ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Формирование эталонного описания из "Управление и наведение беспилотных маневренных летательных аппаратов на основе современных информационных технологий " В рамках изложенного подхода весьма важной является задача определения значений коэффициентов а, bi с учетом указанных ограничений, относящаяся к классу задач идентификации объектов на различных проективных изображениях. В этом случае для определения значений этих коэффициентов могут быть использованы, например, методы, основанные на линейных отображениях методы идентификации коэффициентов а , bi по набору характерных точек или элементов изображений методы непосредственного поиска значений коэффициентов ttj, bi путем последовательного перебора наборов этих коэффициентов в соответствующем пространстве и т. д. Все эти методы отличаются различной точностью и достоверностью идентификации и трудоемкостью вычислительного процесса. [c.177] Рассмотренная в этом разделе возможность представления трехмерной геометрической модели сцены комбинацией двумерных изображений позволяет получить набор эталонных изображений, а затем и эталонных описаний наблюдаемой сцены для произвольного набора значений дальности и ракурсов визирования. Поскольку все процедуры формирования такого набора осуществляются не в процессе полета, а заранее, большой объем связанных с этим вычислительных затрат не является существенным ограничением. В дальнейшем, набор полученных эталонных описаний записывается в память бортовой вычислительной системы, как элемент полетного задания конкретное эталонное описание, соответствующее измеренному значению дальности и ракурса, используется для сравнения с соответствующим текущим изображением. [c.177] Проведенное выше рассмотрение двух подходов к построению эталонных изображений на основе использования геометрических моделей трехмерных сцен и их двумерных проекций не исчерпывает, разумеется, всего многообразия возможных решений этой задачи. Однако обсуждение последовательности соответствующих процедур призвано ознакомить читателя с методическими особенностями и эвристическим характером процесса построения эталонных изображений, используемых в системах наведения. [c.177] В предыдущих разделах рассматривались возможные процедуры построения 2В-изображений трехмерной геометрической модели наземной сцены для фиксированного и произвольного (в некотором диапазоне значений дальности и ракурсов) положения точки наблюдения. [c.177] Однако, как уже указывалось ранее, в бортовой системе наведения беспилотного маневренного летательного аппарата при решении задач обнаружения, распознавания и целеуказания после предварительной обработки эталонного и текущего изображений (фильтрации, выделения однородных областей, границ, контуров и т. п.) используются уже не сами двумерные изображения, а их символьные описания в том или ином виде. [c.177] Эталонное описание в этом случае представляет собой описание в символьной форме характерных черт полученного 2D-изображения (или набора изображений) сцены и практически однозначно связано с характером получаемого на борту текущего изображения и принятым алгоритмом обнаружения и локализации объектов сцены. [c.178] Важнейшей характеристикой объектов искусственного происхождения является их правильная геометрическая форма, что допускает возможность представления их границ набором прямых линий, овалов, и т. п., характеристики которых (длина, наклон, контурные точки и т.д.) составляют характерные черты изображения. [c.178] Рассмотрим возможную последовательность основных этапов подготовки эталонного описания при формировании конкретного полетного задания. [c.178] На первом этапе подготовки эталонного описания из ЦММ удаляются те её элементы, которые, возможно, не могут быть получены или локализованы на текущем изображении для заданных значений пространственных координат точки наблюдения строится геометрическая модель наблюдаемой сцены в цифровой форме с нанесенной точкой прицеливания. [c.178] На втором этапе формируется описание эталонной модели наблюдаемой сцены в форме программного файла, содержащего в символьном виде информацию о координатах контуров объектов и их высотах вместе с координатами точки прицеливания и точки наведения. Объекты сложной формы, поверхности которых не могут быть представлены выпуклыми многоугольниками, разбиваются на множество элементов с помощью специальной программы. [c.178] Устойчивость пространственных связей оценивается с учетом возможных изменений значений ракурса визирования сцены, вызванных ошибками подготовки ЦММ и ошибками определения значений точки визирования. [c.179] Как уже отмечалось выше, форма представления эталонного описания однозначно связана с типом реализованного в бортовой системе наведения алгоритма обнаружения и локализации объектов на наблюдаемой сцене. Это особенно относится к операциям формирования эталонного описания на указанных выше втором и третьем этапах. [c.179] В выражении (5.11) приняты следующие обозначения р — мера близости эталонного и текущего описаний, представляемых соответственно векторными функциями F и G скалярные величины — весовые коэффициенты г — номер эталона а [1, оо] — характеристики используемой метрики. [c.179] Процедура выделения характерных признаков определяется типом этих признаков, подразделяющихся на детерминированные, вероятностные, логические и структурные. [c.179] Широко известен метод непосредственного сравнения эталонного и текущего изображений, рассматриваемых как двумерные функции яркости (или интенсивности), F x, г/), G x y) соответственно в выражении (5.11), или в дискретном виде — как двумерные дискретные матрицы с минимизацией расстояния р между этими изображениями вида (5.11). При использовании наиболее удобного и часто применяемого метода корреляционного сравнения имеет место условие си = 2 в указанном выражении. В качестве оценки меры близости часто используются значения коэффициента корреляции (нормированного, морфологического), отличающегося различными формами представления. [c.180] Во многих случаях вместо операций над полутоновыми изображениями, целесообразно оперировать с кодированными (бинарными) изображениями, в которых значения яркости каждого пиксела (дискретного элемента) — (ж , г/j) — принимают значения 0,1 . При сравнении изображений такого типа удобно использование метода оконной фильтрации, одной из разновидностей которого являются алгоритмы согласованной фильтрации. Окном , совпадающим по форме с распознаваемым объектом, осуществляется в этом случае процедура просмотра всего изображения с подсчетом количества пикселов со значениями единицы для каждого текущего положения окна . Если это количество превышает значение некоторого заранее заданного порога, то обнаружение объекта считается совершившимся, а центр окна отмечается меткой, равной единице. [c.180] Существенными преимуществами по сравнению с методами первого и второго типов, в смысле снижения трудоемкости вычислительной реализации бортовых алгоритмов, обладают методы, использующие в качестве характерных признаков контурные препараты эталонного и текущего изображений. Применение методов типа контурной корреляции, согласованной фильтрации контуров при сравнении соответствующих бинарных изображений сцены с низкой объектовой насыщенностью может привести к снижению трудоемкости вычислительной реализации (в основном потребного быстродействия) на один, два порядка. [c.180] Сопоставление эталонного и текущего описаний при этом заключается в сопоставлении цепочек непроизводных элементов для каждого из объектов сцены с последующим семантическим анализом всей сцены, т. е. её сборкой. [c.181] Проиллюстрируем эти процедуры на примере построения эталонного описания сцены с объектовым составом фабричного типа, включающего здания, трубы, градирни (рис. 5.7) при использовании алгоритма структурно-лингвистического типа [5.6. [c.181] Вернуться к основной статье