Диссертация (Радиолокационная система обеспечения безопасности движения наземных транспортных средств), страница 13

Схематичное изображение характерных искаженийВторое достоинство состоит в том, что максимально полно используетсяплощадь экрана, выделенная под вывод РЛИ и, следовательно, максимально полно отображается вся информация, полученная от АРЛС.Однако недостаток этого метода состоит в несоответствии геометрическойформы реальных объектов и отображаемых на индикаторе РЛИ. Это значительноусложняет понимание получаемого изображения человеком-оператором и тем более использование данного изображения оператором для навигации.Поскольку основной целью, которую преследует использование вычислителя в АРЛС, является выдача конечных результатов в наиболее удобной и наглядной форме, естественно возникает необходимость осуществлять в реальном времени преобразование получаемого изображения в другую, например, полярнуюсистему координат.Основной недостаток полярной системы координат – интерполяция отметокна малых дальностях в область меньшей площади, что может приводить к потереданных, причём в наиболее важной зоне непосредственно перед ТС.

Причём отображение всё равно будет происходить на экране с прямоугольным растром, чтонесколько усложняет данную задачу. Разумным компромиссом между двумя описанными проекциями видится вывод изображения в виде «прямой перспективы»(рис. 4.12). Преобразование в вид прямой перспективы с одной стороны позволяетменьше потерять информации в ближней зоне (наиболее значимой для обнаруже-91ния препятствий) и с другой стороны позволяет представить объекты на местности в привычном для оператора виде (с меньшими искажениями).При этом необходимо отметить, что преобразование координат преследуетцель получить изображение РЛ кадра наиболее удобное для быстрой оценки всейситуации в целом.

Т.е. не ставится задачи использовать получаемое изображениедля точного обнаружения или слежения за целью. Критериями выбора методапреобразования являются не столько точность получаемого результата, сколькоскорость преобразования, простота и наглядность его результатов для водителяоператора АРЛС.Таким образом, задача состоит в том, чтобы из элементов прямоугольногомассива, для которых известна дальностьRи угловое положение  которому онисоответствуют, сформировать изображение в прямоугольном растре, которое бысоответствовало представлению этих данных в полярных координатах индикатора.

Схематично процесс преобразования полярных координат объекта на местности, для которых известна дальностьRи угловое положение  , в прямоугольныекоординаты на мониторе, показан на рис.4.13.В качестве примера применения данного алгоритма на рисунке 4.14 приведено не преобразованное, а на рисунке 4.15 преобразованное РЛИ участка дорожного полотна. Как видно из рис.4.15 преобразование координат формирует хорошо различимый коридор между двумя сторонами дороги, который пригоден дляуправления ТС.

На рисунке 4.16 приведён пример преобразования РЛИ в виде«прямой перспективы».92Рисунок 4.13. Схема преобразования координат точки РЛИ от координат на местности до прямоугольных координат на монитореРисунок 4.14. РЛИ в случае не преобРисунок 4.15. Преобразованноеразованных координатРЛИ в полярной системе координатРисунок 4.16. РЛИ с преобразованием «прямая перспектива»93Алгоритм фильтрации (покадрового усреднения)Наблюдения отклика от точечной цели показали, что сигнал имеет сильнофлюктуирующий по амплитуде характер. Кроме флюктуации амплитуды принятого сигнала мешающим фактором является наличие аддитивных тепловых шумов приёмника, явно заметных на изображении.

Поэтому для уменьшения этоговлияния кадры РЛИ должны быть подвергнуты фильтрации от шумов и усреднению по выборке.Введение возможности покадрового усреднения РЛИ (рисунок 4.18) позволяет наблюдать более чёткое изображение, тем самым обеспечивается существенное улучшение качества формируемого РЛИ.Рисунок 4.17. РЛИ без усредненияРисунок 4.18.

РЛИ с пяти кадровым усреднениемАлгоритм квантования РЛИ по интенсивностиРЛИ после процедуры БПФ представляет собой изображение дорожной обстановки в заданном секторе сканирования в градациях серого цвета в координатах азимут-дальность. Очевидно, что такое изображение представляет малоинформативную картинку.Оператору или водителю, малознакомому с РЛИ, сложно различить объекты, отображённые на экране. Для того чтобы сделать это изображение более понятным для восприятия человеческим глазом можно воспользоваться известным и94достаточно простым алгоритмом квантования изображения по интенсивности.Данный алгоритм позволяет «окрасить» наше изображение и тем самым увеличить его информативность и сделать его более понятным для восприятия.Метод квантования по интенсивности и цветового кодирования [36] является одним из примеров обработки изображения в псевдоцветах.

Обработка изображения в псевдоцветах (называемых также ложными цветами) подразумеваетприсвоение цветов пикселям полутонового изображения на основе некоторогоопределённого правила. Термин псевдоцвета, или ложные цвета, используется длятого, чтобы отличать цветные изображения, полученные в результате присвоенияцветов точкам монохромного изображения, от изображений в натуральных цветах. Основное применение псевдоцветов — это визуализация и интерпретация человеком той информации, которая содержится в полутоновых изображениях иливидеопоследовательностях. Основным стимулом к использованию псевдоцветовявляется то обстоятельство, что человек способен различать тысячи оттенков цвета и только около двух десятков оттенков серого.Если рассматривать изображение как поверхность в трехмерном пространстве, где интенсивность отвечает третьей пространственной координате, то данный метод можно представлять себе как метод, основанный на проведении плоскостей, параллельных координатной плоскости изображения.

Каждая такая плоскость «разрезает» поверхность по области пересечения.Присвоим каждой из сторон показанной на рис.4.19 плоскости свой цвет, ибудем кодировать пиксели, которым отвечают точки поверхности, лежащие вышеплоскости, одним цветом, а пиксели, которым отвечают точки поверхности, лежащие ниже плоскости - другим. Точкам, которые соответствуют пересечениюплоскости с поверхностью, можно присвоить любой из двух выбранных цветов.

Врезультате мы получаем двухцветное изображение.95Рисунок 4.19. Геометрическое объяснение алгоритма квантованияпо интенсивностиКонцепция секущих плоскостей полезна, главным образом, для геометрической интерпретации метода квантования.Рис.4.20 иллюстрирует альтернативный способ построения алгоритма квантования по интенсивности.Рисунок 4.20. Альтернативный способ построения алгоритма квантованияпо интенсивностиПреобразование входного значения в один из двух цветов, в зависимости оттого, превышает это значение данную величину li или нет, осуществляется припомощи представленной на рис.4.20 функции преобразования. Если использоватьбольшее число уровней, то функция преобразования имеет ступенчатую форму.96Недостаток такого метода состоит в том, что интенсивность, квантованнаяпо диапазонам, которым были поставлены в соответствие различные цвета неучитывает, какую информацию несут значения интенсивности на конкретномизображении.В диссертации проведена апробация применения алгоритма шестиуровневого квантователя интенсивности сигнала.

В результате, весь диапазон интенсивностей РЛ сигналов представляется 6 оттенками, сильно отличающимися друг отдруга, и, как следствие, хорошо воспринимается человеческим глазом. Кроме того, в значительной степени уменьшается флуктуация интенсивности.Значения порогов квантования были выбраны не случайно. Существующийдиапазон интенсивностей отражённых сигналов для всех участников дорожногодвижения и прилегающей местности был разделён на несколько характерныхгрупп. Данное разделение осуществлено по характеристикам и настройкам приёмника АРЛС, а также известного соотношения амплитуды выходного сигнала изначения ЭПР объектов. По результатам экспериментов были определены соотношения амплитуды выходного сигнала приемника и интенсивности сигнала приформировании РЛИ, что позволило выбрать пороги квантования (Таблица 4.1).Таблица 4.1 Пороги квантованияОбъектыЭПР, м2ШумОбочина дороги, трава ит.п.ЛюдиДорожные знаки, железные огражденияЛегковые автомобилиГрузовые автомобили идр.

крупные объекты<0.010.01  0.1Интервалквантования0  7070  127Цветчерныйсерый0.1  1.01.0  2.0127  255255  383белыйсиний2.0  10.0>10383  512> 512желтыйкрасныйКак видно из таблицы 4.1 в интервале квантования от 0 до 70 обычно присутствуют шумы, окрашивая их в чёрный цвет, мы делаем их незаметными, что97позволяет выводить на экран более чёткую картинку. Если значение интенсивности более 512, то данный уровень отражённого сигнала характерен для близкорасположенных по дальности объектов, т.е.

потенциально опасных для движущегося автомобиля. Поэтому целесообразно данный объект выделять на дисплеекрасным цветом.Радиолокационное изображение после процедуры БПФ представляет собойизображение, представленное на рис. 4.21.Рисунок 4.21. Исходное РЛИРисунок 4.22. РЛИ с квантованием поинтенсивностиВ результате применения алгоритма квантования РЛИ по интенсивности,осуществляется покадровая обработка РЛИ поступающего после БПФ. Каждоезначение массива данных сравнивается с определённым значением порога интенсивности, тем самым определяется каким цветом окрасить данный элемент РЛИ(рис.

4.22). Использование алгоритма квантования по интенсивности позволяетакцентировать внимание на отдельные объекты, например автомобили.Выводы к разделу 41. Реализованы важнейшие алгоритмы первичной обработки, визуализации,выделения коридора безопасности, определения расстояния до препятствия, безкоторых невозможно использование АРЛС по целевому назначению.