Исследование телевизионного метода измерения параметров движения летательных аппаратов

• Автор: Рапаков, Георгий Германович
• Шифр специальности: 05.12.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 305 с.

Содержание
Введение
Раздел 1. Распознавание образов в телевизионных следящих системах.
1.1. Методы распознавание видеообразов. Корреляционно - экстремальный алгоритм
1.2. Телевизионные следящие системы. Пути совершенствования корреляционных следящих систем
1.3. Реализация датчиков эталонного изображения в реальных системах
1.4. Распознавание образов по адаптивным эталонам. Проблемы, связанные
с накоплением эталонных изображений
1.5. Распознавание образов в условиях неизвестной рриентации их корпусов

Выводы и постановка задачи исследования
Раздел 2. Компьютерное моделирование эталонных изображений на основе методов машинной графики.
2.1. Распознавание трехмерного объекта с использованием
реалистичных изображений
2.2. Метод обратного трассирования лучей
2.3. Анализ расчетов по методу трассирования лучей
2.4. Модели в машинной графике
2.5. Выбор метода геометрического моделирования для представления пространственной формы объекта
2.6. Компьютерная модель эталонного изображения летательного аппарата
2.7. Преобразования и синтез проекций эталонного изображения летательного аппарата на основе его компьютерной модели с учетом специфики
формирования их в реальных условиях
Выводы

Раздел 3. Идентификация параметров движения летательного аппарата на основе корреляционно-экстремального алгоритма с использованием метода компьютерного моделирования эталонного изображения.
3.1. Программно - аппаратная система измерения параметров движения летательного аппарата
3.2. Оценка параметров движения летательного аппарата на основе его компьютерной модели с учетом особенности формирования изображений
в реальных условиях
Выводы
Раздел 4. Временные и точностные характеристики метода измерения параметров движения летательного аппарата на основе компьютерного моделирования эталонного изображения.
4.1. Анализ временных характеристик метода измерения параметров движения летательного аппарата на основе компьютерного моделирования эталонного изображения
4.2. Анализ точностных характеристик метода измерения параметров движения летательного аппарата на основе компьютерного моделирования
эталонного изображения
Выводы
Заключение
Литература
Приложения

Введение.
Слежение за сложными пространственными многотоновыми объектами на сложном фоне в пассивных системах, действующих без подсветки лазерным пятном, выполняется при помощи телевизионных многофункциональных следящих систем. В условиях низкого отношения сигнал/шум, сложного полутонового фона, произвольного по конфигурации и размерам движущегося объекта, наличия смазанного изображения наилучшие результаты в телевизионных следящих системах дает корреляционно-экстремальный алгоритм слежения [13, 18].
При корреляционном алгоритме слежения осуществляется сравнение текущего изображения объекта с заранее полученным эталонным изображением объекта. Координаты объекта определяются на основании сравнения видеосигналов от двух изображений: текущего и эталонного. Эталонное изображение обычно заготовлено заранее, а текущее воспринимается видеоанализатором непосредственно в процессе слежения. Эталонное изображение передается в логическое устройство в виде соответствующего видеосигнала, характеризующего требуемое положение отслеживаемого объекта по отношению к полю зрения видеоанализатора. Видеосигнал от текущего изображения характеризует истинное положение отслеживаемого объекта в поле зрения видеоанализатора. Отклонение текущего положения объекта от требуемого определяется путем сравнения видеосигналов от эталонного и текущего изображений и нахождения их взаимокорреляционной функции [13, 18] . Под классическим алгоритмом корреляционной обработки изображений понимают вычисление функции взаимной корреляции или интеграла типа свертки с последующим поиском максимума этой функции. В процессе работы телевизионная следящая система корреляционного типа должна непрерывно определять текущее значение взаимно корреляционной функции видеосигналов текущего и эталонного изображений, выявлять ошибку слежения за объектом и формировать корректирующее воздействие, устраняющее смещение текущего изображения относительно эталонного. Для повышения точности в видеокорреляторах может выполняться разнообразная предварительная обработка изображений, обеспечивая ускорение и упрощение вычислений взаимнокорреляционных функций. Например, может выполняться предварительное преобразование многотоновых изображений в двоичные изображения для выделения однородных зон с последующим проведением их взаимнокорреляционной обработки [13]. По принципу действия рассматриваемые системы являются экстре-

конфигурации (один объект), поворот его корпуса может быть выполнен в пределах 360° с шагом 10° для каждого из углов ориентации Эйлера: атаки (пикирования) -относительно оси тангажа, скольжения (курса) - относительно оси курса, крена -относительно оси крена (рис. 1.6)
Семейство эталонных образцов в этом случае должно включать З63=4бб56 изображений: по 36 на каждый из углов. Каждый из эталонных образов - изображений
должен быть подвергнут корреляции с анализируемым изображением. Глобальный максимум среди полей всех корреляционных функций индицирует действительное положение объекта в поле обзора.
Принцип распознавания объекта при неизвестной ориентации корпуса показан на рис. 1.7. Датчик поставляет в систему исходное анализируемое изображение 1. Предварительно в памяти ЭВМ создают и хранят математические описания эталонов 2. Определяют условия наблюдения и освещения 3. Устанавливают начальное положение тела 4 и синтезируют методами машинной графики 5 изображение в заданной позиции поворота. Проводят корреляцию 6 анализируемого изображения с каждым эталонным изображением, а полученные корреляционные функции сохраняют в памяти. Проверяют факт завершения полного поворота тела 8 и в случае его невыполнения осуществляют приращение 9 на некоторый угол. Процесс продолжается в блоках 5 - 7 с наполнением новых корреляционных функций. Если полный поворот завершился, то производят выбор 10 глобального максимума среди всех сохраненных в блоке 7 корреляционных функций: Этот максимум индицирует положение объекта, его ориентацию [1].
Рис. 1.7 Схема распознавания объекта по адаптивным эталонам в условиях неизвестной ориентации корпуса объекта