Алгоритмы совмещения радиолокационных изображений в корреляционно-экстремальных системах реального времени

• Автор: Елесина, Светлана Ивановна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Рязань
• Количество страниц: 188 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ.
1. ТЕХНОЛОГИЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА МЕТОДОВ ПОИСКА ГЛОБАЛЬНОГО ЭКСТРЕМУМА ПРИ КОРРЕЛЯЦИОННОЭКСТРЕМАЛЬНОМ СОВМЕЩЕНИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

1.1. Области применения систем совмещения изображений.

1.2. Систематизация критериальных функций.

1.2.1. Виды критериальных функций.

1.2.2. Формирование множества показателей качества критериальных функций.

1.2.3. Сравнение и выбор видов критериальной функции

1.3. Анализ методов поиска глобального экстремума многоэкстремальных функций

1.3.1. Анализ методов поиска глобального экстремума.

1.3.2. Анализ методов поиска локального экстремума

1.4. Критерии оценки алгоритмов поиска экстремумов при корреляционноэкстремальном совмещении изображений.
Основные результаты.
Постановка задач исследований.
2. ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДЕРНИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ПОИСКА ГЛОБАЛЬНОГО ЭКСТРЕМУМА КРИТЕРИАЛЬНЫХ ФУНКЦИЙ
2.1. Допустимая зона поиска. Относительный размер эталонного и текущего изображений
2.2. Анализ метода поэтапного сканирования
2.3. Модификация метода деформируемого многогранника
2.4. Исследование метода глобального поиска при одномерной оптимизации .
2.5. Исследование метода мультистарта.
2.6. Исследование многомерного обобщенного алгоритма с редукцией
размерности при помощи разверток типа кривой Пеано
2.7. Исследование и настройка параметров генетического алгоритма
2.8. Развитие модифицированного метода деформируемого многогранника
2.9. Повышение эффективности алгоритмов за счет кластеризации области поиска
2 Сравнение качественных характеристик алгоритмов
Основные результаты.
3. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ИСКАЖЕНИЙ НА НАДЕЖНОСТЬ ПОИСКА ГЛОБАЛЬНОГО ЭКСТРЕМУМА
3.1. Исследование устойчивости алгоритмов поиска глобального экстремума на воздействие шума на яркостную составляющую текущего изображения
3.1.1. Результаты исследований для аддитивного гауссовского шума
3.1.2. Результаты исследований для спеклшума
3.2. Исследование устойчивости алгоритмов поиска глобального экстремума
на воздействие геометрических искажений текущего изображения
3.2.1. Исследование устойчивости алгоритмов поиска глобального
экстремума на двухмерный поворот текущего изображения .
3.2.2. Исследование устойчивости алгоритмов поиска глрбального
экстремума на двумерное масштабирование текущего изображения
3.2.3. Исследование устойчивости алгоритмов поиска глобального
экстремума на комплексные искажения текущего изображения
3.2.4. Исследование возможности использования инвариантных моментов
для корреляционной привязки РЛИ
Основные результаты
4. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО СТЕНДА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ СОВМЕЩЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ.
4.1. Определение требований к программному стенду.
4.2. Структура программного стенда
4.2.1. Интерфейс пользователя.
4.2.2. Модуль определения показателей качества критериальных функций
4.2.3. Модуль Критериальные функции
4.2.4. Модуль Методы поиска глобального экстремума.
4.2.5. Модуль геометрических преобразований
4.2.6. Модуль генерации яркостной составляющей шума
4.2.7. Отображение графиков
4.3. Методика проведения экспериментов.
Основные результаты
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


По максимальному совпадению ТИ и одного из ЭИ можно судить о положении ЛА и при обнаружении отклонения скорректировать маршрут. ТИ может иметь различную физическую природу в зависимости от используемых датчиков. ЭИ могут быть получены предварительной съмкой картографированием местности соответствующими системами. Исключения составляют лишь тундровые, степные и пустынные территории с достаточно протяженными участками относительно ровной поверхности, а также акватория морей и океанов. ФА. ЦКМ с учтом специфики сенсора ТИ. СТЗ. ЛА, а в наземных пунктах подготовки полетных данных. ЕБУБ время совмещения изображений сотые доли секунды. С точки зрения вероятности правильного совмещения изображений эти системы выстраиваются в обратном порядке. Поэтому, КЭНС как предметная область приложения разрабатываемых методов и алгоритмов является главной в данной работе. В поисковых КЭНС проверяются гипотезы о возможных траекториях движения ЛА. Для каждой гипотезы на основе оценивания поля радиолокационного контраста рассчитываются значения функционала, являющегося мерой близости ЭИ и ТИ. Путем поиска экстремума функционала по всем гипотезам определяется траектория движения. Способы достижения экстремума функционала могут быть различными. Может применяться поиск, когда вводится дискретизация координат и величины функционала рассчитываются для всех возможных дискретных значений конечного местоположения движущегося объекта. Такой метод поиска в некоторых условиях является единственно возможным и надежно решает проблему ликвидации больших отклонений КЭНС, но требует повышенной производительности вычислительной системы и больших временных ресурсов. Общая структура КЭНС приведена на рисунке 1. Рисунок 1. От сенсора СТЗ летательного аппарата ТИ, которое можно рассматривать как функцию распределения яркости ТИ ти к,1 размером К х I элементов, поступает в блок Предварительная обработка, где осуществляются геометрические преобразования и фильтрация ТИ. С блока Предварительная обработка преобразованная функция распределения яркости ти0 поступает на блок Коррелятор. Туда же поступает уже обработанная функция распределения яркости ЭИ Эипт размером х М элементов из ББД . ЭИ готовятся заранее на этапе предполетной подготовки. Предполагается, что изображения гя и эи приведены к общей системе прямоугольных координат хОу. Поиск экстремума. По найденным координатам глобального экстремума определяются координаты ЛА. ЛА, путем решения прямой геодезической задачи . Первая подсистема не требует режима реального времени. Подсистема предварительной обработки изображений основана на том, что обрабатываемые изображения содержат избыточную информацию, устранение которой не влечет за собой снижения вероятности и точности корреляционной привязки. На этом этапе осуществляется фильтрация и, если необходимо, сегментация ТИ. Наибольшую вычислительную сложность имеет подсистема поиска экстремума функционала сравнения. Причем вычислительная сложность поиска экстремума в значительной степени зависит от выбора способа представления ЭИ и ТИ и типа критериальной функции функционала сравнения. В КЭНС могут использоваться различные способы представления ЭИ и ТИ в виде исходных растровых изображений, признаков изображений инвариантных моментов и образов изображений после преобразования исходных ЭИ и ТИ, например, с помощью преобразования Радона. Эти способы отличаются степенью инвариантности к взаимным геометрическим искажениям ТИ и ЭИ, которая влияет на необходимый объем бортовой базы данных ЭИ. Даже при наличии современных высокопроизводительных вычислительных средств на борту ЛА возникают значительные трудности с реализацией КЭНС в реальном времени. В настоящее время отсутствует универсальный метод поиска ГЭ для всех типов сенсоров. В данной работе при поиске ГЭ ставится задача учета специфики изображений получаемых от РЛС как источника ТИ земной поверхности. Чтобы определить время, которое отводится на поиск экстремума критериальной функции, необходимо определить допустимый интервал времени г для коррекции текущих координат местоположения ЛА.