Радиоэлектронные системы Основы построения и теория. Справочник . Под ред. Я.Д. Ширмана (2007) (1151789), страница 175
Текст из файла (страница 175)
Р13 = 2 = КРРцн, пРичем К = КгснЬар /азарТч . Величина К, называемая навигационной постоянной, может изменяться из-за непостоянства массы и других условий полета ракеты. Охват звена «автопилот — ракета» жесткой обратной связью с помощью гироскопа ДУО (рнс. 23.18,в,г) стабилизирует условия самонаведения. Однако простой переход от интегрирующего звена «автопилот-ракета» к инерционному снизил бы астатзгзм (способность устранять установившуюся ошибку) контура управления.
Для сохранения астатизма в цепь подачи управляющего напряжения вводится корректирующее звено— интегратор 1(Ткр (рис. 23.22,6). Тогда РР=К1РР /(1+Т р), К(= КгснЬ ~/Та. Постоянная К1 = 3...10 (5.6) рассчитана на компромисс между требованиями: ° скорейшей отработки поперечного промаха М; ° снижения флюктуационных ошибок; ° ограничения поперечных ускорений ракеты. 391 23.11. Обработка изображений В телевидении, оптической, гидроакустической и радиолокации формируют изображения областей пространства, объектов в статике а(г) и динамике а(г,г) (картины и сцены).
За несколько последних десятков лет получен ряд результатов по обработке изображений, пригодных к использованию и при обработке сигналов. Под обработкой изображений понимают поэтому любые преобразования сигналов (полей) с двумерными (многомерными) аргументами. В процессе обработки повышают качество изображений, выявляют наличие и параметры искомых объектов, обеспечивают кодирование, хранение, поиск изображений в информационных системах, классифицируют оптические, акустические, радио и телевизионные изображения. Объективными мерами качества изображений служат среднеквадратичные ошибки и вероятности правильной классификации изображенных объектов. Субъективные меры качества изображений определяются по результатам экспертного оценивании.
Основная часть рассматриваемой обработки — обработка оптических изображений [1.59, 1.87, 8.3, 8.4, 8.9], связанная как с психологией и физиологией зрения, так и с обработкой сигналов (разд. 13 — 22). 23.11.1. Психофизиолологичесхие факторы восприятия оптических изображений Глаз здорового человека воспринимает большой объем информации. Примерно по !О' нервным волокнам в мозг поступает информация от 1О рецепторов. Наблюдается лагарифмическии закон восприятия человекам интенсивности излучения.
Рецепторы, передающие информацию в мозг, имеют неодинаковую чувствительность к различным участкам спектра, что обеспечивает распознавание цвета. Трехцветная модель зрения предполагает существование рецепторов (колбачвк) с частично перекрывающимися резонансными кривыми. Считается, что они настроены на красное К (гед, 2=700 нм), зеленое О (8гееп, 2=550 нм) и синее В (!з!ие, к=440 нм) излучения. Полагают, что любой цвет можно составить в виде наложения трех цветов й, О, В. Такое наложение соблюдается в широком диапазоне интенсивностей излучения.
Однако с понижением интенсивности излучения (сумерки без искусственного освещения) чувствительность колбочек недостаточна. Другие более чувствительные рецепторы (вазочки)-подключаются к нервам, однако не обеспечивают «буйства красок», характерного для ясного солнечного дня.
23.11.2. Факторы, влияющие на качество оптических изображений Носят и случайный, и детерминированный характер. Случайные искажения волнового фронта в турбулентной среде имеют малую постоянную времени (единицы миллисекунд) и приводят к размытию контуров, снижению контраста и дрожанию оптических изображений.
Случайные искажения информации устройств регистрации и кодирования имеют составляющие с малой (помехи) и с большой (модуляция яркости) постоянной времени. Случайные искажения изображения при 392 когерентном освещении цели проявляются в виде спекл-структуры (разд. 8.12.4). Детерминированные искажения (аберрации) связаны с несовершенством элементов оптико-механических трактов (расфокусировка, разд.
7.7; неравномерность масштаба в плоскости изображения). На качестве изображения может сказаться изменение условий наблюдения за время регистрации (смазывание при движении объекта). Все это образует помехи:мультипликативные и аддитивные. 23.11.3. Восстановление (реставрация) изображений Включает совокупность операций оценивания оригиналов искаженных изображений [8.9]. Это устраняет дефекты аппаратуры регистрации изображений„влияние среды распространения (турбулентных искажений, например), помех и др. Используют: ° линейную и нелинейную фильтрацию и методы их регуляризации (см.
разд. 22.9, 22.! 0); ° спекл-интерферометрию и др, [1.87, 8.9], ° адаптивную оптику (см. разд. 25.10) Линейная фильтрация изображений. Возможна в цифровом или оптическом виде. Математической моделью изображения является двумерный интеграл свертки (см. разд, 13.8). Статистика сигналов и помех считается гауссовой. Фильтрация (разд. 22) понимается как разновидность линейной винеравскай фичьтрации элементов изображения с двусторонней импульсной характеристикой. Критерием качества фильтрации является минимум среднеквадратичного отклонения восстановленного изображения от оригинала. Передаточную характеристику оптимапьного винеровского фильтра выбирают в виде Ко, О„.Ту) = / 8о((х ~у) / Нь (1' /" ) (23 "84) !80(Хх Уу)! 1Нь-тОк Уу)! +НОк Х») В (23.84) Нь, и Н, — оптическая передаточная и комплексно-сопряженная по отношению к ней функция системы «атмосфера-телескоп»; У вЂ” спектральная плот- 2 ность мощности алдитивной помехи; !8о! — спектральная плотность мощности оригинала.
Для слабой аддитивной помехи ЛЩ, !у) = 0 фильтр (23.84) сводится к инверсному фильтру 1 иив(Ух Ху) =, ( 3.85) а-тЧх г) обеспечивающему подъем боковых лепестков пространственного спектра изображения и повышающему разрешение элементов изображения. Инверсный фильтр (23.85) неустойчив при сильных аддитивных помехах и нулевых провалах Н, .
Фильтр (23.84) устойчивее, но 2 сложнее и требует знания параметров ~Ъ( и Н. Для построения обоих фильтров необходимо знать оптическую передаточную функцию Н, в момент регистрации изображения. Если она априори неизвестна, то вместо Н,, используется ее аппроксимация. Для построения фильтров искаженных изображений могут использоваться .иетады рел)ляризации [6.65 ! (см. также разд. 22.9). При учете негауссовой статистики изображений (неотрицательность значений интенсивности изображения, ограниченный динамический диапазон устройств регистрации и др.) используют нелинейную фильтрацию.
Спекл-интерферометрия. Серия прошедших через турбулентную атмосферу искаженных изображений цели регистрируется с короткими выдержками порядка единиц миллисекунд. В процессе каждого малого промежутка времени регистрации состояние атмосферы и искажения, вносимые в амплитуды и фазы элементов пространственного спектра оригинала считаются неизменными. Для устранения искажений квадраты модулей спектров усредняются. Полученный после обработки пространственный спектр используется для восстановления изображения цели. 23.11А. Улучшение изображений Изображение преобразуется в форму, удобную для визуального или машинного анализа. Его приближение к оригиналу не обязательно, чаше его искажают, чтобы улучшить восприятие илн упростить дальнейшую обработку. Подчеркиваются наиболее важные признаки, особенно контуры изображения. Подавляются шумы, изменяются яркость и контрастность, вводятся дополнительные цвета и т.д.
Для улучшения когерентно освещенных изображений целей, имеющих спекл-структуру, применяют: ° калмановскую и винеровскую фильтрацию шума (разд. 22); ° «сглаживание» флюктуации интенсивности в пределах некоторого «окна» сканирования; ° накопление серии изображений с одинаковыми статистическими характеристиками и др. [8.9, 1.87). 23.11.б. Покадровая обработка изображений Проводится без учета динамики наблюдаемых сцен. Наряду с улучшением и восстановлением изображений оценивают его признаки, выявляют характерные элементы, оцениваот их параметры, кодируют изображение. Алгоритмы покадровой обработки основаны на: ° традиционных методах одномерной аналоговой и цифровой обработки сигналов (корреляционной, фильтровой, корреляционно-фильтровой); ° специфических методах двумерной цифровой обработки изображений. К последним относят: ° методы интегральной геометрии и математической морфологии (представление изображения совокупностью точек с измерением параметров контуров и областей, принадлежащих искомым объектам); ° операции клеточной логики (сопоставление значений сигналов в смежных элементах изображения).
Для цифровой обработки изображения необходимо от /Х до Л1 элементарных арифметических и логических операций, где У вЂ” число элементов изображения. Для Х > 1024 необходим объем памяти около ! Гбайта. 3 23.11.б. 8//ежкадровая обработка изображений Основана на учете корреляционных связей между отдельными изображениями (картинами сцены). Устра- няет избыточность телевизионной и локационной информации, передаваемой по линиям связи (можно не передавать повторяющиеся части кадров). Облегчает селекцию движущихся локационных целей. Повышает помехозащищенность кодирования изображений, 23.12.
Цифровые реализации обработки изображений С развитием элементной базы заменяют оптические реализации (см. разд. 19.11). Ниже рассматриваются: ° двумерные (многомерные) линейные преобразования изображений (сигналов); ° принципы и реализации восстановления изображений по их проекциям [! 37, 1.87, 8.3, 8.7, 8.9-8.13, 8.22, 8.23, 8.29, 8.30, 8.31].
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
