автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Методы и устройства контроля информационных параметров структуры сигналов изображений в системах прикладного телевидения

На правах рукописи

ООЗОБ4139

Власюк Игорь Викторович

МЕТОДЫ И УСТРОЙСТВА КОНТРОЛЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ СТРУКТУРЫ СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ ПРИКЛАДНОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ

Специальность 05.12.04 - «Радиотехника, в том числе системы и устройства

телевидения»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2007

003054139

Работа выполнена в Московском техническом университете связи и информатики.

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Безруков Вадим Николаевич

Официальные оппоненты:

Лауреат Государственной и Ленинской премий,

доктор технических наук,

профессор Селиванов Арнольд Сергеевич

Ведущее предприятие:

кандидат технических наук, Ульянкин Сергей Викторович

Открытое акционерное общество «Всероссийский научно-исследовательский институт телевидения и радиовещания» (ОАО ВНИИТР)

Защита состоится 22 марта 2007 г. в 15 ч. на заседании диссертационного совета К219.001.02 в Московском техническом университете связи и информатики по адресу: 111024, Москва, ул. Авиамоторная, д. 8а, ауд. А-455.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского технического университета связи и информатики.

Автореферат разослан "_

2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Матвеева О. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одно из важнейших направлений развития цифровых систем прикладного телевидения связано с созданием в настоящее время систем комплексной безопасности объектов, интегрирующих в своей структуре контроль разнородных составляющих, свойственных локальному или общему «нарушению» в пространстве, например, видеоконтроля. При этом должна быть обеспечена возможность адаптивной перестройки характеристик системы, обеспечивающая не только выявление «нарушений», но и классификацию объекта, являющегося его причиной. Сопоставление «нарушителя» с имеющимися архивными данными позволяет управлять реакцией системы комплексного контроля и безопасности объектов (СКБО) на данное конкретное нарушение. Поэтому одной из основных задач является селекция заданных составляющих видеоинформации и формированием соответствующих сигналов, позволяющих принять необходимое решение. С учётом многомерности контролируемого пространства (аргументы: время /, пространственные координаты х, у, глубина по оси оптического отображения 2, длина волны электромагнитного излучения X) имеется значительное многообразие параметров и характеристик, позволяющих реализовать полноценное описание данного объекта.

Задачей реальной системы СКБО является селекция ограниченного числа параметров и характеристик классификации объекта. Дальнейшее наращивание данного числа параметров должно обеспечивать опознавание в пределах конкретной классификации. Однако современные системы СКБО обычно работают в режиме интегрального выявления нарушения в контролируемом информационном пространстве. Опознавание объекта, являющегося причиной нарушения реализуется уже с привлечением оператора. Нарастание числа ложных тревог приводит к его утомляемости, что в последующем может привести в системе СКБО к игнорированию даже чрезвычайных нарушений. Поэтому важно последовательно вводить в систему СКБО элементы опознавания «нарушений» с соответствующей обработкой сигнала по указанным выше направлениям видеоинформационного пространства. Соответственно, важными параметрами в реальных условиях являются размеры объекта-причины «нарушения», цвет, скорость перемещения, параметры формы и т.д. При их совокупном контроле должна проводиться ранговая оценка

3

контролируемой ситуации с установлением приоритетов и с учетом специфики видеоинформационного пространства, что снижает степень утомления оператора и, соответственно, увеличивается эффективность функционирования реальной системы СКБО.

В связи с изложенным, актуальной в настоящее время является разработка взаимно сопряженных методов адаптивного контроля информационных параметров и характеристик сигналов объектов в системах прикладного телевидения, которые обеспечивают независимый контроль разнородных параметров и характеристик объекта-причины «нарушения» с интегральным принятием решения по результатам их контроля.

Настоящая диссертационная работа в основном ориентирована на телевизионную часть СКБО, хотя полученные в ней результаты могут быть использованы при решении других задач в области прикладного телевидения, систем машинного зрения, при реализации межкадрового сжатия изображений (определение вектора движения) и др.

Цель работы. Целью настоящей диссертационной работы является исследование и разработка методов адаптивного контроля информационных параметров и характеристик сигналов объектов в СКБО и разработка устройств для их реализации.

Для достижения поставленной цели решены следующие научно-практические

задачи:

1. Проведён анализ основных характеристик и параметров датчиков сигналов телевизионных изображений (ДТВС), степени влияния различных параметров на качество работы системы СКБО.

2. Разработан и экспериментально исследован метод контроля частотно-контрастных характеристик (ЧКХ) ДТВС, приведены и проанализированы результаты измерения указанным методом ЧКХ различных современных ДТВС.

3. Реализована численная оценка степени снижения контраста сигналов изображений объектов на краях растра, обусловленная мультипликативными искажениями внутрикадровой структуры сигналов изображений в преобразователях «свет-сигнал» (ПСС).

4. Предложен метод относительной оценки пространственных характеристик ДТВС с введением параметра: «эквивалентная протяженность пространственной импульсной характеристики (ПИХ)».

5. Исследована степень влияния на оператора коммутационной помехи в зависимости от изменения частоты коммутации для случая последовательного периодического видеокоэтроля нескольких изображений.

6. Проведён анализ функционирования устройств формирования сигналов управления для ТВ систем безопасности объектов с эталонной памятью.

7. Разработаны метод и устройство (устройство 1) селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов.

8. Разработаны метод и устройство (устройство 2) селекции нарушений с преобразованием структуры пространственного спектра сигналов изображений.

9. Разработаны метод и устройство (устройство 3) селекции «нарушений» с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов.

Ю.Проведено экспериментальное исследование методов по п.п. 7-9 в различных условиях функционирования.

Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы современные методы анализа, основанные на элементах теории телевидения и радиотехники, цифровой обработки и дискретизации многомерных сигналов, теории функций и функционального анализа, теории интегральных ортогональных преобразований, современные методы численного анализа и др.

Научная новизна работы. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Проведен анализ степени влияния основных параметров и характеристик ДТВС на работу СКБО, введен интегральный параметр для оценки пространственной импульсной характеристики ДТВС - эквивалентная протяженность ПИХ.

2. Предложен метод контроля сквозной частотно-контрастной характеристики ДТВС.

3. Разработан метод селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов и устройство для его реализации.

4. Разработан метод селекции нарушений с преобразованием структуры пространственного спектра сигналов изображений в системах видеокоитроля объектов и устройство для его реализации.

5. Разработан метод селекции нарушений с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов и устройство для его реализации.

Практическая ценность:

1. Разработан и экспериментально исследован метод контроля частотно-контрастных характеристик ДТВС, выполнены измерения и сопоставление с его использованием характеристик различных современных ДТВС, позволяющие осуществить выбор для конкретной СКБО соответствующий тип ДТВС и минимизировать число параметров для описания качественных показателей последнего.

2. Разработаны эффективные методы и устройства селекции нарушений: а) с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов; б) с преобразованием структуры пространственного спектра сигналов изображений; в) с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов.

3. Выполнено экспериментальное исследование и сопоставление методов (устройств) по п. 1-2 в различных условиях функционирования.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты работы использованы при разработке устройства контроля безопасности объекта ЗСГО Государственного унитарного предприятия Специальное пусконаладочное управление (ГУЛ СПНУ), при выполнении НИР в лаборатории "Цифровой обработки ТВ сигналов" научно - исследовательской части (НИЧ) МТУСИ, в учебном процессе кафедры телевидения МТУСИ.

Апробация результатов работы. Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на Международной научно-технической конференции «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения», 25-28 октября 2005 г., научно - технических конференциях профессорско-преподавательского состава, МТУСИ, Москва, 2003-2006 г.г.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 15 научных работ.

Личный вклад. Все основные научные результаты в диссертационной работе получены автором лично.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Результаты анализа основных характеристик и параметров датчиков сигналов ТВ изображений и степени влияния различных параметров на качество работы системы СКБО.

2. Метод контроля сквозной ЧКХ ДТВС, результаты экспериментального исследования и варианты его практического использования.

3. Методы селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов.

4. Метод селекции нарушений с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов.

5. Устройства для реализации разработанных методов селекции нарушений для СКБО.

6. Результаты программного моделирования разработанных методов и сравнения их по эффективности.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Работа изложена на 196 страницах машинописного текста. Список литературы включает 95 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы настоящей диссертационной работы, охарактеризовано состояние исследуемого вопроса, определены цели, задачи и методы исследования. Сформулированы научная новизна, практическая значимость результатов работы и положения, выносимые на защиту. Представлены состав и краткое описание работы, приведены сведения об апробации работы и публикациях автора.

В первой главе «Пространственно-временные характеристики и параметры современных преобразователей свет-сигнал» конкретизированы основные параметры датчиков TBC на твердотельных ПСС и анализируется степень их влияния на качество работы систем прикладного телевидения. При этом выявлены существенные параметры и характеристики, влияющие на качество работы, прежде всего, систем с

опознаванием структурных составляющих контролируемых объектов в нормальных условиях (достаточный уровень освещенности, отсутствие мешающих засветок и т.д.). К ним следует отнести в первую очередь интегральную чувствительность и пространственные характеристики твердотельных преобразователей свет-сигнал, которые достаточно полно определяются сквозной пространственной частотно-контрастной характеристикой (ЧКХ), являющейся функцией координат на плоскости светочувствительной матрицы и пространственных частот воздействия.

В содержании данной главы реализован также аналитический обзор современных методов контрастирования при выделении структурных элементов изображений, результаты которого используются в последующих главах работы. С учйтом специфики функционирования современных СКБО, где одним видеосервером обрабатываются сигналы нескольких источников TBC, рекомендовано использовать линейные методы контрастирования и выделение структурных элементов на основе ортогональной интегрально-дифференциальной обработки с последующей пороговой оценкой. Указанные рекомендации соответствуют получению минимальной вычислительной сложности обработки при сравнительно высоком качестве селекции.

С учётом сложности реализации используемых в настоящее время субъективных методов оценки сквозной пространственной ЧКХ ДТВС предложен новый метод, позволяющий не только повысить точность измерений, по и осуществлять контроль заданных сечений соответствующей двумерной функции.

Перед ДТВС в данном случае, в плоскости его фокусировки, устанавливается тестовое изображение (ТИ), показанное на рис. I, таким образом, что граница раздела областей яркости ортогональна направлению, в котором контролируется ЧКХ. После аналого-цифрового преобразования последовательность значений отсчетов в строке направления (например, вертикально го, горизонтального, диагонального) матрицы отсчётов кадра, пропорциональная переходной характеристике датчика, может быть проконтролирована непосредственно и представлена в виде графика либо с помощью необходимых математических преобразований (усреднение соседних строк, дифференцирование, интерполяция,

Рис. 1. Тестовое изображение

контролируемого

преобразование в частотную область) представлена в частотной области виде сечения сквозной ЧКХ.

10 20 30 40 50 200 400 600 Рис. 3. Изменение величины

Рис. 2. Сечения измеренной ЧКХ ДТВС в мультипликативных искажений в

различных направлениях по растру зависимости от угла зрения ДТВС

Пример результата практического использования данного метода -горизонтальное (1,2) и вертикальное (3,4) сечения модуля сквозной частотно-контрастной характеристики в центре (1,3) и на краю (2,4) растра приведен на рис. 2. Поскольку измерялись параметры ДТВС различных типов, их усредненные значения используются в последующих главах при разработке методов селекции сигналов «нарушений».

В первой главе работы также рассматривается специфика мультипликативных искажений внутрикадровой структуры сигналов изображений преобразователей «свет-сигнал» систем прикладного телевидения, искажения данного типа могут превышать в реальных ДТВС величину 20%, что приводит к искажениям на крупных объектах в пространстве ВК, а движущиеся объекты меняют свою контрастность, что в некоторых условиях приводит к ошибкам опознавания и формирования сигнала тревоги. Проанализированы причины возникновения искажений указанного типа. Для случая ортогонального контроля получено соотношение, конкретизирующее изменения мультипликативных искажений в пределах внутрикадрового пространства и, соответственно, условия их компенсации. Указанные выражения являются приближенными, погрешность расчетов возрастает с увеличением угла зрения ДТВС, достигая 1% при 130°. Графически полученный результатпредставлен на рис. 3.

Оптическая система ДТВС вносит существенный вклад в качество сигнала изображения, особенно в системах прикладного телевидения, где требования к габаритам ОС не позволяют реализовать приемлемые параметры по качеству проецирования. Фактически пространственные характеристики ОС определяются протяженностью и формой ее ПИХ. Однако целесообразно описывать качество ОС и датчика в целом не многомерной характеристикой, а одним параметром, эквивалентной протяженностью ПИХ, для определения которого предлагается следующий алгоритм:

1. Вычисляют функции модуля первой и более высокого порядка производных от формы одномерного сечения ПИХ по данному направлению.

2. Полученную по п. 1 функцию первой производной разделяют, с учётом специфики изменений уровня производных более высокого порядка в пределах амплитудного диапазона (местоположения точек максимумов, нулей, перегиба), на элементарные смежные участки, отличающиеся друг от друга в её общей структуре по параметрам изменения в их пределах формы и протяжённости.

3. Форму сечения ПИХ по данному направлению разделяют на участки, соответствующие результату п. 2 и вычисляют площадь каждого из таких участков

4. С учетом полученных в п. 2 значений производных, а также сохранения площади и амплитуды участков, осуществляют последовательную (по смежным участкам) ступенчатую аппроксимацию формы сечения ПИХ и определяют протяжённость (по оси абсцисс) каждой из ступеней.

5. С использованием всех полученных значений протяжённости определяют эквивалентные протяжённость и амплитуду ступенчатой аппроксимации сечения ПИХ данной формы в соответствии с выражениями:

где So - общая площадь сечения; , hео - эквивалентные протяжённость и высота контролируемой ПИХ; S¡, S2...Sh...S„\ l¡, l¡...l¡,...l„ - соответственно площади и протяжённости отдельных участков аппроксимации контролируемого сечения.

Вторая глава «Разработка методов селекции нарушений в системах комплексного контроля объектов» содержит анализ принципов построения и работы современных телевизионных систем контроля безопасности объектов. Рассмотрены

'£0 =

V

(1)

системы, в которых видеоконтроль осуществляется оператором, при этом оценено

влияние на оператора так называемой коммутационной помехи, возникающей при

смене изображения на экране ВКУ или последовательном контроле оператором

различных изображений. Для этого рассмотрена характеристика изменения

чувствительности зрения в зависимости от временной частоты и выполнена ее

ступенчатая аппроксимация (для получения аналитического выражения).

Аппроксимированная функция сопоставлена со спектром коммутационной помехи. В

результате выработаны рекомендации для разработки новых и настройки

существующих систем видеоконтроля, в частности, при последовательном ВК

четырех различных объектов минимально рекомендуемый период коммутации

составляет 42,0 с. При этом каждый из четырех объектов оказывается

неконтролируемым оператором на время 31,5 с. Таким образом, обоснована

целесообразность перехода к автоматизированным СКБО, при этом отмечено, что

важнейшее значение при разработке телевизионной части таких систем имеет

создание эффективных устройств селекции сигналов «нарушений» в

видеоинформационном пространстве. Необходимость локализации «нарушений» в

пространстве и требования к вычислительной сложности разрабатываемых методов

определили целесообразность создания блочных методов. Однако разбиение

изображения на блоки и формирование из них информационных отсчетов является

дополнительной двумерной пространственной дискретизацией, и может вызвать

соответствующие искажения, проявляющиеся в виде ложных срабатываний. Поэтому

в работе выводится выражение, описывающее спектр структуры отсчетов блока для

случая четного числа отсчетов по вертикали и горизонтали с учетом

пространственной дискретизации, осуществляемой в ДТВС (2). Здесь а и Ъ -

относительные размеры светочувствительного элемента, п„ пу - число элементов в

структуре по горизонтали и вертикали соответственно.

' . (2п +1 V (2"„ + 1 1 . + 1 )

-—сох, яп —г-л>,у.\ . и ,, чвт —~—ЙМ>,

2 * У I 2 >") 5т((и,-И)а>,лг,) ( 2 )

аЪх

51П -

I 2 $¡11

ип^гЗ^ *т(йу>,) ™1(<»Л)

( ах.й)х \ . ( Ьууо>% \ >1ПС -БШС —.

I 2 ) { 2 )

На рис. 4 показаны для структуры блока размерами 8x8 элементов (а), типичного для цифровых телевизионных систем, спектральная плотность (б), получаемая «о (2), и спектральная плотность результата выборки информационного отсчета в усреднением отсчетов в пределах выбранного блока (в).

а) б) в)

Рис. 4. Структура дискретизации в пределах блока а реальной и спектральной

областях

На рис. 46 можно видеть неидеальность действия .члементов а структуре светочувствительной матрицы в качестве пространственного ФНЧ, что вызывает как пространственные частотные искажения, вследствие значительной неравномерности ПАЧХ а полосе пропускания, так к искажения, связанные с невыполнением теоремы о выборках при пространственной дискретизации, проявляющиеся в виде муара на изображении.

Предложенный и разработанный метод селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов (первый метод) основан на формировании информационных отсчетов в пространственной области и сравнении их во временной области с эталонными значениями. Для сочетания достаточной помехоустойчивости, разрешающей способности и приемлемой вычислительной сложности было предложено формирование в пределах блоков размерами 16x16 элементов двух информационных отсчетов, формируемых из блоков пикселей 4x16 и 16x4. Изложенный принцип формирования структуры отсчетов приведен на рис. 5.

Горизонтально позиционированная область 16 х 4 элементов

Вертикально позиционированная область 4 * 16 элементов

Блок 16 « 16

элементов

Протяженная часть отсчета обусловливает осуществление по соответствующему направлению низкочастотную фильтрацию

изображения, обеспечивающую устранение муаровых эффектов. В связи с этим определяются

Рис.5. Позиционирование информационных требования к характеристикам

обзор существующих вариантов «окон». В условиях малого числа отсчетов было принято решение получать ПИХ не за счёт ограничения функции $шс(х) соответствующей функцией «окна», а непосредственным подбором функции ПИХ. По совокупности требований выбрана форма ПИХ - параболоид на цилиндрическом пьедестале (3).

где Кр(х,у) и Кс(х,у) - функции параболоида и пьедестала (цилиндра) соответственно:

Отдельно рассмотрены варианты параболоида на отрицательном и положительном пьедестале, с размерами пьедестала больше и меньше размеров основания усеченного параболоида. Высота и протяженность пьедестала оптимизированы по минимуму побочных лепестков модуля ПАЧХ для каждого варианта. Три оптимальных варианта ПИХ сравниваются по значению побочных максимумов и объему основного лепестка ПАЧХ. В результате выбран вариант ПИХ со следующими параметрами: а,/ар - Ь/Ьр = 1,3; кс = 0,19. При этом уровень побочных максимумов ПАЧХ не превышает 0,015 (рис. 6а), для случая рис. 4в. он составляет 0,086. На рис. 66 показан общий вид ПИХ с параметрами ас = 8; Ьс~2,л на рис. 6в - спектральная плотность результирующего разностного отсчета. В ней

отсчетов в пространстве кадра

фильтра и проводится аналитический

Кк{х,ууКр{х,у) + Кс(х,у)

(3)

обеспечивается подавление низких пространственных частот и плавный спад в БЧ-областа, соответствую г дий характеристикам ДТВС.

а) 6) в)

Рис. 6. Информационный отсчет, а) - половина сечения нормированного спе^гра: 1 -

параболической функции, 2 - Оптимизированного пьедестала, 3 - результирующей функции

(ПАЧХ); 6) - Общий вид ПИХ. а) - ПАЧХ формирования разностного отсчета

Второй метод - метод селекции нарушений с преобразованием структуры пространственного спскгра сигналов изображений в системах Вндеоконтрояя объектов основан на учете снижения значений ОСШ на выходе ДТВС при росте пространственной частоты и состоит в следующем. Диапазон входных пространстветшх частот разделяется на несколько (например, две) частотных полос равной ширины. Сигнал и во всех высокочастотных" полосах (ВЧП), кроме низкочастотной (НЧП), детектируются. Поскольку детектирование (взятие модуля) -нелинейная операция, следует подавить комбинационные пространственные частоты, что выполняется фильтром с той же характеристикой, что И для выделения НЧ-поносы- Про детектированные сигналы подвергаются пороговой обработке с целью подавления шумовой составляющей в каждой субполосе, такой, чгго все значения сигнала яркости ниже уровня порога приравниваются к нулю. При этом большое значение имеет выбор порогов (порога). Для определения оптимального значения порога рассматриваются основные фактор ы снижения ОСШ с ростом пространственной частоты - спад ЧКХ оптической системы, исследованный в главе 1, влияние размеров элемента матрицы и шумов видсотракга, определяются количественные значение к динамика их изменений с ростом пространственной частоты. Для оценки влияния последнего фактора приведена и проанализирована эквивалентная схема входного каскада видеотрак-га, вследствие минимального уровня сигнала данный участок видеотракта определяет его шумовые характеристики. На

14

основе найденной общей динамики изменения ОСШ определяются значения порогов, коэффициент анизотропии, вводимый в ПИХ фильтров для компенсации анизотропного характера изменения ОСШ. Коэффициент анизотропии для современных ДТВС среднего класса составляет ка - 0.907 - на эту величину протяженность ПИХ НЧ-канала больше в горизонтальном направлении, чем в вертикальном. После пороговой обработки сигналы всех (НЧП и ВЧП) каналов могут быть суммированы. В результате получают сигнал, содержащий частоты в соответствии с частотой среза пространственного ФНЧ, которые, вместе с тем, отражают информацию о наличии интенсивных пространственных ВЧ-составляющих (в нелинейно искаженном виде). Этот сигнал может подаваться вместо ТВ сигнала изображения с выхода АЦП на устройства селекции сигналов «нарушений» без-опознавания внутрикадровой структуры, что обеспечивает повышение эффективности использования составляющих пространственного спектра ТВ сигнала.

Третий разработанный метод - метод селекции нарушений с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов. Сущность метода состоит в разбиении исходного изображения на блоки, классификации структуры изображения в пределах каждого блока, присвоении каждому блоку некоторого значения - позиции алфавита, межкадровом сравнении присвоенных значений. При ненулевой разности формируется сигнал «нарушения» в соответствующем блоке. Предложен вариант предварительной дифференциально-интегральной обработки, рассмотрены варианты типичных структур фрагментов изображения, на основании этого предложены варианты алфавитов классификации, при этом отмечена зависимость рекомендуемого числа позиций алфавита от размеров дискретного фрагмента, обоснован размер блока для данного метода - 8x8 пикселей из соображений, в частности, приемлемого числа позиций алфавита.

В третьей главе проводится разработка устройств для реализации предложенных в работе методов селекции нарушений. Приведены синтезированные структурные схемы по каждому из методов, рассмотрено их функционирование.

Формирование информационных отсчетов в устройстве для реализации метода селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов осуществляется в полном соответствии с описанием в главе 2 работы. Необходимая межкадровая

обработка последовательности информационных отсчетов (ПИО) состоит в следующем. ПИО записывается в оперативную память (ОП) и вычитается в БВ из последовательности из эталонной памяти (ЭП). Полученная последовательность детектируется блоком БД и подвергается пороговой обработке в формирователе сигналов тревоги и управления (ФСТиУ). При превышении значений входной последовательности порога соответствующий сигнал поступает на исполнительное устройство (ИУ), а также формируется сигнал состояния тревоги (ССТ). Устройство управляется блоком формирования сигналов синхронизации и управления. В нем формируется сигнал управления обновлением эталона (СУО) через псевдослучайный интервал времени в диапазоне 0,5 ^ 10 е., отдельно вычисляемый для каждого отсчета при отсутствии ССТ. При наличии ССТ обновление планируется на следующий кадр и т.д.

специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов

Рис. 8. Структурная схема преобразователя структуры пространственного спектра сигналов изображений

Для второго метода осуществлен синтез ПФНЧ, входящего в структуру двухканального варианта, приведены значения коэффициентов его ПИХ. Устройство селекции нарушений с преобразованием структуры пространственного спектра сигналов изображений функционирует следующим образом. ТВ сигнал с выхода АЦП поступает на преобразователь (рис. 8). В нем сигнал разделяется на низкочастотную (блоком пространственной низкочастотной фильтрации - БПНФ) и высокочастотную пространственные составляющие (соответственно НЧ и ВЧ). Последняя получается вычитанием НЧ из. исходного сигнала с учетом соответствующей задержки, создаваемой БПНФ. Структура ВЧ подвергается

преобразованиям - получается абсолютная ее величина в блоке детектирования БД, возникшие в результате нелинейной операции вычисления модуля комбинационные частоты подавляются БПНФ2, аналогичном блоку БПНФ по характеристикам, после чего сигнал подвергается пороговой обработке в пороговом устройстве (ПУ), управляемом сигналом установки порога (СУП), зависящим от уровня освещенности на объекте ВК, за счет чего подавляются шумовые составляющие. Полученный сигнал и НЧП поступают на сумматор БС. В результате пространственной низкочастотной фильтрации в обоих каналах устройства имеется возможность провести децимацию сигнала в 2 раза по вертикали и горизонтали, что реализовано в соответствующем блоке. Выходной сигнал отличается обогащенным спектром и содержит информацию об интенсивных ВЧ-составляющих, преобразованную в НЧ. Дальнейшая обработка сигнала осуществляется аналогично рассмотренному выше методу 1, либо с использованием других устройств селекции нарушений без опознавания структуры изображения.

Разработка устройства для реализации третьего метода включает в себя выбор ПИХ фильтров дифференциальной и интегральной обработки, определение значение порога, выбор алфавита классификации из числа предложенных -шестипозиционного.

Входной сигнал подвергается дифференциально-интегральной обработке параллельно в четырех направлениях. Дифференцирование осуществляется в четырех каналах в вертикальном, горизонтальном направлениях, под углами 45° и -45° градусов к горизонтали. Интегральная обработка в каждом канале осуществляется в ортогональном направлении. Далее в каждом канале осуществляется детектирование сигнала, разбиение на блоки и пороговая обработка. В результате в каждом канале каждому блоку присваивается значение «1» при превышении порога и «О» в противном случае. На основании полученных значений осуществляется классификация (рис. 9).

Пример классификации представлен на рис. 10, полученном с помощью программной модели метода. В межкадровой области проводится аналогичная описанной выше обработка.

Струоурэ блока

С. 5. Текстура: л остальных олучавк

* ■■■ Г Т »

2. Горизонтальная Лй-ОлЛ/, 10 4. <5* к горизонтали 3. -45° к горизонтали: 1, Вертикальная:

Рм£. 9. Схема классификации структуры опои а

Рис. 10. Классификаций блоком ТИ

В четвертой главе приводятся данные о результатах экспериментальных исследований. Для проведения исследований подготовлены: тестовая последовательность кадров, содержащая движу гциеся объекты различной контрастности и углевых размеров, программа для добавления аддитивных шумав т. последовательность, тестовое изображение для демонстрации промежуточных результатов работы методов.

Для оценки качества работы трех методов разработаны соответствующие программные модели. Выходные данные представляются в трех моделях в единообразном виде — блоки, в которых отсутствует сигнал «нарушения» заштриховываются, как показано на рис, 11.

Приводятся промежуточные результаты внутрикадровой обработки - вертикальная и горизонтальная составляющая информационных отсчетов, а также их разностный сигнал (информационный отсчет) - по первому методу, процесс преобразования пространственного спектра изображения на разных стадиях по второму методу и изображение с нанесенными на нее в схематическом виде результатами опознавания внутршддронда структуры в пределах блоков 8x8. Работа методов оценивается параметром «относительный коэффициент ошибочного детектирования нарушения», определяющимся как количество блоков с ошибочным обнаружением <<нарушения» типа «пропуск цели» и «ложная тревога», отнесенное к общему количеству блоков, соответствующие

Рис, П. Пример кадра выходной последовательности. Метол 2, ОСШ—26 дБ

результаты приведены в таблице 1. Кроме того, оценивались средние значения времени обработки тестовой последовательности. Для метода 1 оно составляет 12,1 е., для метода 2 - 118,4 е., для метода 3 - 96,8 с.

Таблица 1. Значения относительного коэффициента ошибочного детектирования

нарушения» для различных методов и ОСШ

ОСШ входного сигнала, дБ Метод 1 Метод 2 Метод 3

40 5,2-Ю"4 3,4-10"4 4,9-10"'

26 0,082 0,029 0,043

12 0,17 0,063 0,18

Приемлемая вычислительная сложность метода 1 и хорошие качественные показатели позволяют рекомендовать его для СКБО. Метод 2 применим для наиболее сложных условий, где не удается обеспечить приемлемое качество сигнала. Возможен также вариант адаптивного включения преобразователя структуры пространственного спектра сигналов изображений при низком ОСШ. Метод 3 отличается повышенной разрешающей способностью, кроме того, является перспективным. Дальнейшая его разработка - отказ от фиксированной формы и размеров блока в пользу опознавания в пределах объекта позволит повысить его качественные показатели.

В заключении приведены основные выводы и результаты выполненной

работы.

В приложении представлены: детализованная структурная схема ключевых блоков устройства селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов; фрагменты программных моделей для оценки качества работы предложенных методов селекции сигналов нарушений; акты о внедрении результатов диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработан метол контроля пространственных характеристик твердотельных преобразователей свет-сигнал в системах прикладного телевидения.

19

2. Получено выражение для расчета величины мультипликативных искажений возникающих в оптической системе преобразователей свет-сигнал.

3. Предложена методика оценки внутрикадровых характеристик преобразователя «свет-сигнал» параметром «эквивалентная протяженность пространственной импульсной характеристики».

4. Проведен анализ влияния на утомляемость оператора коммутационной помехи при последовательном видеоконтроле нескольких изображений.

5. Проведен анализ функционирования устройств формирования сигналов управления для ТВ систем безопасности объектов.

6. Разработан метод селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов и устройство для его реализации.

7. Разработан метод селекции нарушений с преобразованием структуры пространственного спектра сигналов изображений в системах видеоконтроля объектов и устройство для его реализации.

8. Разработан метод селекции нарушений с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов и устройство для его реализации.

9. Проведено моделирование функционирования разработанных методов со сравнением их эффективности.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. Безруков В.Н., Власкж И.В., Комаров П.Ю. Цифровое ТВ: специфические искажения. // Мобильные системы - 2006. - № II- С. 28-33.

2. И.В. Власюк, A.B. Балобанов, П.Ю.Комаров. Коррекция пространственных искажений сигнала изображения в системах цифрового телевидения. И Инфокомму-никационные технологии. - 2006. - № 4. - С. 69-73.

3. И.В. Власюк, A.B. Балобанов, A.A. Басекеев. Анализ пространственно-частотных характеристик распределения светочувствительных элементов в пределах растра матрицы ПЗС. // Метрология и измерительная техника в связи. - 2006. - № 3. - С.36 -40.

4. И.В. Власюк. Метод контроля пространственных характеристик телевизионных камер. // Метрология и измерительная техника в связи. - 2005. - № 6. - С.13 - 16.

5. A.B. Рабинович, И.В. Власюк. Технологические основы мобильного телевидения. // Информационно-аналитический бюллетень ОАО ВНИИТР «Телерадиовещание» . -2005. - №4. - С.11 - 14.

6. В.Н. Безруков, И.В. Власюк, ПЛО. Комаров. Мультипликативные амплитудные искажения оптического отображения видеоинформации в пространство кадра при телевизионном контроле. // Метрология и измерительная техника в связи. - 2005. -№5. - С.24 - 28.

7. И.В. Власюк, A.A. Басекеев. Преобразование параметров и характеристик структуры изображений в системах видеоконтроля. // Научная конференция профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава: Тез. докл. Книга 1.-М.: МТУСИ, 2004. - С.113 - 114.

8. И.В. Власюк, Ф.М. Игнатов, C.B. Козлов. Многоканальная система наземного телевизионного вещания. // Научная конференция профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава: Материалы конференции. Книга 1.-М.: МТУСИ, 2003. - С. 129 - 130.

9. И.В. Власюк, Ю.А. Шустров. Особенности построения и функционирования современных аналого-цифровых сетей кабельного телевидения. // Научная конференция профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава: Тез. докл. Книга 1. -М.: МТУСИ, 2002. - С. 115 - 116.

10.И.В. Власюк. Особенности магистральных усилителей для сетей кабельного телевидения. - Деп. в ЦНТИ "Информсвязь" от 14.06.03. №2232 св.2003. - С. 21 - 35.

11.И.В. Власюк. Методы выделения объектов в системах прикладного телевидения. -INTERMATIC-2005 // Материалы Международной научно-технической конференции «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения», 25-28 октября 2005 г., г.Москва. - М.: МИРЭА, 2006, часть 2. - 284 с. - С. 152-155.

12. Безруков В.Н., Власюк И.В., Басекеев A.A. Специфика оценки пространственных характеристик сигналов изображений в системах телевизионного контроля объектов. И Метрология и измерительная техника в связи. -2006. -№2. - С.42 - 48.

13.A.B. Балобанов, И.В. Власюк. Коррекция искажений сигналов изображения быстродвижущихся объектов. // Научная конференция профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава: Тез. докл. Книга 1. - М.: МТУСИ, 2006. - С. 123 - 124.

14.И.В. Власюк. Контроль сквозных частотно-контрастных характеристик телевизионных камер для систем прикладного телевидения. // Научная конференция профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава: Тез. докл. Книга 1.-М.: МТУСИ, 2006. - С. 125 - 126.

15.И.В. Власюк, A.B. Балобанов. Оценка зависимости амплитудных искажений от угла проецирования при видеоконтроле объектов. // Научная конференция профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава: Тез. докл. Книга 1.-М.: МТУСИ, 2006. - С. 126 - 127.

Подписано в печать 29.01.2007 г. Формат 60x84/16.

_Объем 1,4 усл. п. л. Тираж 100. Заказ 38.__

ООО «Инсвязьиздат». Москва, ул. Авиамоторная, 8.

СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И ПАРАМЕТРЫ СОВРЕМЕННЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ СВЕТ-СИГНАЛ.

1.1 Основные характеристики и параметры датчиков сигналов ТВ изображений.

1.2 Методы выделения структурных элементов изображений.

1.3 Анализ и контроль пространственных характеристик твердотельных преобразователей свет-сигнал в системах прикладного телевидения.

1.4 Специфика мультипликативных искажений внутрикадровой структуры сигналов изображений преобразователей «свет-сигнал» систем прикладного телевидения.

1.5 Специфика оценки пространственных характеристик сигналов изображений в системах телевизионного контроля объектов.

1.6 Выводы.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ СЕЛЕКЦИИ НАРУШЕНИЙ ДЛЯ СИСТЕМ КОМПЛЕКСНОГО КОНТРОЛЯ БЕЗОПАСНОСТИ

ОБЪЕКТОВ.

2.1 Принципы функционирования систем комплексного контроля безопасности объектов.

2.1.1 Оценка влияния на утомляемость оператора коммутационной помехи при видеоконтроле.

2.1.2 Структурная схема устройства формирования сигналов управления с эталонной памятью для ТВ систем безопасности объектов.

2.2 Разработка метода селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов.

2.2.1 Квазипериодическая четная структура отсчетов и ее пространственный спектр.

2.2.2 Выбор и оптимизация ПИХ фильтра для формирования информационных отсчетов.

2.2.3 Обработка информационных отсчетов и описание работы метода.

2.3 Разработка метода селекции нарушений с преобразованием структуры пространственного спектра сигналов изображений в системах видеоконтроля объектов.

2.3.1 Оценка уровня шумов, вносимых входными цепями видеотракта.

2.3.2 Выбор параметров пространственных фильтров для разделения структуры изображения частотные субполосы.

2.3.3 Описание функционирования метода селекции нарушений с преобразованием структуры пространственного спектра.

2.4 Разработка метода селекции нарушений с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов.

2.5 Выводы.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВ СЕЛЕКЦИИ НАРУШЕНИЙ ДЛЯ СИСТЕМ КОМПЛЕКСНОГО КОНТРОЛЯ БЕЗОПАСНОСТИ

ОБЪЕКТОВ.

3.1 Разработка устройства селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов.

3.2 Разработка устройства селекции нарушений с преобразованием структуры пространственного спектра сигналов изображений.

3.3 Разработка устройства селекции «нарушений» с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов.

3.4 Выводы.

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ СЕЛЕКЦИИ СИГНАЛОВ

НАРУШЕНИЙ».

4.1 Выбор тестовых изображений, требований к разработке моделей и условиям проведения экспериментов.

4.2 Программная реализация модели метода селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов.

4.3 Программная реализация модели метода селекции нарушений с преобразованием структуры пространственного спектра сигналов изображений.

4.4 Программная реализация метода селекции нарушений с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов.

4.5 Оценка и сравнение эффективности разработанных методов в различных условиях.

4.6 Выводы.

Актуальность темы. Одно из важнейших направлений развития цифровых систем прикладного телевидения связано с созданием в настоящее время систем комплексной безопасности объектов, интегрирующих в своей структуре контроль разнородных составляющих, свойственных локальному или общему «нарушению» в пространстве, например, видеоконтроля. При этом должна быть обеспечена возможность адаптивной перестройки характеристик системы, обеспечивающая не только выявление «нарушений», но и классификацию объекта, являющегося его причиной. Сопоставление «нарушителя» с имеющимися архивными данными позволяет управлять реакцией системы комплексного контроля и безопасности объектов (СКБО) на данное конкретное нарушение. Поэтому одной из основных задач является селекция заданных составляющих видеоинформации и формированием соответствующих сигналов, позволяющих принять необходимое решение. С учётом многомерности контролируемого пространства (аргументы: время t, пространственные координаты jc, у, глубина по оси оптического отображения z, длина волны электромагнитного излучения \) имеется значительное многообразие параметров и характеристик, позволяющих реализовать полноценное описание данного объекта.

Задачей реальной системы СКБО является селекция ограниченного числа параметров и характеристик классификации объекта. Дальнейшее наращивание данного числа параметров должно обеспечивать опознавание в пределах конкретной классификации. Однако современные системы СКБО обычно работают в режиме интегрального выявления нарушения в контролируемом информационном пространстве. Опознавание объекта, являющегося причиной нарушения реализуется уже с привлечением оператора. Нарастание числа ложных тревог приводит к его утомляемости, что в последующем может привести в системе СКБО к игнорированию даже чрезвычайных нарушений. Поэтому важно последовательно вводить в систему

СКБО элементы опознавания «нарушений» с соответствующей обработкой сигнала по указанным выше направлениям видеоинформационного пространства. Соответственно, важными параметрами в реальных условиях являются размеры объекта-причины «нарушения», цвет, скорость перемещения, параметры формы и т.д. При их совокупном контроле должна проводиться ранговая оценка контролируемой ситуации с установлением приоритетов и с учетом специфики видеоинформационного пространства, что снижает степень утомления оператора и, соответственно, увеличивается эффективность функционирования реальной системы СКБО.

В связи с изложенным, актуальной в настоящее время является разработка взаимно сопряженных методов адаптивного контроля информационных параметров и характеристик сигналов объектов в системах прикладного телевидения, которые обеспечивают независимый контроль разнородных параметров и характеристик объекта-причины «нарушения» с интегральным принятием решения по результатам их контроля.

Настоящая диссертационная работа в основном ориентирована на телевизионную часть СКБО, хотя полученные в ней результаты могут быть использованы при решении других задач в области прикладного телевидения, систем машинного зрения, при реализации межкадрового сжатия изображений (определение вектора движения) и др.

Цель работы. Целью настоящей диссертационной работы является исследование и разработка методов адаптивного контроля информационных параметров и характеристик сигналов объектов в СКБО и разработка устройств для их реализации.

Для достижения поставленной цели решены следующие научно-практические задачи:

1. Проведён анализ основных характеристик и параметров датчиков сигналов телевизионных изображений (ДТВС), степени влияния различных параметров на качество работы системы СКБО.

2. Разработан и экспериментально исследован метод контроля частотно-контрастных характеристик (ЧКХ) ДТВС, приведены и проанализированы результаты измерения указанным методом ЧКХ различных современных ДТВС.

3. Реализована численная оценка степени снижения контраста сигналов изображений объектов на краях растра, обусловленная мультипликативными искажениями внутрикадровой структуры сигналов изображений в преобразователях «свет-сигнал» (ПСС).

4. Предложен метод относительной оценки пространственных характеристик ДТВС с введением параметра: «эквивалентная протяженность пространственной импульсной характеристики (ПИХ)».

5. Исследована степень влияния на оператора коммутационной помехи в зависимости от изменения частоты коммутации для случая последовательного периодического видеоконтроля нескольких изображений.

6. Проведён анализа функционирования устройств формирования сигналов управления для ТВ систем безопасности объектов с эталонной памятью.

7. Разработаны метод и устройство (устройство 1) селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов.

8. Разработаны метод и устройство (устройство 2) селекции нарушений с преобразованием структуры пространственного спектра сигналов изображений.

9. Разработаны метод и устройство (устройство 3) селекции «нарушений» с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов.

10. Проведено экспериментальное исследование методов по п.п. 7-9 в различных условиях функционирования.

Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы современные методы анализа, основанные на элементах теории телевидения и радиотехники, цифровой обработки и дискретизации многомерных сигналов, теории функций и функционального анализа, теории интегральных ортогональных преобразований современные методы численного анализа и др.

Научная новизна работы. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Проведен анализ степени влияния основных параметров и характеристик ДТВС на работу СКБО, введен интегральный параметр для оценки пространственной импульсной характеристики ДТВС - эквивалентная протяженность ПИХ.

2. Предложен метод контроля сквозной частотно-контрастной характеристики ДТВС.

3. Разработан метод селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов и устройство для его реализации.

4. Разработан метод селекции нарушений с преобразованием структуры пространственного спектра сигналов изображений в системах видеоконтроля объектов и устройство для его реализации.

5. Разработан метод селекции нарушений с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов и устройство для его реализации.

Практическая ценность:

1. Разработан и экспериментально исследован метод контроля частотно-контрастных характеристик ДТВС, выполнены измерения и сопоставление с его использованием характеристик различных современных ДТВС, позволяющие осуществить выбор для конкретной СКБО соответствующий тип ДТВС и минимизировать число параметров для описания качественных показателей последнего.

2. Разработаны эффективные методы и устройства селекции нарушений: а) с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов; б) с преобразованием структуры пространственного спектра сигналов изображений; в) с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов.

3. Выполнено экспериментальное исследование и сопоставление методов (устройств) по п. 1-2 в различных условиях функционирования.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты работы использованы при разработке устройства контроля безопасности объекта ЗСГО Государственного унитарного предприятия Специальное пусконаладочное управление (ГУП СПНУ), при выполнении НИР в лаборатории "Цифровой обработки ТВ сигналов" научно - исследовательской части (НИЧ) МТУСИ, в учебном процессе кафедры телевидения МТУСИ.

Апробация результатов работы. Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на Международной научно-технической конференции «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения», 25-28 октября 2005 г., научно - технических конференциях профессорско-преподавательского состава, МТУСИ, Москва, 2003-2006 г.г.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 15 научных работ.

Личный вклад. Все основные научные результаты в диссертационной работе получены автором лично.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Результаты анализа основных характеристик и параметров датчиков сигналов ТВ изображений и степени влияния различных параметров на качество работы системы СКБО.

2. Метод контроля сквозной ЧКХ ДТВС, результаты экспериментального исследования и варианты его практического использования.

3. Методы селекции нарушений с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов.

4. Метод селекции нарушений с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов.

5. Устройства для реализации разработанных методов селекции нарушений для СКБО.

6. Результаты программного моделирования разработанных методов и сравнения их по эффективности.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Работа изложена на 196 страницах машинописного текста. Список литературы включает 95 наименований.

4.6. Выводы

1. При введении шумов в испытательную последовательность (фрагмент сигнала изображения) следует осуществлять данную процедуру в заведомо линейном режиме работы устройства сложения, так как нелинейные искажения дополнительно осложняют работу методов селекции сигналов нарушений, поскольку в таком случае возможны низкочастотные, модуляционного типа, преобразования суммарного сигнала изображений, что приводит к паразитной модуляции его размаха сигнала изображения и, соответственно, к появлению паразитных временных частот.

2. В качестве исходного сигнала статического изображения при проведении экспериментальных исследований с пространственной селективной обработкой целесообразно использовать известное изображение типа «Lena» размерами 255 х 255 пикселей. Оно содержит фрагменты различного типа -текстуру, выраженные участки границы различных направлений, участки фона с плавно изменяющейся по градиенту яркостью. Это дает возможность относительно объективно выявить влияние селективной пространственной обработки на внутрикадровую структуру изображений.

3. Относительная вычислительную сложность разработанных методов и устройств тревожной сигнализации достаточно точно оцененивается по времени обработки тестовой последовательности. Следует отметить, что из-за влияния особенностей функционирования алгоритмов время обработки не является постоянной величиной, поэтому конечный результат контроля каждой последовательности программной моделью определяется усреднением значений.

4. Изменение относительного коэффициента ошибочного детектирования «нарушения» при уменьшении ОСШ происходит практически линейно для всех исследуемых вариантов. Однако результаты экспериментального исследования метода с опознаванием и маркировкой блоков в структуре изображений показали, что линейность в данном случае сохраняется до некоторого порогового значения, имеет место также меньшая крутизна ухудшение коэффициента, после чего количество ложных срабатываний резко увеличивается.

5.Полученные результаты программное моделирование разработанных методов и устройств показало их эффективность и пригодность для практического применения в современных СКБО. При этом наиболее высокую помехозащищённость имеет метод с преобразованием и совмещением высокочастотных и низкочастотных составляющих спектра сигнала изображений, наиболее высокую разрешающую способность, при достаточном ОСШ, имеет метод с опознаванием и маркировкой блоков, наименьший объём вычислений - метод с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов.

180

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При решении поставленных задач в диссертации были получены следующие результаты:

1. Проведен аналитический обзор элементов СКБО: рассмотрены основные параметры и характеристики современных ДТВС; проведен обзор методов цифровой внутрикадровой обработки ТВ изображений, которые могут быть применены в СКБО; исследовано влияние на оператора коммутационной помехи, возникающей при последовательном периодическом видеоконтроле нескольких изображений в зависимости от изменения частоты коммутации, что позволяет оценить допустимую степень привлечения оператора к контролю и управлению СКБО; проведён анализ функционирования устройств формирования сигналов управления для ТВ систем безопасности объектов с эталонной памятью. Указанные исследования позволили конкретизировать задачи разработки новых методов и устройств.

2. Предложена новая методика контроля и оценки параметров ДТВС: разработан и экспериментально исследован метод контроля сквозных пространственных частотно-контрастных характеристик ДТВС; предложен метод относительной оценки пространственных характеристик ДТВС с введением параметра: «эквивалентная протяженность ПИХ»; получена численная оценка степени снижения контраста изображений на краях растра, обусловленная мультипликативными искажениями внутрикадровой структуры сигналов изображений в ПСС. Указанные разработки позволяют повысить объективность контроля пространственных характеристик ДТВС и минимизировать число параметров для описания этих характеристик.

3. Разработаны методы и устройства селекции нарушений: с относительной пороговой оценкой специфики структуры сигнала изображений в пределах дискретных фрагментов, с преобразованием структуры пространственного спектра сигналов изображений, с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов. При разработке также были решены задачи: анализ спектральных плотностей четных ортогональных структур отсчетов, что позволяет оценивать преобразования пространственного спектра в ДТВС; выбор формы ПИХ при формировании информационных отсчетов в пространстве дискретных фрагментов внутрикадровой структуры, исследование изменения ОСШ от пространственной частоты входного воздействия и его пространственной анизотропии; получение количественной оценки качества работы методов селекции сигналов нарушений.

Отдельно следует отметить метод селекции нарушений с опознаванием структуры изображений в пределах дискретных фрагментов. Переход от непосредственной оценки уровня сигнала изображения к оценке его структуры позволил снизить зависимость обнаружения нарушений, например, от изменения освещенности. Дальнейшим направлением совершенствования указанного метода модно считать отказ от разбиения изображения на ортогональную структуру дискретных фрагментов в пользу многоуровневого сегментирования пространства кадра на объекты с опознаванием их структуры на каждом уровне и принятием решения о классификации или дальнейшем сегментировании внутри области объекта на более примитивные объекты очередного уровня.

182

1. Безруков В.Н. Автореферат к докторской диссертации на тему «Разработка и применение элементов теории преобразования сигналов изображений в системах прикладного телевидения». - М.: 1995.

2. Кривошеее М.И. Основы телевизионных измерений. 3-е изд., доп. и перераб. - М.: Радио и связь, 1989

3. Проектирование и техническая эксплуатация телевизионной аппаратуры. В.Н. Безруков, B.C., Беляев, Г.Т., Дерибас и др.; под ред. С.В. Новаковского. -М.: Радио и связь, 1994.

4. Измерение характеристик телевизионных систем при цифровом многопрограммном вещании. Broadcasting: телевидение и радиовещание. 2004 №2.

5. Р. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005.- 1072 с.

6. R. Steinbecher, Bildverarbeitung in der Praxis Miinchen; Wien: Oldenbourg, 2002. 880 s.

7. W. Seelen Technische Bildverarbeitung dynamischer Szenen. Bohum. Ruhr Universitat, 1997. 28 s.

8. A.B. Луизов. Инерция зрения. M. Оборонгиз 1961г.

9. Власюк И.В. Метод контроля пространственных характеристик телевизионных камер. Журнал «Метрология и измерительная техника в связи», 2005г., № 5, с. 13-16.

10. Безруков В.Н. Анализ характеристик спектра ортогональных структур квазипериодической дискретизации в системах телевидения. Журнал «Радиотехника», 1989, № 12, с. 3 7.

11. Безруков В.Н. Принципы построения и анализа характеристик спектра структур дискретизации телевизионных изображений, Журнал «Техника кино и телевидения», 1990 № 7, с. 7 23.

12. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы.-4-е изд., перераб. и доп.-М.: Радио и связь.-1986г.-512с.

13. Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы.-М.: Высш. школа.-536с.

14. Хемминг. Р.В. Цифровые фильтры. М. Сов. Радио,-1980 г.-224с.

15. Рабинер JL, Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов.-М.: Мир.-1978.-848с.

16. Khalid Saeed. On the realization of digital filters // Proceedings of the 1-st International Conference "Digital Signal Processing and Applications".-M.:v.l-1998.- P. 141-143.

17. Карташев В.Г. Основы теории дискретных сигналов и цифровых фильтров.-М.: Высш. школа, 1982.-109с.

18. Ярославский JI. П. Введение в цифровую обработку изображений. М.: Сов. Радио, 1979

19. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники., т. 1, т. 2, т. 3. -М: Сов. Радио, 1974, 1975, 1976.

20. Дерюгин Н. Г. Спектр мощности и функция корреляции телевизионного сигнала./Электросвязь, №7, 1957.

21. Duda R. О. Hart P. Е. Pattern classification and scene analysis, Wiley intersicnce, New-York, 1973.

22. Smith S.W. The Scientist and Engineer's Guide of Digital Signal Processing.-: California Technical Publishing, ISBN: 0-966017-3-3, 1997

23. I.W. Selesnik, C.S. Burrus. Maximally flat low-pass FIR filters with reduced delay // IEEE Trans. Circuits Syst. II, vol. 42. Mar. 1995, pp.53-68

24. L.M. Smith, M.E. Henderson, Jr. Round off Noise Reduction in Cascade Realizations of FIR Digital Filters // IEEE Trans, on signal processing.-v.48.-№45, May 2000, pp. 1945-1948

25. F. Candocia, J.C.Principe comments on "Sine interpolation of discrete periodic signals" // IEEE Trans. Signal processing.-v.48, Jan.2000, pp. 184-191.

26. Rosenfeld A. Automatic recognition of basic terrain types from aerial photographs, Photogrammic Engineering, (March, 1962).

27. Rosenfeld A., Troy E., Visual texture analysis, Proceedings UMR, Oct. 1970.

28. Haralick R.M., Texture features for image classification, IEEE Trans. Syst. Nov. 1973.

29. Haralick R.M., Computer classification of reservoir Sand-stones, IEEE Trans. Oct. 1973.

30. Julesz В., Inability of humans to discriminate between visual textures that agree second-order statistics-revisited, Perception, 1973.

31. Pratt W., Digital Image Processing, John Wiley and Sons, New-York, 1982.

32. JI. Евсикова, А. Пуйша, А. Гуляков Модельные исследования влияния цвета автомобиля на его видимость. Оптический журнал, том 70, № 6, 2003

33. Д.Марр. Зрение. Информационный подход к изучению и обработке зрительных образов. М. Радио и связь, 1987. 400 с.

34. Klaus D. Bosing. Uber Aspekte der visuellen Wahrnehmung und der optischen Eigenschaft idealer Oberflachen. Technischer Bericht 87/12, Technische Universitat Berlin; Institut fur Technische Informatik; Computer Graphics & Computer Vision, 1997

35. Reimar Lenz. Digitale Kamera mit CCD-Flachensensor und programmierbarer Auflosung bis zu 2994x2320 Bildpunkten pro Farbkanal. In Mustererkennung 1999. GI, Springer, Oktober 1999.

36. D.Hubel. Eye. Brain. Vision. Scientific American library, 1990

37. K.Fukunaga. Introduction to statistical pattern recognition. Academic Press. New York and London, 1972

38. Бабенко B.C. Оптика телевизионных устройств. М.: Радио и связь, 1982. - 257 с.

39. А С №587640 (СССР) телевизионного устройство для обнаружения движущихся объектов / Е. Г. Рябова, А. А. Юрченко. Опублик. В Б.И. 1987. №1.

40. Системы технического зрения / под ред. А. Н. Писаревского, А. Ф. Чернявского-JI.: Машиностроение, 1988.- 424 с.

41. Преобразователи изображения на приборах с зарядовой связью/ Р. Е. Быков, А. А. Манцветов, Н. Н. Степанов, Г. А. Эйссенгардт.- М., 1992.-184 с.

42. Грязин Г.Н. Системы прикладного телевидения.-СПб.: Политехника,-2000. -277 с.

43. Baddeley R. The correlational structure of natural images and the calibration of spatial representations//Cogn. Sci., 21, 1997.

44. Dong D.W. Spatiotemporal inseparability of natural images and visual sensitivities // Computational, neural & ecological constraints of visual motion processing, 2001.

45. Jain A.K. Fundamentals of digital image processing // Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1989.

46. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений / Под. ред. Ю.Б. Зубарева и В.П. Дворковича. М.: МЦНТИ, 1997.

47. Torralbal A., Oliva A. Statistics of natural image categories. // Network: Comput. Neural Syst., 14, 2003.

48. Fergus W. Campbell and Lamberto Maffei. Kontrast und Raumfrequenz. In Manfred Ritter, Wahrnehmung und visuelles System, Seite 132-139. Spektrum der Wissenschaft, 1987.

49. R. Steinbecher, Bildverarbeitung in der Praxis. Munchen; Wien: Oldenbourg, 2002

50. Andre Garstka, Erweiterung eines auf Wavelets basierenden Erkennungsalgorithmus auf teilverdeckte Objekte. Institut fur Neuroinformatik, Ruhr-Umversitat Bochum, FRG, 2002

51. Телевидение: Учебник для вузов / Под ред. В.Е. Джаконии.-М.: Горячая линия Телеком, 2002

52. Bray, A. J. "Tracking objects using image disparages". Image Vision Computing. Vol. 8. No. 1,.1990.

53. Murray, D. and Basu, A. "Motion Tracking with an Active Camera". IEEE Trans. Patt. Anal Mach. Intell. Vol. 16. No. 5. pp 419-459. May. 1994.

54. J. M. Odobez and P. Bouthemy. Direct incremental model-based image motion segmentation for video analysis. Signal Processing, 66: 143 145, 1998.

55. A. Baumberg, "Hierarchical shape fitting using an iterated linear filter," in Proceedings of the Seventh British Machine Vision Conference (BMVC96), pp. 313322, BMVA Press, 1996.

56. R. Polana and R. C. Nelson. Detection and recognition of periodic, nonrigid motion. International Journal of Computer Vision, 23(3):261-282, 1997.

57. A.B. Рабинович, И.В. Власюк. Технологические основы мобильного телевидения. Информационно-аналитический бюллетень ОАО ВНИИТР «Телерадиовещание», 2005, №4

58. Безруков В.Н., Власюк И.В., Басекеев А.А. Специфика оценки пространственных характеристик сигналов изображений в системах телевизионного контроля объектов. Метрология и измерительная техника в связи, 2006, № 2. - с.42-48

59. Зубарев Ю.Б., Кривошеев М.И., Красносельский И.Н. Цифровое телевизионное вещание. Основы, методы, системы.-М.:(НИИР-ИОИ), 2001.

60. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений / Под. ред. Ю.Б. Зубарева и В.П. Дворковича. М.: МЦНТИ, 1997.

61. Смирнов А.В. Основы цифрового телевидения: Учебное пособие.-М.: "Горячая линия Телеком", 2001

62. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника.-М.: Сов. радио, 1966

63. Преобразователи изображения на приборах с зарядовой связью/ Р. Е. Быков, А. А. Манцветов, Н. Н. Степанов, Г. А. Эйссенгардт.- М., 1992.-184 с.

64. Шостацкий Н. Н. Применение теории дискретизации для разложения изображения на матричных ПЗС//Техника средства связи. Сер.Техника телевидения.-1982.- Вып.2.-с.З-14.

65. Е. Янке, Ф. Эмде , Ф Леш. Специальные функции. Формулы, графики, таблицы / пер с немец.-М.: Наука, 1977.-342 с.

66. Macleod I., Comments on Techniques for edge detection, Proc. IEEE, March, 1972.

67. Roberts L. Machine perception of three dimensional solids. 1965.

68. Kirsch R. Computer determination of the constituent structure of biological images, Computers and Biomedical Research, 1971

69. Игнатьев H.K. Дискретизация и ее приложения,- Москва: Связь, 1980.-261с.

70. Патчек М. Цифровое телевидение. Теория и техника/ пер. с чешек.: Под ред. Л. С. Виленчика.-М.: Радио и связь, 1990.-528 с.

71. Сами Мохамед Ахмед Гараши. Исследование и разработка методов и устройств формирования информационных сигналов в системахтелевизионного контроля объектов. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. М.: 2003.

72. Красильников Н. Н. Теория передачи и восприятия изображений.-М.: радио и связь, 1986.-267 с

73. Миленин Н.К. Шумы в формирователях сигналов изображения на ПЗС// Техника кино и телевидения.- 1980. №6.-с. 51-57.

74. Квиринг Г. Ю. Прикладное телевидение. М.: Моск. Ин-т, 1989.-88 с.

75. Куликов А.Н. Телевизионные наблюдения в сложных условиях// Специальная техника, 2000. - № 35

76. В.Н. Безруков, И.В.Власюк, П.Ю.Комаров. Специфические искажения структуры изображений в системах цифрового телевидения // Мобильные системы. 2006. - № 11. - С. 34-37.е

77. И.В. Власюк, А.В.Балобанов, П.Ю.Комаров. Коррекция пространственных искажений сигнала изображения в системах цифрового телевидения. // Инфокоммуникационные системы. 2006. - № 4. - С. 46-51.

78. И.В. Власюк, А.В.Балобанов, А.А.Басекеев. Анализ пространственно-частотных характеристик распределения светочувствительных элементов в пределах растра матрицы ПЗС. // Метрология и измерительная техника в связи. 2006. -№ 3. - С. 36-40.

79. И.В. Власюк, Ф.М.Игнатов, С.В.Козлов. Многоканальная система наземного телевизионного вещания. // Материалы научной конференции профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава. М.: МТУСИ. - 2003. - С. 129-130

80. И.В. Власюк. Особенности магистральных усилителей для сетей кабельного телевидения. М.: Деп. в ЦНТИ "Информсвязь" от 14.06.03. №2232 св.2003. - С. 21-35.

81. Безруков В.Н, Власюк И.В, Басекеев А.А. Специфика оценки пространственных характеристик сигналов изображений в системах телевизионного контроля объектов. // Метрология и измерительная техника в связи. 2006. - № 2. - С. 42-48.

82. А.В.Балобанов, И.В.Власюк. Коррекция искажений сигналов изображения быстродвижущихся объектов. // Материалы научной конференции профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава. М.: МТУСИ. - 2006. - С. 123-124.

83. Романовский П.И. Ряды Фурье. Теория поля. Аналитические и специальные функции. Преобразование Лапласа. М.: Наука, 1980. - 336 с.

84. Е. Янке, Ф. Эмде, Ф Леш. Специальные функции. Формулы, графики, таблицы / пер с немец.-М.: Наука, 1977.-342 с.

85. Справочник по высшей математике / А.А.Гусак, Г.М.Гусак, Е.А.Бричикова. Мн.: ТетраСистемс. 1999 - 640 с.

86. Microsoft, 'Broadcast-Enabled Computer Hardware Requirements', WinHEC'97, Broadcast Techologies White Paper, 1997, pp. 11-12

87. R.S. Prodan, 'Multidimensional Digital Signal Processing for Television Scan Conversion', Philips J. of Research, Vol. 41, no. 6, 1986, pp. 576-603.

88. P.D. Filliman, T.J. Christopher and R.T. Keen, 'Interlace to progressive scan converter for IDTV', IEEE Tr. on Cons. Electr., Vol. 38, no. 3, Aug. 1992, pp. 135144.190