Диссертация (1095112), страница 15

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 15)

При увеличении значенияmik  , но множитель01параметра k дробьтакжебудетвозрастатьkkMiMimik e  1 kбудет одновременно убывать. Оптимальное значение параметра kнаходится из условияk opt  arg min  k .(3.8)kНа рисунке 3.4 приведен график последовательности  k для изображенийостровов, рассмотренных ранее. Из него следует, что оптимальное окно поискаимеет размер 5  5 .103Рисунок 3.4 – Зависимость величины αk от размера окна поискаОтметим, что число пикселей в контуре первого острова равно 6000, авторого – 5700. На рисунке 3.5 приведены два фрагмента удачно (рисунок 3.5а) иплохо (рисунок 3.5б) совмещенных контуров островов одновременно слокальными оценками качества совмещения в каждой клетке, полученными поmi5 формуле  i  5  .Miаба – пример удачного совмещения; б – пример неудачного совмещенияРисунок 3.5 – Иллюстрация локальной оценки качества совмещенияСледует отметить, что при визуальном оценивании качества, человек весьмабыстро принимает решение о том, удачное совмещение или нет.

В частности, приоценивании результата на рисунке 3.5а, человеком будет вынесено решение обудачном совмещении, хотя там и присутствуют блоки с относительно невысокими104оценками (0,62÷0,69). Оценка результата на рисунке 3.5б сразу будет признананеудовлетворительной по причине большого количества нулевых локальныхоценок, соответствующих полному отсутствию совмещения. Таким образом, длячеловеческого восприятия более важна цельная картина, на фоне которойтеряются отдельные локальные неточности. Однако для автоматическогооценивания качества локальные оценки представляются крайне важными,позволяя получать сведения о качестве совмещения вблизи наиболее значимыхобъектовнаВММ:линиигоризонта,водныхобъектов,дорожнойинфраструктуры.На рисунке 3.6 приведена иллюстрация оценки качества предлагаемымалгоритмом по всему изображению.Рисунок 3.6 – Иллюстрация интегрального оценивания качестваОценка по интегральному критерию происходит следующим образом:ищется сумма локальных оценок в каждом блоке, определяемых по формулеi mi5 M i5 , причем пустые блоки (не содержащие информативных пикселей ни наодном из совмещаемых изображений), исключаются из рассмотрения.

Затем этасумма делится на общее количество блоков, за вычетом пустых. Итоговая оценкаопределяется как K 1 n i .n i 1105Интегральные оценки качества совмещения контуров для 9 лучших наборовиз 4 пар ключевых точек приведены в таблице 3.1. Данные результаты полученыпри разбиении исходного изображения на блоки размером 100 100 пикселей.Исходные изображения островов имеют размер 1700 1500 пикселей.Приведенные в таблице результаты достаточно интересны. Визуальныйанализ рисунка 2.19 позволяет предположить, что наилучшими должны были быбыть наборы ключевых точек 3, 10, 15 или 16, и 17 или 18.

Указанные наборытакже дают достаточно высокое качество совмещения, например, для набора3,10,15,18 значение показателя  качества совмещения равно 0,795. Однако,приведенные в таблице оценки качества совмещения выше (все больше 0,8).Таблица 3.1 Показатели качества совмещения для различных вариантов№п/п123456789Номер в наборе из3060 группНабор точек(рисунок 2.8)Показатель  качествасовмещения19594, 9, 12, 170,82419604, 9, 12, 180,80520174, 11, 14, 170,82824596, 9, 11, 170,81524606, 9, 11, 180,81624656, 9, 12, 170,83524746, 9, 14, 170,84324756, 9, 14, 180,84825386, 12, 11, 170,812Приведенный выше алгоритм зарекомендовал себя как надежное средствооценки качества совмещения в случае, когда на совмещаемых изображенияхприсутствует малое количество объектов, но большой протяженности.

Следуетотметить, что данный алгоритм будет давать хорошие результаты в том случае,когда навиртуальном изображенииотсутствует«мусор»,которому несоответствуют физические объекты на реальном изображении. В ходе сравнениярезультатов работы данного алгоритма с визуальными оценками качествасовмещения установлено, что при значении интегрального показателя качества  0,75 совмещение можно считать удачным и пригодным для дальнейшейвизуализации [68].1063.5 Алгоритм оценки качества совмещения на основе углов междулиниями контуровРезультат совмещения может быть оценен экспертно, но такой метод требуетоценивать визуально значительное количество результирующих изображений иналичие человека-эксперта, что не всегда приемлемо.

Возможность производитьоценку с учетом эталонного совмещения, также сводиться к предварительномуизготовлению значительного количества результатов совмещения, что также непредставляетсявозможнымприобработкебольшогомассиваданных.Предлагается иной алгоритм оценки совмещения основанный на векторномпредставлении изображений содержащих контуры объектов.Также предлагается алгоритм оценки совмещения, основанный на векторномпредставлении изображений, содержащих контуры объектов. Этот алгоритмоснован на подходе, предлагаемом в [69] и является его модификацией в частиспособа поиска и отбора отрезков, используемых для расчета оценки качества.Оценка совмещения изображений в данном случае сводится к нахождениюрасстояний и углов наклона между парами отрезков.

Пары образуются отрезками,находящимися в составе линий контуров объектов, полученных на изображениях,с длиной превышающей или равной некоторому пороговому значению  .Исключение из анализа отрезков с длиной меньшей  позволяет существенноповысить точность получаемых оценок. За счет этого становится возможным неучитывать линии, соответствующие шумам на реальном изображении.Для повышения достоверности оценки совмещения, каждому отрезку всоставе линии на виртуальном изображении (ВММ) следует сопоставить в паруотрезки расположенные на реальном изображении в некоторой окрестности D.Окрестность D рассчитывается по координатам вершин отрезка на ВММ с учетомнавигационных данных и погрешностей их измерения.

Алгоритм состоит вследующем:1071.НахождениемножестваотрезковГ r  I r , Г r   r |  r  ,Ir-множество всех отрезков в составе линий, найденных на реальном изображении,Г r - подмножество отрезков, имеющих длину больше или равную  .2. Нахождение множества отрезков Г v  I v , Г v   v |  v  , I v - множествовсех отрезков в составе линий, найденных на виртуальном изображении, Г v подмножество отрезков, имеющих длину больше или равную  .3. Нахождение области Dk для каждого отрезка  k  Гv4. Определение для каждого отрезка  k отрезков  m  Г r , для которых( x, y)   m | ( x, y)  Dk и число точек отрезка  m , принадлежащих области Dkпревышает 25 % от общего числа точек в отрезке  m .5.

Нахождение среди пар  k и  m пары с минимальным расстоянием друг от ^ друга d и нахождение значения Ki  d  cos  k ,  m  .Оценка качества совмещения определяется как K  Kiii. То есть врезультате выполнения шагов 1-5 алгоритма, для каждого отрезка виртуальногоизображениядлинойбольшеили,равнойполучилизначенияKi ,определяющие меру сходства с отрезками реального изображения, затемпроисходит усреднение показателя по всем отрезкам. Результат усреднения ибудет искомой оценкой качества совмещения. Иллюстрация данного способаопределения качества совмещения приведена на рисунке 3.7.Dkkаба – фрагмент реального изображения; б – ограничивающая область для одного из отрезковна виртуальном изображенииРисунок 3.7 – Иллюстрация принципа нахождения парных отрезков108На рисунке 3.7 область Dk ограничена прямоугольником, тонкой линиейотображены отрезки из множества Г v , толстой – отрезки из множества Г r .

Дляодного из отрезков  k из множества Гv (самого верхнего), построена область, вкоторой отрезки из множества Г r будут образовывать пары с  k . Ближайший к k отрезок из Г r отмечен пунктиром.Для простоты вычислений областьDkследует принять ограничитьпрямоугольником, вершины которого отстоят от отрезка  k на расстояние r. Еслиобозначить вершиныkкакA1 иA2 , то областьDkбудет заданапрямоугольником D1D2 D3D4 (рисунок 3.7б, рисунок 3.8) [68].На рисунке 3.7 приведена предельная область поиска отрезков, парных сотрезком  k . Точки А1, D1, D2 и A1, D3, D4 отстоят от точек R1, R2 соответственнона расстояние r.

Координаты вершин ограничивающего прямоугольникарассчитываются из известных координат точек A1, A2.D3R2A2D4D2A1R1D1Рисунок 3.8 – Предельная область поиска парных отрезковРасстояние r выступает в качестве одного из входных параметров алгоритмаи определяется исходя из предельных величин погрешностей навигационнопилотажной информации [68].Координаты точек D1(dx1,dy1), D2(dx2,dy2), D3(dx3,dy3), D4(dx4,dy4) находятсяследующим образом:1091) Находится уравнение прямой (A1A2): LA1 A2 :x  x1y  y1, иначе этоx2  x1 y2  y1Ax  By  C  0, гдеуравнение можно переписатьA  y2  y1,B  x2  x1,С  y1x2  x1 y2 , n ( A, B) – вектор нормали к прямой LA1A2 .2) Устанавливаются координаты точек R1  ( A1 A2 ) , R2  ( A1 A2 ) , отстоящихот точек А1, А2 на r.Определим2 22 2t B t B r2Определим2 22 2t B t B r3)2координатыttперпендикулярныхR1( x1 , y1 ) :( x1  x1, y1  y2 )  (tB, tA) , x  tB  x1,, отсюда  1 y1  tA  y1.A2  B 2r2координатынаходятсядля точки R2точкиточкиR2 ( x2 , y2 ) :( x2  x2 , y2  y2 )  (tB, tA) , x  tB  x2 ,, отсюда  2 y2  tA  y2 .A2  B 2r2уравненияпрямых,(A1A2):дляпроходящихточкиR1черезR1,R2иx  x1 y  y1,ABx  x2y  y2;AB4) на каждой из найденных прямых устанавливаются 2 точки, отстоящие отR1, R2 на r, они и будут искомыми точками D1, D2, D3, D4.

Координаты точекопределяютсяследующимобразомdx  x  tA,D1:  1 1,dyytB 1 1dx  x  tA,D2:  2 1,dyytB 21dx3  x3  tA,dx  x4  tA,D3: , D4:  4.dyytBdyytB3 4 34Расстояние между парными отрезками  k и  m определяется следующимобразом:1. Определяется расстояние Ri от каждой точки отрезка  m до серединыотрезка  k .1102. Расстояние от точек отрезка  m , лежащих вне зоны, ограниченнойпрямоугольникомD1D2 D3D4 , дополнительно умножается на поправочный1N коэффициент e  1, 5, e   1  , где N – общее число точек отрезка  m , N1 – N число точек  m , принадлежащих зоне D1D2 D3D4 .Для большей массовости алгоритма, расстояния Ri для точек, входящих вобласть D1D2 D3D4 , также умножается на e=1.3. Рассчитывается расстояние d k  eRiiN.Иллюстрация результатов оценивания качества совмещения описаннымалгоритмом приведена на рисунках 3.9-3.12.Рисунок 3.9 – Оценка качества совмещения при K  0,403,   15, r  50Рисунок 3.10 – Оценка качества совмещения при K  0,68,   15, r  50111Рисунок 3.11 – Оценка качества совмещения при K  0,773,   15, r  50Рисунок 3.12 – Оценка качества совмещения при K  0,842 ,   15, r  50Приведенный алгоритм оценки качества совмещения на основе углов междулиниями контура зарекомендовал себя как надежный инструмент оценки качествасовмещения в случае, когда на совмещаемых изображениях присутствуетбольшое количество отрезков средней и малой протяженности.

Характеристики

Список файлов диссертации