Обработка сигналов в многодиапазонных системах технического зрения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Обработка сигналов в многодиапазонных системах технического зрения

В рамках современных тенденций развития автоматизированных систем управления (в том числе робототехнических) всё большую актуальность обретают системы технического зрения (СТЗ), задачи которых состоят в получении, обработке, сохранении и передаче информации. Современная авиационная (самолёты, вертолёты, беспилотные летательные аппараты), наземная (танки, роботизированные комплексы), морская (корабли, подводные лодки) техника оснащена СТЗ, ориентированными на решение задач повышения информационной полноты об окружающей обстановке.

При проектировании СТЗ для разных видов техники применяют различные методы обработки информации, что связано в первую очередь с многодиапазонностью таких систем [1]. Например, к современным СТЗ, работающим в оптическом диапазоне предъявляется целый ряд особых требований по надёжности функционирования, всепогодности, пространственному разрешению, возможности работы в условиях низкой освещённости и прочие. Многие проблемы при обработке информации в СТЗ возникают вследствие естественной низкой различимости целей на оптическом изображении (дождь, туман и т.д.), либо возможного присутствия активных видов противодействия (маскировка, пиротехнические средства, прожекторы и т.п.).

В работе рассматриваются СТЗ, ориентированные в большей степени на оптический информационный канал. Изображения, получаемые от различных датчиков, имеют свои характерные яркостно-геометрические особенности, которые обусловлены как физикой формирования самого изображения, так и характеристиками оптико-электронных трактов. Данные особенности в значительной степени определяют выбор алгоритмов предварительной обработки и распознавания. Изображения, получаемые от датчиков различных диапазонов, имеют существенную корреляцию из-за естественных взаимосвязей между физическими величинами, которые измеряются этими датчиками. Это означает, что со статистической точки зрения данные, формируемые различными каналами многоканальных систем дистанционного наблюдения, не могут рассматриваться как независимые источники свидетельств об объектах сцены наблюдения. Тем не менее, каждый диапазон несёт и определённую специфическую информацию об объекте наблюдения, что позволяет СТЗ, использующим несколько различных датчиков, демонстрировать лучшие результаты по сравнению с системами, основанными на одном спектральном диапазоне.

Однако возникает явное противоречие между ростом числа каналов в многодиапазонных системах и вычислительной сложностью методов обработки информации каждого из каналов, которая начинает расти пропорционально числу каналов многодиапазонной системы, поэтому, на сегодняшний день актуальна задача разработки методов обработки информации для СТЗ.

Многодиапазонные системы технического зрения

Современные СТЗ представляют собой аппаратно-программные комплексы [1].

Обобщённая схема обработки в СТЗ показана на рисунке 1.

Рис. 1. Обобщённая схема обработки информации в СТЗ

На сегодняшний день наибольшее распространение получили трёхдиапазонные СТЗ, обобщенная схема обработки информации в которых приведена на рисунке 2.

Рис. 2. Функциональная схема трёхдиапазонной СТЗ

многодиапазонный технический зрение сигнал

В СТЗ необходимы эффективные технологии комплексирования и кодирования потока видеоданных от различных датчиков.

Методы обработки информации, применяемые в системах технического зрения

Первичное звено практически каждого из каналов - система захвата и оцифровки аналоговых сигналов [2]. Для введения информации в общий блок обработки требуются универсальные аппаратно-программные средства оцифровки данных, называемые платами захвата или аналого-цифровыми преобразователями (АЦП). Отдельно стоит отметить факт синхронизации на аппаратном уровне всех приведённых первичных источников информации.

В многодиапазонных СТЗ для каждого из каналов требуется провести предварительную обработку данных [3] с целью их последующего совмещения (комплексирования) в блоке предобработки и комплексирования изображений. Такая обработка включает сопоставление полей зрения камер, аберраций объективов, сопоставление кадровых скоростей источников информации. Также, предобработка включает улучшение характеристик получаемых изображений, которая заключается в применении фильтрации на основе пространственных или частотных фильтров, например, повышение резкости, или наоборот размытие изображений, выравнивание гистограммы, гомоморфная фильтрация, и прочие фильтры.

На этом этапе формируется улучшенное комплексированное изображение, которое далее требуется закодировать и передать в зависимости от задач СТЗ с потерями или без. Для этого применяют цифровые системы кодирования видеоинформации [4]. Обобщённая схема ЦСКВ приведена на рисунке 3.

Прямое цветовое преобразование предполагает первичную предобработку входных данных. На этом этапе осуществляется перевод видеоинформации в цветовое пространство YUV. Обратное цветовое преобразование восстанавливает отсчёты R, G, B из полученных Y, U, V.

Рис. 3. Обобщённая схема обработки информации при сжатии потока видеоинформации

Устранение пространственно-временной избыточности видеоинформации делится на устранение пространственной избыточности и временной избыточности.

Для целей декорреляции в пространственной области используют различные методы, наиболее часто применяемые из них - линейная или нелинейная фильтрация и трансформация в спектральную область с последующей обработкой. Также для декорреляции сигналов используют преобразования Фурье, Уолша-Адамара, Карунена-Лоэва, косинусное и другие.

Устранение временной избыточности видеоинформации достигается за счёт использования компенсации движения или одного из декоррелирующих преобразований (косинусное, вейвлет, Хаара и пр.). В качестве наиболее распространённого метода устранения временной избыточности используется метод гибридной обработки динамических изображений, базирующийся на использовании анализа движения. Такой способ позволяет осуществлять так называемую компенсацию движения - ставить в соответствие предыдущий во времени двумерный блок.

Статистическое кодирование выполняется над поступающими данными с целью сжатия цифрового потока и основывается на использовании статистических свойств источника данных.

Кодирование длин повторов. Этот метод также называется Run Length Encoding (RLE). Суть этого метода заключается в замене идущих подряд одинаковых символов числом, характеризующим их количество.

Код Хаффмана - является префиксным кодом, в котором длина кодового слова обратно пропорциональна встречаемости кодируемого элемента, т.е. часто встречающимся элементам соответствуют короткие коды, редко встречающимся - длинные. Кодирование методом Хаффмана имеет множество вариантов реализации.

Передача и приём цифрового потока. В основе транспортировки лежит концепция пакетирования потока данных, передача по физическому каналу, приём и сборка пакетов на приёмной стороне.

Системы технического зрения применяются в разных областях для гражданского и военного применения. И если в аппаратном отношении СТЗ приближаются к пределу своего теоретического развития, то в программном - существует перспектива развития методов, которые позволили бы проводить их дальнейшее улучшение.

Согласно приведённой обобщённой функциональной схеме многодиапазонных СТЗ можно сделать вывод, что одним из важных моментов в работе многодиапазонных систем является применение методов синхронизации потоков информации, получаемых от источников различного диапазона.

На примере трёхдиапазонной СТЗ приведены наборы методов, которые применены в трёхдиапазонной СТЗ. Приведённые данные будут полезны разработчикам аналогичных систем.

Литература

многодиапазонный технический зрение сигнал

1. Костяшкин Л.Н., Бабаев С.И., Логинов А.А., Павлов О.В. Технологии систем улучшенного / синтезированного зрения для управления летательными аппаратами / Техническое зрение в системах управления мобильными объектами-2010: Труды научно-технической конференции-семинара. Под ред. Р.Р. Назирова. - Таруса, 2010. С. 45 - 56.

2. Кочин Л.Б. Методы и средства отображения цветовой видеоинформации. Балт. гос. техн. ун-т. СПб., 2012. 268 с.

3. Борейшо А.С., Ильин М.Ю., Коняев М.А., Михайленко А.С., Морозов А.В., Страхов С.Ю. Комплексирование в оптоэлектронных системах // Инженерно-физический журнал. 2016. Т. 89. №3. С. 736-741.

4. Страхов С.Ю., Сухов Т.М. Сжатие потока комплексированной видеоинформации // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. - 2015. - №6 (23). - С. 48-53.

Размещено на Allbest.ru