Диссертация (1095112), страница 16

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

Текст из файла (страница 16)

Особеннополезным это оказывается в случае, когда протяженные отрезки на реальномизображении представлены рядом малых по протяженности фрагментов.Подобная ситуация может наблюдаться из-за яркостных искажений, проявленияшумовых составляющих.1123.6 Варианты совместного использования предлагаемых подходов пооценке качества совмещенияВ настоящей главе предложены алгоритмы оценивания качества совмещенияизображений:1) алгоритм сравнения площадей пересекающихся объектов;2) алгоритм оценки качества на основе определения межпиксельногорасстояния между точками контуров;3) алгоритм оценки качества совмещения на основе углов между линиямиконтуров.Алгоритм сравнения площадей пересекающихся объектов ограничен в своейприменимости по причине требования наличия замкнутых объектов большойпротяженности и сложностью идентификации такого рода объектов.

Поэтомунаибольший интерес представляют последние два алгоритма.Как уже отмечалось, алгоритм оценки качества на основе определениямежпиксельногорасстояниямеждуточкамиконтуровдаетнаиболеекоррелирующие с экспертными оценками результаты в случае, когда насовмещаемых изображениях присутствует малое количество объектов, нобольшой протяженности, что требует высокого качества виртуальной модели.Алгоритм оценки качества совмещения на основе углов между линиями контуровприменим,когданасовмещаемыхизображенияхприсутствуетбольшоеколичество отрезков средней и малой протяженности.

Это позволяет применятьданный алгоритм даже при наличии на ЦКМ элементов, не имеющих реальныхфизических аналогов. Естественным представляется желание объединения этихалгоритмов в один, дающий некоторую интегральную оценку.Предлагается следующее:1) аппроксимация элементов, оставшихся на совмещаемых изображенияхпосле предварительной обработки, контурами;2) вычисление длин контуров на изображениях, определение средней длиныконтура.1133) вычисление оценок K1 и K2 с применением алгоритмов оценки качества наоснове межпиксельного расстояния и углов между отрезками контуровсоответственно.4) определение усредненного по двум алгоритмам оценки показателякачестваK  K1  (1  ) K 2 , где:  0 , еслиLcp  25 ;  0,25 , если25  Lcp  75 ;   0,5 , если 75  Lcp  150 ;   0 , если 150  Lcp  250 ;   0 ,если Lcp  250 , Lcp – средняя длина контура на изображении.

Зависимость  отLcp установлена эмпирически за счет сравнения экспертных оценок качествасовмещения изображений с результатами работы предложенных алгоритмов.Применение данного подхода позволяет упростить определение показателякачества совмещения изображений в случае отсутствия информации о качествецифровой карты местности.3.7 Основные выводы по главеВглавесформулированазадачапооценкекачествасовмещенияизображений, сформулированы требования, которым должна удовлетворятьполучаемая оценка.Автором предложены алгоритмы, позволяющие в автоматическом режимеопределять показатели качества получаемого совмещения:1) алгоритм оценки качества совмещения на основе межпиксельногорасстояния, дающий максимально приближенные к экспертным оценки качествасовмещения в случае, когда на совмещаемых изображениях присутствует малоеколичество объектов, но большой протяженности. В ходе сравнения результатовработы данного алгоритма с визуальными оценками качества совмещенияустановлено, что при значении интегрального показателя качества   0,75совмещение можно считать удачным и пригодным для дальнейшей визуализации;2) алгоритм оценки качества совмещения на основе углов между линиямиконтуров, демонстрирующий хорошие результаты в случае наличия насовмещаемых изображениях большого количества отрезков средней и малойпротяженности.114Применение предлагаемых алгоритмов позволяет избежать необходимостиэкспертных оценок качества совмещения изображений и объективно определятьпоказатели качества функционирования алгоритмов совмещения, благодаря чемустановится возможным сравнение различных алгоритмов совмещения междусобой.

Также предложен вариант совместного использования предлагаемыхалгоритмов, упрощающий определением показателя качества совмещения приотсутствии информации о качестве цифровой карты местности.Основные результаты, приводимые в настоящей главе диссертационногоисследования, опубликованы в работах автора [44, 57, 61, 68].115ГЛАВА4.ПРОГРАММНО-АЛГОРИТМИЧЕСКИЕСРЕДСТВАИССЛЕДОВАНИЯ И АПРОБАЦИИ ПРЕДЛАГАЕМЫХ АЛГОРИТМОВЦелью разработки программно-алгоритмических средств для исследования иотладкипредложенныхвработе,являетсясозданиеинструментария,позволяющего исследовать процесс совмещения видеопоследовательностей от ТВи ТПВ камер и изображений ВММ, а также процесс оценки качества получаемыхсовмещений.4.1 Проектирование программного обеспечения для исследованияалгоритмов отладки изображенийРазработанное программное обеспечение (ПО) предполагает модульнуюструктуру.Возможностьдоступакотдельныммодулямобеспечиваетпользовательский интерфейс, содержащий элементы управления – кнопки,пункты меню, флажки.4.1.1 Структура программного обеспеченияРазработанноеПО,информационнаясхемаорганизациикоторогопредставлена на рисунке 4.1, состоит из следующих взаимосвязанных модулей:- модуль предварительной обработки и детектирования границ;- модуль удаления малоинформативных объектов;- модуль нахождения на контурном препарате ключевых точек;- модуль совмещения изображений;- модуль оценки качества получаемого совмещения;- интерфейсные элементы для обеспечения взаимодействия модулей междусобой и с оператором.116ПараметрыпредобработкиИзображение 1 Предварительнаяобработка иИзображение 2 детектор границПороговоезначениеУдаление малоинформативныхобъектовОграниченияНахождениеключевыхточекПолучение контурного препаратаПоказателькачествасовмещенияПроцедурасовмещенияизображенийПараметрыоценкикачестваОценка качествасовмещенияизображенийПовторяется итерационно до получения приемлемого результатасовмещенияРезультат совмещенияРисунок 4.1 – Информационная схема организации ПО исследования и отладкиалгоритмов совмещения изображений и оценки качестваВ качестве входных данных для комплекса ПО исследования и отладкиалгоритмов совмещения выступает пара совмещаемых изображений, параметрынастройки отдельных применяемых алгоритмов и методов, выходные данные –результат совмещения.4.1.2 Описание отдельных модулей программного обеспечения1.

Модуль предварительной обработки и детектирования границ.Входные данные: пара исходных изображений для совмещения, полученнаяот сенсоров СТЗ, одно из изображений может быть построено по виртуальноймодели местности.Выходные данные: пара изображений, подвергнутых комплексу алгоритмовпредварительной обработки, представленная границами объектов.Схема организации модуля предварительной обработки и детектированияграниц приведена на рисунке 4.2.117Параметрывыбранногодетектора границРазмер окнамедианногофильтраИзобр.

1Изобр. 1'МедианныйфильтрИзобр. 2Изобр. 2'ПараметрыпостобработкиИзобр. 1''Детектор границКенниСобеляПревиттаИзобр. 2''Результат 1ПостобработкаРезультат 2Модуль предобработки и детектирования границРисунок 4.2 – Схема организации модуля предобработки и детектирования границМодуль состоит из следующих блоков:блок медианной фильтрации – выполняет функцию медианнойфильтрации исходных изображений с целью шумоподавления, в качествепараметров принимает размер окна медианного фильтра;блок детектирования границ – выполняет выделение границ сприменением оператора Кенни, Собеля или Превитта, в качестве параметровпринимает настройки выбранного метода выделения границ;блок постобработки – выполняет замыкание полученных границ,разъединение слипшихся фрагментов.2.

Модуль удаления малоинформативных объектов.Входные данные: изображение, содержащее границы объектов, полученноеот модуля предварительной обработки и выделения границ.Выходные данные: изображение границ с удаленными малоинформативнымиобъектами (контурами малой протяженности).Схемаорганизациимодуляудалениямалоинформативныхобъектовпредставлена на рисунке 4.3.Порог NИзображениеБлок удалениямалоинформ.объектовРезультатРисунок 4.3 – Схема организации модуля удаления малоинформативныхобъектов118Модуль состоит из единственного блока удаления малоинформативныхобъектов, реализующего алгоритм выделения значимых объектов, предложенныйв пункте 2.3.3 настоящего диссертационного исследования. В качествепараметров блок принимает пороговое значение N, описанное в параграфе 2.3.3.3.

Модуль нахождения на контурном препарате ключевых точек.Входные данные: два изображения, содержащие контуры значимыхобъектов, полученные от модуля удаления малоинформативных объектов.Выходные данные: наборы ключевых точек с установленным взаимнымсоответствием.Схема организации модуля нахождения ключевых точек представлена нарисунке 4.4.ПараметрыалгоритмааппроксимацииПараметрыобходасценыИзобр. 1Изобр. 2Изобр. 1'БлококонтуриванияИзобр. 2'АппроксимацияконтуровмногоугольникамиИзобр. 1''Изобр. 2''ПараметрыалгоритмаОпределение КТ иустановление соответствиямежду нимиРезультат 1Результат 2Модуль нахождения ключевых точекРисунок 4.4 – Схема организации модуля нахождения ключевых точекМодуль состоит из следующих блоков:блок оконтуривания, реализующий алгоритм получения связанныхконтурных описаний из параграфа 2.3.4, в качестве параметров принимаютсяприоритетные направления обхода сцены;блокаппроксимациисвязанныхконтурныхописаниймногоугольниками, в качестве параметров выступают величины, определяющиегрубость получаемой аппроксимации (фактически величина, определяющая числовершин результирующего аппроксимирующего многоугольника);блок определения ключевых точек и установление взаимногосоответствия между ними – по результатам своей работы выдает множествоключевых точек на каждом из совмещаемых изображений и устанавливаетсоответствие между ними1194.

Модуль совмещения изображений.Входные данные: два изображения, содержащие контуры основных объектови (в случае совмещения с использованием ключевых точек) набор ключевыхточек.Выходные данные: результат совмещения изображений.Схема организации модуля нахождения ключевых точек представлена нарисунке 4.5.Метод совмещенияПараметры алгоритмаКритериальная функцияКорреляционноесовмещениеПараметрыалгоритмаИзобр. 1ПроективноесовмещениеИзобр. 2РезультатсовмещенияПараметрыалгоритмаНабор КТСовмещение поединственнойпаре КТРисунок 4.5 – Схема организации модуля совмещенияМодуль состоит из следующих блоков:блок корреляционного совмещения, который содержит алгоритмы длякорреляционного совмещения: метод покрытий (сеток); мультистарт; генетический алгоритм.В качестве входных данных данного блока выступают настройки выбранногокорреляционного алгоритма совмещения, а также применяемая критериальнаяфункция (набор используемых функций приведен в параграфе 2.1);120блокпроективныхсовмещений,реализующийсовмещениесприменением пошагового алгоритма уточнения матрицы гомографии;блок совмещения с использованием единственной пары ключевыхточек, реализующий соответствующий алгоритм.5.

Характеристики

Список файлов диссертации