Разработка методов и алгоритмов обработки данных систем машинного зрения в реальном масштабе времени

• Автор: Крупенников, Илья Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.15
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 136 с. : ил.

Введение.

Степень разрлботлш юсти темы.

На защиту диссертации выносится.

Методы исследования.

Реализация и внедрение

Апробация работы

Структура и объем диссертации.

1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И ВЫДЕЛЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ПО ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

1.1 Вводные замечания и качественная постановка задачи обнаружения объектов. .

. . 1 .Алгоритмы обработки изображений и их основные цели.

1.1.2 Фотограмметрические системы получения трехмерного изображения.

1.1.3 Определение и классификация корреляционноэкстремальных систем
1.1 4 Использован ис корреляционной функции для зада чи стереоотождествлен ия.
1.2 Формализация решаемой задачи.
1.2.1 Процедура качиоровки и взаимного ориентирования камер, расположенных на подвижной татформг
2 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ,
ОСУЩЕСТВЛЯЮЩЕГО СТЕРЕООТОЖДЕСТВЛЕНИЕ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ.
2.1 ВЫБОР РЕШЕНИЯ ДЛЯ ПРОБЛЕМ, ВОЗНИКАЮЩИХ ПРИ СТЕРПООТОЖДЕСТВЛЕНИИ.
2.2 Применение корреляционных методов стереоотождествлен и я в решаемой задачи
2.3 ВЫБОР ОБЛАСТИ ПОИСКА ТОЧКИ НА ИЗОБРАЖЕНИИ.
2.4 Представление информации об изображении в виде значений и направлений
ГРАДИЕНТОВ
2.4.1 Определение перепадов.
2.4.2 Вычисление первой производной измерения яркости.
2.5 ВЫПОР МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ СТЕРЕООТОЖДЕСТВЛЕШЯ
2.5.1 Экспериментальный выбор количества уровней пирамиды изображений.
2.5.2 Процедура уточнения координат найденной точки по яркостным признакам
2.5.3 Схема работы алгоритма стерсоотождестачения.
2.6 КОРРЕЛЯЦИОННОЕ СГЕРЕООТОЖДЕСТВЛЕНИБ ДЛЯ ВЕРХНИХ УРОВНЕЙ ПИРАМИДЫ
3 НАХОЖДЕНИЕ ТРЕХМЕРНЫХ КООРДИНАТ ПРЕПЯТСТВИЙ И ПОЛУЧЕНИЯ МОДЕЛИ ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ
3.1 АЛГОРИТМЫ РЕШЕНИЯ ПОДЗАДАЧ РАСЧЕТА ТРЕХМЕРНЫХ КООРДИНАТ ПРЕПЯТСТВИЙ.
3.1.1 Расчет трехмерных координат точки на изображении
4 ПРОВЕРКА РАБОТОСПОСОБНОСТИ СФОРМИРОВАННЫХ АЛГОРИТМОВ.
4.1 СТРУКТУРА СИСТЕМЫ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ОБРАБОТКИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ НА
ПОДВИЖНОЙ ПЛАТФОРМЫ.
4.2 Работа алгоритма поиска соответствующей точки изображения.
4.3 Получение эка шриментальных дл1 шых по видеопоследовательности.
4.4 Экспериментальная проверка работоспосонжхти в реальных условиях
наблюдения подстилающей поверхности С ПОДВИЖНОЙ ПЛАТФОРМЫ.1
5 ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ
6 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Список используемых сокращений
3 ii Трехмерный
i i Компьютерное проектирование
САМ i i Технологический процесс производства изделий
I i i Триангулированная нерегулярная сетка
i Сумма абсолютных разностей
I Ivi Преобразование особенностей инвариантного масштаба
i Сумма квадратов разностей
Ускоренный поиск характерных особенностей
ВАК Всероссийская аттестационная комиссия
КБИ Комплекс бесконтактных измерений
I Корреляционноэкстремальные системы
НИР Научноисследовательская работа
ПЗС Прибор с зарядовой связью
ПЛИС Программируемая логическая интегральная схема
сск Связанная система координат
стз Система технического зрения
СУ Система управления
ЦМР Цифровая модель рельефа
Введение
Актуальность


Существующие системы анализа изображений широко представлены, например, в автомобильной промышленности, где в настоящее время есть несколько фундаментальных направлений понимания изображений с целью полученияинформации о характере подстилающей поверхности при движении видеодатчика. Одним из решений представляется устройство, следящее за линиями разметки полосы движения автомобиля НОКОЛ, ТоуоЩ, РБА. Наблюдение осуществляется с помощью единственной камеры, установленной в верхней части лобового стекла, и исполнительного модуля, подключенного к общему питанию автомобиля. В конкретном случае не решается задача распознавания изображения с камеры, а проводится только обнаружения линий разметки на ширине обзора 3,5м. Для обнаружения линий на поверхности дороги применяется алгоритм, в котором создан массив данных о положении линий, имитирующих дорожную разметку. Такой массив является априорной информацией при обнаружении линий на яркостном изображении. Таким образом, сравнивая найденный на изображении линии с образцами линий из массива данных, система может формировать управляющие воздействия, подавая сигнал блоку, отвечающему за контроль величины углов поворота, управляющих колес автомобиля. Величина различия, заданная оператором, позволяет системе отличать белые полосы на сером фоне. Однако, запас надежности таких систем не рассчитан на эксплуатацию на дорогах с плохой разметкой. Существуют определенные методы для сравнения изображений, основанные на сопоставлении знаний об изображениях в целом, такие как 5Т1 ИРалгоритм и РТалгоритм. К достоинства этих методов можно отнести скорость реализации и хорошие результаты стереоогождествления точек, но для надежной работы. ЭиЯРалгоритма изображение должно иметь значительные перепады яркостей на большинстве участков, а БШТалгоритм успешно работает лишь если детали сцены неоднородны, а искажения вызванные аффинными преобразованиями минимальны. К тому же оба метода запатентованы, что накладывает ограничение на их применение и модернизацию. Следующий вид систем, позволяющих работать с изображениями при подвижном видеодатчике, был разработан для слежения за дорожной обстановкой. С помощью двух камер и вычислительного модуля производится обнаружение объекта, попавшего в область пути движения системы, а также осуществляется расчет расстояния до впередиидугцего препятствия. Стоит отметить, что и в этом варианте систем не ставится задача понимания изображений, поскольку аппаратные средства, участвующие в решении задачи, пользуются набором заданных прототипов объектов МоЬИЕуе. При этом системы, имеющие в своем составе аппаратные средства, такие как лазерный дальномер или ИКдатчик ВМУ, 6М, А1Ю1, является дорогостоящей, что ограничивает е широкое применение. Также стоит отметить тот вид систем, из разработанных ныне, которые позволяют подвижной платформе ориентироваться на местности в полностью автоматическом режиме при помощи набора аппаратных средств и программного обеспечения. Под автоматическим режимом подразумевается понимание изображения и обстановки для движения по подстилающей поверхности, избегая при этом ситуаций, когда может произойти столкновение или прекращение движения. ИАКРА по созданию транспортных средств, способных передвигаться без участия водителя Стоимость подобных систем и трудоемкость создания не может рассматриваться в рамках одной диссертационной работы, поскольку такой вариант системы представляет многозадачные операции с целым набором средств слежения подкрепленным. Последний факт относится к невозможности применения в ближайшем будущем столь многоэлементных систем для установки на серийные транспортные средства для гражданского потребления. В этой связи возникает необходимость в постановке и решении задачи обработки данных видеоинформационной вычислительной системы, которая при достаточном быстродействии позволит обеспечить задачу формирования управляющих сигналов в реальном масштабе времени Видеоинформационная система должна состоять из минимального набора аппаратных средств для. Система должна быть компактной, малозаметной и не использовать устройств формирования отраженных сигналов или устройств подсвета объектов. Необходимо иметь возможность получать данные о наблюдаемой сцене на расстоянии от 5 до 0 метров в реальном масштабе времени.