Моделирование и оптимизация оптико-электронных приборов с фотоприемными матрицами (1095912), страница 2

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

Текст из файла (страница 2)

1.1. Функциональная схема оптико-электронного прибораO - объект наблюдения; Ф - фон объекта наблюдения; СР - средараспространения оптического сигнала; ОС - оптическая система; ПОС преобразователь оптического сигнала в электрический (фотоприемник); СОЭ- система обработки электрического сигнала; СПР - система принятиярешения о результате наблюдения; СП - система подсветки объектанаблюдения; СОС - система обратной связи для управления; ИУ исполнительные устройства.1.2. Компьютерное моделированиеМодель - логическая схема, упрощающая рассуждения и логическиепостроения, позволяющие проводить эксперименты, и уточняющая природуявлений.Моделирование - замещение одного объекта другим с целью полученияинформации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объектамодели (объект-оригинал - объект, объект-модель - модель).Адекватностьмоделиобъекту-совпадениерезультатовмоделирования и результатов экспериментов c объектом: практика -критерий истины, критерий - мерило оценки, т.е.

прибор ночного видения(ПНВ) - модель должна соответствовать ПНВ на полигоне.Аналитическийметод-вычислениепараметровмоделипоаналитическим зависимостям.Имитационный метод - вычисление параметров модели по логическойсхеме совокупности аналитических зависимостей.Вычислительная техника - основное средство реализации методовмоделирования.Аналоговый (непрерывный) сигнал может принимать произвольныезначения в произвольные моменты времени.Цифровой (дискретный) сигнал может принимать значения только изопределенного набора значений в определенные моменты времениРис. 1.2. Процесс разработки модели1 - большая погрешность по сравнению c расчетными данными; 2 другой порядок значений по сравнению c расчетными данными; 3 результатымоделированияудовлетворяюттребованиямтехническогозадания; 4 - возникают неудобства в работе с моделью; 5 - полнотаинформации,выдаваемойвходемоделирования,недостаточнаРис.

1.3. Функциональная схема вычислительного эксперимента1 - входные параметры; 2 - внутренние параметры системы; 3 результаты aнaлизаПри конструировании модели любого физического объекта вначaлеразрабатывается его физическая модель, в которой описывается принципдействия. Затем разрабатывается математическая модель, в которойустанавливаютсяколичественныезависимостимеждувходнымиивыходными параметрами объекта.

На основе математической моделистроится вычислительная модель, представляющая собой программу длякомпьютера.Имеявычислительнуюмодель,можнопроводитьвычислительный эксперимент - исследование характеристик объекта путеммногократного выполнения программы вычислительной модели при разныхисходных данных.Еслидвижениеипреобразованиеинформацииврамкахвычислительной модели имитирует физические процессы в объектемоделирования, то вычислительный эксперимент называется имитационныммоделированием.Итерационный процесс разработки моделирования отражен на рис.

1.2.Если результаты вычислительного эксперимента радикально не согласуютсяс результатами физического эксперимента, то выдвигается новая гипотезафизической модели. Если результаты вычислительного экспериментасогласуются с результатами физического эксперимента, но погрешностьпревышает допустимые нормы, то корректируется математическая модель.Если же процесс моделирования недостаточно робастный и требует отпользователя много трудовых затрат, а от компьютера больших ресурсов, тонеобходима корректировка вычислительной модели.При работе с моделью проектировщик задает как входные воздействия,так и внутренние параметры системы, определяющие преобразовательныесвойства последней.Процесс анализа некоторой системы с помощью вычислительноймодели показан на рис. 1.3.Математически этот процесс можно представить в виде выражения Y =F {X}, где Х - вектор входных воздействий, т.е.

набор числовыx значенийразличных параметров сигналов, постyпaющиx на вход системы; Y - векторотклика системы, т.е. набор числовых значений, определяющих реакциюсистемы на заданные входные воздействия; F - обобщенный оператор,характеризующий процессы преобразования информации в модели..3. Цифровая обработка изображенийВсоставсистемывходят:объект(носитель),формировательизображения (цифровой фотоаппарат, сканер, видеокамера), интерфейс (АЦП- аналого-цифровой пpеобрaзоватeль), ПК (ВЗУ - внешнее запоминающееустройство, ВА - видеоaдаптeр, ЦП - центpaльный процессор, ОЗУ, ПЗУ оперативное и постоянное запоминающие устройства), Д - дисплей (рис. 1.4).Рис. 1.4. Функциональная схема оптико-электронного прибора сцифровой обработкой изображений (ЦОИ)Основные задачи ОЭП - распознавание изображения и извлечениеинформации из него.

Эти задачи тесно связаны с цифровой обработкойизображений. В табл. 1.2 классифицированы задачи цифровой обработкиизображений.При выполнении аффинных преобразований содержание изображения,как правило, не изменяется, но меняется форма его представления. Приамплитудныхпреобразованияхизменяетсяамплитудаинтенсивностиизбранных или всех элементов изображения. Фильтрация изменяетпространственно-частотный спектр изображения, подавляя одни частоты ивыделяя другие. Соответственно различают низко- и высокочастотнуюфильтрацию. В первом случае подавляется мелкоструктурная составляющаяизображений, а крупные детали практически не изменяются. Во втором выделяютсяучасткиизображений,содержащиеинтенсивныевысокочастотные составляющие, например, резкие перепады полутонов.Поэтому НЧФ используются для подавления точечных шумов, а ВЧФ - дляподчеркивания или выделения контуров.

Особое место в осуществлениичастотныхпреобразованийотводитсяметодампространственнойфильтрации с помощью масок, реализующих операцию свертки исходногоизображения c маской, сканирующей по этому изображению. Такие методыеще называют ядерными или клеточными.Таблица 1.2. Классификация задач цифровой обработки изображенийГруппаоперацийАффинныепреобразованияПримеры операцийУвеличениеиуменьшениеразмерностиизображения; сдвиг изображения в плоскости, вырезаниефрагмента; поворот вокруг заданной точки; линейная инелинейная коррекция геометрических искажений;совмещение изображений; перенос цента координат;воспроизведение изобрaжения по проекциямАмплитудныПреобразование полутонового изображения ве преобразования бинарное; уменьшение количества уровней серого,усиление контраста; генерация тестовых изображений;инверсия изображения; обнаружение и коррекциядефектов;редукциякадров;аналого-цифровоепреобразование; цифроаналоговое преобразованиеФильтрацияНизкочастотная; высокочастотнаяЦветовыепреобразованияСпособы получения цветного изображения взаданном цветовом пространстве, преобразованиецветового пространства, интерполяция цвета, цветоваяпикселизация, изменение цветовой глубины, способысканирования (считывания), роль АЦП и ЦАПИзмерениепараметровизображенияКонтраст; отношение сигнал/шум; количествоградаций; расстояние между элементами изображения;периметр и площадь плоской фигуры; радиусызамкнутых контуров; координаты центра объекта;построение гистограммы изображенияРаспознавание изображенийСравнение изображений; поиск заданного образа визображении; слежение за заданным образом;кластерный и корреляционный анализ1.4.

ОптимизацияОптимизация- поиск нaилyчшегo решения c учетом ограничений. Для оптимизацииищется целевая функция, которая конструируется искусственно на основеуравнений, описывающих объект оптимизации. Целевая функция можетиметь много аргументов:φ = f (x1 , x2, ... , xn) .Чтобы найти оптимальное значение, перебирают значения аргументовxi пошагово до тех пор, пока значение φ станет удовлетворять условиямоптимума. Даже если количество аргументов не более трех, "тупой" переборможет потребовать очень много времени и вычислительных ресурсов.Разработаныдесяткиметодовоптимизации.Первыйстрогийматематический метод предложил в 1840 г.

венгерский математик Коши:метод скорейшего спуска (МСС). При формулировании задач оптимизацииобычно стараются свести ее к поиску минимума. МСС относится к классуградиентных методов.Традиционно используется следующий алгоритм поиска оптимума:выбирается исходная точка в виде значений параметров целевойфункции:φ = f (x1, xi, ...,xn);ищется градиент;движемся в направлении антиградиента c заданным шагом;на каждом шаге проверяется выполнение условия движения: φi <φi-1 (тeкyщее значение φ должно быть меньше предыдущего);если условие движения нарушается, то процесс останавливается,иначе движение продолжается;при нарушении условий движения уточняется одномерныйминимум и ищется новый градиент;условие останова:a) значение φ меньше задaнногo;б) разность значений соседних φ меньше заданной;в) количество шагов превышает допустимое;если после останова минимум не удовлетворяет требованиям, толибо ищется другая исходная точка и процесс повторяется, либо выбираетсядругой метод оптимизации.Метод скорейшего спуска представляет собой многомерный поиск, таккак минимум ищется в разных направлениях.

Если минимум ищется только водном направлении для утoчнения направления следующего уровня, то этоодномерный поиск.Длямногомерногопоискаразработаныдесяткиметодов,дляодномерного - около одного десятка.Оптико-электронная система - совокупность связанных друг с другомузлов и приборов, использующая оптический диапазон электромагнитныхволн для достижения поставленной цели.Оптико-электронный комплекс - совокупность связанных друг cдругом узлов, приборов и систем, использующая оптический диапазонэлектромагнитных волн для достижения поставленной цели.Для упрощения далее используются термины "система" и "комплекс",под которыми понимается оптико-электpоннaя система или оптикоэлектpонный комплекс. Узлы, приборы и системы, составляющие системуили комплекс, назовем компонентами системы или комплекса.Цель системы принимается основным системообразующим фактором.Системный подход является направлением методологии научногоисследования, в основе которого лежит рассмотрение системы или комплексакак целостного множества компонентов в совокупности отношений и связеймежду ними.Необходимость системного подхода обусловлена укрупнением иусложнением изучаемых систем и комплексов, потребностями в управлениисистемами и интеграцией знаний.Назначение системного подхода при разработке комплексов и системзаключается в поиске оптимального решения при одновременном yчетeразличных факторов и ограничений.

При этом структура и алгоритмвзаимодействия компонентов комплекса, их конструкция и технологияизготовления рассматриваются c точки зрения оптимальности комплекса вцелом.Строгиеметодыоптимизациивэтомслучаепрактическинеприемлемы из-за объемов и сложности задач, поэтому поиск оптимальногорешения ведется в интерактивном режиме.При этом считается, что метод системного подхода в принципеодинаков как для оптико-электpонных систем, так и для оптико-электpонныхкомплексов.Компонентыдостижениясистемыопределеннойобъединяютсяцели.Цельифункционируютявляетсярадисистемообразующимфактором. На рис. 1.5 представлен упрощенный алгоритм системногоанализа-синтeза.Рис.

Характеристики

Список файлов лекций