Гистограммный анализ тепловизионных изображений

• Автор: Соколов, Василий Алексеевич
• Шифр специальности: 05.11.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Тула
• Количество страниц: 205 с. : ил.

1. Анализ технических средств формирования тепловизионных изображений и методов их обработки

1.1. Технические средства формирования тепловизионного изображения

1.2. Обработка тепловизионных сигналов

1.3. Методы обнаружения сигналов с известными параметрами

1.4. Постановка задачи

1.5. Выводы

2. Обработка тепловизионного изображения

2.1. Определение положения объекта

2.2. Сигналы, формирующие тепловизионное изображение

2.3. Модель тепловизионного изображения

2.4. Обработка тепловизионного сигнала

2.5. Оценка ширины интервала изменения гистограммы
2.6. Выводы по главе
3. Оценка используемых размеров апертуры обработки изображения
3.1. Анализ движения апертуры по полю изображения
3.2. Зависимость размеров зон с различными видами
гистограмм от размера апертуры
3.3. Оценка рациональных размеров апертуры обработки изображений
3.4. Оценка интервалов амплитуд для эффективного анализа
3.5. Поиск яркостных интервалов, подлежащих удалению из
числа анализируемых
3.6. Определение величины смещения «цели»
3.7. Выводы по главе
4. Оценка эффективности алгоритмов анализа изображения

4.1. Математическое ожидание критерия близости гистограмм
4.2. Алгоритм идентификации состояния сцены по большему количеству пикселей в пределах апертуры
4.3. Оценка качества алгоритма идентификации состояния
сцены на основе энтропийого критерия
4.4. Выводы по главе
5. Экспериментальные исследования методов гистограммного анализа тепловизионных изображений
5.1. Алгоритмическое и программное обеспечение гистограммного анализа тепловизионных изображений
5.2. Анализ статистических характеристик реальных тепловизионных изображений
5.3. Экспериментальные исследования предложенного алгоритма гистограммного анализа тепловизионных
изображений
5.4. Вычисление квадратичного критерия близости
5.5. Алгоритм обработки данных тепловизионного наблюдения
5.6. Выводы
Заключение
Библиографический список
Приложение 1. Структура специализированной ЭВМ
гистограммного анализа изображений
Приложение 2. исследование статистических характеристик
тепловизионных изображений реальных сцен
Приложение 3. Основные функции, используемые в ПО
моделирования процедуры гистограммного анализа
Приложение 4. Основные структуры данных, используемые в ПО
моделирования процедуры гистограммного анализа
Приложение 5. Листинг программы моделирования гистограммного анализа
Актуальность темы. В настоящее время автоматические системы обработки, анализа и обнаружения сигналов по различным характеристикам находят все большее применение в самых разных областях промышленности и жизнедеятельности. Сюда относятся системы идентификации личности, разработка различных систем обеспечения безопасности, а также разработка высокоточного оружия.
При функционировании военной техники в условиях боевых действий на ее работу влияет большое количество помех. К ним относятся оптические помехи, которые делают вооружение и механизмы противника невидимой в диапазоне длин волн, воспринимаемых человеческим глазом. Кроме того, корпус технических средств может быть выполнен из специального материала, который не отражает радиоизлучение, делая технику невидимой для радиолокаторов. В этом случае эффективным способом обнаружить боевую технику противника является использование теплового излучения.
При регистрации системой наблюдения теплового излучения объектов пространственной сцены формируется тепловизионное изображение. Теплови-зионным называется видимое глазом изображение, яркость элементов которого соответствует интенсивности теплового (инфракрасного) излучения различных объектов наблюдаемой сцены.
В последнее время все большее внимание уделяется разработке образцов высокоточного вооружения, не требующим постоянное участие человека-оператора в наведении на цель. Использование автоматической обработки тепловизионных изображений позволяет отказаться от участия в наблюдении за объектами сцены оператора, что позволяет подвергать его жизнь меньшей опасности в окружающей обстановке. Кроме того, автоматизм в работе подобных систем повышает точность их работы, делая их независимыми от ошибок, которые могут быть допущены оператором.

и П. прих>х0, у>у0;
1(х-х0,у-.у0) = л (2-12)
(О в остальных случаях.
Сигнал, содержащий переход «фон» - «цель», будет описываться соотношением:
1'в-*т{х>У) = рв(х>)’У(]-1(х-(хт-х(т)/2)’У-(Ут-г(т)/2)))+
Щ (х,у)• 1 (х-(хг -Х( -Для тепловизионных изображений характерно, что «цель» занимает ограниченную область, таким образом, в координатах хт + Х(Т)/2,ут + У(Т)/2 происходит обратная смена состояний сцены: с состояния 0.т - «цель» - на состояние С1В - «фон». Для описания перехода подобного вида введем следующую функцию (рис. 2.8, г):
Т(х,у) = 1 + 1(х,у)-1(х,0)-1(0,у). (2.14)
С учетом (2.14), переход «цель» - «фон» записывается как:
+Гт(х,у)Цх-(хг+Х('Г)/2),у-(уг+У(Г Через функции Цх,у) и 1(х,у) выразим двумерную оконную функцию ]У_{(К,х,у), где К = {х1у,у1у,Х(1¥),У(1¥)} - множество параметров, описывающих прямоугольную область в двумерном поле (рис. 2.8, д).
W_l (К = {х1Пу1ПХ(Ж),У(Ж)},х,у)
= 1(х-хи,+Х(Ж)/2 ,у-у,у+У(1¥))х, (2.16)
хТ(х - % - Х(Ж )/2,у - уПг -У (IV));
Ху,Уцг - координаты центра двумерного окна; Х(Ж),У(Ж) - соответственно, размеры окна в вертикальном и горизонтальном направлениях.
Двумерная оконная функция ^_|(К,х,у) обладает следующим свойствами:
]УА(К,х,у¥_{(Ъ,х,у) = 1У_х(Ъ,х,у), (2.17)