Диссертация (Цифровая обработка телевизионных изображений для обнаружения препятствий на подстилающей поверхности в условиях фотометрических искажений), страница 2

По сравнению состальными,предложенная система является наиболее дешевой, чторасширяет возможности ее практического применения.Целью работы является разработка и модификация алгоритмовцифровойобработкителевизионныхизображенийдляобнаруженияпрепятствий перед автономной мобильной роботизированной платформой вусловиях фотометрических искажений с использованием монокулярнойсистемы прикладного телевидения.Для достижения указанной цели в диссертационной работе решаютсяследующие задачи: разработка алгоритма реального времени по выделению информациииз эталонного участка; разработка понятия цветовой модели подстилающей поверхности; разработка алгоритма реального времени сравнения всего изображенияс выделенными цветовыми моделями; разработка алгоритма составления карты препятствий и прокладываниямаршрута;7 исследование устойчивости разработанного алгоритма обнаруженияпрепятствий к изменению условий внешнего освещения; исследование устойчивости разработанного алгоритма обнаруженияпрепятствий к влиянию шума; определение границ работоспособности и применимости монокулярнойсистемы обнаружения препятствий.Объектом исследования являются методы цифровой обработкиизображений для распознавания признаков подстилающей поверхности иобнаружения препятствийс помощью телевизионной измерительнойсистемы.Объектом исследования является телевизионная измерительнаясистема в задаче распознавания признаков подстилающей поверхности иобнаружения препятствий.Предметом исследования являются алгоритмы цифровой обработкиизображений, позволяющие детектировать объекты и измерять их параметрыпри наличии фотометрических искажений.Методыисследования.Прирешениипоставленныхзадачиспользовались современные методы распознавания образов, телевизионныхизмерений, цифровой обработки сигналов, математической статистикиматематическогоанализа.Дляпрактическойреализациииалгоритмовприменялись современные методы программирования на языках Matlab иС++ с использованием библиотеки OpenCV, а также методы компьютерногомоделирования с использованием библиотеки OgreSDK.Научная новизнаПолучены следующие новые научные результаты:1.Разработана цветовая модель подстилающей поверхности.2.Разработан алгоритм обнаружения препятствий, использующийдля работы одну телекамеру, позволяющий работать с поверхностью сосложной цветовой структурой при наличии фотометрических искажений.83.Предложена модификация алгоритма минимизации энтропии,позволяющая увеличить его производительность при движении камеры ссохранением точности.4.Предложенаметодикаоценкивнешнихпараметровдляопределения границ работоспособности системы обнаружения препятствий.5.Предложен способ автоподстройки параметров решающегоправила в задаче цветового анализа изображений для обнаруженияпрепятствий на подстилающей поверхности.Практическая значимость1.Предложенный алгоритм цифровой обработки изображений свыделениемцветовыхособенностейподстилающейповерхности,позволяющий обнаруживать препятствия, имеющий точность, сравнимую сдругимисистемамиприкладноготелевидения,позволяетсохранитьработоспособность стереоскопической системы при отказе одной из еекамер.2.Разработанныйалгоритмпозволяетнаходитьплоскиепрепятствия, отличающиеся по цвету от подстилающей поверхности,позволяя тем самым отличать различные типы подстилающих поверхностей(грунтовая обочина и асфальтовое покрытие и т.

п.).3.Разработаннаямодификацияалгоритмаудалениятенейсизображений позволяет снизить вычислительную нагрузку на процессор.4.Разработанная виртуальная среда, предоставляет базу данныхвидеопоследовательностей для тестирования алгоритмов компьютерногозрения.5.Полученныерезультатыисследованияавтоподстройкиалгоритма обнаружения препятствий позволяют ему адаптироваться кизменяющимся условиям.6.Полученные результаты по влиянию шума на телевизионнуюизмерительную систему позволяют повысить вероятность обнаружения еюпрепятствий.9Разработанные алгоритмы требуют для их практической реализацииотносительнонебольшихвычислительныхресурсов,чтопозволяетиспользовать их для обработки телевизионных изображений в системахреального времени.Результаты работы внедрены в разработки ООО «Компания «Тензор» иООО «Энерготех», г. Ярославль.

Отдельные результаты диссертационнойработы внедрены в учебный процесс ЯрГУ им. П.Г. Демидова в рамкахдисциплин«Цифроваяобработкаизображений»и«Основытелерадиовещания», а также в научно-исследовательские работы привыполнении исследований в рамках гранта РФФИ №15-08-99639-а. Всерезультаты внедрения подтверждены соответствующими актами. Полученыдва свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.Достоверность полученных научных результатов обусловленаприменением адекватного математического аппарата, подтверждается ихсовпадением с результатами работы в реальных условиях и сопоставлением срядом результатов из литературных источников.Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждалисьна следующих научно-технических конференциях и семинарах: 15–18-яМеждународнаяконференция«Цифроваяобработкасигналов и ее применение», Москва, 2013–2016; 6–7-я Всероссийская научно-техническая конференция «Техническоезрение в системах управления», Москва, 2015–2016; 17th Conference of Open Innovation Association FRUCT, Yaroslavl,Russia, 2015; XIIМеждународнаянаучно-техническаяконференция«Распознавание», Курск, 2015; 4-яВсероссийскаяконференция«Радиоэлектронныесредстваполучения, обработки и визуализации информации», НижнийНовгород, 2014;10 15-я Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемыразвития и применения средств ПВО на современном этапе.Средства ПВО России и других стран мира, сравнительный анализ»,Ярославль, 2014; 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and ImageUnderstanding (OGRW 2014), Koblenz, Germany, 2014; 16th Conference of Open Innovation Association FRUCT, Oulu,Finland, 2014; 7–8-й Всероссийский Форум студентов, аспирантов и молодыхученых «Наука и инновации в технических университетах»,Санкт-Петербург, 2013, 2014; 10-ямеждународнаянаучно-техническаяконференция«Перспективные технологии в средствах передачи информации»,Владимир, 2013; XVII международная научно-техническая конференция «Проблемыпередачииобработкиинформациивсетяхисистемахтелекоммуникаций», Рязань, 2012.Публикации.

По теме диссертации опубликовано 28 научных работ, изних3статьивжурналах,рекомендованныхВАК,3статьи,проиндексированные в базе SCOPUS, 20 докладов на научных конференцияхи 2 свидетельства о регистрации программ для ЭВМ.Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения,четырѐх глав, заключения, списка использованных источников, содержащего101 наименование. Работа изложена на 144 страницах машинописного текста,содержит 57 рисунков и 6 таблиц.Основные научные положения и результаты, выносимые назащиту1.Алгоритм цифровой обработки телевизионного изображения,анализирующийцветовойсостав11подстилающейповерхностиииспользующий монокулярную систему прикладного телевидения, позволяетработать в условиях фотометрических искажений и адаптироваться к новымусловиям освещения.2.Модификацияобнаружениятенейалгоритманаминимизациивидеоизображениях,энтропиипозволяющаядляувеличитьпроизводительность алгоритма в 37,5 раза за счет сужения области поискаинвариантного направления.3.Оценкавнутреннихпараметровалгоритмаобнаруженияпрепятствий, позволяющая минимизировать погрешность работы системы вусловиях сложного цветового составаподстилающей поверхности ифотометрических искажений.Личный вклад автора.

Выносимые на защиту положения предложеныи реализованы автором самостоятельно в ходе выполнения научноисследовательских работ на кафедре динамики электронных системЯрославского государственного университета им. П.Г. Демидова.Благодарности. Автор выражает глубокую признательность своемунаучному руководителю – д.т.н., доценту А.Л. Приорову, а также д.т.н.,профессору Ю.А. Брюханову за помощь на всех этапах выполнениядиссертационной работы.

Отдельная благодарность преподавателям ЯрГУим.П.Г. ДемидоваК.С. Артѐмову,А.Б. Герасимову,работыкоторыхЛ.Н. Казакову,оказалиВ.А. Тимофееву,значительноевлияниенаформирование взглядов автора в данном научном направлении. Эти взглядыформировались также в совместной работе с коллегами по лаборатории«Цифровые цепи и сигналы» кафедры динамики электронных систем ЯрГУим.П.Г. Демидова,средикоторыхособеннохочетсяотметитьЮ. Лукашевича, А. Топникова, В. Волохова, А.

Тюкина, И. Трапезникова,Е. Давыденко, Ю. Айвазяна, А. Прозорова.Отдельная благодарность моей семье за постоянную поддержку вовремя обучения в аспирантуре и подготовке данной диссертации.12ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯПРЕПЯТСВИЙ1.1. Вводные замечанияЗадача обнаружения препятствия в общем случае сводится к анализуокружения и выделению из полученного изображения информации о егоналичии или отсутствии.

Системы обнаружения могут быть как активными,так и пассивными. К активным относятся такие системы, которые дляполучения информации создают некоторый дополнительный сигнал ианализируют потом его отражение. К таким системам относятся активнаярадиолокация, ультразвуковые системы, лазерные дальномеры и др.Пассивные системы характеризуются тем, что они только лишь анализируютсигналы, поступающие извне.