Разработка и исследование алгоритмов анализа видимого изображения и их применение в задачах управления

• Автор: Бобков, Александр Валентинович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 142 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
I II I
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ АНАЛИЗА

ВИДЕОИНФОРМАЦИИ И МЕТОДЫ ЕЕ РЕШЕНИЯ.

1.1 .Постановка задачи

1 .Классификация задач анализа видеоинформации

1.3.Существующие методы диализа видеоинформации

1.3.1.Дуализм задач локализации и идентификации объекта

на изображении.

1.3.2.Прямой метод решения задачи распознавания.

1.3.3.Корреляиионный подход
1.3.4.Использование инвариантных признаков.
1.3.5.Использование геометрических примитивов.
1 .4.ОБЪЕКТЫ. ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДЛЯ СРАВНЕНИЯ КАДРОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ.
ГЛАВА 2. ИЗВЛЕЧЕНИЕ ПРЯМЫХ.
2.1 .Постановка задачи.
2.2.0БЗОР МЕТОДОВ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЛИНИЙ.
2.3.Извлечение линий. Общие соображения
2.4 .Предобработка изображений.
2.5.Выделение контуров. Детекторы границ
2.6.0БРАБОТКА ГРАНИЦ. БИНАРИЗАЦИЯ УМЕНЬШЕНИЕ ТОЛЩИНЫ КОНТУРА.
фильтр Кенни.
2.7.ИЗВЛЕЧЕНИЕ ПРЯМЫХ
2.8. Алгоритм извлечения отрезков 5
2.9.Выделение информативных областей.
2.1 О.Склейка отрезков.
2. .Полное описание алгоритма анализ быстродействия
20ПРЕДЕЛЕИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ШАГА КВАНТОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ НОРМАЛИ.
2Определение минимального размера фигур представимых в
ВИДЕ НАБОРА ОТРЕЗКОВ
23АКЛЮЧЕНИЕ
ГЛАВА 3. СОПОСТАВЛЕНИЕ КАДРОВ ИЗОБРАЖЕНИЯ.
3.1 .Постановка задачи
3.2.МЕТОДЫ, ОСНОВАННЫЕ НА СОПОСТАВЛЕНИИ ПРЯМЫХ
3.2.1 .Прямое решение.
3.2.2.СПОСОБЫ УСКОРЕНИЯ АЛГОРИТМА ОСНОВНЫЕ СООБРАЖЕНИЯ
3.2.3 .Независимое детектирование угла поворота.
3.2.4.Метод, основанный на преобразовании Хука
3.2.5.МЕТОД. ОСНОВАННЫЙ НА СРАВНЕНИИ ПАР ЛИНИЙ
3.3.МЕТОДЫ НА ОСНОВЕ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ВТОРИЧНЫХ ОБЪЕКТОВ
3.3.1.Метод сопоставления по углам
3.3.2.МЕГ0Д СОПОСТАВЛЕНИЯ ПО ПОЛОСАМ
3.3.3.Метод сопоставления по серединам отрезков
3.4.СРАВНЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК МЕТОДОВ.
3.5.3АКЛЮЧЕНИЕ.
ГЛАВА 4. ЗАДАЧА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОЛОЖЕНИЯ ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА ПО ВИДИМОМУ ИЗОБРАЖЕНИЮ НА ОСНОВЕ СРАВНЕНИЯ С КАРТОЙ МЕСТНОСТИ.
4.1 .Навигация по видимому изображению и современные методы
навигации
4.2.Постановка задачи
4.3.0СПОВНЫЕ ТИПЫ ЭЛЕКТРОННЫХ КАРТ МЕСТНОСТИ
4.4.АЛГОРИТМ ПОИСКА ПОЛОЖЕНИЯ кадра на КАРТЕ НА ОСНОВЕ СРАВНЕНИЯ ПАР ЛИНИЙ.
4.5.РЛЗВОРОТ ЛИНИЙ.
4.6.ПОИСК ПАР ЛИНИЙ
4.7.СРАВНЕНИЕ ПАР ЛИНИЙ об
4.8ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕЛИЧИНЫ СДВИГА ПО ДВУМ ПАРАМ ЛИНИЙ
4.9.ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ РЕШЕНИЯ1
4ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЗАТРАТ .Ц
4. .Обработка результатов экспериментов1 ю
4ВЫВОДЫ.Ц
ГЛАВА 5. ПОИСК ОБЪЕКТОВ ПА ИЗОБРАЖЕНИИ.
5.1 .ПОИСК НЕПОДВИЖНОГО ОБЪЕКТА
5.2Поиск ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ
5З.Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Вместе с тем, большинство задач можно разделить на несколько групп, в зависимости от характера информации, которую требуется выделить в первую очередь (см. Задачи определения собственного перемещения объекта по отношению к видимой опорной поверхности (сцены). В зависимости от характера движения, можно выделить два случая. Если объект движется параллельно видимому изображению (то есть изменением расстояния до сцены можно пренебречь), то имеет место плоская задача определения собственного положения. Для нее характерно, что при движении изображение ведет себя как единое целое. Такая задача характерна в основном для навигации космических и летательных аппаратов, движущихся на постоянной или медленно меняющейся высоте, т. Задача может встречаться и в промышленных приложениях, когда рабочий орган устройства перемещается параллельно рабочей поверхности. В случае, если движение происходит по направлению к видеосцене, имеет место объемная задача. Сложность этой задачи заключается в том, что видимые объекты при движении ведут себя по-разному, в зависимости от расстояния до них. Таким образом, возникает подзадача определения расстояния до различных фрагментов сцены, без решения которой невозможно решить основную задачу. Если для первой задачи характерно перемещение по двум координатам и поворот, то во втором случае решающую роль играет фактор масштабирования. Перемещение в плоскости, параллельной изображению, часто ограничивается лишь одной координатой, а поворотом можно пренебречь (особенно это характерно для автономных мобильных платформ). В зависимости от условий конкретной задачи, задача распознавания образов в свою очередь может быть подразделена на несколько групп. Это классическая задача распознавания, в которой заданный объект необходимо идентифицировать как один из имеющихся образцов, используя некоторую функцию максимального совпадения. Задача обычно осложняется присутствием фона со сложной структурой, перекрытием с другими объектами, отсутствием информации о положении, масштабе, ориентации, освещенности объекта и т. Задача может быть также переформулирована как задача поиска положения образца на изображении, отсечения объекта от фона, и т. Здесь предполагается, что распознаваемый объект имеет собственное перемещение, не совпадающее с движением всего изображения. Сюда можно отнести задачи, связанные с отслеживанием положения объекта на изображении (преследование цели, сближение, избежание столкновения и т. Если решать задачу локализации объекта отдельно для каждого кадра, то задача превращается в предыдущую. Однако ряд ограничений может не позволить сделать это (ограничения по времени, уходы объекта из зоны видимости), и потребовать совершенно иных механизмов решения задачи. Распознавание объекта по характеру движения. В ряде особо тяжелых случаев идентифицировать объект по его изображению не представляется возможным из-за низкого качества или малых размеров изображения объекта. Тем не менее, все еще можно идентифицировать по характеру движения. В простейшем случае объект является единственным движущимся фрагментом сцены. В более сложных случаях приходится отслеживать несколько движущихся объектов, и выделять интересующие по динамике движения (например, задача выделения истинной цели среди ложных). В общем случае может потребоваться решать обе предыдущие задачи одновременно. Например, при навигации автономной мобильной платформы необходимо не только отслеживать заданный маршрут движения, но и активно избегать столкновений со встречными объектами, как неподвижными, так и движущимися. Это наиболее сложная задача, и на сегодняшний день универсальные методы ее решения отсутствуют. Рассмотрим в первую очередь методы распознавания изображения, а потом рассмотрим задачи, которые не сводятся к распознаванию. Таким образом, имеется изображение, заданное набором отсчетов величины яркости /[х,у], содержащее некоторый объект, и множество образцов. Необходимо определить образец, в некотором смысле наиболее близкий к этому объекту. По сути, задача сводится к построению некоторой функции, определяющей степень близости объекта и образца.