Методы и алгоритмы обнаружения и выделения объектов в информационно-управляющих системах при движущемся датчике изображений

• Автор: Бабаян, Павел Вартанович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Рязань
• Количество страниц: 178 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ, ВЫДЕЛЕНИЯ И СЛЕЖЕНИЯ ЗА ОБЪЕКТАМИ ПРИ ДВИЖУЩЕМСЯ ДАТЧИКЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ.
1.1 Вводные замечания и качественная постановка задачи обнаружения и выделения объектов

1.2 Краткий обзор методов обнаружения и выделения объектов в

последовательности изображений

1.3 Разработка общего подхода к решению задачи

2 МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ФОНОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ.

2.1 Математические модели геометрических преобразований изображения.

2.2 Аналитическая постановка задачи оценки параметров геометрических преобразований изображения при движущемся датчике .

2.3 Оценивание параметров преобразования смещения.

2.4 Алгоритм оценки параметров евклидовых преобразований изображения на основе преобразования Фурье
2.5 Исследование алгоритма оценки параметров евклидовых преобразований
2.6 Обновление эталонного изображения фона при оценке параметров геометрических преобразований.
3 МЕТОДЫ ВЫДЕЛЕНИЯ И ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ.
3.1 Аналитическая постановка задачи выделения объектов
3.2 Разработка алгоритма выделения объектов при наличии геометрических преобразований наблюдаемого изображения
3.3 Формирование оценок фона и дисперсии аддитивного шума
3.4 Выделение объектов в последовательности изображений
3.5 Обнаружение объектов с использованием морфологической фильтрации.
3.6 Структура алгоритма обнаружения и выделения движущихся объектов.
3.7 Электронная юстировка мультиспектральных изображений в задаче обнаружения и выделения объектов.
3.8 Исследование алгоритма выделения движущихся объектов в присутствии смещений фонового изображения
3.9 Исследование алгоритма выделения движущихся объектов в присутствии смещений и поворотов изображения.
4 РАЗРАБОТКА И КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРЕДЛАГАЕМЫХ АЛГОРИТМОВ. ПРОВЕРКА ИХ
РАБОТОСПОСОБНОСТИ В ЗАМКНУТОМ КОНТУРЕ УПРАВЛЕНИЯ
4.1 Структура системы обнаружения, выделения и сопровождения движущихся объектов
4.2 Структура программного обеспечения.
4.3 Экспериментальная проверка работоспособности в реальных условиях слежения за объектами.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Система понимания изображений, рассматриваемая в настоящей диссертации, предназначена для работы в составе информационно-управляющей системы обнаружения, выделения и сопровождения движущихся объектов. На рисунке 1 представлена структура такой системы. Рассматриваемая система может быть размещена неподвижно, например, на наблюдательной вышке или в производственном помещении. Возможно её размещение на подвижном носителе, таком как самолёт, вертолёт, автомобиль или робот. Формирование изображений осуществляется датчиком, установленным на поворотном устройстве. Тип формируемых датчиком изображений может быть различным. Обычно изображение в каждой своей точке хранит интенсивности светового излучения в одном или нескольких диапазонах электромагнитных волн. Это могут быть интенсивности излучения в инфракрасном, видимом, ультрафиолетовом диапазонах. Очень часто диапазон волн разбивается на несколько поддиапазонов. Такие датчики называют мультиспектральными. Простейший пример мультиспектрального датчика - цветная видеокамера. Наиболее часто используются видеодатчики, измеряющие интенсивность светового излучения в видимом диапазоне волн. Видеоинформация с датчика поступает на систему понимания изображений, которая осуществляет анализ наблюдаемой сцены. С выхода системы понимания изображений, данные о координатах, конфигурациях, параметрах и траекториях движения наблюдаемых объектов поступают на модуль взаимодействия с потребителем, который обеспечивает представление этой информации в удобном для потребителя виде. Кроме того, в этом блоке формируется сигнал рассогласования между реальным и желаемым направлением оптической оси датчика. Желаемое направление оптической оси датчика устанавливается потребителем информации и может, например, совпадать с направлением на выбранный объект сцены. Сигнал рассогласования подаётся на цифровой регулятор, который формирует управляющие сигналы для поворотного устройства. В результате может быть достигнуто постоянное поддержание визуального контакта с выбранным объектом. Цифровой регулятор должен обеспечивать управление двигателями поворотного устройства с тем, чтобы модуль ошибки позиционирования видеокамеры был минимален при заданных величинах времени регулирования, перерегулирования и порядка астатизма. Необходимо отметить, что потребителем информации может быть как человек-оператор, так и техническое устройство, такое как система управления робота, самолёта, вертолёта, автомобиля. В данной работе основное внимание будет сосредоточено на обнаружении и выделении движущихся объектов, поэтому наименования этих задач подчёркнуты на рисунке. Предполагается, что результаты работы процедуры обнаружения и выделения будут переданы для обработки в блок траекторного анализа, цель которого состоит в слежении за объектами. Описание некоторых методов анализа траекторий приведено в [,]. Поясним суть задачи на конкретном примере. На рисунке 2 приведены изображения, сформированные датчиком в различные моменты времени при наблюдении за двумя движущимися автомобилями. При съёмке данного видеосюжета датчик был установлен на поворотном устройстве, с помощью которого поле зрения видеокамеры перемещалось по горизонтали и вертикали, а также поле зрения поворачивалось вокруг оптической оси. Представленные на рисунке изображения обладают многими особенностями, которые обычно имеют место при наблюдении сцены с помощью подвижного датчика. Опишем подробнее эти особенности. За время, прошедшее между формированием изображений, иоле зрения датчика сместилось. Кроме этого, изображение повернулось вследствие поворота датчика вокруг оптической оси. Фон на изображениях достаточно сложен и неоднороден. Наблюдаемые изображения искажены шумом, источником которого является датчик. Изображения подверглись дополнительной деформации, вызванной преломлением световых лучей в неоднородной атмосфере, хотя это и не очень заметно на рисунке. Как уже говорилось, в итоге процесса обнаружения и выделения должно быть сформировано бинарное изображение, каждый сегмент которого соответствует обнаруживаемому объекту.