Специализированное вычислительное устройство формирования контуров движущихся объектов в реальном масштабе времени

• Автор: Орлов, Алексей Валерьевич
• Шифр специальности: 05.13.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 113 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ФОРМИРОВАНИЯ КОНТУРОВ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ

1.1. Методы обнаружения движущихся объектов.

1.2. Методы контурного представления объектов

1.2.1. Фильтрация изображения.

1.2.2. Выделение контуров объектов

1.2.2.1. Пространственное дифференцирование

1.2.2.2. Бинаризация контурного изображения

1.2.2.3. Скелетизация контуров объектов

1.2.2.4. Кодирование контурных линий.

1.3 Средства обнаружения движущихся объектов.

Выводы.
ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ БЫСТРОДЕЙСТВУЮЩЕГО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО УСТРОЙСТВА ФОРМИРОВАНИЯ КО 1ТУРНЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ.
2.1. Математическая модель определения движущихся объектов на изображениях 3
2.2. Математическая модель контурного представления движущихся объектов.
2.2.1. Функции выделения и утончения контуров объектов.
2.2.2. Функции пороговой обработки и кодирования контурных линий объектов.
Выводы.
3. МЕТОД ОБНАРУЖЕНИЯ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ,
АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И СИНТЕЗ УСТРОЙСТВА ФОРМИРОВАНИЯ КОНТУРНЫХ ОПИСАНИЙ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ
3.1 Метод и алгоритм обнаружения движущихся объектов
3.2 Обобщнный алгоритм формирования контурного описания объектов
3.2.1. Алгоритм пространственного дифференцирования
3.2.2. Алгоритм скелетизации и устранения ступенчатого эффекта градиентных изображений.
3.2.3. Алгоритм бинаризации скелетных градиентных изображений
3.2.4. Алгоритм кодирования контуров объектов
3.3. Методика выбора рациональных параметров устройства обработки изображений.
3.4. Структурнофункциональные организации быстродействующего вычислительного устройства формирования контурных описаний движущихся объектов
Выводы.
4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ БЫСТРОДЕЙСТВУЮЩЕГО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО УСТРОЙСТВА ФОРМИРОВАНИЯ КОНТУРНЫХ ОПИСАНИЙ ДВИЖУЩИХСЯ
ОБЪЕКТОВ
4.1 Методика проведения испытаний быстродействующего вычислительного устройства формирования контурных описаний
движущихся объектов.
4.2. Аппаратнопрограммный стенд для проведения испытаний.
Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК.
ВВЕДЕНИЕ


Цель работы состоит в повышении точности обнаружения движущихся объектов в реальном масштабе времени путм разработки метода и алгоритмов обработки цифровых изображений и формирования контуров движущихся объектов. Анализ, современного состояния вопроса автоматического формирования контуров движущихся объектов Определение ограничений известных методов и средств, обоснование направления исследования. Разработка математической модели процесса описания контуров движущихся объектов. Создание метода обнаружения движущихся объектов и алгоритмов описания контуров объектов по их изображению. Метод обнаружения движущихся объектов, обеспечивающий повышение точности определения направления движения объектов, за счт реализации этапов вычисления межкадровой разности текущего и предыдущего изображений, определения направления движения пикселей, коррекции многозначных направлений движенияпикселей путм анализа вектора направления движения точек в восьмисвязной окрестности, группирования пикселей в объекты. Алгоритмы формирования контуров движущихся объектов, отличающиеся обработкой областей отображающих их движение. Структурнофункциональные организации специализированного вычислительного устройства формирования контуров движущихся объектов, особенностью которых является введение блоков выделения движущихся пикселей, обнаружения направления движения, определения областей движущегося объекта и связей между ними, обеспечивающие формирование контуров объектов в реальном масштабе времени. Объект исследований оптикоэлектронные изображения движущихся объектов. Предмет исследований методы и алгоритмы обработки изображений систем технического зрения, обеспечивающие формирование контурных описаний движущихся объектов. Методы исследования. Результаты работы внедрены в Курское ОАО Прибор ОКБ Авиаавтоматика, ООО ЧОП Дружина плюс и используются в учебном процессе ЮгоЗападного государственного университета. Апробация работы. Москва, г. X и XI международных научнотехнических конференциях Медикоэкологические информационные технологии г. Курск, г. Оптикоэлектронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации Распознавание г. Курск, г. Информационноизмерительные, диагностические и управляющие системы г. Курск, г. Интеллектуальные и информационные системы г. Тула, г. Информационные системы и технологии с по гг. Публикации. Основные результаты диссертации отражены в 9 печатных работах. Среди них 2 статьи, опубликованные в рецензируемых научных журналах, входящих в перечень журналов и изданий, рекомендованных ВАК. Оригинальность технических решений защищена патентом на изобретение. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего наименований, изложена на 3 страницах и поясняется рисунком и 3 таблицами. ГЛАВА 1. Основным назначением распознавания изображений является применение методов позволяющих получить некоторое описание изображения, поданного на вход системы или провести его классификацию. Процедура распознавания применяется к входному изображению и обеспечивает его преобразование в некоторое описание, например набор чисел, символов и т. Дальнейшая обработка описания позволяет провести классификацию изображения. В настоящее время определение пространственных параметров динамических объектов в основном базируется на обработке электромагнитного излучения, в тоже время наблюдается резкое увеличение количества устройств обработки визуальной информации. Особенностью световой волны по сравнению с радиоволной является то, что вследствие малой длины волны в ней может быть практически осуществлена передача, прием и обработка сигналов, модулированных не только по времени, но и по пространственным координатам. Это позволяет значительно увеличить объем вносимой в оптический сигнал информации, в связи с чем наибольшее развитие получила обработка информации в оптическом диапазоне 1. Движение является значительным признаком. Только анализ последовательностей изображений позволяет распознавать и анализировать динамические процессы.