4.4. Симплексные контуры
4.5. Выбор модели распознаваемого сигнала и характеристики меры схожести распознаваемого и ЭТАЛОННЫХ СИГНАЛОВ
4.6. Определение потенциальной эффективности распознавания зашумленных симплексных контуров
4.7. Анализ поведения графиков зависимостей предельно достижимых вероятностей правильного распознавания от размерности векторных сигналов
4.8. Сравнительная эффективность алфавитов на базе полных семейств симплексных и элементарных контуров
4.9. Симплексные кватернионные сигналы
4.10. Распознавание симплексных кватернионных сигналов
4.11. Синтез ортогональных и симплексных кватернионных сигналов
4.12. Сравнительный анализ эффективности алгоритмов обработки изображений групповых точеных ОБЪЕКТОВ
4.13. Обсуждение результатов
5. ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛЬНОЙ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ГТО ПРИ ПРОИЗВОЛЬНЫХ СООТНОШЕНИЯХ МЕЖДУ РАЗМЕРНОСТЬЮ СИГНАЛА И ОБЪЕМОМ АЛФАВИТА
5.1. Введение
5.2. Постановка задачи синтеза алфавита симплексных сигналов
5.3. ПОИСК БАЗОВЫХ КОМБИНАЦИЙ
5.4. Формирование алфавитов симплексных последовательностей на основе базовых комбинаций
5.5. Решение задачи синтеза для случая М < к
5.6. Решение задачи синтеза для случая М > к
5.7. Общие подходы к определению потенциальной помехоустойчивости системы распознавания
ИЗОБРАЖЕНИЙ ГТО
5.8. Обсуждение результатов
6. РАЗРЕШЕНИЕ КОНТУРНЫХ СИГНАЛОВ В ЗАДАЧАХ ОБРАБОТКИ ГРУППОВЫХ ТОЧЕЧНЫХ ОБЪЕКТОВ
6.1. Введение
6.2. Синтез последовательностей с равномерным энергетическим спектром на основе
КОМПОЗИЦИОННЫХ КОНТУРОВ
6.3. Обработка кодовых последовательностей с равномерным энергетическим спектром
6.4. Эффективность алгоритма ЧКШС при разрешении сигналов от целей с различными ЭПР
6.5. Особенности обработки сигналов па базе композиционных контуров, отраженных от подвижных ЦЕЛЕЙ
6.6. Оптимальное решение задачи ориентации летательных аппаратов по изображениям звездного НЕБА
6.7. Обсуждение результатов
ЛИТЕРАТУРА

величин модулей радиус-векторов и, как следствие, уменьшения вероятности перепутывания номеров РВ. Однако надо иметь в виду, что сильное децентрирование пучка при согласованной фильтрации из-за увеличения нулевой компоненты частотного коэффициента передачи фильтра, приводит к ухудшению отношения сигнал/шум на выходе фильтра. Еще одной специфической операцией обработки пучков по сравнению с обычными вещественными сигналами является операция упорядочения (нумерации) множества 2. Экспериментальные исследования различных подходов к выполнению данной операции показали, что достаточно высокой помехоустойчивостью к перепу-тыванию номеров векторов пучка при его зашумлении, обладает процедура присвоения очередного п-го номера тому РВ, который составляет наименьший угол с (п - 1)-м РВ.
Согласованный фильтр для сигнала в виде комплекснозначного пучка векторов работает аналогично контурному согласованному фильтру [55]
импульсная характеристика равна Х(п) = $*(к п = 0,1 к -1, а выходной сигнал при фильтрации пучка А = {а(я)}0 к_х, имеет вид
В момент т = к -1 при фильтрации согласованного пучка выходной сигнал становится чисто вещественным и достигает максимально возможного значения, равного энергии выходного сигнала:
Модуль нормированного выходного сигнала фильтра в этот момент служит количественной мерой схожести фильтруемого сигнала с сигналом, для которого он синтезирован.
г(т) = ]Га(и)3 (п -т + к -і), т = 0,1 к -1. (1-8)

(1.9)

Контурные методы распознавания ГТО. Класс таких методов базируется на модели представления ГТО в виде годографа пучка векторов или