Автореферат (Автоматическая сшивка радиолокационных изображений земной поверхности при неизвестных элементах внешнего ориентирования), страница 4

Используя алгоритм Дейкстры, в графе связности находимкратчайшие пути от вершины базового РЛИ до всех остальных. Зная преобразование СК длявсехребер(полученнаяранеевзаимнаяориентациямеждувершинамиребра–перекрывающимися РЛИ), вычисляется ориентация каждого РЛИ относительно базовогосогласно найденному для него кратчайшему пути.Эквивалентность единой СК и СК базового РЛИ земной поверхности подразумевает, чтоориентация базового РЛИ характеризуется единичной матрицей в (17). Другими словами,плоскость базового РЛИ считается плоскостью земной поверхности.

К сожалению,формирование РЛИ в РЛС землеобзора осуществляется в плоскости отличной от плоскостиземной поверхности. В графе связности могут найтись РЛИ, на которые, согласно ошибочнойплоскости земной поверхности базового РЛИ, якобы попал участок неба (такие участки наизображении называются фиктивными). Трансформирование таких РЛИ согласно полученнойориентации приведет к изображению бесконечных размеров. В этой связи рассматриваетсяразработка алгоритма уточнения ориентации базового РЛИ земной поверхности, позволяющегоприблизить плоскость единой радиолокационной карты к плоскости земной поверхности иизбежать описанных некорректных искажений, а также способствующего минимизации второго16критерия оптимальности (11).Точка начала СК РЛИ находится в левом верхнем углу изображения, оси Ox и Oyнаправлены вправо и вниз соответственно – координаты любой точки (x,y) на самом РЛИ в егоСК всегда неотрицательны.

Рассмотрим проективное преобразование (17) из СК РЛИ I2 в СКРЛИ I1. При попадании фиктивной линии горизонта на изображение справедливо:∃x , y ∈I 2 :t→0⇒ u→∞ , v →∞ ,(28)что и порождает бесконечное изображение после трансформации, при этом точки изображенияфиктивного неба на РЛИ соответствуют t < 0, а точки изображения земной поверхности – t > 0.Таким образом, целью искомого алгоритма является поиск ориентации базового РЛИ, длякоторой справедливо:∀ I ∈Ω , ∀ x , y ∈I :t >0.(29)Пусть MБ – матрица, описывающая ориентацию базового РЛИ (изначально MБ являетсяединичной матрицей).

Для достижения поставленной цели необходимо варьировать параметрыgБ, hБ матрицы MБ, отвечающие за перспективные искажения. Введем функцию невязки:NEs(g Б , hБ )=∑ S−i , S−i ∈[0,1],(30)i=1где S−i – доля площади области фиктивного неба (t≤0) на i-ом РЛИ после преобразованияего в единую СК, а N – общее количество обрабатываемых РЛИ.Особое внимание в описании алгоритма уделяется способу быстрой оценки величин−S ,так как решение «в лоб» – нахождение t для каждой точки каждого РЛИ – приводит кзначительным вычислительным затратам.Для минимизации функции невязки (30) применяется итеративный метод градиентногоспуска, который прекращает свою работу по достижению одного из трех условий (l – номеритерации):ll1)Es(g Б , hБ )=0 ;2)lll−1l−1Es(g Б , hБ )−Es(g Б , h Б )< η, где η – заданная пороговая величина;3) l > lmax, где lmax – заранее заданное максимальное число итераций.Если по окончанию работы метода условие 1 выполняется, значит ориентация MБ базового17РЛИ относительно единой СК, удовлетворяющая поставленным требованиям, найдена успешно.При обработке большого количества разноракурсных перекрывающихся РЛИ земнойповерхности полученный алгоритм уточнения ориентации базового РЛИ способствуетприближению плоскости единой СК к плоскости земной поверхности, что способствуетминимизации функционала второго критерия оптимальности (11).Общая структура полученного автоматического алгоритма сшивки РЛИ земнойповерхности при неизвестных элементах внешнего ориентирования представлена на рисунке 6.Рисунок 6 – Алгоритм автоматической сшивки РЛИ земной поверхностиВ третьей главе приведены результаты моделирования и конкретные значения константразработанного алгоритма автоматической сшивки РЛИ земной поверхности и всех его этапов вотдельности.

Моделирование алгоритмов происходило на ЭВМ с центральным процессоромIntel Core i5-2500K (4 ядра по 3,3 ГГц) и объемом ОЗУ 16 Гб под управлением Linux (Fedora 20).18Алгоритм определения количественной оценки насыщенности семантики РЛИ успешнопозволяет проводить численную оценку насыщенности семантики изображения, а такжелокализовать области интереса на нем (Sm) при приемлемых временных затратах (~25МПкс/с).На рисунке 7 представлены 3 фрагмента РЛИ земной поверхности приблизительно однойплощади (в экранных координатах), для которых были определены показатели S и Sps (таблица1). Из представленных результатов видно, что более насыщенная семантика изображения(рисунок 7, б) ведет к росту показателей S и Sps, в то время как снижение насыщенности(рисунок 7, а и в) ведет к уменьшению отмеченных параметров.Рисунок 7 – Фрагменты радиолокационных изображений с различной степенью насыщенностисемантики, на которых изображены поле (а), район города (б) и небольшие сельскиепостройки (в)Таблица 1 – Показатели насыщенности семантики для фрагментов РЛИФрагмент РЛИSПоле (рисунок 7, а)9Sps−30,18⋅10Район города (рисунок 7, б)4326,89⋅10−3Сельские постройски (рисунок 7, в)741,31⋅10−3На рисунке 8 показано влияние шумов на показатель насыщенности семантики РЛИ.Увеличение степени зашумленности изображения ведет к уничтожению мелких его деталей и,соответственно, должно уменьшать значение величины S, что и наблюдается.

Чисто шумовойфон на изображении (рисунок 8, в) интереса не представляет, показатель насыщенностисемантики S такого изображения близок к нулю.В ходе моделирования были установлены рекомендуемые значения параметровалгоритма.19а)б)в)Рисунок 8 – Показатель насыщенности семантики для «чистого» РЛИ (а) S = 1041,зашумленного РЛИ (б) S = 156 и только шума (в) S = 2Результаты моделирования модифицированного алгоритма SURF показали увеличение всреднем на 40% минимального количества найденных опорных точек в сравнении соригинальным SURF (рисунок 9), при этом время обработки увеличилось на 5,5%.Рисунок 9 – Зависимость количества найденных совпадений (опорных точек) двухперекрывающихся РЛИ при использовании оригинального (отмечены точками) имодернизированного (отмечены треугольниками) алгоритмов SURFИспользование для сопоставления дескрипторов точек интереса алгоритма ближайшегососеда с разбиением в k-мерное дерево дает значительный выигрыш по времени в сравнении сполным перебором.

Для двух РЛИ земной поверхности размером около 80 МПкс сопоставление20325346 точек интереса одного РЛИ с 248719 точками интереса другого с помощью полногоперебора занимает ~529,0 сек. Аналогичная задача с помощью k-мерного дерева решается за~3,3 сек.Моделирование алгоритма поиска ориентации двух перекрывающихся РЛИ земнойповерхности показало его устойчивость к ошибочным опорным точкам (до 10-15% от общегоколичества). Расчет параметров проективного преобразования для двух 80МПкс изображений собластью перекрытия в 10% и 10490 опорными точками в ней занял 44 мс.

При этом во всехслучаях моделирования искомые параметры проективного преобразования были найдены сзаданной точностью.Реализация алгоритма уточнения ориентации базового РЛИ на всех тестовых наборахРЛИ с некорректными искажениями успешно корректировала ориентацию базового РЛИ земнойповерхности. Время работы алгоритма уточнения ориентации базового РЛИ для двухперекрывающихся РЛИ зависит от их взаимной ориентации (значений элементов матрицы M) иколеблется в диапазоне 40-80 мкс, при этом количество итераций алгоритма не превышало 4.В рамках моделирования алгоритма автоматической сшивки РЛИ земной поверхности принеизвестных элементах внешнего ориентирования целиком помимо прочих проводилась сшивка10 перекрывающихся РЛИ, площадью 80МПкс каждое.

Спустя 11 минут и 2 секунды былаполучена единая радиолокационная карта, представленная на рисунке 10, с точностьюсовмещения изображений в несколько элементов разрешения.Рисунок 10 – Результаты сшивки 10 РЛИ земной поверхности21Пример сшивки с точностью в несколько элементов разрешения РЛИ одной и той жеместности, полученных в различных диапазонах длин волн с помощью РСА «Компакт»,приведен на рисунке 11.а)б)в)Рисунок 11 – РЛИ земной поверхности L-диапазона (а) и УКВ-диапазона (б), полученные спомощью РСА «Компакт», а также их сшивка (в) с помощью разработанного алгоритмаКроме того, в главе представлены результаты успешной сшивки искаженныхперекрывающихся фрагментов РЛИ (зашумление, проективное преобразование, изменениеяркости), а также приведены необходимые пороговые значения параметров оценкинасыщенности обрабатываемых РЛИ земной поверхности и приведена оценка количестваошибочныхопорныхрадиолокационныеточеккартыприсшивке.описанныхИсходныеданныемоделированийиполученныеприведенывединыеприложениидиссертационной работы.Далее, проводится анализ влияния высотных объектов и рельефа местности, а такжекривизны земной поверхности на точность получаемой сшивки.