Диссертация (1095112), страница 3

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

Текст из файла (страница 3)

Для решения поставленных задачприменялисьметодыизображенийивычислительнойраспознаванияобразов,математики,теорииматематическогообработкимоделирования,системного анализа, подходы контурного анализа.Положения, выносимые на защиту:- выбор и обоснование набора критериальных функций, применимых длясовмещения изображений в системах комбинированного видения летательныхаппаратов;- алгоритм совмещения изображений, основанный на поиске единственнойпары ключевых точек, позволяющий сократить число изображений ВММ,требуемых для совмещения, в 10-12 раз и ускоряющий процесс совмещения на52-58%;- пошаговый алгоритм поиска матрицы гомографии, применяемый в случаеналичия недостоверных пар точек, использующий нахождение элементовматрицы гомографии по произвольному числу ключевых точек, позволяющийускорить совмещение изображений на 42-46% в сравнении с корреляционнымиалгоритмами;- алгоритм отсеивания недостоверных пар ключевых точек, позволяющийисключить их негативное влияние на конечный результат совмещения;- алгоритмы оценки качества совмещения изображений, обеспечивающиеавтоматическое нахождение показателя качества совмещения изображений длявзаимного сравнения характеристик функционирования алгоритмов совмещения.Личный вклад автора.

Все вынесенные на защиту результаты полученыавтором лично.Благодарность.Авторсчитаетсвоимдолгомвыразитьглубокуюблагодарность всему коллективу и сотрудникам кафедры «Электронные13вычислительныемашины»инаучно-образовательногоцентра«Специализированных ЭВМ» Рязанского государственного радиотехническогоуниверситета. Автор глубоко благодарен научному руководителю НикифоровуМихаилу Борисовичу за возможность обучения в аспирантуре и написаниядиссертационной работы, за научное руководство и неоценимую помощь в ходеисследований.

Автор особенно благодарит сотрудников НОЦ «СпецЭВМ»Елесину Светлану Ивановну, Логинова Александра Анатольевича и НовиковаАнатолия Ивановича за поддержку, оказанную во время написания настоящейдиссертационной работы.Степень достоверности и апробация результатов. Диссертация выполненав Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждениивысшегообразования«Рязанскийгосударственныйрадиотехническийуниверситет» в рамках следующих хоздоговорных научно-исследовательскихработ, выполненных по заказу АО «Государственный Рязанский приборныйзавод», входящем в состав АО «Концерн «Радиоэлектронные технологии» (г.Москва):НИР «Совмещение-РГРТУ-1» «Разработка программно-математическогообеспечения предобработки и визуализации изображений, поступающих отсенсоров системы технического зрения ЛА и формируемых на основе цифровойкарты местности»;НИР«Совмещение-РГРТУ-3»«Разработкаметодовиалгоритмовуменьшения вычислительной сложности совмещения реальных и виртуальныхизображений в авиационных комбинированных системах видения»;НИР 3-12 «Разработка программно-математического обеспечения дляулучшенного и синтезированного изображений в системах технического зрениядля управления летательным аппаратом, с использованием комплекснойпилотажной и навигационной информации»;НИР 3-13 «Разработка и исследование компонентов математического иалгоритмического обеспечения совмещения и визуализации изображений вавиационных многоспектральных системах техн.

зрения»;14НИР 2-14 «Разработка и исследование методов и алгоритмов уменьшениявычислительной сложности совмещения изображений в многоспектральныхсистемах технического зрения летательных аппаратов»;НИР 12-15 по теме «Формирование и анализ исходных данных дляэкспериментальных исследований технологии анализа изображений для системтехнического зрения летательных аппаратов» (ответственный исполнительработы);СЧ НИОКР «МСТЗ-РГРТУ» «Отладка программного обеспечения стенда дляпроведения испытаний и отладки компонент многоспектральной системытехнического зрения в части СДМВ» (ответственный исполнитель работы),а также НИР 14-14Г, выполненной в ходе реализации проекта РФФИ № 14-0797515.Результаты диссертационной работы внедрены в инициативных разработкахАО «Государственный Рязанский приборный завод», направленных на созданиесистем технического зрения для перспективных летательных аппаратов, и вучебном процессе кафедры ЭВМ ФГБОУ ВО «Рязанский государственныйрадиотехническийсовмещенияуниверситет»изображений(дисциплиныразличной«Алгоритмическиефизическойприроды»,основы«Методыиалгоритмы обработки изображений» направления подготовки – 09.03.01 и09.04.01 Информатика и вычислительная техника соответственно).

Акты,подтверждающие внедрение результатов диссертационной работы, приведены вПриложении А.Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались иобсуждались на следующих международных научно-технических конференциях:8-й международной научно-технической конференции CSIT’2013(Украина, Львов, 2013 г.);16-й международной конференции «Цифровая обработка сигналов иеё применение» DSPA-2014 (ИПУ РАН, Москва, 2014 г.);3-й средиземноморской конференции по встроенным вычислениямMECO-2014 (Черногория, Будва, 2014 г.);154-й средиземноморской конференции по встроенным вычислениямMECO-2015 (Черногория, Будва, 2015 г.);научно-технической конференции «Техническое зрение в системахуправления» (ИКИ РАН, Москва, 2015 г.);3-й международной научно-технической конференции «Актуальныепроблемы создания космических систем дистанционного зондирования Земли»(АО «Корпорация «ВНИИЭМ», Москва, 2015 г.).Публикации.

По теме диссертации опубликовано 16 работ, в том числе 7статей, 3 из которых в изданиях, рекомендуемых ВАК РФ, и 5 тезисов докладов вматериалах международных и всероссийских конференций. В Федеральнойслужбе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным маркамзарегистрированы три программы для ЭВМ:1. Елесина С.И., Ефимов А.И.

Программа для определения и исследованияхарактеристик критериальных функций. Свидетельство о государственнойрегистрации программы для ЭВМ №2015610172 от 12.01.2015г.2. Ефимов А.И., Новиков А.И. Программа для построения проективныхпреобразований изображений. Свидетельство о государственной регистрациипрограммы для ЭВМ №2015660419 от 30.09.2015г.3.

Ефимов А.И., Новиков А.И., Никифоров М.Б. Программа для определениякачествасовмещенияизображений.Свидетельствоогосударственнойрегистрации программы для ЭВМ №2015660721 от 7.10.2015г.Копии свидетельств регистрации программ для ЭВМ приведены вПриложении Б.Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав,заключения, списка использованных источников и приложения. Основной текстработы содержит 164 страницы, 75 рисунков и 10 таблиц. Список использованныхисточников включает 74 наименования.16ГЛАВАОБЗОР1.СОВМЕЩЕНИЯИАНАЛИЗИЗОБРАЖЕНИЙАЛГОРИТМОВВСИСТЕМАХИМЕТОДОВУЛУЧШЕННОГОВИДЕНИЯОбщаясхемафункционированиясистемысовмещенияизображенийприменительно к совмещению изображения виртуальной карты местности среальным изображением (РИ) показана на рисунке 1.1.Цифровая карта местностиКлассификаторСТЗПогрешность параметров позиционированияПараметры позиционирования СТЗНавигационные параметрыРИПредварит.обработкаБДКартаИзобр.ВММ ПредварительнаяТонкие линииобработкаСовмещениеБлоквизуализацииПараметры позиционированияИстинные координаты ЛАРисунок 1.1 – Общая схема функционирования системы совмещенияРИ с изображением ВММРИ представляет собой информацию о внешнем геофизическом поле.

Вкачестве таких полей могут быть использованы следующие:оптическое,радиолокационное,радиотепловое,магнитное.ДляпредставленияокружающейобстановкинабортуЛАприсутствовать подсистемы технического зрения, такие как:лазерный локатор.бортовая радиолокационная станция,телекамера, тепловизионный датчик (тепловизионная камера),система датчиков малых высот.могут171.1 Алгоритмы и методы предварительной обработки изображений сцелью их последующего совмещения в авиационных системах виденияВ последнее время учеными уделяется большое внимание проблемам,которые возникают при создании систем улучшенного видения. Можно выделитьработыпопредварительнойобработкеизображенийдляпоследующегосовмещения, проведенные в РГРТУ [8, 9], большое количество работ посовмещению изображений проведено во ФГУП «Государственный научноисследовательский институт авиационных систем (ГосНИИАС)» [10, 11] иСамарском государственном аэрокосмическом университете имени академикаС.П.

Королева [12].Предварительная обработка является критически важным этапом технологиисовмещения изображений, существенным образом влияющим на итоговыйрезультат. На этом этапе происходит выявление сущностных элементов, которыеи будут применяться для установления соответствий между изображениями. Вслучае неудачного или некачественного выделения сущностей, дальнейшаяпроцедура совмещения не может быть успешной. Обычно предварительнаяобработка изображений для их последующего совмещения включает в себя:перевод цветных изображений в градации серого;устранение шумов, фильтрация помех;выделение границ перепадов яркостей на изображениях;дополнительнаяобработкаполученныхграниц:утоньшение,устранение разрывов, размыкание слипшихся объектов;аппроксимация границ прямолинейными участками;получение векторного описания результатов аппроксимации.Врамкахнастоящейпоследовательностьдиссертационнойалгоритмовработыпредварительнойбудетобработкиприменятьсяизображений,дающих в результате своего применения изображение границ протяженныхобъектов.181.2 Корреляционные методы совмещенияКорреляционные алгоритмы совмещения изображений зарекомендовали себякак надежное и точное средство для решения задачи совмещения.

Однакосерьезнымнедостаткомтрудоемкость,алгоритмовсущественноданногозатрудняющаяклассаихявляетсяприменениеввысокаябортовыхвычислительных комплексах. Естественное желание многих исследователей иразработчиков систем комбинированного видения уменьшить трудоемкостькорреляционного совмещения привело к появлению большого количестваподходов, сокращающих вычислительную сложность корреляционных методов[13, 14]. Однако и этих способов зачастую недостаточно для обеспечениятребуемого быстродействия.1.2.1 Систематизация и анализ критериальных функций, пригодных дляиспользования в системах улучшенного виденияКритериальная функция F являет собой меру, определяющую степеньпохожести совмещаемых изображений.

Её выбор является одним из основныхэтапов при синтезе корреляционных алгоритмов совмещения изображений всистемах комбинированного видения ЛА.Вданнойработепроизводитсясравнениереальногоизображения,полученного от СТЗ и прошедшего предварительную обработку, и виртуальногоизображения (ВИ), которое строится по виртуальной модели местности,полученной по цифровой карте местности.Выделяют пять основных групп критериальных функций: корреляционные,разностные,парные,ранговыеиспектральные.Болееподробнобудутрассмотрены корреляционные, разностные и парные функции.1.2.2 Корреляционная критериальная функцияСогласно [15]: «Под классическим алгоритмом обработки изображенийпонимается вычисление функции взаимной корреляции или интеграла типасвертки с последующим поиском максимума этой функции.

Характеристики

Список файлов диссертации