Способ обнаружения объекта

Способ обнаружения объекта

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Способ обнаружения объекта относится к автоматике и технической кибернетике и может быть использован при разработке систем автоматического анализа и классификации изображений.

При решении задач автоматического обнаружения возникает проблема выделения изображения объекта на естественном пестром фоне (земле, воздухе), когда об объекте известны лишь ориентировочные размеры. Основной признак, отличающий изображение объекта от фона, - это форма, образуемая перепадами яркостей сигнала изображения, поэтому при анализе фоно-целевой обстановки (ФЦО) обычно учитывают два вида наиболее неблагоприятных фоновых помех:

- контрастные перепады яркостей изображения, обусловленные границами протяженных фоновых образований (например, при анализе воздушной ФЦО - кромка облака, при анализе наземной ФЦО - перепад яркостей «луг-пашня»);

- изображения фонов, по сигнатурным признакам совпадающие с изображением объекта.

Решение задачи автоматического обнаружения и распознавания движущихся объектов упрощается при использовании ИК-диапазона длин волн. В этом диапазоне, во-первых, увеличивается отношение сигнал/фон вследствие нагрева отдельных частей объектов (например, двигателей), во-вторых, происходит естественная теплопередача элементов естественного фона, по-разному нагретых, вследствие разной ориентации по отношению к Солнцу и другим источникам тепла.

Известен способ обнаружения объекта с помощью фильтрации средних частот (ФСЧ), заключающийся в создании кадра изображения в ИК-диапазоне, преобразовании изображения в совокупность сигналов, представляющую собой прямоугольную матрицу сигналов, дискретизации сигналов, цифровой одномерной фильтрации средних частот по строкам и столбцам с параметрами, согласованными с размерами объекта, построении гистограммы яркостей изображения, выборе порога квантования в соответствии с гистограммой яркостей и однопороговой сегментацией изображения, при этом в качестве обнаруженного объекта выбирают изображение, превышающее пороговый уровень (Левшин В.Л. Пространственная фильтрация в оптических системах локации. - М.: Сов. радио, 1971). По данному способу осуществляется ограничение верхних пространственных частот для повышения отношения сигнал/шум, с одной стороны, и подавление контрастных низкочастотных составляющих протяженных фоновых образований для повышения отношения сигнал/фон, с другой стороны. Достоинством данного способа является простота решения, а также эффективность обнаружения контрастных объектов на неконтрастном фоне, например факела авиационного объекта при анализе воздушной ФЦО, а также подвижной техники на зимнем однородном фоне при анализе наземной ФЦО. Однако при обнаружении менее контрастных объектов или объектов на более контрастных фонах, например менее нагретой обшивки авиационного носителя на фоне кромки облака или автомашины с выключенным и остывшим двигателем, контраст изображения фона на выходе фильтра средних частот может превышать контраст изображения объекта, что приводит к ложному обнаружению.

Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому решению является способ обнаружения объекта, заключающийся в создании кадра изображения в ИК-диапазоне, преобразовании изображения в совокупность сигналов, представляющую собой прямоугольную матрицу сигналов, дискретизации сигналов, выделении сигналов как изображения протяженной площадки, тепловая сигнатура которой определяется распределением точечных источников ИК-энергии, сканировании изображения поля зрения окном сканирования с размерами, согласованными с размерами изображения объекта, определении по площади окна сканирования количества сигналов N с разными амплитудами и выборе в качестве координат объекта координат окна сканирования с максимальной величиной N (Патент РФ №2219564, G01S 17/06, опубл. 20.12.03). Данное техническое решение выбрано за прототип.

В соответствии с прототипом в пределах окна сканирования с центром в точке (i, j) определяют количество амплитудных интервалов N(i, j) с разными амплитудами, которое оценивают путем учета ненулевых значений частоты попадания отсчетов сигналов изображения в k-e амплитудные интервалы по дискретным элементам матрицы сигналов U_в(i, j), принадлежащих изображению выделенного объекта

где K - количество уровней квантования сигналов изображения U_в(i, j),

а координаты объекта определяют как координаты максимального значения количества амплитудных интервалов N(i, j) с разными амплитудами

Достоинством такого решения является то, что удается обнаружить объект, в том числе с меньшим контрастом, чем контраст фона, путем учета амплитудного диапазона распределения яркости деталей изображения объекта в пределах окна сканирования, размеры которого согласованы с размером объекта.

Недостатком такого решения является ложное обнаружение в качестве объекта, во-первых, контрастных перепадов яркости протяженных фоновых образований, во-вторых, контрастных объектоподобных фонов с меньшими размерами, чем окно сканирования.

Задачей заявляемого изобретения является увеличение вероятности правильного обнаружения объекта при более низких контрастах объекта и при более высоких контрастах фона.

Поставленная задача решается за счет того, что используется способ обнаружения объекта, заключающийся в создании кадра изображения в ИК-диапазоне, преобразовании изображения в совокупность сигналов, представляющую собой матрицу сигналов, дискретизации сигналов, выделении протяженных сигналов путем сканирования поля зрения изображения окном сканирования с размерами, согласованными с размерами изображения объекта, определении по площади окна сканирования количества амплитудных интервалов N, выборе в качестве координат объекта координат с максимальной величиной N.

От прототипа заявляемый способ отличается тем, что предварительно определяют зоны поиска объектов, а затем при определении количества амплитудных интервалов N учитывают только наиболее значимые амплитудные интервалы.

Кроме того, зоны поиска объектов могут быть определены путем двукратной одномерной четной фильтрации по строкам и столбцам, согласованной с размерами объекта по строкам и столбцам соответственно, и двукратной одномерной нечетной фильтрации по строкам и столбцам, согласованной с размерами объекта по строкам и столбцам соответственно, формировании критериальной функции в соответствии с результатами четной и нечетной фильтрации и выборе в качестве центров зон поиска объектоподобного фона таких центров зон поиска, в которых критериальная функция превышает пороговый уровень, а четная и нечетная фильтрация могут быть осуществлены с использованием в качестве импульсных характеристик четной и нечетной первых гармоник ряда Уолша, реализованных рекурсивно в соответствии с патентом РФ №41938. Для учета наиболее значимых амплитудных интервалов при оценке N по площади окна сканирования сначала могут быть сформированы гистограммы яркостей путем подсчета частоты попадания значений яркостей изображения в соответствующие амплитудные интервалы, а затем учтены только те амплитудные интервалы, где значения гистограммы превышают пороговый уровень.

Достигаемый при этом технический результат заключается в исключении ложных обнаружений объекта, обусловленных контрастными перепадами яркостей протяженного фона, а также объектоподобного фона с размерами, меньшими, чем размер окна сканирования.

Технический результат достигается, во-первых, за счет предварительного определения зон поиска объекта, в которых находится объектоподобное изображение, что исключает ложное обнаружение в качестве объекта контрастных перепадов яркостей изображения фонов; во-вторых, за счет того, что при оценке амплитудного диапазона значений в данном окне сканирования поиска учитываются не все амплитудные интервалы яркостей объекта, а лишь наиболее значимые, что исключает ошибки, при которых в качестве объекта может быть выбран фон, например, меньших размеров, чем объект.

Предлагаемый способ реализуется с помощью алгоритма, отражающего этапы обработки оцифрованного видеосигнала для принятия решения об обнаружении объекта.

1. Определяются зоны поиска объектоподобного изображения.

Для этого:

1.1 Формируется результат двукратной четной одномерной фильтрации изображений по строкам и столбцам

В качестве импульсных характеристик используются первые четные гармоники Уолша, согласованные с размерами объекта вдоль строк l_o.i и столбцов l_o.j

Для сокращения вычислительных затрат на реализацию алгоритма свертки (4) с импульсными характеристиками (5), (6) можно использовать цифровой трансверсальный фильтр (Патент РФ №41938), в соответствии с которым свертки (4) можно представить

1.2. Формируется результат двукратной нечетной одномерной фильтрации изображений по строкам и столбцам аналогично (7) с импульсными характеристиками, соответствующими первой нечетной гармоники Уолша

1.3. Формируется критериальная функция

где σ - стабилизирующее слагаемое, значение которого сопоставимо со среднеквадратическим значением шума на выходе фильтра средних частот.

1.4. Определяются координаты центров (i, j) зон поиска объектов с объектоподобными изображениями, соответствующие условию

где R_пор - пороговое значение, выбираемое априорно исходя из пестроты фона.

2. Определяются координаты объекта. Для этого:

2.1. В пределах окна сканирования с центром в точке (i, j) определяются наиболее значимые амплитудные интервалы

где g_p - пороговое значение, определяющее уровень наиболее значимых амплитудных интервалов.

2.2. В пределах окна сканирования аналогично (1) находится количество наиболее значимых амплитудных интервалов

2.3. Определяются координаты объекта в зонах поиска объекта, соответствующие координатам центра объектоподобного изображения (10)

На Фиг.1 представлен пример ФЦО, включающий объект с координатой i_o, крутой перепад яркости протяженного фона с координатой i_к и объектоподобную помеху с координатой i_n (для наиболее простого случая, когда видеосигнал ФЦО U_в(i) одномерный).

На Фиг.1, а представлен пример исходной ФЦО (сплошная линия).

На Фиг.1, б показаны результаты обработки ФЦО с помощью алгоритма (4)...(12) (сплошной толстой линией - обработка фильтром (7) с четной импульсной характеристикой, сплошной тонкой линией - обработка фильтром (8) с нечетной импульсной характеристикой, пунктиром - критериальная функция (9)).

На Фиг.2 представлены плотности распределения видеосигнала g(U) для 3-х амплитудных интервалов , , , соответствующих анализируемым пространственным интервалам с координатами соответственно в точках i_o, i_k, i_n (сплошная линия).

В предлагаемом решении для исключения из рассмотрения протяженных перепадов яркостей выделены зоны поиска объекта путем нахождения объектоподобных изображений, что достигается формированием результатов не только четной (7) (фиг.1, б - толстая линия), но и нечетной фильтрации средних частот (8) (фиг.1, б - тонкая линия) и последующим формированием критериальной функции (9) (фиг.1, б - пунктир). Применение фильтрации средних частот с нечетной импульсной характеристикой приводит к резонансному подчеркиванию фронтов протяженных фонов и, как следствие, к минимуму отклика критериальной функции (9) (фиг.1, б - пунктир). Наоборот, в центре объектоподобных фонов результаты нечетной фильтрации средних частот (8) приводят к минимуму модуля отклика и, как следствие, к резкому увеличению критериальной функции (9). Поэтому дальнейшая пороговая обработка (10) позволяет исключить из рассмотрения перепады яркостей протяженных фонов, независимо от их контраста.

Для исключения ошибки, связанной с определением в качестве объекта объектоподобной помехи, исключаются из рассмотрения объектоподобные фоны аналогично тому, как предложено в прототипе. Наибольшее количество амплитудных интервалов (1) соответствует перепаду яркостей фона, который исключен из рассмотрения (фиг.1, б - пунктир в окрестности точки i_k). Поэтому в ФЦО (фиг.1, а - сплошная линия) объект будет обнаружен правильно. Однако возможна ФЦО, в которой, например, объектоподобный фон имеет размеры, меньшие, чем размеры окна сканирования объекта (фиг.1, а - пунктир). Это приводит к увеличению области определения плотности g(U), что соответствует увеличению количества амплитудных интервалов N (фиг.2 - пунктир) и в случае прототипа приводит к ложному обнаружению фона в качестве объекта. Для исключения такой ошибки в предлагаемом способе учитываются не все амплитудные интервалы, как в прототипе (2), а лишь наиболее значимые (11), т.е. превышающие пороговый уровень g_p. При g_p=0 способ определения наиболее значимых амплитудных интервалов в предлагаемом решение совпадает со способом учета амплитудных интервалов прототипа. Возможны разные алгоритмы выбора g_p. Например, при выборе пороговых значений g_p как доли от максимальных значений плотностей распределения в соответствующих амплитудных интервалах , , (фиг.2) учет значимых амплитудных интервалов приводит к меньшим значениям количества наиболее значимых интервалов помехи N(i, j) и ограничивается интервалами , .

Таким образом, предлагаемое решение в отличие от известных аналогов и прототипа позволяет получить дополнительный положительный эффект. В рассмотренном примере ФЦО по предлагаемому способу исключаются из рассмотрения не только перепады яркостей протяженных, но и объектоподобных фонов.

Итак, если в аналоге и прототипе достоверность обнаружения сигнала зависела от соотношения контрастов объекта и фона, от формы фона, то предлагаемое решение позволяет обнаруживать малоконтрастные объекты практически при любых контрастах и формах фона, что обеспечивает очень большой выигрыш по отношению сигнал/фон. Основным ограничением данного способа является малое отношение сигнал/шум. Однако, как показали результаты математического и полунатурного моделирования, учитывающие реальные модели изображений объектов, фонов и шумов, предлагаемое решение превосходит известные аналоги и прототип по отношению сигнал/шум примерно в 3-10 раз (в зависимости от типа ФЦО).

1. Способ обнаружения объекта, заключающийся в создании кадра изображения в ИК-диапазоне, преобразовании изображения в совокупность сигналов, представляющую собой матрицу сигналов, дискретизации сигналов, выделении протяженных сигналов путем сканирования поля зрения изображения окном сканирования с размерами, согласованными с размерами изображения объекта, определении по площади окна сканирования количества амплитудных интервалов N, выборе в качестве координат объекта координат с максимальной величиной N, отличающийся тем, что предварительно определяют зоны поиска объектов, а затем при определении количества амплитудных интервалов N учитывают только наиболее значимые амплитудные интервалы.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что зоны поиска объектов определяют путем двукратной одномерной четной фильтрации по строкам и столбцам, согласованной с размерами объекта по строкам и столбцам соответственно, и двукратной одномерной нечетной фильтрации по строкам и столбцам, согласованной с размерами объекта по строкам и столбцам соответственно, формировании критериальной функции в соответствии с результатами четной и нечетной фильтрации и выборе в качестве центров зон поиска объектоподобного фона таких центров зон поиска, в которых критериальная функция превышает пороговый уровень.

3. Способ по п.2, отличающийся тем, что двукратная одномерная четная и нечетная фильтрация по строкам и столбцам осуществляется рекурсивно.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что для учета наиболее значимых амплитудных интервалов при оценке N по площади окна сканирования сначала формируют гистограммы яркостей путем подсчета частоты попадания значений яркостей изображения в соответствующие амплитудные интервалы, а затем учитывают только те амплитудные интервалы, где значения гистограммы превышают пороговый уровень.