62623 (695118)

Файл №695118 62623 (Методы и средства цифровой коррекции изображения в оптико-электронных системах визуализации)62623 (695118)2016-07-31СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

На правах рукописи

Методы и средства цифровой коррекции изображения в оптико-электронных системах визуализации

Автореферат

диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Общая характеристика работы

Актуальность. Одной из наиболее явных тенденций развития современных оптико-электронных систем визуализации, и, в частности, тепловизионных, является использование в их составе матричных приемников излучения. В последние годы все большее распространение в таких системах находят неохлаждаемые болометрические матричные приемники (микроболометры). Микроболометры, как правило, не требуют криогенной системы охлаждения, и, следовательно, тепловизионный модуль имеет меньшие энергопотребление, габариты и массу. Производство микроболометрических матриц на основе оксида ванадия или на кремниевой основе значительно дешевле, чем охлаждаемых фотоприемников. Однако, применение матричных приемников излучения, в частности, микроболометрических, ведет к необходимости учета и компенсации ряда факторов, связанных с дискретностью структуры приемника, заметно влияющих на качество получаемых изображений. К ним относятся искажения из-за дискретизации изображения наблюдаемой сцены, из-за неоднородности параметров и характеристик отдельных чувствительных элементов матричных приемников. К недостаткам микроболометрических матриц относится также высокий уровень шума.

Развитие современной микроэлектроники позволяет успешно внедрять методы коррекции изображения электронными средствами, в первую очередь, цифровые, основанные на использовании многоэлементных матричных приемников излучения и цифровых компонентов (аналого-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи, интегральные схемы), осуществляющие обработку видеоизображения, полученного в оптико-электронной системе в реальном масштабе времени. Наибольшие успехи в этой области связаны с широким распространением цифровой аппаратуры видео- и фотосъемки, а также с развитием алгоритмов сжатия для передачи в сетях информационной коммуникации и хранения видеоданных. Возможность хранения цифрового изображения в памяти позволяет производить совмещение двух изображений, стабилизацию, построение панорамного изображения и другие операции.

Р ис. 1. Обобщенная структурная схема современной тепловизионной системы «смотрящего» типа с микроболометрической матрицей

На рис. 1 приведена обобщенная структурная схема современной тепловизионной системы «смотрящего» типа с микроболометрической матрицей. Применяемые микроболометрические матрицы снабжены системой поддержания температуры на подложке чувствительных элементов. Параметры работы матрицы (уровень сигнала, чувствительность, внутренняя температура) задаются набором входных напряжений, поступающих с блока управления и питания матрицы. Для проведения калибровки предусмотрен узел шторки, расположенный между объективом и матрицей. В некоторых системах предусмотрена система фокусировки по получаемому изображению. Микроболометрическая матрица формирует аналоговый сигнал, который в дальнейшем оцифровывается на АЦП. Блок цифровой обработки сигнала производит обработку оцифрованного сигнала для дальнейшего его представления на встроенном дисплее или на внешнем устройстве отображения. В данной диссертации блок цифровой обработки сигнала построен на базе программируемой логической интегральной схемы (ПЛИС), либо на базе цифрового сигнального процессора (Digital Signal Processor ‑ DSP). Настройка и управление системой производится либо с пульта управления, либо с ПК через стандартные интерфейсы.

Требования к результатам цифровой обработки тепловизионного изображения, получаемого с микроболометрических матриц, очень часто аналогичны требованиям, предъявляемым к телевизионному изображению, несмотря на то, что качество изображений, получаемых с микроболометрических матриц, хуже, чем с фотоприемных матриц, работающих в видимом диапазоне. Цифровой обработке изображений в отечественной и зарубежной литературе посвящено большое число работ (У. Прэтт, Р. Гонсалес, Р. Вудс, Б. Яне, Д.А. Форсайт, Ж. Понс, С. Уэлстид, Д.С. Лебедев, В.А. Сойфер, И.И. Цуккерман, Л.П. Ярославский и многие другие). Тем не менее, развитые сегодня методы цифровой обработки изображения, используемые в видео- и фототехнике, применительно к неохлаждаемым тепловизионным системам нуждаются в существенном совершенствовании, что связано со сравнительно большой неоднородностью параметров и характеристик матричных микроболометров, нелинейностью их характеристик, высоким уровнем шумов и, как правило, низким контрастом самой сцены. Необходимость коррекции и ослабления влияния этих факторов на видеоизображение и определяет актуальность темы диссертации.

Целью работы является разработка алгоритмов цифровой обработки, позволяющих улучшить качество тепловизионого видеоизображения, получаемого при помощи микроболометрической матрицы.

Для достижения этой цели решались следующие задачи:

анализ и совершенствование методов компенсации неоднородности параметров и характеристик элементов микроболометрической матрицы;

разработка алгоритмов компенсации шумов и образования высококонтрастных изображений, получаемых с помощью микроболометрической матрицы;

разработка метода определения взаимного сдвига, масштабирования и поворота двух кадров видеоизображения.

Методы исследования. Все разработанные методы и алгоритмы были предварительно протестированы на персональных компьютерах. В качестве тестовых видеоданных применялись необработанные цифровыми методами видеопоследовательности, записанные после оцифровки с микроболометрической матрицы тепловизора. После тестирования на персональном компьютере алгоритм переносился на тепловизионные системы, разработанные в ОАО «ЦНИИ «Циклон». Для реализации использовались либо язык C и C++ в среде программирования Texas Instruments Code Composer Studio для DSP-процессоров TMS320C6200 и TMS320C6400, либо язык Verilog HDL в среде Xilinx ISE для ПЛИС Xilinx XC2S200 и XC2VP4.

Научная новизна результатов диссертационных исследований состоит в следующем:

обосновано применение трехточечной многотабличной калибровки для существенного улучшения качества изображения в тепловизионных системах на основе микроболометрических матриц;

построена система алгоритмов (замещения дефектных элементов матрицы, компенсации шумов, повышения контраста, автофокусировки), использующая результаты применения общего для всех них фильтра, что позволяет оптимизировать вычислительный процесс;

обнаружено наличие искажений равномерности по всему кадру дисперсии шумов после геометрических преобразований (масштабирование, поворот) равномерно зашумленных белым шумом изображений;

разработан быстрый алгоритм автоматической регулировки уровней яркостей, который эффективен в случае обработки изображений с широким диапазоном яркостей;

разработан алгоритм поиска и коррекции геометрического рассогласования двух кадров для произвольного угла их взаимного поворота.

Практическая ценность работы состоит в том, что в целях улучшения качества изображения на выходе тепловизионых систем «смотрящего» типа, использующих микроболометрические матрицы, разработана и реализована целостная система алгоритмов цифровой обработки видеоизображения.

Основные положения, выносимые на защиту:

многотабличная трехточечная калибровка в тепловизионных системах с микроболометрами позволяет обеспечивать требуемое качество изображения в широком диапазоне температур наблюдаемых сцен;

для реализации ряда алгоритмов (замещения дефектных элементов матрицы, компенсации шумов, повышения контраста и автофокусировки) возможно использование общего фильтра размытия;

для компенсации искажений равномерности дисперсии шумов по кадру после геометрических преобразований (масштабирование, поворот) равномерно зашумленных белым шумом изображений возможно использовать предложенный метод, основанный на использовании фильтра размытия;

предложенный быстрый алгоритм автоматической регулировки уровней яркостей эффективен в случае обработки изображений с широким диапазоном яркостей;

используя алгоритм, основанный на сборе статистики по окружностям на изображении, можно найти геометрическое рассогласование двух кадров для произвольного угла их взаимного поворота;

Апробация работы. Основные положения докладывались на научно-практических конференциях международных форумов «Оптика-2006» и «Оптика-2007» и на международном форуме «Научная сессия МИФИ-2007» (12 докладов). Реализация алгоритмов была осуществлена на тепловизионных системах, разработаных в ОАО «ЦНИИ «Циклон» на базе DSP-процессора TMS320C6400 и ПЛИС Xilinx XC2S200, XC2VP4.

Публикации. По результатам диссертационной работы опубликовано 7 научно-технических статей, из них одна в журнале, включенном в перечень ВАК.

Достоверность полученных в работе алгоритмов подтвердилась в процессе проводимых исследований и испытаний в ОАО «ЦНИИ «Циклон» в рамках ОКР: «Модуль МБ-2», «Филин», «Обзор-ТМ1», «Шахин», «Аврора», «Сыч-3», «Скопа-3» и др.

Объем и структура работы

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав и заключения. Работа содержит 126 страниц машинописного текста, 62 рисунка. Список литературы включает 98 наименования.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность работы, цель работы, методы исследования, научная новизна, практическая ценность, основные положения, выносимые на защиту, апробация работы, достоверность, объем и структура работы.

В первой главе диссертации проведен обзор известных методов цифровой обработки изображений, применяемых в фото- и видеосистемах с матричными фотоприемниками, а также в ряде тепловизионных систем (компенсация неоднородностей параметров и характеристик элементов матричного приемника, выявление дефектных элементов и их замещение, компенсация шумов методами пространственной и временной фильтрации, выделение контуров, автофокусировка, преобразование уровней яркости и контраста, геометрическое совмещение двух кадров, мультиспектральное сложение, стабилизация).

Анализ этих методов применительно к тепловизионным системам на базе микроболометрических матриц показывает, что они нуждаются в существенной доработке. Так, применительно к тепловизионным системам с микроболометрами наиболее часто используемая двухточечная калибровка не обеспечивает требуемого качества изображения во всем наблюдаемом диапазоне температур. При компенсации шума при помощи пространственной фильтрации происходит размытие контрастных границ объектов, что снижает пространственное разрешение, а как следствие, снижает расстояние обнаружения и распознавания. Применяя линейный фильтр дифференцирования можно повысить контраст границ объектов, что приводит к повышению дальности обнаружения и распознавания. Побочным эффектом является повышение уровня шума и изменение внешнего вида изображения (выделение контуров). Используя линейный фильтр дифференцирования, можно построить алгоритм, позволяющий производить сравнительную оценку качества фокусировки объектива. Линейный метод автоматической регулировки уровней яркости, применяемый в тепловизионных системах, нуждается в доработке с целью увеличения контраста изображений в широком температурном диапазоне.

Во второй главе рассматриваются пути совершенствования методов цифровой обработки изображений в тепловизионных системах на основе микроболометрических матриц.

Экспериментально было показано, что зависимость сигнала от температуры наблюдаемого объекта не является линейной, но достаточно хорошо описывается полиномом второго порядка. Дальнейшее увеличение порядка полинома не приводит к существенному снижению ошибки приближения. Поправочные коэффициенты определяются путем калибровки по трем температурам объекта для каждой из рабочих температур матрицы и записываются в память прибора.

Предлагается метод замещения дефектного элемента (пиксела), основанного на применении в блоке цифровой обработки сигнала (рис. 1) фильтра размытия, используемого в ряде других алгоритмов (фильтрация шумов, оконтуривание, автофокусировка). Под линейным фильтром понимается следующая операция над элементами изображения :

,

где задают размеры «окна» фильтра с независимыми от весовыми коэффициентами матрицы . Для обеспечения сохранения общего уровня сигнала накладывается условие:

.

Характеристики

Тип файла
Документ
Размер
1,51 Mb
Тип материала
Учебное заведение
Неизвестно

Тип файла документ

Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.

Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.

Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.

Список файлов реферата

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
7155
Авторов
на СтудИзбе
253
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее