10

"Утверждаю"

Проректор по НР ТУСУР

д.т.н., профессор. Ильюшенко В.Н.

____________

"____"____________ 2002 г.

Заключение

выписка из протокола №9 совместного заседания кафедр радиотехнические систем (РТС) и телевидения и управления (ТУ) Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники от 11 апреля 2002

Присутствовали

1. Д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой РТС Г.С. Шарыгин - председатель заседания

2. Д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой ТУ И.Н. Пустынский

3. Канд. техн. наук, доц. кафедры РТС В.И. Тисленко

4. Канд. физ. -мат. наук, доц. кафедры РТС Ю.П. Акулиничев

5. Д-р физ. -мат. наук, проф. кафедры РТС Г.Н. Глазов

6. Канд. физ. -мат. наук, проф. кафедры РТС А.С. Чумаков

7. Канд. техн. наук, доц. кафедры РТС Б.П. Дудко

8. Канд. техн. наук, доц. кафедры РТС О.Н. Киселев

9. Ст. науч. сотр. кафедры РТС М.Е. Ровкин

10. Канд. техн. наук, ст. науч. сотр. кафедры РТС В.А. Хлусов

11. Канд. техн. наук, доц. кафедры ТУ В.А. Потехин

12. Канд. техн. наук, доц. кафедры ТУ А.Г. Костевич

13. Канд. техн. наук, доц. кафедры ТУ В.А. Кормилин.

14. Ст. науч. сотр. кафедры ТУ Н.И. Мищенко

15. Ст. преподаватель кафедры ТУ Г.В. Дементьева

16. Канд. техн. наук, доц. кафедры ТУ М.И. Курячий

17. Докторант кафедры ТУ Т.Р. Газизов

18. Аспирант кафедры ТУ Дегтярев А.А.

19. Канд. Техн. Наук, доц. Кафедры ту а.Н. Дементьев

20. Канд. техн. наук, доц. кафедры ТУ В.И. Коваленок

Заслушали.

Доклад кандидата технических наук, доцента кафедры РТС ТУСУР Мартышевского Юрия Васильевича по диссертационной работе на тему "Телевизионные средства определения координат объектов, расположенных на сложном фоне", представленной на соискание ученой степени доктора технических наук.

Краткое содержание доклада. Развитие вычислительных средств и успехи, достигнутые в разработке телевизионных датчиков, позволили существенно сблизить теорию и практику в разработке, исследовании и моделировании телевизионных автоматических систем (ТАС). Это позволило по-новому взглянуть на задачу определения координат и слежения за объектами телевизионными средствами. Сформулирована задача определения координат объекта ТАС. Отмечено, что для определения координат используется корреляционная или структурная обработка телевизионных изображений. Показано, что наиболее эффективным для определения координат объектов при неопределенной фоноцелевой обстановке является структурный метод обработки изображений. Приводится алгоритм структурного метода обработки изображения в ТАС.

Приведена модель изображения сцены и видеосигнала для точечного (ТСО) и протяженного (ПСО) световых объектов. В приведенной модели учтены аддитивные и мультипликативные помехи и шумы датчика, а также возникающие при работе ТАС результаты аномальных измерений. Отмечено, что практически все методы распознавания изображений можно разделить на две большие группы. Первая основана на понятии пространства признаков, которые характерны для искусственных объектов, вторая - на исследовании структуры изображения.

Обоснованы параметры изображения объекта, достаточные для его идентификации. Введена система параметров изображения фона, такие как фрактальная размерность, энергия вейвлет спектра, контраст, отношение сигнал/помеха; показана их адекватность для большинства типовых фонов.

Одной из основных проблем, возникающих при структурном методе обработки изображений, является сегментация. Рассмотрены методы сегментации изображений с использованием информации как об изображении объекта, так и фона, в том числе фрактальной размерности, байесовский, матриц встречаемости уровней серого, априорной информации о траектории движения и др. Приведены результаты исследований, на основании которых сделан сравнительный анализ методов сегментации.

Приведены результаты моделирования работы ТАС при определении координат путем оценки смещения ПСО в последовательности кадров и определении координат центра изображения. Показано преимущество предложенных алгоритмов для определения координат динамических ПСО, расположенных на сложном фоне, по сравнению с корреляционными методами обработки изображения. Результаты исследования работы ТАС показали, что введенная система параметров изображения фона позволяет адекватно оценивать качество работы ТАС в различной фоноцелевой обстановке. Приведены примеры разработанных устройств ТАС. Материалы доклада представлены на 28 чертежах, результаты проиллюстрированы 40 графиками и 2 таблицами.

Вопросы задали

Канд. техн. наук, доц. кафедры ТУ А.Г. Костевич задал следующие вопросы:

1. Как выбирались приводимые в работе тестовые изображения?

2. В качестве характеристики выбрана энергия вейвлет спектра. Эта характеристика чувствительна к анизотропии фона. Как вы обоснуете выбор именно этого параметра?

3. Почему на плакате 7 траектория движения такая угловатая?

4. В дальнейшем влияние биоритмов не учитывается. Почему?

5. Что принципиально нового дало применение вейвлет преобразования?

6. Дайте определения фрактальной размерности. Как она проявляется?

7. Насколько обосновано применение фрактальной размерности для сегментации телевизионных изображений?

8. В названии есть слова "телевизионные средства". Встает вопрос о быстродействии алгоритмов?

9. В работе используется аппликативная модель, а потенциальная точность определена для аддитивной?

Канд. физ. -мат. наук, доц. кафедры РТС Ю.П. Акулиничев. Задал следующие вопросы:

1. Перечислите положения, предоставляемые к защите. Что в них надо защищать и чем они отличаются от того, что предложено?

2. Как определяется потенциальная точность?

3. Каковы математические модели изображений фона и объекта?

Канд. техн. наук, доц. М.И. Курячий задал следующие вопросы:

1. Какие координаты объекта имеются в виду - XYZ или угловые. Соответствует ли название диссертации сути?

2. По точности: на 20% выше, чем известные. Это учитывает погрешность в изготовлении структуры самого ПЗС прибора?

3. В каких разделах подтверждается быстродействие?

Канд. техн. наук, доц. кафедры РТС В.И. Тисленко. Насколько классические статистические методы проигрывают текстурным?

Канд. техн. наук, ст. науч. сотр. кафедры РТС В.А. Хлусов. Можно кратко сформулировать оригинальную часть работы?

Ст. науч. сотр. кафедры ТУ Н.И. Мищенко. Определяются координаты объекта или изображения объекта?

Д-р физ. -мат. наук, проф. кафедры РТС Г.Н. Глазов. Задал следующие вопросы:

1. Что такое марковское поле?

2. Как задается априорная статистика и функция стоимости при байесовском подходе?

3. Относительно чего определяются координаты?

На все вопросы соискателем были даны полные и убедительные ответы.

Выступили:

Канд. техн. наук, доц. кафедры ТУ А.Г. Костевич. Отметил:

Достоинства диссертации в частности и в том, что используется широкий набор методов обработки изображений.

Недостатком работы является то, что в ней слабо используются методы структурного анализа. Для большинства алгоритмов необходима высокая производительность цифровых вычислителей. Мое мнение - работа достойна защиты.

Канд. техн. наук, доц. кафедры ТУ М.И. Курячий. В цели работы слово "быстродействие" надо использовать с оговорками. Точность на 20% и 3% надо давать как частный случай. Общее отношение к работе положительное, тема актуальна, присутствуют все атрибуты для докторской диссертации.

Канд. техн. наук, доц. кафедры РТС В.И. Тисленко. По известным мне требованиям работа достойна докторской диссертации.

Д-р физ. -мат. наук проф. кафедры РТС Г.Н. Глазов. В диссертации не всегда понятно, какая модель взята, при каких параметрах и допущениях. Ответы на вопросы не всегда соответствуют вопросу. Но работа актуальна, очень многие вопросы охвачены. Надо немедленно рекомендовать к защите.

Канд. техн. наук, доц. кафедры ТУ В.А. Потехин. Мне доклад понравился, поразил объем проведенной работы. Работа заслуживает положительной оценки.

Канд. техн. наук, доц. кафедры ТУ В.А. Кормилин. Положения в основном сформулированы верно, их можно зачитать из диссертации.

Д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой РТС Г.С. Шарыгин. Я оцениваю работу как квалификационную. Я считаю, что работа соответствует докторскому уровню по всем признакам, в том числе и по формальным. Доклад нужно переделать в соответствии с высказанными замечаниями.

Д-р техн. наук, проф. зав. кафедрой ТУ И.Н. Пустынский. Мне кажется, можно уточнить название "изображений координат". Я за то, чтобы представить диссертацию к защите, но необходимо устранить все неточности в тексте диссертации. Продолжительность доклада сократить до 30 минут.

Канд. техн. наук, доц. кафедры ТУ В.И. Коваленок. В названии диссертации нужно вместо "расположенных" написать "над".

Заключение

Заслушав и обсудив доклад доцента кафедры РТС Ю.В. Мартышевского, участники совместного заседания отмечают следующее.

Диссертационная работа является законченной научно-исследовательской работой.

Диссертация выполнена по тематическим планам научно-исследовательских работ, выполняемых кафедрой ТУ. Часть результатов по теме диссертации получена в ходе выполнения хоздоговорных работ с предприятиями и при выполнении работы по бюджетной тематике «Научные основы создания автоматизированных телевизионных систем распознавания изображений» код по ГАСНТИ 50. 05. 19, 50. 53. 17..

Актуальность темы диссертационного исследования определяется высокими требованиями к техническим характеристикам телевизионных автоматических систем. Это стимулирует их исследование и разработку и, прежде всего, для определения координат объектов, расположенных на сложном фоне, телевизионное изображение которого в общем случае аппроксимируется случайной положительной функцией, а распределение яркости характеризуется полимодальной гистограммой .

Сложность и трудоемкость алгоритмов обработки изображений приводила к ограничению функциональных возможностей и упрощению разрабатываемых ТАС. Достижения в области разработки телевизионных датчиков и развитие средств обработки изображений позволяют по-новому решить задачу определения координат объектов и разрабатывать многофункциональные ТАС с элементами интеллекта.

На основании этого диссертационная работа Мартышевского Ю.В. несомненно актуальна.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Предложенная система параметров изображения фона: фрактальная размерность (FD) изображения, энергия вейвлет спектра (), контраст объекта - достаточна для идентификации фона в широком диапазоне сцен. Введенное новое выражение отношения сигнал/помеха, учитывающее энергию вейвлет спектра изображения фона, позволяет адекватно оценивать качество работы ТАС при сложной фоноцелевой обстановке.

2. Предложенная методика сегментации телевизионных изображений и оценки качества работы ТАС на основе текстурных признаков изображений объекта и фона позволяет проводить сегментацию малоконтрастных изображений.

3. Синтезированный рекуррентный алгоритм за счет компенсации смещенности оценки позволяет на 20% повысить точность оценки и определять координаты объекта в течение текущего телевизионного кадра.

4. Разработанные алгоритмы позволяют определять координаты ПСО, расположенных на сложном фоне.

5. Разработанная адаптивная ТАС устойчива к аномальным результатам измерений, обусловленных действием на ТАС как аддитивных, так и мультипликативных помех, дефектами чувствительности фотоприемника телевизионного датчика и срывами слежения, вызванными маневрами объекта.

6. Полученная аналитическая зависимость потенциальной точности определения координат учитывает, в отличие от известных, распределение освещенности в изображении объекта.

7. Усовершенствованная методика моделирования ТАС на компьютере с использованием динамических мультимедиа композиций реальных изображений фона и объекта позволяет получать более достоверные оценки качества работы системы по сравнению с известными методиками, которые используют математические модели изображений. Это позволяет приблизить результаты моделирования к результатам, полученным при реальных испытаниях.

Личный вклад автора. Большинство представленных в диссертации результатов получено лично автором, под его руководством или при его непосредственном участии.

Научные положения, выводы и рекомендации, сформулированные в диссертации, обоснованы теоретическими решениями, экспериментальными данными, полученными в работе, и не противоречат физическим принципам.

Научная новизна выполненной работы заключается в следующем:

1. Впервые предложено и экспериментально подтверждено, что для адекватной оценки помехоустойчивости и точности определения координат объекта, расположенного на сложном фоне, эффективно использование отношения сигнал/помеха, определенного с учетом вейвлет (“wavelet”) спектра изображения фона.

2. Теоретически разработаны и исследованы новые алгоритмы сегментации телевизионных изображений на основе фрактальной размерности изображения объекта и фона и матриц встречаемости уровней серого (GLC), позволяющие выделять малоконтрастные объекты, расположенные на сложном фоне.

3. Рекуррентный алгоритм определения координат объекта, позволяющий примерно на 20% повысить точность и получать оценку в текущем телевизионном кадре.

4. Методы определения координат ПСО, расположенного на сложном фоне, на основе структурной обработки и межкадровой разности телевизионных изображений, обладающие в отличие от корреляционной обработки изображений, применяемой в ТАС, повышенной точностью.

5. Предложена и экспериментально подтверждена аддитивно аппликативная модель изображения сцены, в отличие от известных отражающая действие на ТАС аддитивных и мультипликативных помех, а также модель траектории движения объекта, включающая квазидетерминированную и случайную составляющие.

6. Впервые получена зависимость ошибки определения координат ПСО от совокупности параметров, определяющих структуру изображения фона, таких как контраст, среднее квадратическое отклонение яркости, интервал корреляции, энергия вейвлет спектра, позволяющая оценить точность ТАС в условиях сложной фоноцелевой обстановки.

7. Впервые проведены исследования и выявлены причины возникновения аномальных результатов измерений при работе ТАС, предложена учитывающая их модель. Разработан алгоритм работы ТАС, адаптивный к аномальным результатам измерений, обусловленных как действием помех, так и дефектами телевизионного датчика.

Степень достоверности полученных в диссертации результатов подтверждена совпадением, в пределах обоснованных погрешностей, теоретических и экспериментальных данных, а также успешными испытаниями разработанных устройств ТАС, в частности высокоточного микропроцессорного телевизионного координатора, предназначенного для определения координат и слежения за лазерным пучком в светодальномерах.

Практическая ценность диссертационной работы заключается в том, что полученные результаты помогут решению проблемы проектирования и разработки перспективных (современных, многофункциональных) ТАС различного назначения.

Научные результаты внедрены в НПО ВЕГА г. Москва, научно-исследовательском институте прикладной геодезии (НИИ ПГ) г. Новосибирск, Гохран России и ЦКБ «Геофизика», в лаборатории Технических средств неразрушающего контроля Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики (МИРЭА) г. Москва, ИОА СО РАН, в Томском государственном архитектурно-строительном университете (ТГАСУ) г. Томск, в работе, выполняемой по бюджетной тематике «Научные основы создания автоматизированных телевизионных систем распознавания изображений» код по ГАСНТИ 50. 05. 19, 50. 53. 17, а также ряде инициативных работ автора.

Методические разработки автора, созданное им оборудование используются в учебном процессе университета и при выполнении курсовых и дипломных проектов студентами специальности 20.05.02, 20.05.08, 20.16.00.

По своей работе Ю.В. Мартышевский сделал более 40 докладов на конференциях различного уровня.

Материалы диссертации неоднократно обсуждались на симпозиумах «Оптика атмосферы и океана», ИОА РАН,– Томск:, 1996-1998 гг., международном симпозиуме «Конверсия науки международному сотрудничеству» (Сибконверс) г.Томск, на симпозиумах Progress In Electromagnetic Research (PIERS’95-98), International Society for Optical Engineering (SPIE) в 1995-2001гг., в научных учреждениях Китая.

Основное содержание диссертационной работы полностью отражено более, чем в 100 опубликованных работах, в том числе 25 статьях в центральной печати, (в журналах «Радиотехника», «Измерительная техника», «Метрология», «Наука производству. Машиностроение», Известия вузов «Радиоэлектроника», «Приборостроение», «Автометрия», «Приборы и системы управления», «Приборы и техника эксперимента»), в сборниках трудов сотрудников ТУСУР 1997 и 1998 гг., 12 зарубежных статьях. Техническая новизна и авторство работы соискателя подтверждены 23 авторскими свидетельствами на изобретения.

При выполнении диссертационной работы Ю.В. Мартышевский проявил себя как состоявшийся ученый, умеющий самостоятельно ставить и решать научные проблемы. Его многолетняя плодотворная научная работа подтверждена многочисленными публикациями, авторитетом среди коллег, ссылками на его работы, а также полученными грантами - Сороса 1995 г. и Министерства образования России 1997, 1999 гг.