Ллойд Дж. Системы тепловидения (1978) (1095910), страница 56
Текст из файла (страница 56)
Вильямс ИЗ! провел аналогичные эксперименты с системамп и1 1В с обработкой изображений на ЭВМ и нашел, что степень различения хорошо согласуется с числом разрешаемых штрихов, укладывающихся в критическом размере объекта. Эти результа- ВИЗУАЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ ОБЪЕКТОВ ты можно использовать независимо от степени влияния на качество изображения растровой структуры, разрешения, контраста и шума; они подробно описаны в равд. 10.9. 10.6. Вероятность обнаружения Вероятность обнаружения объектов простой геометрической формы па однородном фоне в присутствии случайных шумов рассматривалась в гл.
4. Выводы, сделанные на основе этого рассмотрения, таковы, что визуальная система работает, как бы вычисляя отношение сигнала к шуму и сравнивая его с пороговым значением отношения сигнала к шуму как критерием важности полученного сигнала. Имеется значительное количество данных, подтверждающих эту теорию в различных условиях наблюдения. В условиях ограничения видимости квантовыми шумами или контрастом теория подтверждается данными Блэкуэлла [14[, а при наличии аддитивных шумов — данными Кольтмана и Андерсона [15[, Шаде [16[, а также?'озелла и Вильсона [12!. Фактически нет опубликованных данных о зависимости условий обнаружения объектов непростой формы на неравномерных фонах от отношения сигнала к шуму. В гл.
4 указывалось, что вероятность обнаружения возрастает с увеличением времени наблюдения, углового размера объекта и конзраста. Испытания Бернштейна [17'„Колюччно и др. [18[, Холланда и Харабедиана [19[, а также Грипинга и Уаймана [20[, проведенные с реальными объектами в натурных условиях, показали, что процент обнаруживаемых объектов действительно возрастает с увеличением контраста.
Бернштейн [17[, например, установил, что изображения на экране электроняо-лучевой трубки автомашин и людей должны иметь коятраст С' (Ьт — т' а)/Ьв, равный 90е4, чтобы обеспечить максимально возможную вероятность различения. Кроме того, Бернштейн [17! установил, что разрешение влияет на вероятность обнаружения только В той мере, в какой оно изменяет отношение сигнала к шуму или контраст объекта. Однако Колюччно и др. [18! Нашли, что условия обнаружения улучшаются с ростом разрешения Л, определяемого числом разрешаемых штрихов на размер объекта, причем улучшение описывается формулой Улучшение = — К, 19 К.,Л, (10.24) где К, и К, — эзширическне константы.
Бейли [21!, используя в качестве отправной точки описанную выше теорию поиска, рассмотрел большое число работ, из которых ясно, что полная вероятность обнаружения Р,с„является функцией помох. Если на картине с помехами, характеризуемой по ГЛАВА 1О угловым размерам телесныч углом 1)„нунгно отыскать объект с угловыч размером от за время ц то в соответстнии с выводами Бейли полная вероятность обнаружения равна Роан<„аю =- Р„ва „,Д )1 — ехр ( — 6,МЗГ;1?,К)), (10.2э) где Ром„,„, — вероятность того, что наблюдатель обнаружит объект, если оп смотрит прямо на него, а К вЂ” эмпирический коэффициент помех, пропорциональный плотности ложных объектов е картине. Типичные значения К по опубликованным данным, рассмотренным Бейли, заключены в диапазоне 0,01 — 0,1.
Эксперименты Бейкера и др. [4), а также Вильямса и Бороу )7~ подтверждают эту теорию. 10.7. Вероятности классификации и различения Насколько известно автору, до сих пор не опубликованы данные о качестве изображения, необходимом для перехода от обнаружения к классификации. Это, однако, не свидетельствует о несущественности классификации как задачи интерпретации изображения. Классификация особенно важна в военных приложениях. Например, обычными ситуациями являются такие, когда известно, что в охраняемом секторе не предполагается наличие своих военных машин или что в определенном секторе должен появиться самолет противника. В этих случаях достаточно только обнаружить объект и классифицировать его как военную машину или самолет, чтобы открыть огонь. Очень подробно исследовалось влияние изменения какого- либо одного из параметров, характеризующего качество изображения, па вероятность различеяия простых, представляющих практический интерес объектов.
Барнард !22) определил вероятность различения случайным образом ориентированных колец Ландольта и звездообразных мир, в которых отсутствовал один луч, на фоне аддитивных гауссовых шумов. Оп нашел, что результаты точно описываются с помощью модели, основанной на предположении, что система глаз — мозг работает, как оптимальный фильтр. Этот вывод подтверждает представление некоторых специалистов в области физиологии зрительного восприятия, ч о система глаз — мозг состоит из набора статистически независимых узкополосных фильтров.
Все исследователи сходятся во мнении, что улучшение разрешающей способности прибора наблюдения улучшает характеристики различения и опознавания. Бейли!21~ полагает, что вероятность различения Ра,„„связана с наименьшим числом элементов разрен~ения, содержащимся в наименыпем размере объекта и определенном с 90',о-ной вероятностью. Джонсон !11! указал, ВИЗУАЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ ОБЪЕКТОВ что для уверенного различения число разрешаемых штрихов на критический размер объекта должно составлять 4-+-0,8. Беннет и др. [23! установили, что при наблюдении с расстояния 380 им характеристики различения улучшаются с улучшением разрешения до 0,25 мрад; ниже этого уроння существенного улучшеяия различения не наблюдается. Грининг и Уаймен [20! рекомендуют следующее соотношение: Ррааа — — ехр [ — (г /г) где г, — разрешение приемного устройства, включая глаз, мрад', г — определенное эмпирическим путем разрешение для данного объекта, мрад', т = 1 при г,/г -а 1 и ла = 2 при г,/г ( 1, причем г= аат[ааааа! .
уна 1)т — телесный угол, под которым виден объект; Хн — определенное эмпирическим путем число элементов разрешения на объекте. Их эксперименты в натурных условиях показали, что число элементов разрешения, требуемое для различения с уверенностью 90%, меняется от 3 до 20 в зависимости от сложности объекта. Исследователи фирмы «Боинг» [24! установили, что эффективность извлечения фотографической информации повышается приблизительно пропорционально площади, ограниченной кривой МПФ, и пропорционально А'а для тех типичных видов МПФ, которые они исследовали.
Наиболее надежные результаты в теории поиска получены при исследовании требуелаых для различения и опознавания числа пространственных выборок или строк растра, укладывающихся в размер изображения объекта. 1'еаультаты Джонстона [25! по исследованию вероятности различения Рр„, телевизионных изображений автомотосредств в функции числа строк растра Ь, укладывающихся в иаображении объекта, достаточно точно описываются формулой Рь(раэа1 = 1 — ехр [ — 0,018 (Ь+ 1)2! где 7(1<13. Ряд натурных исследований, проведенных с системами тепло- видения, показали, что для обеспечения 50%-ной вероятности Рр, необходимо иметь 4 ~ 1 строк, укладывающихся в размер изображения объекта, а для обеспечения 90%-ной вероятности 6~1 строк. Скотт и др.
[26! формировали изображения макетов военных автомашин с выборкой по вертикали при числе строк, укладывающихся по высоте изображения объектов 4, 6, 9, 13, 5, 20 и 30. Наблюдателям предлагалось отождествлять изображения автомашин с аналогичными изображениями без выборки и затем вычислялись вероятности правильного рааличения объектов. Эти результаты приведены на фиг. 10.8.
Аналогичные исследования 364 ГЛАВА !О 0,0 0,5 Е : 0,4 0,2 0 5 10 15 20 25 50 числе ппрез яа дмсему адзезма Фнг. !0.6. 1!ределы изменения вероятности различения з зависимости от числа строк, укладывающихся но высоте изображения объоита, для всех классов автомотосредств (26!. провели Холланда и Харабедиан [191, получив аналогичные результаты. Рейзен и др. (27! исследовали особенности извлечения информации с помощью фотографий с выборкой с равными интервалами в обоих направлениях с величиной о гауссовой функции рассеяния, равной половине постоянной решетки. Они использовали значения числа строк сканирования на диагональ объекта, равные 22,1, 33,1 и 49,6.
Интенсивность изображения квантовалась примерно по равновероятным уровням от 1 до 7 бит (от 2 до 256 уровней). Определялась вероятность различения обработанных таким образом изображений в функции числа строк сканировании Л н числа бит по интенсивности. Результаты представлены па фиг. 10.9 и 10.10. По данным этих исследований.
не наблн>да!лось заметного улучшения характеристик па уровне выше 3 бит. С другой стороны, Джонстон (25!, используя замкнутую телевизионную систему, не обнаружил заметной зависимости различегпзя от градаций серой шкалы на экране телевизора для числа градаций от 5 до 9. Отидмен и Байкер (28! исследовали зависимость различения объекта от его углового размера, используя круглые неподвижные фотографические изображении с угловыми диаметрами 4.6; 9,3; 13,9 и 17,7' при дистанции наблюдения (),6 и. На каждом изображении было 184 объекта произвольной сложной формы из общего набора 557 ооъектов; 24 объекта подлежали различению; освещенность составляля 215 лк. Все объекты имели высокий контраст и были только слегка размыты.
Результаты этих исследований 365 0,9 О,В ь 3 О О,Б 0,5 ГОЛ 0,3 О,г Ц7 О 1 2 3 Ь 5 Б 7 0 1 г 3 4 5 Б 7 Уройнь поанмоеания, Оилт Урогвп луаллтоуалия, Оилт Фпг. 10.10. Кривые равной вероятности различения в функции уровня квантования п числа строк, укладывающихся в разьюр наображенин объекта 127). Фиг. 10.0. Вероятность различения в функции уровня квантования и числе строк, укладывающихся в разьтер изображения объекта 127]. Число строк, уклакывающкхся а раачср ивображеиия: 7 — 4986; е — 33,1; а — 32,1. 1б 0 700 70 75 20 30 СО 50 Рагмер оуьелльа, угяпуые минулььь 2 5 10 15 30 Ваучер оуьеллта, мрар Фпг.
!0.11. Процентное пзькнсипо вроиени попоив и проць нт ошибок различения в функции углового разпера объокта (28). — врака; — — — — оп ибкп. ВИЗУАЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ ОБЪЕКТОВ 50 ьО 3 о 20 70 В $ -70 -20 5 й 72 10 В ф г гльвА ш зсв показали, что процентная ошибка различения и времени поиска относительно постоянны для угловых размеров, больших 12', и резко увеличизакггся при угловых размерах, меньших 12'. На фиг.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
