Главная » Все файлы » Просмотр файлов из архивов » Файлы формата DJVU » Ллойд Дж. Системы тепловидения (1978)

Ллойд Дж. Системы тепловидения (1978), страница 57

DJVU-файл Ллойд Дж. Системы тепловидения (1978), страница 57 Основы квантовой электроники (ОКЭ) (2304): Книга - 8 семестрЛлойд Дж. Системы тепловидения (1978): Основы квантовой электроники (ОКЭ) - DJVU, страница 57 (2304) - СтудИзба2018-12-30СтудИзба

Описание файла

DJVU-файл из архива "Ллойд Дж. Системы тепловидения (1978)", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "основы квантовой электроники (окэ)" из 8 семестр, которые можно найти в файловом архиве МГТУ им. Н.Э.Баумана. Не смотря на прямую связь этого архива с МГТУ им. Н.Э.Баумана, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "книги и методические указания", в предмете "основы квантовой электроники (окэ)" в общих файлах.

Просмотр DJVU-файла онлайн

Распознанный текст из DJVU-файла, 57 - страница

10.11 показаны процентное изменение времени поиска и процент ошибок различения в функции максимального углового размера объекта. 10.8. Вероятность опознавания Холланда и др. !29) исследовали зависимость опознавания объектов от числа строк сканирования, укладывающихся в размер изображения обьекта, и от отношения сигнала к шуму в точке. Они использовали 20 макетов бронетанковой техники и получали их изображение с помощью оптико-электронной системы. Число строк сканиронания 7, соответствующих высоте объекта.

составляло 16, 32 и 48; к изображениям добавлялись гауссовы шумы, чтобы получить значения отношения сигнала к шуму 3, 5, 10, 20 и 45. Эти исследователи построили, в частности, кривые процента правильных опознаваний в функции отношения сигнала к шуму для различных значений числа строк Ь, а также кривые Ь в функции отношения сигнала к шуму для постоянных условий опознавания. Полученные ими зависимости вероятности опознавания Р„„,„от числа строк сканирования и отношения сигнала к шуму представлены на фиг.

10.12 — 10.15. Основные выводы, сделанные в работе )29), следующие: 1. Р,„,м, для наземных объектов военной техники является возрастающей функцией отношения сигнала к шуму вплоть до значений этого отношения, равного 15. 2. Р„,„,„для изображений без шумов только на 5а4 выше, чем Р,„„„при отношении сигнала к шуму 30. 3. С увеличением отношения сигнала к шуму от 20 до бесконечности Р возрастает максимум на 10%. 4. При отношениях сигнала к шуму 2, 3 и 4 различия в качестве изображения пренебрежимо малы. Ранее описанные эксперименты Скотта и др. !26) с изображениями, полученными при сканировании картины, позволили определить зависимость Р„„„, от числа строк, укладывающихся по высоте изображения объекта (фиг.

10.16). Процентное увеличение правильного опознавания при Ь ) 20 очень незначительное; вероятность 50% примерно соответствует значению Ь = 7. Изменения Р,„„„при наблюдении под углом 45' и при наблюдении в надир показаны на фиг. 10.17. По данным Хемингуэя и Эриксона !30), относящимся к вероятности опознавания типографских знаков произвольной формы на телевизионном экране в зависимости от углового размера зна- ВИЗУАЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ ОБЪЕКТОВ 0,8 0,8 0,2 0 8 18 гй 82 йп й8 Число стлал ла Высоту ооьолта 1 Фиг.

10.12. Вероятность опоанавания различных военных автомотосредств в функции числа строк б, укладывающихся по высоте изображения объекта, для различных отношений сигнала к ьпуму С/Ш в точке 129]. 0,8 8,8 а и ы' Ой 0,2 0 8 Ж 2й 32 й0 й8 Число стоил ла Оасоту оОьолта 1 Фпг. 10.13. Вероятность опознавания танков в функции числа строк б, укладывающихся по высоте иаображенпя объекта, для различных отношений сигнала к шуку С/Ш в точке [29).

ГЛАВА 1З о,в 0,6 ь ф 0,4 О 10 20 30 40 50 С/Ш Фиг. 10Л4. Вероятность опозиавапия различных воеиных автомотосредств в функции отношения сигнала к шуму С/Ш в точке для разлачпого числа строк Ь, укладывающихся по высоте изображения объекта 1291. 0,6 0 10 20 30 С/Ш Фпг. 10Л5. Вероятность опознавания танков в функции отяошеппя сигнала к шуму С1Ш в точке для различного чвсла строк Ь, укладывающихся па высоте изображения объекта [29]. ВИЗУАЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ ОБЪЕКТОВ 0,9 0,6 - 0,4 0,2 0 5 70 15 20 25 30 Число само ои дыеоау оуееота й фиг. 10,16. Пределы изменения вероятности опознавания в функции числа строк, укладывающихся по высоте изображения объекта, для всех классов автомотосредств ]26]. 0,9 0,6 0,7 0,6 04 0,7 0 Ф б 9 73,5 20,0 30,0 уиаоо свроо иа уисоою оувеава Фпг.

10.17. Вероятность опознавания в функции числа строк, укладывающихся по высоте иеображения объекта, для всех классов автомотосредств при наблюдении под углом 45' и в надир [26]. 1 — яаблюдевве под телок 45', о — наблюдение в надиР. 24 — 5575 ГЛАВА 1О ков О, (мрад) и от числа строк телевизионного разложения, укладывающегося в изображении знака, вероятность опознавания достаточно точно описывается фориулой Р,„„„= 1 — ехр (6,4 10 ' ЬО,)1.

10.9. Эксперименты с обработкой на ЭВМ изображений, полученных системой РЫК Экономическая нецелесообразность создания систем ЕВ1В с широким диапазоном изменения параметров для исследования особенностей интерпретации изображений стимулировала моделирование изменений параметров методом специальной обработки изображений. Одно из таких исследований провел Вильямс (13), который изучал влияние числа строк, укладывающихся в размере объекта, увеличения, МПФ и отношения сигнала к шуму на точность различения. Вильямс с сотрудниками создали цифровой формирователь изображения и использовали его вместе с термографическими изображающими системами для получения изображений с регулируемым ухудшением качества.

Целью этих работ было моделирование характеристик изображения для обычных систем ЕЫВ с растровым сканированием, использование этих изображений для количественных исследований влияния изменения параметров на способность набл1одателей различать объекты и установление обобщающих критериев характеристик изображения. Термографическая система, па которой получалось исходное изображение, практически не имела шумов; отношение ширины к высоте картины составляло 2:1 при 250 строках на высоту кадра; МПФ имела гауссову форму со среднеквадратичным отклонением ФРЛ, равным половине расстояния между строками. Обработка фотографий производилась таким образом, что погрешности в исходном изображении были несущественны по сравнению с ухудшением качества изображения, вносимым при обработке.

Каждая фотография передавалась матрицей, состоящей нз 250 и 500 элементов, и регистрировалась при числе градаций на каждый элемент, равном 64, т. е. 6 бит. Информация выбиралась, как при процессе строчного сканирования, размывалась в двух направлениях, как от гауссовой функции рассеяния, ухудшалась контролируемыми шумами и отпечатывалась на пленку растром, имеющим также гауссово рассеяние. Таким образом, было изготовлено 16 экземпляров изображений каждого из десяти типов объектов. При атом параметры изображения варьировались следующим образом: ВИЗУАЧЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ ОБЪЕКТОВ 371 Число строк растра на высоту картины: Число строк растра на высоту объекта: Величина о гауссовой ФРЛ в долях расстояния между строками: 11, 22, 44, 88 3, 6, 12, 24 0,38; 0,48; 0,55; 0,61; 0,67; 0,72 0,47; 0,33; 0,23; 0,16; 0,11: 0,08 25; 12,2; 6,58; 3,50; 2,04; 1,35 Соответствующие заачения гауссовой МПФ на частоте, равной половине строчной частоты: Отношение сигнала к шуму в иаображенпи объекта: Эти изображения рассматривались затем с различных расстояний, чтобы получить следующие вариации увеличения: Высота картины [градусы): 0,5; 1; 2; 4 Угловой размер ширины строки растра (мрак): 19,8; 9,9; 4,95; 2,48 Угловой размер объекта (мрак): 23,3; 11,7; 5,82; 2,91 Было проведено 15 тыс.

отдельных наблюдений 18 наблюдателями по 160 изображениям с ухудшенным качеством изображения, и была проведена статистическая обработка полученных данных. Результаты Вильямса поразительным образом разошлись с принятым представлением, что небольшие изменения МПФ и отношения сигнала к шуму оказывают сильное влияние на характеристики различения. Вильямс обнаружил, что растровая структура, по-видимому, столь основательно разрушает изображение, что значительные изменения МПФ и отношения сигнала к шуму вызывают весьма небольшое ухудшение характеристик различения. Оценка корреляции переменных параметров качества изображения со степенью различения осуществлялась методом линейной регрессии.

Лучшим единым критерием точности различения в этом эксперименте оказалась разрешающая способность по трехштриховому тест-объекту, длина штрихов которого параллельна строкам растра. Другим подходящим параметром является число строк растра, укладывающихся в минимальном размере объекта. Разрешающая способность по трехштриховому тест-объекту является хорошим критерием, что согласуется с результатами Джонсона [11[ для электронно-оптических преобразователей, а также Розелла и Вильсона [12[ для телевидения. Преимущества этого критерия заключаются в том, что он учитывает одновременно влияние на реакцию наблюдателя степени выборки, вертикальной функции рассеяния, отношения сигнала к шуму 24а РЛАВА 10 Зуг 2 3 Высота педро, град Фнг.

10.18. Предельное раарешенне трехштрихового тест-объекта. 1 — 88 строк на высоту иадра, 21 строки на объект; г — 11 строки на высеку кадра, 12 строк на обтект; г — 22 строки на высоту кадра, о строк на объект; 4 — 11 строк на высоту кадра, б стран на объект. 20 20 40 ВО ! Э В 12 ВО 100 Число строп ни Высту сидра 2Е Срсдлее Число строп ла одьелт Фнг. 10.19. Предельное разрешенне трехштрнхового тест-объекта. На кривых указана высота иадра в угаовых градусах. 18 ф 10 20 ъФ и и с с,и Ч ВИЗУАЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ ОБЪЕКТОВ З7З 0,9 0,9 0,7 0,6 й 0,5 0,9 0,1 0 1 2 3 4 5 Яаыешаацая сяесссеесше едиг. 10.20.

Вероятность различения а фуииции раарешающей способности оитрихи7иысота объекта). и увеличения. Таким образом, разрешающая способность остается хорошим критерием качества и при наличии выборки. На фиг. 10.18 показано экспериментально полученное предельное разрешение штрихового тест-объекта со штрихами, ориентированными в направлении сканирования. Предельное разрешение представлено в функции общей высоты картины для различного числа строк. Из кривых ясно видно влияние роста увеличения при постоянном числе строк. Те же данные приведены на фиг. 10.19, чтобы показать влияние роста числа строк при постоянном увеличении.

Другие результаты, полученные в этих исследованиях, представлены на фиг. 10.20 — 10.23. Основной вывод из этих исследований заключается в том, что выборка оказывает определяющее влияние на характеристики изображения, а шум и МПФ играют при различении существенно меньшую роль. Это не противоречит многим более ранним исследованиям по интерпретации фотоизображений, в которых была обнаружена сильная зависимость характеристик изображения от МПФ в фотографии. Просто исследования Вильямса показывают, 1 0,9 о,в 0,7 О,в :,2 05 о,и 0,3 0,2 0,9 О,В 0,7 0,5 л 0,5 0,5 Фнг. 10.22.

Вероятность различения в функции углового размера объента для равличного числа строк С, укладывающихся в раамере ивображепия объекта. 0,7 О,В 0,7 0,0 Я 0,5 0,5 О,З 0,2 0,7 0 25 72,2 0,50 3,59 07770 000 077 070 029 ОЗУ 5709е иа иаетеи~е ттржеоай мары Фнг. 10.21. Вероятность различения в функции отношения сигнала к шуму С7Ш дли различного числа строк Ь, укладывающихся в размере изображения объекта. 7,95 277 502 777 233 размер ейьеита, мрад Фиг.

10.23. Вероятность различения в функции МПФ на частоте, обратной расстоянию между центрами соседних полос тест-объекта, для различного числа строк В, укладывающихся в размере изображения 0 57 объекта. В11ЗУАЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ ОБЪЕКТОВ 375 что псевдочастоты при выборке настолько искажают изображение при малом числе строк, укладывающемся в размере изображения объекта, что изменения МПФ уже не оказывают существенного влияния на качество изображения. На основании результатов этих исследований можно сформулировать несколько эмпирических выводов: 1.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5280
Авторов
на СтудИзбе
419
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее