Якушенков Ю.Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов (4-е изд., 1999) (1095908), страница 64
Текст из файла (страница 64)
рис. 7.4). В то же время спектр малоразмерных объектов типа самолетов имеет гармоники выше двенадцатой 11, 301. Это позволяет эффективно использовать полосовые фильтры в электронном тракте ОЭП (после растра-модулятора и приемника). В приборах или системах, где требуется улучшить качество изображения наблюдаемого поля, пространственная фильтрация помогает увеличить контраст в изображении информативных структур этого поля. С помощью пространственной фильтрации разделяются низкочастотная и высокочастотная составляющие сигнала, а затем одна из них используется для управления другой. Если динамический диапазон яркостей отдельных участков наблюдаемого поля велик и превышает динамический диапазон всего ОЭП или отдельных его элементов, например системы отображения, то целесообразно ослабить малоинформативную часть спектра пространственных частот, как правило, низкочастотную, и усилить высокочастотную.
Для этого из текущего значения сигнала ()1'х, у), получаемого на выходе приемника излучения при сканировании поля обзора мгновенным угловым полем ОЭП в сумматоре С1 (рис. 11.10) вычитается низкочастотная составляющая, например его среднее значение (Гтл (х, у), которое соответствует среднему значению яркости по полю обзора или по его части, заметно превышающей мгновенное поле, «образующее» сигнал (Т(х, у). Глава 11. Фильтрацив сигналов в оптико-электронных приборах дуду)-и„й,у) Рис. 11.10. Схема коррекции динамического диапазона яркости изображения Среднее значение П„(х, у) можно получить, применяя фильтр низких частот ФНЧ, например, полевую диафрагму с расположенным за ней приемником, работающим в линейной зоне своей энергетической (или Фоновой) характеристики и создающим сигнал, пропорциональный общему, осредненному по полю обзора (или его части) потоку излучения. Осреднение может вестись и в электронном тракте, например на выходе мозаичного приемника.
На выходе фильтра высоких частот ФВЧ образуется высокочастотная составляющая сигнала. В зависимости от среднего значения сигнала с помощью корректора К можно увеличить или уменьшить разностный сигнал П(х, у) — (Ттв(х, у), а среднее значение сигнала, т. е. его низкочастотную составляющую, пропустить через нелинейный элемент НЭ, Коэффициент передачи корректора может быть как постоянным, так и переменным. На выходе сумматора С2 получается откорректированный сигнал (г(х, у), динамический диапазон которого согласован с динамическим диапазоном последующих звеньев прибора, например системы отображения. Схема, представленная на рис.
11.10, может быть и видоизменена, например в ней может отсутствовать корректор или нелинейный элемент. 11.6. Обнаружение движущихся объектов с помощью пространственно-временной фильтрации Простейшим способом обнаружения движущихся объектов является сравнение последовательно наблюдаемых кадров, т.е. изображений просматриваемого поля.
Осуществляя выборку во времени значений поля яркостей или освещенностей и вычитая значения сигналов, получаемых в каждом предыдущем кадре (выборке), из значений сигналов в «текущем» кадре, можно компенсировать (минимизиро- 332 333 ЮГ. Яхушенхов. Теория н расчет оптнхо-элепронных приборов вать) сигналы (яркости, освещенности), не изменяющиеся во времени, и, напротив, выделить изменяющиеся от кадра к кадру сигналы (изображения). Большими преимуществами по сравнению с таким простым временным дифференцированием изображений обладает обработка изображения с помощью оператора Лапласа (лапласиана). Для получения лапласиана сигнала, снимаемого с элемента поля с координатами (х, у), образуется выражение вида Ь„(х,у) =и„„(х,у)-2и„(х,у)+и„т(х,у), где н-1, п, и+1 — три последовательных момента времени, в которые сигнал принимает значения и„„и„, и„„; они соответствуют трем посттедовательным кадрам обрабатываемого изображения.
Алгоритм выделения движущегося объекта включает следующие операции: 1) определение абсолютных значений лапласианов Ь„; 2) бинаризацию получаемых значений (пороговое ограничение) путем придания значения «1» тем элементам анализируемого поля, для которых лапласиан превышает некоторое пороговое значение, н значенйя «0» остальным элементам; 3) определение положения энергетического центра тяжести бинаризованного изображения; 4) повторение описанных операций для следующих временных выборок анализируемого поля (следующих кадров).
При этом возможно определение скорости движения изображения путем деления значения смещения его центра тяжести на интервал времени, в течение которого происходило это смещение. Более сложной является обработка изображений, содержащих не один, анесколькодвижущихсяобъектов. Здесь могутбыть использованы следующие методы: оптической корреляции; основанные на априорном знании скорости движения объектов; выделения контуров объекта, а не центра тяжести и ряд других.
Часто, особенно при «зашумленных» изображениях, когда наряду с выделяемыми объектами в анализируемом поле присутствуют многочисленные помехи в виде пестрого, т.е. случайно меняющего свою яркость в пространстве и времени фона, достаточно эффективными являются алгоритмы пространственно-временной обработки изображений, описываемые ниже.
На качество выделения движущихся объектов оказывают большое влияние случайные изменения яркости фона, на котором наблюдается объект, если скорость этих изменений сопоставима со скоростью движения объекта или межкадровый интервал времени достаточно 334 Глава 11. Фильтрация сигналов в оптико-электронных приборах велик. Другим вредным фактором может быть вибрация основания, яа котором установлен прибор, предназначенный для обнаружения движущегося объекта.
В последнее время помимо сравнительно простых и хорошо освоенных способов временной обработки оптических сигналов для решения указанной задачи все шире применяется комбинированный способ — пространственно-временном фильтрация, при которой используются трехмерные фильтры в соответствии с представлением оптического сигнала в виде функции двух пространственных координат — х и у (обычно в плоскости изображения) и времени а Пространственная обработка ведется путем пространственнойдискретизации (деления поля изображений на отдельные элементы), выборки значений сигналов, имеющих место для каждого элемента, и превращения этих сигналов (потоков, освещенностей) в электрические сигналы.
Все эти операции успешно реализуются с помощью многоэлементных анализаторов, например мозаичных приемников (см. гл.7). Полученные значения электрических сигналов подвергаются временнбй обработке. Процесс селекции движущегося объекта можно разбить на две стадии: обработка изображения поля (поля изображений) в целях выделения полезного сигнала - изображения объекта и подавления (уменьшения) посторонних изображений; слежение за объектом для идентификации его. Рассмотрим сначала алгоритмы решения первой стадии общей задачи. Алгоритм временного дифференцирования (АВД). Это — известный и кратко описанный выше алгоритм, применяемый в радиолокациии и в ОЭП [13, 37). При относительном взаимном перемещении поля объектов и элемента анализатора изображений сигнал, снимаемый с этого элемента, изменяется во времени, Дифференцируя полученный временной сигнал путем его выборки в отдельные моменты времени и выделения соответствующих разностей, для элемента с центром в точке (х, у) в момент времени л можно получить сигнал У„(х,у)= , 'р,и„,(х.у), ьа где хтТ определяется порядком дифференцирования; р, — вес сигнала, поступающего на вход элемента в т-й момент времени; и„т(х, у) — выборка сигнала с элемента (х, у) во времени.
335 Ю.Г. Якушенков, Теория и расчет оптико.электронных приборов Значения весов при различных порядках дифференцирования выбирают такими же, как и в рассмотренном выше (см. $11.5) случае пространственной фильтрации: при дифференцировании 1-го порядка: +1, -1; 2-го порядка: -1/2, +1, -1/2; 3-го порядка: — 1/3, +1, -1, +1/3; 4-го порядка: +1/6, — 2/3, +1, -2/3, +1/6, Например, дифференцирующий фильтр 2-го порядка даст выходной сигнал 1/ (х,у) для элемента (х, у) вида т/л(х'У)= и»(х У)+и -т(х У) ин-в(х У) 1 1 Легко видеть, что, как и при пространственной фильтрации, при постоянном входном сигнале выходной сигнал 1/„(х,у) будет равен нулю.
Алгоритм пространственного дифференцирования (АПД). Принцип действия простейшего фильтра, реализующего АПД, может быть пояснен с помощью рис. 11.11. Пусть некоторое поле изображений, состоящее из Миг»Г элементов, просматривается совокупностью Ки1 элементов (К и 1 — нечетные числа), на рис. 11.11 — «окном» из ЗхЗ элементов. В момент времени 1„на центральный элемент «окна» поступает сигнал и„(х, у), т.е.
координаты центра этого элемента — (х, у). На рис. 11.11 для момента времени г„принято обозначение и„(х, у) - и„„= и . В логической схеме, показанной на рис. 11.11, б, этот сигнал вычитается в сумматорах 2 из сигналов, снимаемых с каждого из элементов КхЬ «окна» во время предыдущего кадра (в предыдущей выборке значений поля изображений элементами КиЬ «окна»). На выход проходит только сигнал, образующий наименьшую разность. Зто позволяет исключить из дальнейшей обработки такие детали (объекты) в поле изображений, которые остаются постоянными во времени (не меняют своего положения).
Гагг)в. Гата)л-г в Гяхв)и-г л а у д) ,у /я«в)я Рис. 11.11. Пространственно-временное дифференцирование изображений: а — а нализ ярую тцее многоэлементное окво; б — схема устройства для обработки сигнала 336 Глава т т. фильтрация сигналов в оптико-электронных приборах Представленный на рис. 11.11 фильтр осуществляет дифференцирование 1-го порядка. Выходной сигнал для него определяется как (/„(х,у) = ш)п(и„т()т,()-и„(х,у)], (11. 28) 337 где К-1 К вЂ” 1 1,-1 Ь-1 х- — <Ййх+; у — — — ь1<у+ 2 2 2 В общем случае, т.е. при произвольном порядке дифференцирования, вместо (11.28) можно записать (/„(х,у) = ш(п)и„,(гв,() — и„(х,у)/, где 1» и (определяются так же, как и для (11.28); и — целое число, причем оно может быть и больше и меньше п, если обрабатываются и последующие за г„кадры (поля изображений) и предшествующие этому моменту.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
