Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Методы обработки изображений точечных и протяженных объектов в оптических и радиометрических системах. Учебное пособие
.pdf
81
2
X
Ujixji /),(),(2
1
, Dji
),(00ji
),( ji
),( ji
),(00ji
mimii
00
,
njnjj
00
,
mmi ,
nnj ,
)},({ jiA
1
X
ayXaaa
1
ˆ
pXXXpXapaXX
TT11
11111
)()(
][
T
a
aaMK
p
1
11
2
)(
XXK
T
pa
)},({ jix
q
aK
)12)(12/())((
1
11
nmXXTrI
T
1
X
5. Величина U берется равной максимальному значению элементов
матрицы
оценки:
6. Координаты точки
. После деления (3.17) на U получаются нормированные
,
.
оцениваются по максимуму функции
, а сама функция
запоминается относительно
по
ширине ДНА:
,
.
7. Запомненные оценки АФ в матрице
,
или в нумерации
используются
далее при восстановлении изображений X по наблюдениям Y.
Достоинство алгоритма в его простоте. Отметим его недостатки.
1. Алгоритм рассчитан на применение в лабораторных условиях. В
реальных условиях АФ будет зависеть от дальности до объектов и
внешних воздействий.
2. Использование вместо точечного источника протяженного объекта приводит к размыванию формы АФ.
Существуют и другие альтернативные методы оценивания АФ,
однако они не рассчитаны на работу с прореженной матрицей наблюдений.
3.4. Анализ погрешностей
Аналитическое исследование
Вектор ошибок несмещенных оценок АФ при хорошо обусловленной матрице
Ковариационная матрица
в (3.4) определится как
.
ошибок a с нулевым
средним, где M – символ математического ожидания, для некоррелированных шумов
имеет вид
,
то есть определяется структурой матрицы X1, сформированной на основе эталонных изображений
матрицы
содержит дисперсии оценок АФ, то корень из усреднен-
. Так как главная диагональ
ного следа этой матрицы даст характеристику точности оценивания
АФ в виде показателя
. (3.18)
Расчет показателя (3.18) для матрицы X1 , полученной в условиях
моделирования, для случая одного контрольного объекта в поле
82
1
X
показал значение I1 = 0,0905, а для случая двух объектов составил I2 =
= 0,0122. Это говорит в пользу увеличения числа объектов наблюде-
ния при оценивании АФ.
Замечание. Увеличение числа объектов наблюдения приводит к
повышению точности оценивания АФ. Однако на практике организовать наблюдение двух объектов сложнее, так как взаимное положение
объектов в поле
учитывается в алгоритме оценивания АФ.
Влияние АФ на восстановление изображений
Исследование показывает сильную чувствительность алгоритмов
восстановления от ошибок задания АФ, и в этом смысле алгоритмы
восстановления ведут себя неустойчиво. Это говорит о необходимости
калибровки системы видения при восстановлении изображений – оценивания АФ при изменении условий наблюдения.
На рис. 3.1 слева направо показаны: моделируемая АФ при
mxn=15x15 и оценка АФ, найденная алгоритмом матричного метода.
На рис. 3.2 слева направо показаны: моделируемая матрица РИ,
матрица X восстановленного изображения объекта в виде рамки при
параметре АФ μ = 0,2 и матрица X восстановленного изображения объекта при найденном параметре μ = 0,3. Видно влияние неточности
задания АФ на точность восстановления изображения.
Рис. 3.1. Аппаратная функция и ее оценка
Рис. 3.2. Чувствительность алгоритма восстановления
к ошибкам задания параметра АФ
83
Библиографический список
1. Василенко Г.И., Тараторин А.М. Восстановление изображений.
М.: Радио и связь, 1986. 304 с.
2. Цифровая обработка изображений в информационных системах:
учеб. пособие / И. С. Грузман, В. С. Киричук и др. Новосибирск: Издво НГТУ, 2002. 352 с.
3. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. 616 с.
4. Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление: учеб. пособие / Б.А. Алпатов, П.В. Бабаян, О.Е. Балашов, А.И. Степашкин. М.: Радиотехника,
2008. 176 с.
5. Математические методы восстановления и обработки изображений в радиотеплооптоэлектронных системах: монография / В.К. Клочко. Рязан. гос. радиотехн. ун-т. Рязань, 2009. 228 с.
6. Чураков Е. П. Введение в многомерные статистические методы:
учеб. пособие. СПб.: Лань, 2016. 148 с.
7. Математические методы пространственно-временной обработки
сигналов в радио- и оптико-электронных системах: монография / В. К.
Клочко. Рязан. гос. радиотехн. ун-т. Рязань: ИП Коняхин А.В. (Book
Jet), 2020. 164 с.
8. Математические методы локации объектов в многопозиционных
системах наблюдения: учеб. пособие / В. К. Клочко, К. Х. Нгуен. Рязан. гос. радиотехн. ун-т. Рязань: ИП Коняхин А.В. (Book Jet), 2021.
120 с.
9. Клочко В.К. Математические модели неопределенности в теории
и приложениях: учеб. пособие / В. К. Клочко. Рязан. гос. радиотехн.
ун-т. Рязань: ИП Коняхин А.В. (Book Jet), 2021. 204 с.
К л о ч к о Владимир Константинович
Методы обработки изображений точечных
и протяженных объектов
в оптических и радиометрических системах
Редактор Р. К. Мангутова
Корректор С. В. Макушина
Подписано в печать 12.08.22. Формат бумаги 60х84 1/16.
Бумага писчая. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 5,25.
Тираж 30 экз. Заказ
Рязанский государственный радиотехнический университет.
390005, Рязань, ул. Гагарина, 59/1.
Редакционно-издательский центр РГРТУ.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]