автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Параметрическая оптимизация информационно-измерительной системы определения параметров движения изображения подстилающей поверхности

На правах рукописи

ЧЕКОТИЛО Елена Юрьевна

ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ДВИЖЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ

Специальность 05.11.16 - Информационно - измерительные и управляющие системы (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Самара - 2008

003172480

Работа выполнена на кафедре «Электропривод и промышленная автоматика» Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный технический университет».

Научный руководитель.

Официальные оппоненты:

Доктор технических наук, профессор КУЗНЕЦОВ Павел Константинович

Доктор технических наук, профессор ГРЕЧИШНИКОВ Владимир Михайлович

Ведущая организация:

Кандидат технических наук, доцент СВИРИДОВ Вячеслав Павлович

ФГУП ГНП РКЦ "ЦСКБ - Прогресс" (г. Самара)

Защита диссертации состоится 3 июля 2008 г. в 10 часов 00 мин на заседании диссертационного совета Д 212.217.03 ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет по адресу, г. Самара, ул. Галак-тионовская, 141, корпус 6, аудитория 28.

Отзывы по данной работе в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу- Россия, 443100, Самара, ул. Молодогвардейская 244, Главный корпус на имя ученого секретаря диссертационного совета Д 212.217 03, факс: (846) 278-44-00.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного технического университета (ул. Первомайская, 18)

Автореферат разослан июня 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212 217.03.

^__

-— Губанов Н Г

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы Важной задачей для многих отраслей промышленности является улучшение методов создания информационно-измерительных систем определения параметров движения (ИИС ОПД) изображений, способных определять текущее положение диагностируемого объекта и прогнозировать его новое положение (рассматриваемые в работе изображения - это объекты с собственным или отраженным электромагнитным излучением). Примером таких ИИС ОПД является задача определения параметров движения подстилающей поверхности, когда нежелателен или затруднен непосредственный контакт с контролируемым яркост-ным объектом. Задача бесконтактного определения параметров движения особенно актуальна в том случае, когда применение контактных методов в принципе невозможно или недопустимо Например, при создании автономных средств навигации и ориентации космических и летательных аппаратов, систем наведения, слежения и обнаружения движущихся объектов с помощью оптико-электронных систем видимого и инфракрасного диапазонов, размещенных на борту летательных и космических аппаратов. Подобный случай имеет место также при измерении скорости движения автономных промышленных транспортных средств (транспортных роботов). Перечисленные задачи требуют определения параметров движения ярко-стных объектов по видеоинформации, получаемой на достаточно коротких интервалах времени, т.е в реальном времени

Существуют ИИС ОПД, решающие в той или иной мере перечисленные выше задачи. Фундаментальным научным проблемам в области обработки аэрокосмических изображений и созданию ИИС на их основе посвящены работы российских ученых: член-корр. РАН Сойфера В А., Пор-фирьева Л.П, Сухопарова С. А, Сергеева В В , Титова В И., Злобина В.К, Еремеева В.В, Обуховой НА., Ташлинского А.Г. и их научных школ. Перспективным методом, обладающим высоким быстродействием и универсальностью является т.н. метод функционализации параметров изображения Однако, этот метод апробирован только для случая плоскопараллельного движения носителя оптической системы (ОС) относительно плоской подстилающей поверхности. Метод функционализации является обобщением известного «градиентного» метода, используемого для вычисления оптического потока2.

Кузнецов П К, Семавин В И Модели и методы построения нелинейных адаптивных систем идентификации движения яркостных шлей //Управление и информационные технологии //Всероссийская научная конференция 3-4 апреля 2003 г Санкт-Петербург Сборник докладов в двух томах Том 2 2003 - 346 с с ил, с 55-60

2 Schalkov R J,, McVey Е S Algorithm Development for Real-Time Automatic Video Tracking Systems //Proc 3rd Int Comput Software and Applications Conf, Chicago, IL, Nov 1979, pp 504 - 511

Практика использования ИЙС ОПД, построенных на алгоритмах, реализующих этот метод, показала высокое быстродействие и хорошие метрологические характеристики ИИС ОПД, но только в условиях стабильности освещенности сцены. Оказалось, что при вариации освещенности сцены возникает методическая погрешность, пропорциональная производной по времени функции изменения освещенности.

Настоящая работа посвящена развитию и апробации метода функцио-нализации в приложении к определению движения подстилающей поверхности с тремя степенями свободы (случай, когда носитель ОС совершает плоско-параллельное движение относительно подстилающей поверхности и вращение в плоскости движения) в условиях изменяющейся освещенности сцены и вариации типов изображений подстилающей поверхности.

Тема данной работы сформировалась при разработке пассивных высокоточных систем обнаружения и слежения за движущимися яркостными объектами по заказам Секции прикладных проблем при Президиуме РАН (СПП РАН), ГНП РКЦ "ЦСКБ - Прогресс", Минобрнауки - Госбюджетная фундаментальная НИР №522/08 «Создание основ теории и способов реализации алгоритмически точных методов определения алгоритмов оптимального управления объектами с распределенными параметрами»

Целью диссертационной работы является расширение функциональных возможностей и повышение быстродействия информационно-измерительной системы определения параметров движения изображения подстилающей поверхности на основе развития метода функциональных преобразований параметров изображения.

Для достижения поставленной цели в работе должны быть решены следующие задачи-

1. Развитие метода функциональных преобразований с целью обеспечения инвариантности к изменению освещенности подстилающей поверхности.

2. Развитие итерационных процедур определения параметров движения изображения подстилающей поверхности для трех степеней подвижности (плоско-параллельное движение и вращение в плоскости движения), реализующих метод функционализации.

3. Получение аналитических оценок сходимости и быстродействия итерационного метода измерения параметров движения изображения подстилающей поверхности.

4. Анализ влияния аддитивного шума и изменения интенсивности освещенности изображения на сходимость итерационного метода измерения параметров движения изображения подстилающей поверхности.

5. Получение с помощью компьютерных экспериментов оценок быстродействия и погрешности рассматриваемой ИИС ОПД

Методы исследований основаны на использовании теории оптико-электронных систем, основных разделов математического анализа и математических методов обработки экспериментов

Основные теоретические и практические выводы диссертации подтверждены результатами моделирования на ЭВМ и экспериментальными исследованиями макетных образцов.

Научная новизна и значимость работы заключается в следующем:

1. Получена математическая модель (уравнение функциональной связи), связывающая доступные измерению характеристики изображения с параметрами движения подстилающей поверхности и освещенностью сцены. Математическая модель представляет собой линейное алгебраическое уравнение, неизвестными которого являются составляющие вектора скорости и освещенность сцены. Это уравнение может быть параметризовано и решено известными методами.

2. Получены алгоритмы вычисления скорости движения подстилающей поверхности, инвариантные к изменению освещенности сцены

3 Предложен итерационный алгоритм определения параметров движения изображения подстилающей поверхности обладающей тремя степенями подвижности (плоско-параллельное движение и вращение в плоскости движения).

4. Проведен аналитический и экспериментальный анализ влияния изменения параметров (коэффициент обратной связи, размер окон анализа) итерационного метода определения вектора скорости движения изображений на его сходимость и быстродействие.

5. Произведена параметрическая оптимизация ИИС ОПД изображения подстилающей поверхности, результатом которой стало расширение функциональных возможностей и быстродействия рассматриваемой системы.

6. Проведен экспериментальный анализ влияния аддитивного шума, изменения интенсивности освещенности наблюдаемой сцены на погрешность и быстродействие ИИС ОПД.

Практическая ценность

1. Предложена универсальная структура информационно-измерительной системы определения параметров движения (плоскопараллельное движение и вращения в плоскости движения) изображения подстилающей поверхности инвариантная к изменению интенсивности освещенности рассматриваемой сцены.

2. Получены оценки сходимости и быстродействия предложенных алгоритмов определения параметров движения изображения.

3. Создана программная модель ИИС ОПД. получены оценки быстродействие и погрешности рассматриваемой системы.

Внедрение результатов работы осуществлено при разработке по заказу ФГУП ГНП РКЦ "ЦСКБ - Прогресс" (г. Самара) информационно-

измерительной системы компенсации смаза изображений, получаемых при дистанционном зондировании Земли из космоса. Результаты используются в учебном процессе кафедры «Электропривод и промышленная автоматика» ГОУ ВПО «СамГТУ» в курсе «Элементы систем автоматики».

Апробация работы. Результаты работы докладывались, обсуждались и были одобрены на международных, всероссийских и межвузовских научно-технических конференциях, в том числе на V Международной конференции молодых ученых «Актуальные проблемы современной науки» (Самара, 2004), Всероссийской научной конференции «Управление и информационные технологии» (Санкт - Петербург, 2005), III Всероссийской научной конференции «Математическое моделирование и краевые задачи» (Самара, 2006), XIII Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (Москва, 2007), IV Всероссийской научной конференции «Математическое моделирование и краевые задачи» (Самара, 2007).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 7 печатных работ, в том числе 2 статьи в издании из перечня, рекомендуемого ВАК РФ.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, выводов и списка литературы из 233 наименований. Общий объем 120 страниц, 3 таблицы, 35 рисунков.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Вариант метода функциональных преобразований параметров изображений инвариантный к изменению интенсивности освещенности подстилающей поверхности.

2 Итерационный метод определения параметров движения изображения подстилающей поверхности для трех степеней подвижности (плоско-параллельное движение и вращение в плоскости движения), реализующий метод функционализации.

3. Аналитические оценки сходимости и быстродействия итерационного метода определения параметров движения для случая плоскопараллельного движения и вращения в плоскости движения изображения подстилающей поверхности.

4. Методика, алгоритмы и результаты параметрической оптимизации ИИС ОПД подстилающей поверхности.

5. Модифицированная структура быстродействующей прецизионной ИИС ОПД, в которой реализованы алгоритмы оптимизации параметров измерения.

6 Оценки погрешностей и быстродействия предложенной информационно-измерительной системы определения параметров движения изображения подстилающей поверхности

7. Результаты компьютерного экспериментального исследования ИИС ОПД.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, кратко характеризуется состояние проблемы, формулируются цели и задачи исследования, характеризуется научная новизна и практическая ценность полученных результатов, приводятся основные положения, выносимые на защиту.

В первом разделе рассматривается состояние проблемы и обосновывается направление исследования.

В общем случае ИИС ОПД выполняет следующие основные функции1 формирования изображения с помощью изобразительной системы; преобразования изображения в электрический сигнал, предварительной обработки видеосигнала (оцифровки, фильтрации, нормализации, выделения требуемых параметров), реализации основного целевого алгоритма; слежения за движущимися объектами; адаптации параметров ИИС ОПД к изменяющимся условиям наблюдения (изменение времени экспозиции, автоматическая фокусировка изображения, изменение освещенности сцены); представления выходных данных в требуемой форме. На рисунке 1 дана обобщенная структура ИИС ОПД в составе информационно- управляющей системы зондирования яркостных объектов, выполняющая перечисленные функции. Конкретизация алгоритмов и характеристики подсистем и самой ИИС ОПД определяется реализованным в ней методом определения параметров движения.

В приведенном обзоре выделены три большие группы методов определения параметров движения яркостных объектов - методы, основанные на анализе пространственных частот изображения, методы, основанные на измерении смещения изображения и градиентные методы

Из всех перечисленных методов наиболее перспективен для создания быстродействующих универсальных ИИС ОПД метод функциональных преобразований, который является обобщением градиентных методов3

Метод функциональных преобразований отличается от известных существенно меньшей вычислительной сложностью и поэтому позволяет строить ИИС ОПД, работающие в реальном времени. Этот метод и реализующая его система рассматриваются в данной работе

Во втором разделе метод функциональных преобразований распространен на случай определения параметров движения при трех степенях подвижности носителя оптической системы (платформы) относительно плоского недеформируемого изображения подстилающей поверхности с учетом изменяющихся условий освещенности сцены.

Кузнецов П К, Семавин В И Метод определения параметров движения яркостного поля //ИзвестияВУЗов Приборостроение, 1990,№6, -с 26-30

1_

ДЗЯО - дистанционно-зондируемый яркостный объект; ОС - оптическая система; ПИ - приемник изображения; АЦП - аналого-цифровой преобразователь; ОЗУ - оперативное запоминающее устройство; ПП - препроцессор; ВУ вычислительное устройство; БД - база данных; ДПОП - датчики пространственной ориентации платформы; ДСДПИ - датчики скорости движения ПИ; СУД - система управления движением платформы и ПИ; Р1, Р2 - регуляторы, ИЭ1, ИЭ2 - исполнительные элементы; СУППИ -система управления параметрами процесса измерения; СФВД - система формирования выходных данных; ПЦЗ - постановщик целевой задачи.

Рисунок 1 - Структурная схема ИИС ОПД в составе информационно-управляющей системы зондирования яркостных объектов

В работе рассмотрена математическая модель движения изображения яркостного объекта в картинной плоскости оптической системы, на основе которой ранее было получено уравнение движения изображения точки, находящейся на изображении подстилающей поверхности, которое для рассматриваемого в данной работе случая имеет вид

г=-П{г + кяг8)-ктАУа, (1)

где ?(х, у) - вектор столбец, компоненты которого являются координатами изображения точки в картинной плоскости оптической системы; / - фокусное расстояние оптической системы; О - кососимметричная матрица, элементы которой являются проекциями вектора а> = \а>ьо2,о^ угловой скорости носителя оптической системы на оси связанной с носителем оптической системы координат; г5 = [дг5, у$, г5 ]г - вектор смещения главной точки оптической системы относительно центра масс оптической системы; А - Л(г) = [а, у (?)] - матрица косинусов углов между осями систем координат, связанных с яркостным объектом и носителем оптической системы; Ун = , , ОГ - вектор поступательной скорости движения носителя оптической системы; кт = -АЪТг1{2н + Л37г5), где Азт - матрица-строка,

являющаяся третьей строкой матрицы Ат; - расстояние от центра масс носителя оптической системы до яркостного объекта.

Согласно методу функциональных преобразований в окне анализа задается функционал Ф(0, например мультипликативного типа-

ф(0= Д47 )£(?(?)/) * (2)

о

где £> - односвязная регулярная область анализа с границей /УД); к[г ) -

непрерывная и дифференцируемая почти всюду по всем своим аргументам функция веса; £(г (г),?) - равномерно ограниченная и дифференцируемая

почти всюду по всем своим аргументам функция распределения освещенности изображения яркостного объекта.

Далее вычисляется полная производная по времени от функционата (2) в силу уравнения движения изображения (1) с учетом того, что освещенность сцены меняется во времени Для того чтобы учесть изменение во времени освещенности сцены, функция распределения освещенности изображения представляется в виде:

где р(г) - функция распределения альбедо, /3(1)>0- интенсивность внешнего источника, облучающего подстилающую поверхность

В таком случае полная производная по времени от функционала (2) приобретает вид:

Ф(0=0+ h (<)+(')+ Ф2 (')+ Ф3 (4 (3)

где q =—\n(P(t)) - вспомогательная переменная, отражающая изменение dt

функции освещенности во времени;

h(')= - fK(r)£(r(f]U)CeO(r + kmrs ]dl,

Г(В)

/2(í)=- \K{?)E{?(t\t)CakmAVHdl,

Г(О)

D

D

Ф,(г)- -fto^rJ-^—Q F, els-JDJ AlTrs+ZH

r(D) - граница окна анализа D; Ca= [sina, -cosa, 0] - матрица строка

dvr (x)

(a = arctg—---локальное уравнение границы T(D) окна анализа D);

dx

[Дг )];=[£(?У*. Цг Уя °3 - матрица строка.

Полученное уравнение (3) является ФС - уравнением, которое связывает компоненты вектора ¿5 = [О, 0, угловой скорости и вектора

>vm> Of поступательной скорости носителя оптической системы относительно яркостного объекта с временными и пространственными характеристиками изображения подстилающей поверхности в картинной плоскости оптической системы.

Значения интегралов /^^(í) должны вычисляться на границе окна анализа Гф). Точное измерение значения этого интеграла не представляется возможным. Поэтому способы определения движения, вытекающие из ФС - уравнений, будут реализуемы лишь при условии, что функция веса К(г) * const непрерывна и равна нулю на границе окна анализа

^(г)|?еГ(О) = 0. Примем, что подстилающая поверхность плоская, неде-

формируемая и отсутствуют объекты, движущиеся на ее фоне, тогда компоненты вектора скорости могут быть вынесены за знак интеграла и урав-

нение (3) для движения с тремя степенями подвижности сводится к линейному алгебраическому уравнению следующего вида.

Ь^хн + ьгугн + &з®з +Ь4Ч - Ф(/), (4)

где У^, Ут, а>} - составляющие вектора скорости плоско-параллельного Ун и вращательного а движения в плоскости подстилающей поверхности носителя оптической системы, д - введенная выше вспомогательная переменная характеризующая освещенность сцены;

Ь,- Ь4 - коэффициенты уравнения, определяемые из выражений

Ьх = к

¿4 =Ф(0= )£(?,*)*

Составляющие вектора Л скорости движения носителя ОС определяются из системы ФС - уравнений, составленной из / уравнений типа (4), коэффициенты для каждого го которых получаются по информации из г -го окна анализа:

В-А = Р, (5)

где Л = - вектор-столбец; В=[Ь,Д - матрица коэффици-

ентов; Р=\р,]г-вектор-столбец; 1=1...Ы(1Ч>М), ]-М(М=\..А).

Решение системы уравнений (5) может быть найдено методом квазиобращений:

А = (ВТВ)'1ВТР. (б)

Как следует из вида коэффициентов ФС - уравнения (3), их вычисление значительно упрощается, если окно анализа имеет форму прямоугольника, границы которого параллельны осям координат в картинной плоскости ОС

Критерием выбора функции веса к(г) являются простота реализации и корректность способа определения параметров движения яркостных объектов.

В третьем разделе рассматривается итерационный алгоритм определения параметров движения изображения подстилающей поверхности.

При исследованиях принято, что видеосигнал имеет вид:

е(?,<) = £/(?,г)+/г(г,г), где и(г, г) - видеосигнал, А(г(/), /) - случайный аддитивный шум, некоррелированный с 1/(г, () ни по г, ни по /.

Аналитически показано, что в рассматриваемом случае смещение математического ожидания оценки скорости движения при N оо прямо пропорционально фактической скорости движения изображения подстилающей поверхности;

ДГ = -((ф! + Щ)т -(Щ + Щ .Я-Щ-У, (7)

где = ДУш Дй3 ]г;

Ф'?= \\д{7)и{г,()ск-,

о

С?(г)=

[к'х (г)соэ а-А" (г )зт а); кт (к'х (г)зт аг + К у (г)соз а)1 (К'у(г)х-К'х(г)у\

I = 1.. .АГ - номер окна анализа.

Из соотношения (7) следует, что для того, чтобы смещение математического ожидания оценки скорости Д V стремилось к нулю, измерение движения необходимо организовать так, чтобы измеряемая скорость V стремилась к нулю. Это может быть реализовано в компенсационном варианте метода функциональных преобразований, с использованием физического или «электронного» (режим ВЗН ПЗС матриц) подслеживания движения изображения.

В компенсационном методе используется итерационная процедура совмещения изображений подстилающей поверхности в двух последовательных во времени кадрах изображений. При этом в ОЗУ ИИС ОПД хранятся два последовательных кадра Е1 = £(?,?,) и Е2 = Е{г\(х + Д0, А/ -кадровый период

Согласно методу функциональных преобразований на каждом шаге итерационной процедуры формируется система алгебраических уравнений, необходимая для определения оценок составляющих вектора смещения

изображения Д£ = [д^,Д^, Да]. Для этого в каждом кадре выделяются

идентичные системы N окон анализа А, размером (/Хх /у) (1= 1,2- номер

кадра,у = 1, 2, ..., ДГ- номер окна в кадре), образующих покрытие некото-

рой области кадра. Правильным называется покрытие, обладающее следующим свойством:

] '

V/: П Ду =0, (8)

]

-А е[г0];1+г01]}, Ч>2 \гг.гг +Д?(г)| где Ь - размеры кадра, гС1 - начальное положение первого кад-

ра

Для каждой 7-ой пары окон записывается уравнение функциональной связи (4) относительно компонент вектора смещения

+6л3Да + 6у>4д = ру, (9)

где =(Ф(?;Г + А!)-Ф(г;0)/А/ - разностное представление производной

по времени от функционала (2)

Тогда решение системы ФС - уравнений (5)

в А5=Р,

где А г

Д^ А а находится методом квазиобращений (6).

В итерационной процедуре на каждом шаге определяются оценки компонент вектора смещения изображения подстилающей поверхности-

5(г + 1) = 5(г)+/1-А5(г)

(Ю)

5(0) = 50

где т= 0,1,2,..., я-номер итерации; 5(г) = (г), а(т) ]г;

(К о

я =

о /I, о

оолаУ

■ матрица коэффициентов обратной связи;

50 - априорно известная оценка смещения изображения.

На каждой итерации т изображение второго кадра смещается на величину противоположную Д5(г). В следующей итерации используется

функция Е2 = Е2 (г - Д5; * + А/). Описанные процедуры повторяются до тех

пор, пока компоненты вектора смещения АБ на п - ом шаге не станут меньше заданных величин > 0, > 0 и >0

В итоге, оценка скорости постоянно корректируется и постепенно приближается к скорости движения изображения подстилающей поверхности.

Для простоты реализации итерационного метода удобно использовать «пирамидальную» функцию веса к(г) •

¡х* Г ЫЛ

-+K{x,y)=h >K{x,y)=h

l—1

h

(И)

у J

у 'у 1уУ 1уУ~

Ч _

Таким образом, параметрами функции веса к(г) являются размеры окон анализа (г, ,!у).

Задачей является оптимизация параметров вычислений (размеров, количества окон анализа и матрицы коэффициентов обратной связи) на основании критериев

1 максимизации области сходимости (по начальным данным Sq ) итерационной процедуры (10);

2 минимизации количества итераций

Для решения задачи оптимизации получены аналитические оценки сходимости итерационного метода с «пирамидальной» функцией веса без учета аддитивного шума для тестового изображения, заданного функцией освещенности:

E(x,t) = sin(^2w5) + cos(,41wi), (12)

где x(t) = [*(/), >'(/)]r ; Ai, Аг - первая и вторая строки матрицы А .

В силу сложности получения аналитических оценок сходимости итерационного метода для общего случая (12), рассматривается отдельно плоско-параллельное движение и вращение в плоскости движения подстилающей поверхности.

Для случая плоско - параллельного движения ( a(t) = const ) система уравнений (10) принимает вид:

L(t)W

S /r + l) = s y{T)~tg

' 2 w z

2 w 2

Sx(°) = SxO> sy(0)=sy о

где sx, sy - составляющие вектора смещения изображения подстилающей

поверхности относительно окна анализа Показано, что достаточным признаком, сходимости итерационной процедуры (13) является выполнение условий:

2л 2тс

sxo>syo ;—], <14)

(15)

Например, при погрешности е = 10~5 метод сходится на шаге г = 5.

Соотношение (14) дает оценку области сходимости в пространстве начальных данных, в случае, когда изображение является тестовым вида (12).

Для случая чистого вращения при а0 е [0, я/2] в плоскости движения также получена аналогичная аналитическая оценка сходимости итерационного метода Итерационная процедура совмещения изображения при анализе вращения имеет вид

а(т +1) = <р(а(т)) = а(т) + • Да(а(г)). (16)

Достаточным признаком сходимости итерационной процедуры (16) является следующее условие:

+ Ъ (17)

да

Условие сходимости (17) будет выполняться для всех Яа таких, что

, ЭД а Л

аа (18)

1 ai 1+м

где

дАа

М = max

а

- функция нескольких переменных М = М{а (0,/,,/„,-№).

да

Таким образом, сходимость итерационного процесса (16) зависит от размеров окон анализа и параметров тестового сигнала (12). Обозначим через

Х^ максимальное значение, отвечающее достаточному признаку сходимости (18)

В таблице 1 приведены результаты анализа зависимости количества итераций итерационного процесса (16) от критического значения коэффициента обратной связи 1акр и параметров тестового сигнала. Условие (18)

является лишь достаточным. Анализ показал, что значение Ла может быть увеличено, при этом скорость сходимости увеличивается.

Таблица 1

Длина стороны окна анализа л,? Погрешность приближения е

кг2 ю-3 10"5

Максимальное число итераций п

8;г/9и> 0,193 14 20 31

32я■/45w 0,1763 31 45 72

128я-/135н- 0,00277 128 234 341

504^/405^ 0,04616 20 29 46

Для определения наилучшего в смысле сходимости значения Ла произведен численный эксперимент по исследованию влияния Ла на процесс сходимости итерационной процедуры (16) для тестового изображения (12). Результаты моделирования приведены в таблице 2

Таблица 2

Длина стороны окна анализа Коэффициент обратной связи

н -и Аг - 8'А/5' 4=10

Максимальное число ите раций п

8Л-/9уу 6 5 5

32тг/45*' 27 15 7

128*г/135и> 52 24 18

504тг/405и- 28 10 7

При увеличенииЛа >10-Лакр сначала увеличивается количество итераций, а затем процесс (16) теряет устойчивость. Таким образом, можно сделать вывод, что наилучшая сходимость с точки зрения максимального быстродействия итерационного процесса достигается при

8'Ла"р <Ла 210 Лакр. В таблице 2 приведены результаты соответствующие допустимой погрешности е = Ю-3. При других значениях е значение Ла остается в тех же пределах

В общем случае изображение не является моночастотным Оно представляется спектром пространственных частот (частотно-контрастным спектром), в котором путем фильтрации можно выделить гармоническую составляющую вида (12) с желаемой частотой м Очевидно, желаемыми

являются такие спектральные составляющие, которые удовлетворяют соотношению (14) и отношение сигнал/шум на них находится в допустимых пределах. Требуемая фильтрация может быть обеспечена выбором параметров {¡х, 1у) весовых функций [АГ(г)]? и К(г) .

Элемент Х5 матрицы коэффициентов обратной связи /?- вычисляется по частоте V/ и должен удовлетворять (15)

Значение коэффициента обратной связи Ла =]0-Яа*р, где Лакр выбирается по частоте м> из таблицы 1.

Эти выводы положены в основу излагаемой в четвертом разделе процедуры оптимизации параметров измерения.

В четвертом разделе диссертации предложен алгоритм оптимизации параметров процесса измерения, реализованный в блоке СУППИ, блок-схема которого приведена на рисунке 2.

СУППИ

ВСХ - вычисление статистических характеристик автокорреляционной функции В(х,у) и ее спектральной плотности FB(wx wy); ОППИ - определение параметров процесса измерения: количества к окон анализа, размеров окон анализа (1„ у , матрицы коэффициентов обратной связи Я.

Рисунок 2 - Структура блока СУППИ

Разработан алгоритм оптимизации параметров процесса измерения. Исходными данными являются:

- функция спектральной плотности исходного сигнала FB(wx,wy);

- размеры кадра L-\LX-, Ly j;

- априорная оценка начального смещения второго кадра относительно первого S0;

- функция веса К(г) имеет вид «пирамиды».

1. Блок ВСХ.

1.1. Для S(r) (S(0) = S0) в соответствии с (13) вычисляется пре-

О) = пр (г), ^ пр (г)). пр (г) = ; ир (г) = •

12 Определяются доминирующие частоты Н = (v = \..Му). Доминирующие частоты - это частоты, которые являются экстремумами функции спектральной плотности Рв(т#х,мгу) и для которых выполняется условие:

сигнал/шум > у >0.

1.3. Формируется множество пар допустимых доминирующих частот 3* с Е, Е* • , тагу ). у/х < у»х пр (г), \»у < пр (г)}.

2. БлокОППИ.

2.1. Для каждой пары допустимых доминирующих частот выбирается типоразмер (/./х 1у") окна анализа, максимизирующий амплитудно-частотную характеристику Я;(ц>х, ч'у ,1х,1у)

фильтра с функцией веса [л^г)]"? на этих частотах. Каждый типоразмер окна анализа используется далее для образования правильного покрытия изображения. В результате получается несколько покрытий (система слоев покрытия) одних и тех же участков изображения окнами разного типоразмера. Слои покрытия образуются последовательно, начиная со слоя, соответствующего окну наиболее крупного размера. Для текущей системы покрытий определяются коэффициенты системы уравнений (9) Образование покрытия останавливается при выполнении следующего условия:

тах1с,,|

mm с,

1/

где С = ВтВ или при нарушении правильности покрытия (8) во всех слоях.

2.2. Из таблицы 1 для каждого типоразмера окна анализа (// *//) выбирается критическое значение коэффициента обратной связи Хакр. Значение коэффициента назначается Аа =10-Лакр.

3. Блок ВУ. С использованием итерационной процедуры вычисляется новое значение оценки 5(г). Повторяются пункты 1 - 2. Процесс оста-

А А

навливается при 5(г)——1) <е .

С целью систематизации результатов моделирования была произведена классификация изображений на основе исследования их вероятностных характеристик методами корреляционного анализа двумерных сигналов. От двумерной корреляционной функции В(х,у) осуществлялся переход к усредненным одномерным функциям В(х) и В(у) следующим образом: для каждого значения х производилось усреднение по переменной у, а для каждого значения у - по переменной д;. Посредством аппроксимации усредненных автокорреляционных функций освещенности изображения подстилающей поверхности полиномом четвертой степени были получены следующие результаты:

1. Для изображений типа «Горы» оценка усредненных автокорреляционных функций имеет вид-

В*» « 0,005л:4 -0,1/ + Юл2 -350* + с, ..

, (1»)

В(у)* 0,005/ -0,1у3 +10/-350_у + с2

2. Изображения типа «Река» описываются усредненными автокорреляционными функциями, имеющими следующие оценки-

В(х) и 0,001/ -0,2/ + 20х2 -600х + с1 _ ^

В(у)» 0,0006/ -0,15/ + 12/ -400>>+с2 ' Существенно, что в общем случае коэффициенты разложения корреляционной функции могут отличаться от полученных для конкретных изображений, однако отношение коэффициентов при одинаковых степенях х и у разложений В(х) и В(у) для одного и того же типа изображений группируются в окрестности некоторого значения, характерного для данного типа изображения.

Для апробации предложенной итерационной процедуры вычисления оценок вектора скорости движения и определения погрешности получаемых оценок было применено компьютерное моделирование функционирования ИИС ОПД. В качестве изображений подстилающей поверхности использовались фрагменты поверхности Земли типа «Река», «Горы», корреляционные функции которых имели вид (18) - (19).

Первая серия компьютерных экспериментов проводилась без учета случайного шума в видеосигнале. Учитывалось только дискретное по пространству и времени представление сигналов. Эксперименты проводились для случаев:

- простого плоско - параллельного движения (без поворота);

- простого поворота в плоскости движения (без плоско - параллельного движения),

- сложного движения - движения с тремя степенями подвижности (сложение простого плоско - параллельного движения и простого вращения).

Были получены следующие результаты на множестве более тысячи реализаций.

1. Экспериментально показана инвариантность предложенного метода к изменению интенсивности освещенности сцены (рисунок 3).

0,003 -у-.......г - --.........у.....

0,0025 4____------ !.............-!

0,002

0,0015 ■ ' ...... ....' М

0,001

0,0005

0

-1-1-1-

1 2 4 6 /?(*) 8

Рисунок 3 - Сложное движение Зависимость математического ожидания Ме относительной погрешности е оценки смещения 5(г) и доверительного интервала В0 9} (серый фон) от интенсивности освещенности /?(/) при начальном смещении |50| = 5 пике., а0 =10°

2. Проведен сравнительный анализ зависимости математического ожидания Ме относительной погрешности е&а оценки угла поворота Аог и доверительного интервала В0,95 (при доверительной вероятности Рд=0,95) от фактического угла поворота изображения подстилающей поверхности для изображений разных типов (рисунок 4)

0,02

5 10 15 5 10 Да, Градус 15

а) изображение типа «Река» б) изображение типа «Горы»

Рисунок 4 - Простой поворот. Зависимость математического ожидания Ме относительной погрешности еАа оценки угла поворота Да и доверительного интервала Д?, 95 (серый фон) от фактического значения угла поворота для изображений разных типов

Сходимость зависит от типа изображения. При а0 <15° процесс сходится для изображений рассмотренных типов. При а0 е(15°;45°) итерационная процедура для изображения типа «Река» сходится, а сходимость итерационного процесса для изображения типа «Горы» теряет устойчивость

3. Для сложного движения подтверждены аналитически полученные выводы (таблица 2) о том, что при увеличении коэффициента обратной связи скорость сходимости увеличивается (рисунок 5); увеличение коэффициента Я$ не приводит к существенному изменению количества итераций и может быть принято равным единице Л5 = 1. № итерации

Рисунок 5 - Простой поворот. Зависимость математического ожидания М количества итераций и доверительного интервала (серый фон) от коэффициента обратной связи Ха (а0= 10°, е = 1(Г4)

4. Экспериментально показано, что при сложном движении компоненты ау вектора смещения определяются с заданной погрешностью

= Ю-4 за 8 - 9 итераций, что хорошо соответствует аналитическим оценкам. Оценка угла поворота имеет постоянное смещение порядка 1% как при простом, так и при сложном движении. Это можно объяснить влиянием дискретного представления видеосигнала. Сходимость к этому значению также осуществляется за 8 - 9 итераций (рисунок 6).

0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0

4 5 6 7 8 9 Л® итерации

а) плоско-параллельное движение

0,06 0,05 -0,04 -0,03 0,02 0,01 0

к

итерации

б) вращение

Рисунок 6 - Сложное движение. Процесс вычисления оценки погрешности смешения изображения при отсутствии шумов ( ¡50) = 5 пике., а0=5°)

5. Проведены компьютерные эксперименты по оценке области сходимости итерационного метода по начальным данным и скорости сходимости, Результаты экспериментов сравнивались с результатами, полученными модифицированным методом наискорейшего спуска по критерию минимума квадрата попиксельной разности совмещаемых изображений (рисунки 7,8).

К. пике. Асе, градус,

а) плоско-параллельное движение б) вращение

Рисунок 7 - Сложное движение. Область сходимости итерационного метода и модифицированного метода наискорейшего спуска.

Я2 = + , Р - вероятность сходимости для изображения типа

«Река»

№ итерации

т.....""'т;.......... итерац. метод -*аискор, спуск

1 ; ..... ...

; ;

—

О 10 20 30 40 50

Я, пике.

Рисунок 8 - Простое плоско - параллельное движение. Скорость сходимости итерационного метода и модифицированного метода наискорейшего спуска.

Во второй серии экспериментов дополнительно в видеосигнал аддитивно добавлялся шум с равномерной плотностью распределения. Этим моделировался шум тракта преобразования видеосигнала. Считалось, что шум не коррелирует с видеосигналом ни по х, у, ни по I. Целью моделирования являлось исследование влияния амплитуды плотности распределения шума Аш на точность и быстродействие ИИС ОПД (рисунок 9).

а) плоско-параллельное движение б) вращение

Рисунок 9 - Сложное движение. Зависимость математического ожидания Ме относительной погрешности е и доверительного интервала (серый фон) от амплитуды случайного шума Аш

Эксперименты проводились при начальном смещении окон анализа, равным пяти пикселям для плоско-параллельного движения, десяти градусам для поворота при максимальном размахе видеосигнала 256 емр (емр -единица младшего разряда цифрового представления видеосигнала). При этом необходимое количество итераций не превышает 7-9 для плоскопараллельного и 10 - 12 для поворота изображения подстилающей поверхности.

Проведенные эксперименты показали работоспособность метода в случае сложного движения и его существенное преимущество по точностным характеристикам и диапазону измеряемых величин с другими известными методами.

На основе полученных данных была разработана бортовая ИИС ОПД, содержащая блок СУППИ со структурой, представленной на рисунке 2.

Получена оценка быстродействия бортовой ИИС ОПД. Быстродействие складывается из времени формирования двух кадров изображения (время запаздывания) и времени вычислений компонент вектора скорости. Время формирования кадров определяется топологией приемника изображений, типом используемых ПЗС - матриц и способом формирования изображения кадра.

В рассматриваемой системе для формирования двух кадров использованы две ПЗС - матрицы размером 1024x32 пикселя, работающие в режиме ВЗН. Расстояние между матрицами равно 288 пикселей. Время вычислений

определяется сложностью алгоритма и быстродействием вычислителя Это время при реализации вычислений на нейро - матричном процессоре типа 1879ВМ2 составляет не более 12 мс при минимальной скорости движения изображения (28 мм/с) и 3 мс при максимальной скорости движения изображения (132 мм/с)

Заключение

1. Проведенный анализ существующих методов определения параметров движения яркостных объектов со случайным распределением яркости показал, что методы, основанные на вычислении производных по времени и пространству от функции распределения яркости на изображении наиболее перспективны для построения быстродействующих систем определения параметров движения яркостных объектов при слабых ограничениях на количество степеней свободы движения наблюдаемого объекта

2. Предложен вариант метода функциональных преобразований параметров инвариантный к изменению интенсивности освещенности подстилающей поверхности.

3. Реализован и опробован итерационный метод определения параметров движения изображения подстилающей поверхности обладающей тремя степенями подвижности, инвариантный к изменению интенсивности освещенности яркостного объекта

4 С учетом результатов аналитического и экспериментального анализа сходимости итерационной процедуры определения движения проведена оптимизация параметров (размер окна анализа, матрица коэффициентов обратной связи) ИИС ОПД, которая позволила существенно (в 3-5 раз) расширить область сходимости по начальным данным и уменьшить (в 5 и более раз) количество итераций итерационного процесса

5. Предложена модифицированная структура быстродействующей прецизионной системы определения параметров движения изображения подстилающей поверхности, отличающаяся возможностью расширения диапазона измеряемых скоростей, повышения быстродействия и инвариантностью к изменению освещенности наблюдаемой сцены.

Основное содержание диссертации опубликовано в работах:

1. Чекотило Е. Ю. Спектральный анализ вероятностных характеристик изображений [Текст] /ЕЮ. Чекотило, П. К Кузнецов // Вестник Самарского Государственного, технического университета. Серия «Физико-математические науки». - Самара, 2006. - №42. - С 212-215.

2. Чекотило Е. Ю. Влияние вида изображения и погрешности цифрового представления информации на точность изменения характеристик движения яркостных полей [Текст] / Е. Ю. Чекотило, П. К. Кузнецов // Вестник Самарского Государственного, технического университета. Серия «Физико-математические науки». - Самара, 2005. - №38 - С. 172-174.

3. Чекотило Е. Ю. (Шарапова Е.Ю.) Алгоритм фильтрации в задаче определения скорости движения яркостных полей [Текст] / ЕЮ. Чекотило (Е.Ю. Шарапова), П. К Кузнецов // Труды пятой международной конференции молодых ученых. «Актуальные проблемы современной науки» Части 1, 2 Математика. Математическое моделирование. - Самара, 2004. -С. 117-119

4. Чекотило Е. Ю. (Шарапова Е10.) Исследование характеристик движения яркостных полей в задаче АКСИ [Текст] / Е. Ю Чекотило (Е.Ю. Шарапова), П. К. Кузнецов // Всероссийская научная конференция. Управление и информационные технологии (УИТ-2005). Сборник докладов в двух томах Том 2 - Санкт-Петербург: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2005. - С 172174.

5 Чекотило Е. Ю. Восстановление статистических характеристик изображения по смазанному изображению [Текст] / Е. Ю. Чекотило, П К. Кузнецов // Труды Третьей Всероссийской научной конференции. «Математическое моделирование и краевые задачи» Часть 4. Математические модели в информационных технологиях. - Самара, 2006 - С. 107-109.

6. Чекотило Е. Ю. Исследование статистических характеристик изображения методами спектрального анализа [Текст] / Е Ю. Чекотило, П К. Кузнецов // Труды Четвертой Всероссийской научной конференции «Математическое моделирование и краевые задачи» Часть 4. Информационные технологии в математическом моделировании. - Самара, 2007 - С. 104107.

7 Чекотило Е. Ю. Исследование характеристик изображения методами спектрального анализа [Тезисы] / Е. Ю. Чекотило, П К. Кузнецов // Тринадцатая Международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика». Тезисы докладов. - Москва: МЭИ, 2007. - С. 175.

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д212 217.03 ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет (протокол № 6 от 7 мая 2008 г)

Заказ №145 Тираж 100 экз

Отпечатано на ризографе. ГОУВПО Самарский государственный технический университет Отдел типографии и оперативной печати 443100 г Самара ул Молодогвардейская, 244

Введение.

1 Состояние проблемы и обоснование направления исследований.

1.1 Обзор существующих методов определения параметров движения яркостных объектов.

1.1.1 Методы, основанные на анализе пространственных частот изображения.

1.1.2 Методы, основанные на измерении смещения изображения.

1.1.3 Градиентные методы.

1.2 Основные задачи исследований.

2. Метод функциональных преобразований в задаче определения параметров движения подстилающей поверхности.

2.1 Модель формирования изображения движущейся подстилающей поверхности.

2.2 Уравнение движения изображения.

2.3 Вывод уравнений функциональной связи.

2.4 Условия совместности системы ФС - уравнений.

Важной задачей для многих отраслей промышленности является* улучшение методов создания информационно-измерительных систем определения' параметров движения (ИИС ОПД) изображений, способных определять текущее положение диагностируемого объекта и прогнозировать его новое положение (рассматриваемые в работе изображения - это объекты с собственным или отраженным электромагнитным излучением). Примером таких ИИС ОПД является задача1 определения- параметров движения подстилающей поверхности, когда нежелателен или затруднен непосредственный контакт с контролируемым, яркостным объектом. Задача бесконтактного определения параметров движения особенно актуальна в том случае, когда применение контактных методов в принципе невозможно или недопустимо. Например, при создании, автономных средств навигации и ориентации* космических и летательных аппаратов, систем навеДения, слежения и обнаружения движущихся объектов с помощью оптико-электронных систем видимого и инфракрасного диапазонов, размещенных на борту летательных и космических аппаратов. Подобный случай имеет место также при измерении скорости движения автономных промышленных транспортных средств (транспортных роботов). Перечисленные задачи требуют определения параметров движения' яркостных объектов по видеоинформации, получаемой на достаточно коротких интервалах времени, т.е. в реальном времени.

Существуют ИИС ОПД, решающие в той- или иной мере перечисленные выше задачи. Фундаментальным научным проблемам в области* обработки аэрокосмических изображений- и. созданию ИИС на их основе посвящены работы российских ученых: член-корр. РАН Сойфера В.А., Порфирьева Л.П., Сухопарова С.А., Сергеева В;В., Титова В.И., Злобина В.К., Еремеева В.В., Обуховой Н.А., Ташлинского А.Г. и их научных школ. Перспективным методом, обладающим высоким быстродействием и универсальностью явлыется т.н/метод функционализациич параметров изображения [116]. Однако, этот метод апробирован только для* случая плоско-параллельного движения носителя оптической системы. (ОС) относительно плоской подстилающей поверхности. Метод функционализации является* обобщением известного * «градиентного» метода; используемого для вычисления оптического потока [211].

Практика использования; ИИС ОПД, построенных на алгоритмах, реализующих этот метод, показалас высокое быстродействие и хорошие метрологические характеристики- ИИС ОПД; но только в условиях стабильности освещенности сцены. Оказалось, что при вариации освещенности сцены* возникает методическая^ погрешность, пропорциональная производной по времени функции изменения освещенности.

Настоящая работа посвящена развитию и апробации метода функционализации: в приложении к определению - движения подстилающей поверхности с тремя степенями свободы (случай, когда носитель ОС совершает плоско-параллельное движение относительно подстилающей поверхности и вращение в плоскости движения) в условиях изменяющейся' освещенности сцены и вариации типов изображений подстилающей поверхности.

Тема данной работы сформировалась, при разработке пассивных высокоточных систем обнаружения и слежения за движущимися яркостными^ объектами по заказам Секции прикладных проблем при Президиуме РАН (СПП РАН), ГНИ РКЦ "ЦСКБ - Прогресс", Минобрнауки - Госбюджетная фундаментальная НИР №522/08 «Создание основа теории и способов реализации' алгоритмически точных методов; определения? алгоритмов оптимального управления объектами с распределеннымишараметрами».

Цель диссертационной работы — расширение функциональных возможностей и повышение быстродействия информационно-измерительною системы определения параметров движения изображения подстилающей? поверхности на основе развития- метода, функциональных преобразований; параметров изображения.

Для» достижения поставленной цели в работе должны быть решены, следующие: задачи:

- развитие метода функциональных преобразований с целью-обеспечения* инвариантности к изменению освещенности подстилающей? поверхности;

- развитие итерационных процедур1 определения параметров движения5 изображения подстилающей поверхности для трех степеней подвижности (плоско-параллельное движение и вращение в плоскости движения), реализующих метод функционализации;

- получение аналитических оценок сходимости и быстродействия-итерационного метода измерения параметров движения- изображения: подстилающей поверхности;

- анализ влияния? аддитивного шума и изменения интенсивности освещенности изображения на сходимость итерационного ^метода измерения параметров движения изображения подстилающей поверхности;

- получение с помощью компьютерных- экспериментов оценок быстродействия и погрешности рассматриваемой ИИС ОПД.

Методы- исследований основаны на использовании, теории- оптико-электронных систем, основных разделов математического анализа и математических методов обработки экспериментов.'

Основные теоретические и практические выводы диссертации подтверждены результатами моделирования на ЭВМ и экспериментальными исследованиями макетных образцов.

Научная новизна и значимость работы заключается в следующем:

- получена: математическая; модель, (уравнение функциональной; связи), связывающая доступные измерению характеристики изображения* с параметрами движения подстилающей поверхности и освещенностью сцены и представляющая собой линейное алгебраическое уравнение, неизвестными которого являются составляющие вектора скорости и освещенность сцены;

- получены алгоритмы вычисления скорости движения^ подстилающей поверхности, инвариантные к изменению освещенности сцены;

- предложен итерационный алгоритм- определения параметров движения изображения подстилающей поверхности обладающей тремя степенями* подвижности (плоско-параллельное движение и вращение в плоскости движения);

- проведен аналитический и экспериментальный анализ влияния изменения параметров (коэффициент обратной связи, размер окон анализа) итерационного метода определения вектора скорости движения изображений на его сходимость и быстродействие;

- произведена параметрическая оптимизация ИИС ОПД изображения подстилающей поверхности, результатом которой стало расширение функциональных возможностей и быстродействия рассматриваемой системы;

- проведен экспериментальный анализ влияния аддитивного шума, изменения интенсивности освещенности наблюдаемой сцены на погрешность и быстродействие ИИС ОПД.

Практическая ценность:

- предложена универсальная структура. информационно-измерительной системы определения.' параметров движения; (плоскопараллельное движение и вращения- в плоскости движения) изображения подстилающей? поверхности инвариантная к изменению интенсивности освещенности рассматриваемой'сцены;

- получены оценки сходимости и быстродействия предложенных алгоритмов определения параметров движения изображения;

- создана программная модель ИИС ОПД, получены оценки быстродействие и погрешности рассматриваемой системы.

Реализация результатов работы осуществлена при разработке по заказу ФГУП ГНИ РКЦ "ЦСКБ - Прогресс" (г. Самара) информационно-измерительной. системы компенсации смаза изображений, получаемых при дистанционном зондировании Земли из космоса.Результаты используютсяв учебном'процессе кафедры «Электропривод и- промышленная» автоматика»-ГОУ ВПО «СамГТУ» в курсе «Элементы систем автоматики».

На защиту выносятся,следующие положения: вариант метода' функциональных преобразований параметров изображений инвариантный к изменению- интенсивности освещенности* подстилающей поверхности; итерационный метод определения параметров движения изображения подстилающей^ поверхности для» трех степеней подвижности (плоско-параллельное движение и* вращение в плоскости- движения); реализующий метод функционализации; аналитические оценки сходимости-и быстродействия итерационного метода определения параметров» движения для случая плоско-параллельного движения- и вращения в плоскости движения изображения подстилающей поверхности; методика, алгоритмы, и результаты параметрической оптимизации' ИИС ОПД подстилающей поверхности; модифицированная структура быстродействующей4 прецизионной1 ИИС ОПД,' в которой' реализованы алгоритмы оптимизации параметров^ измерения; оценки погрешностей и быстродействия предложенной информационно-измерительной- системы! определения- параметров'движения1 изображения подстилающей поверхности; результаты компьютерного экспериментального исследования ИИС

ОПД.

Апробация работы.

Результаты работы докладывались, обсуждались и = были одобрены на международных, всероссийских и межвузовских научно-технических конференциях, в том числе на V Международной конференции молодых ученых «Актуальные проблемы современной: науки» (Самара, 2004), Всероссийской' научной конференции «Управление и информационные технологии»- (Санкт - Петербург, 2005), III Всероссийской научной-конференции «Математическое моделирование и краевые: задачи» (Самара,

2006), XIII Международной научно-технической конференции студентов; и-аспирантов «Радиоэлектроника; электротехника и энергетика» (Москва,

2007), IV Всероссийской научной конференции} «Математическое моделирование икраевые задачи» (Самара, 2007).

Публикации.

По теме диссертационной работы опубликовано 7 печатных работ, в том числе 2 статьи в издании из перечня, рекомендуемого ВАК РФ.

Объем и структура работы.

Диссертационная работа состоит из введения; четырех разделов,, выводов и списка литературы из 233 наименований. Общий объем 123 страницы, 3 таблицы, 36 рисунков.

Основные результаты диссертационной работы:

1. Проведенный анализ существующих методов определения параметров движения яркостных объектов со случайным распределением яркости* показал, что методы, основанные на вычислении производных по времени и пространству от функции распределения яркости на изображении наиболее перспективны для построения быстродействующих систем определения параметров движения яркостных объектов при слабых ограничениях на количество степеней свободы движения наблюдаемого объекта.

2. Предложен вариант метода функциональных преобразований параметров инвариантный к изменению интенсивности освещенности подстилающей поверхности.

3. Реализован и опробован итерационный метод определения параметров движения изображения подстилающей поверхности- обладающей тремя степенями подвижности, инвариантный к изменению интенсивности освещенности яркостного объекта.

4. С учетом результатов аналитического и экспериментального анализа сходимости итерационной процедуры определения движения проведена оптимизация параметров (размер окна анализа, матрица коэффициентов обратной связи) ИИС ОПД, которая позволила существенно (в 3-5 раз) расширить область сходимости по начальным данным и уменьшить (в 5 и более раз) количество итераций итерационного процесса.

5. Предложена модифицированная структура быстродействующей прецизионной системы определения параметров движения изображения подстилающей поверхности, отличающаяся возможностью расширения диапазона измеряемых* скоростей, повышения быстродействия и инвариантностью к изменению освещенности наблюдаемой сцены.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе в результате проведенных теоретических и экспериментальных исследований» подтверждена возможность создания, на основе усовершенствованного автором метода функциональных преобразований, систем определения параметров движения подстилающей поверхности, отличающихся от известных высоким быстродействием, малыми погрешностями измерений и инвариантностью к изменению интенсивности освещенности сцены. Показано, что на основе этого метода Moiyr быть созданы» информационно-измерительные системы контроля скорости движения материалов при обработке прокаткой, каландрированием и т.п. в металлургии, текстильной и полиграфической промышленности; измерения параметров движения космических и летательных аппаратов относительно поверхности Земли; улучшения качества получаемых с борта космических и летательных аппаратов изображений подстилающей поверхности; систем наведения, слежения и прицеливания для новейших образцов военной техники; компенсации смаза фото-видео систем общего назначения.

1. Абакумов A.M., Войтенко В.Н., Семавин В.И. Оптико-электронная система измерения скорости вращения и удаления объектов. //Оптико-электронные измерительные устройства и системы.: Тез. докл. Всесоюзн. конф. Томск, 1989, ч. II, с. 17 - 18.

2. Абакумов A.M., Кузнецов П:К., Мишин В.Ю., Семавин В.И. Метод измерения параметров движения объекта. //Оптические сканирующие устройства и измерительные приборы на их основе.: Тез. докл. Всесоюзн. совещ. Барнаул, 1980, ч. I с. 50 - 51.

3. Абакумов А.М-, Кузнецов ШК., Мшпин В!Ю:, Семавин В;ЖОптико-электронная$ система? контроля' скорости перемещения» объекта; //Робототехника и автоматизацияшроизводств: процессов: Тез. докл. Всесо-юзн.,конф;.-Барнаул, 1983: 4; 5; с. 81 821

4. Ю.Абакумов A.M., Кузнецов П;К., Мишин В.Ю., Семавин. В.И. Метод измерения параметров; перемещения? оптически* неоднородного! объекта;, //Робототехника и автоматизацияшроизводств. процессов: Тез. докл. Всесоюзна конф^-Барнаул,. 19831ч. 5; с. 114-115;

5. П.Абакумов A.M., Кузнецов П.К., Мишин В;Ю:, Семавин\В;И! Система определения- скорости движения- изображения^ со случайным; распределе-ниемяркостей; //Механизация и. автоматизация управления. Киев, 1984; № Г (119), с. 44-47.

6. Анисимов?Б;В!, .Кзфганов:В!Д;, Злобин?В;К. Распознавание ищифро-вая обработка изображений.- М: Высшая школа, 1983. — 133 с.

7. Артемьев В.В., Гусарова Н.Ф. Фотоэлектрические системы для стабилизации изображения; Л.: ЛИТМО, 1986. - 98 с.

8. А.С. 378896 (СССР). Способ измерения параметров движения изображения; со случайным распределением яркостей. /В1 А. Гуськов; В.П: Макаров, АН. Меркулов. Опубл. в Б.И., 1973, № 19.

9. А.С. 401924 (СССР). Измеритель скорости скоростного смаза изображения. /Б.В; Титков, Е.И. Шабаков. Опубл. в Б.И;, 1973, № 41.

10. А.С. 484462 (СССР). Способ бесконтактного измерения скорости изделий. /В.1Калашников, Г.Д. Горчаков. Опубл. в Б.И;, 1975, № 34.

11. А.С. 494603 (СССР). Способ определения угла сноса движущегося изображения со случайным распределением яркостей. /В.А. Гуськов, М.В. Затолокин, В Л.,Макаров, Г.Р. Аншаков. Опубл. вБ.И., 1975, № 45.

12. А.С. 497522 (СССР). Способ измерения скорости движения полосы, например, проката. /В.И. Нейбаум. Опубл. в Б.И., 1975, № 48.

13. А.С. 518024 (СССР). Телевизионный измеритель, скорости быстро-пересекающихся объектов./Г.Н. Грязин, В;Х. Полехин. Опубл. в Б.И., 1976, №-22.

14. А.С. 532816 (СССР). Датчик скорости: /Б;В;Титков, Е.ШШбаков: -Опубл. в Б.И., 1976, № 39:

15. А.С. 563746 (СССР). Устройство для измерения перемещения объектов. /В.А. Гуськов, С.А. Агапов, В.М. Затолокин, В.П. Макаров. Опубл. в Б.И., 1963, № 24.

16. А.С. 571750 (СССР): Датчик скорости движения изображения поверхности. /Б.В. Титков, Е.И. Шабаков. Опубл. в Б.И., 1977, № 33.

17. А.С. 585443 (СССР); Датчик скорости движущегося? изображения поверхности. /Н.В. I нусарев, Б.В. Титков, Е.И. Шабаков; Опубл. в Б.И., 1977, № 47.

18. А.С. 588547 (СССР). Способ определения параметров движения изображения со случайным; распределением яркостей. /Н.И. Назаров, В В. Сбродов: Опубл. в Б.И., 1978, № 2.

19. А.С. 603904 (СССР): Способ измерения скорости движения объекта. /А.П. Дубронин. Опубл. в Б.И., 1978, № 15.

20. А.С 620808 (СССР). Фотоэлектрический способ измрения линейных и угловых перемещений; / F.B: Якубчионис. -Опубл. в Б.И., 1978, № 31.

21. А.С. 625160 (СССР). Корреляционный измеритель скорости движения изображения поверхности. /С.А. Иванов, Б.В. Титков, Е.И. Шабаков. -Опубл. в&.т, 1978; № 35:

22. А.С. 626416 (СССР). Способ измерения; скорости движения протяженного объекта. /А.З. Рекант. Опубл. в Б.И., 1978, № 36.

23. А.С. 650010 (СССР). Корреляционный*измеритель скорости;движения изображения поверхности. /М.И. Левкин, Б.В. Титков, Е.И. Шабаков. -Опубл. в Б.И., 1979, № 8.

24. А.С. 661337 (СССР). Способ измерения скорости и направления движения полосы. /А.К. Дамиенайтис, А.А. Путримас, А.Е. Мешкаукас. -Опубл. в Б.Щ 1979, №17.

25. А.С. 703838 (СССР). Способ определения скорости движения и угла сноса изображения. /Е.М. Карпов, В1В: Сбродов, Н.И; Назаров. Опубл. в Б.И., 1979, № 25.

26. А.С. 705749» (СССР): Устройство для' определения координат движущихся* объектов. /Ю.В. Мартышевский, А.Д. Бодус, В .А. Шалимов. -Опубл. в БШ, 1979; № 47:

27. А.С. 717796 (СССР). Устройство для считывания и определения параметров движения контрастного изображения. /В.А. Гуськов. Опубл. в Б.И., 1980, №7.

28. A.C. 753244 (СССР). Способ измерения параметров движения протяженного объекта со случайным распределением яркостей. /А.М.Абакумов, И-А1. Бережной, В.А. Денкевиц, П.К. Кузнецов, B.C. Ляпидов, В.Ю. Мишину В.И. Семавин. Не публикуется.

29. А.С. 801688 (СССР). Способ определения параметров движения объекта и устройство для; его осуществления. /А.М1 Абакумов, И.А. Бережной, П.К. Кузнецов, В.Ю; Мишин, В.И. Семавин, В:И:Цейлер. Не публикуется.

30. А.С. 807074 (СССР): Устройство для измерения параметров движения изображения. /Е.М. Карпов^ О.Г. Корганова, Н.И. Назаров, В.В. Сбродов.-- Опубл. в Б.И., 1981, № 7.

31. А.С. 822032 (СССР). Датчик скорости изображения. /А.В. Летунов-ский, Ш.Х. Бяширов, Б.В. Койнаш^ С.Ф. Краев. Опубл. в Б.И:, 1981, № 14.

32. А.С. 838561 (СССР).; Устройство для определения составляющей вектора скорости движения объекта: /A.M. Абакумов, И.А. Бережной, П.К. Кузнецов, В.Ю: Мишин, В.И. Семавин. Опубл. 15.06;81. Б.И. № 22.

33. А.С. 856286 (СССР). Устройство для определения скорости движения объекта со случайным распределением яркости. /A.M. Абакумов, В.В. Антипин, П.К. Кузнецов, ВЛО. Мишин, В.И. Семавин. Не публикуется.

34. А.С. 890251 (СССР). Корреляционный измеритель скорости. ГВШ Бартенев. Опубл. в Б.И.,. 1981, № 46.

35. А.С. 907442 (СССР). Корреляционныйг измеритель скорости. /ВШ. Абрамович, А.А. Панченко, В.В. Завьялов. Опубл. в Б.И., 1982, № 3.

36. А.С. 908143 (СССР). Устройство для определения угла сноса движущегося изображения; со случайным распределением яркостей. /A.M. Абакумов, П.К. Кузнецов, В.Ю. Мишин, В.И. Семавин, В.И. Цейлер. Не публикуется.

37. А.С. 994993 (G€CP). Устройство дщя определения параметров движения изображения. /PliHi Волков; В:К. Семенычев, В.В. Сбродов; B.I I. Свиридов. Опубл. в Б.И., 1983, № 5.

38. А.С. 1015744 (СССР). Устройство: для« определения угла сноса; движущегося изображения со случайным распределением яркостей. /A.M. Абакумов, ILK. Кузнецов, В.Ю: Мишин, В.И. Семавин, В.И. Цейлер. Не публикуется.

39. А.С. 1053570 (СССР). Устройство» для определения параметров движения объекта. /A.Mi Абакумов; ШК. Кузнецов, В.Ю. Мишин; В.И. Семавин, В.И: Цейлер. Не публикуется:

40. А.С. 1061571 (СССР). Способ определения скорости движения изображения со случайным распределением яркостей. /А-.М. Абакумов, И.А. Бег режной, 1I.K. Кузнецов, В.Ю. Мишин,.В.И: Семавин, В.И. Цейлер. Не публикуется. •.

41. А.С. 1064748 (СССР). Устройство определения скорости движения изображения со случайным распределением яркостей. /A.M. Абакумов, И.А. Бережной, П.К. Кузнецов, В.Ю. Мишин, В.И. Семавин, В.И. Цейлер. Не публикуется.

42. А.С. 1070482 (СССР). Корреляционный измеритель скорости. /Б.Г. Абрамович; В;В. Завьялов, А:А. Панченко. Опубл. в Б.И, 1984, № 4.

43. А.С. 1147136 (СССР). Способ определения угла сносам объекта; /A.M. Абакумов, П.К. Кузнецов, В.Ю. Мишин, В:Е. Третьяк, В.И. Семавин. Не публикуется.

44. А.С. 1152370 (СССР). Датчик скорости изображения. /Е.М. Карпов, Б.С. Власов, В.В. Сбродов, В.П. Свиридов, С.В. Соков, С.А. Лонин, Ю.Г. Антонов, В.П. Макаров, В.Н. Сардинский. Не публикуется.

45. А.С. 1233190 (СССР). Устройство для определения составляющих вектора скорости движения изображения. /Е.М.Карпов, В.В. Сбродов, В.П. Свиридов, С.В. Соков, И.В. Тихомиров, С.А. Шанин. Опубл. в Б.И., 1986, №19:

46. A.G. 1245089 (СССР). Устройство для определения скорости движения объекта со случайным распределением, яркости. /А.М.Абакумов, В.В. Егорпшн; П.К. Кузнецов, В.Ю. Мишин, Н.В. Николаенко, А.В. Кислецов, В.И. Семавин. Не публикуется.

47. А.С. 1247756 (СССР). Устройство для определения скорости движения изображения. /Б.А.Лазарев, С.М.Минин. Опубл. в Б.И., 1986, № 8.

48. А.С. 1262384 (СССР). Устройство для измерения скорости движения пртяженного объекта. /В.В.Артемьев, М.Ф.Гусарова. Опубл. в Б.И., 1986, №37.

49. А.С. 1290172 (СССР). Измеритель скорости. /А.В .Кислецов, Ю.Д.Щеглов. Опубл. в Б.И., 1987, № 6.

50. А.С. 1350499 (СССР). Оптикоэлектронное устройство» для измерения скорости перемещения' объекта относительно оптически неоднородной поверхности. /В.В.Артемьев, Г.Н.Юркова. Опубл. в Б.И., 1987, № 41.

51. А.С. 1429036 (СССР). Устройство для измерения скорости. /А.Л.Андреев, Т.С.Джамиков, С.Н.Ярышев. Опубл. в Б.И., 1988, № 37.

52. A.G. 1522873 (СССР). Устройство для определения параметров-движения изображения со случайным распределением» яркостей. /А.М:Абакумов, В.А.Арефьев, С.Б.Бакулев, В.Ю.Мишин, В.И.Семавин. Не публикуется.

53. А.С. 1743287 (СССР). Устройство для определения* скорости движения изображения объекта со случайным распределением яркости. /В.Е.Агеев, С.А.Анайкин, В.Н.Войтенко, В.И.Семавин, П.К.Кузнецов, В.Ю:Мишин. Не публикуется.

54. Афанасьев Н.Ф: Статистический анализ аэрофотоизображений. В кн.: Исследование оптических, свойств природных объектов* и их аэрофотографических изображений. - JI.: Наука, 1970; с 35 - 70.

55. Ахмед Н., Рао К.Р. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов; М-: Связь, 19801— 152 с;

56. Байков В.Д., Сергеев М.Б. Систолические структуры для решения системшинейных уравнений. // Электронное моделирование. Киев: Наукова думка, 1988, т. 10, № 5, с. 14-17.

57. Батраков А.С., Шведченко Е.П. Анализ движения oiггического изображения прш произвольном перемещении съемочной камеры. //Оптико-механическая промышленность, 1984, № 8; с. 10 -13 .

58. Бахвалов Н.С. Численные методы. М: Наука, 1975. -412 с.

59. Белоглазов И.Н., Тарасенко В.П. Корреляционно-экстремальные системы; Ml: Советское радио; 1974.-392 с.

60. Белоусов JI. Ю., Крупень В; Я. О некоторых асимптотических оценках начальных параметров при измерении дальности. //Космические исследования, Т. 12, №2, 1974.

61. Березин С.Я., Каратаев О.Г. Корреляционные; измерительные устройства в автоматике: -JI;: Энергия; 1976. -104 с.

62. Биберман JI.M., Растры в электрооптических приборах. М.: Энергия, 1969. - 161 с.

63. Боркус Н.К., Черный A.M. Корреляционные: измерители: путевой скорости;и угла сноса летательных, аппаратов: М.: Советское радио, 1973; -168 с.

64. Вентцель Е.С. Исследование операций. М: Высшая-школа, 2000. —550 с.

65. Вентцель E.G., Овчаров JI.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. — М: Академия, 2003. — 432 с.

66. Виттих В.А., Сергеев В.В., Сойфер В.А. Обработка изображений в автоматизированных системах научных исследований—М:Наука, 1982—160 с.

67. Волков Е.А. Численные методы. -М: Наука, 1987. — 248 с.

68. Воеводский В.Г., Ширабакина Т.А. Устройство определения вектора скорости объекта. //Робототехника и автоматизация производственных процессов.: Тез. докл. Всесоюзн. конф. Барнаул, 1983, ч. 5, с. 21.

69. Гусарова Н.Ф., Сухопаров C.JI. Оптико-телевизионный датчик скорости. //Изв. ВУЗов СССР. Приборостроение, 1980, т. ХХХ1П, № 7, с. 76 -78.

70. Гусарова Н.Ф. Оптико-электронные системы контроля параметров движения случайных яркостных полей на основе приемников без накопления: Автореф. дис. канд. техн. наук. JL: ЛИТМО, 1983. - 24 с.

71. Гуськов В.А. Информационно-измерительная система определения параметров движения изображения: Дис. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук. -Куйбышев: КПтИ, 223 с. - Для служебного пользования.

72. Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. М: Мир, 1988. - 240 с.

73. Жиглинский А.А. Разработка и исследование устройства контроля параметров движения изображения как элемента автоматической системы стабилизации изображения.: Автореф.дис.канд.техн.наук.-Л.:ЛПИ, 1983.-12с.

74. Ивандиков Я.М. Оптические приборы наведения и ориентации космических аппаратов. М.: Машиностроение, 1979. - 208 с.

75. Изнар А.Н., Павлов А.В., Федотов В.Ф. Оптикоэлектронные приборы космических аппаратов. Машиностроение, 1972. - 368 с.

76. Карпов Е.М. Вопросы теории и средства измерения составляющих многомерных физических величин. Дис. на соиск. уч. степени доктора техн. наук. Куйбышев: КПтИ, 1973. - 223 с.

77. Катыс Г.П. Оптико-электронная обработка информации. М.: Машиностроение, 1973, - 448 с.

78. Катыс Г.П. Обработка визуальной информации. М.: Машиностроение, 1973. - 320 с.

79. Козубовский С.Ф. Корреляционные экстремальные системы. Киев: Наукова думка, 1973. - 223 с.

80. Котова В.Г. Оптический датчик бесконтактного измерения скорости. //Приборы и средства автоматики. Киев: Изд. АН УССР, 1963, с 68 72.

81. Красовский А.А., Белоглазов И.Н., Чигин Г.П., Теория корреляционно-экстремальных навигационных систем. М.: Наука, 1979. - 408 с.

82. Кузнецов. П.К. Метод определения движения-яркостных полей, в реальном времени. //Межвуз. сб. научн. тр. Алгоритмизац. и автоматиз. тех-нологич. процесс, и технич. систем. Куйбышев: Изд. КуАИ, 1990; с. 13 - 24.

83. Кузнецов П.К. Метод функционализации в, задаче обнаружения! движущегося объекта. //Межвуз. сб. научн. тр. Алгоритмизац. и автоматиз. технологич. процесс, и техн. систем. Куйбышев: Изд. КуАИ, 1990, с. 74-78.

84. Кузнецов П.К. Методы построения и анализа динамики цифровых систем идентификации движения яркостных полей в реальном времени. Дис. на соиск. уч. степени доктора техн. наук. Самара: СамГТУ, 1994. - 444 с.

85. Кузнецов П.К., Лукин А.С., Семавин В.И. Оптико-электронное устройство для определения скорости приближения объекта. //Оптимизация производственных процессов: Научно-технический сборник. Вып. 3. Севастополь 1995, с. 174-175.

86. Кузнецов П.К., Мишин В.Ю., Семавин В.И: Оптико-электронная система определения вектора скорости движения объекта. //Тр. Всесоюз. семин. "Методы и средства обработки оптич. инф."-М.:МДНТП,1983,с.ЗЗ-35.

87. Кузнецов П.К., Мишин В.Ю., Семавин В.И. Обнаружение объектов в изображении. //Тез. докл. Всесоюз. конф. "Измерительные информационные системы (ИИС-89)", ч.1, Ульяновск, 19-21 сент.1989 г. М.: 1989. с. 71.

88. Кузнецов П.К., Мишин В.Ю., Семавин В.И., Ткаченко С.П. Идентификация движения объекта. // Тр: Всесоюз. совещ. "Координатно-чувствит. фотоприемники и оптикоэлектр. уст-ва на их основе".-Барнаул:,1987, с.62-63.

89. Кузнецов П.К., Семавин В.И. Метод определения параметров движения яркостного поля.//Сб. тезисов Всесоюз. конф. "Оптико-электронные измерит, уст-ва и системы", ч.П Томск: Радио и связь, 1983, с.23-24.

90. Кузнецов П.К., Семавин В.И. Метод определения параметров движения яркостного поля. //Известия ВУЗов. Приборостроение, 1990, № 6, -с. 26 30.

91. Кузнецов П.К., Скирмут В.К., Семавин В:И. Метод построения систем идентификации движения яркостных полей в реальном времени. //Сб. тезисов- 8-ой международной конф. "Системный- анализ и управление". Крым, Евпатория 29 июня — 6 июля 2003, с. 114-115.

92. Кузнецов П.К., Чекотило Е.Ю. Спектральный анализ вероятностных характеристик изображений. // Вестник Самарского Государственного, технического университета. Серия «Физико-математические науки». Самара, 2006. №42, с. 212-215.

93. Кузнецов П.К., Чекотило Е.Ю. Восстановление статистических характеристик изображения по смазанному изображению. // «Математическое моделирование и краевые задачи». Труды Третьей Всероссийской-научной конференции. Самара, 2006, с. 107-109.

94. Кузнецов П.К., Чекотило Е.Ю. Исследование статистических характеристик изображения методами спектрального анализа. // «Математическое моделирование и краевые задачи». Труды Четвертой Всероссийской на/учной конференции. Самара, 2007, с. 104-107.

95. Кучко А.С. Аэрофотография. Основы и метрология. М.: Недра, 1974. - 272 с.

96. Левшин В.Л. Обработка информации в. оптических системах пеленгации. М.: Машиностроение, 1978. 168 с.

97. Лукин А.С., Семавин В.И. Способы построения оптико-электронных устройств определения скорости приближения объекта. //Тезисы 1-ой поволжской научно-технической конференции по проблемам двойного применения. Самара, 21-23 февраля 1995, с. 116—117.

98. Миркин Л.И. Измерение статистических характеристик изображений. В.кн.: Вопросы кибернетики.: Иконика, цифровая обработка и фильтрация изображений. - М.: Наука, 1979, с. 73 - 78.

99. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В:А. Сойфера. 2-е изд., испр. - М.: ФИЗМАТЛИТ; 2003". -784 с.

100. Мишин В.Ю., Семавин В.И. Определение параметров движения-объекта с помощью систем технического зрения.: Сб. научш Трудов»"Идентификация и автоматиз. технологии, процес. в машиностроении. — Куйбышев: изд. КГТГИ, 1988, с. 13-19.

101. Мухамедъяров Р. Д., Скорин А.И., Холодова HiC., Шар до Е.М. Анализ оптико-электронной системы узкополосной пространственной фильтрации. Техника средств связи. Серия техника- телевидения, вып. I; 1977.

102. Новицкий П.Ф., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. — 2-е изд., перераб. и доп. — Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ие, 1991.-304 е.: ил.

103. Патент № 1421571 (Великобритания). Устройство для измерения скорости и направления- перемещения объекта. /Бюл. "Изобр. за рубежом", 1976, №2, с. 25.

104. Патент № 1446911 (Великобритания). Оптическая система для-измерения'перемещения или скорости. /Бюл."Изобр. за рубежом", 1976, № 17, с. 17.

105. Патент № 1827024 (РФ). Устройство для-измерения скорости движения объекта. /Абакумов A.M., Агеев В.Е., Войтенко В.Н., Кузнецов П.К., Семавин В.И. Бюл. №25, 07.07.93.

106. Патент № 3890462 (США). Устройство для определения скорости и направления движения телевизионного изображения объекта. /Бюл. "Изобр. за рубежом", 1975, №15, с. 23.

107. Патент № 2342696 (ФРГ). Устройство для оптического измерения' скорости. /Бюл. "Изобр. за рубежом", 1976, № 16, с. 106.

108. Патент № 2450439 (ФРГ). Устройство для бесконтактного измерения скорости. /Бюл. "Изобр. за рубежом", 1976, № 10, с. 36.

109. Патент № 2822479 (ФРГ). Способ и устройство для измерения скорости движущегося объекта. /Бюл. "Изобр. за рубежом", 1982, № 21, с. 78.

110. Патент № 2914693 (ФРГ). Устройство для прецизионной навигации. /Бюл. "Изобр. за рубежом", 1982, № 20, с. 15.

111. Порфирьев Л.Ф. Теория оптико-электронных приборов и систем. -Л.: Машиностроение, 1980. 272 с.

112. Порфирьев Л.Ф., Пустынский И1Н., Титов B.C., Якушенков Ю.Г. Проблемы и тенденции развития-современного оптического приборостроения. //Изв. ВУЗов СССР. Приборостроение, 1990, т. 33, № 6, с. 3 7.

113. Приборы- с зарядовой связью. /Под ред. Д.Ф.Барба. М: Мир, 1982,-240с.

114. Прохоров С.А., Графкин А.В. Программный комплекс корреляционно-спектрального анализа в ортогональных базисах. /СНЦ РАН, 2005. -198 с.

115. Савчук А. Пространственно-зависимые искажения изображения, вызванные движением и реставрацией изображения. //Обработка информации при помощи ЦВМ. М.: Мир, 1973, с. 153 - 162.

116. Свиридов-В.П., Сбродов В.В., Тихомиров И.В. Об одной реализации корреляционного способа измерения скорости движения изображения. /Деп. рук. в ВИНИТИ, 17 сент. 1981, № 4506-81.

117. Свиридов В.П. Информационно-измерительная система определения относительной скорости движения. //Дис. на соиск. уч. степени» кандидата техн. наук. Куйбышев,: КПтИ, 1987. 209 с.

118. Семавин В.И. Измерение скорости разворота объекта. //В кн. "Оптические сканирующие устройства и измерительные приборы на их основе": Тез. докл. IV Всесоюзного совещания. Барнаул, 1988 г. с. 58.

119. Семавин В.И. Определение скорости движения объекта по анализу последовательности кадров телевизионного изображения. //Тезисы 1-ой поволжской научно-технической конференции по проблемам двойного^ применения. Самара, 21-23 февраля 1995, с. 118-120.

120. Семавин В.И, Кузнецов П.К., Мишин В.Ю., Владимиров М.В. Метод функциональных преобразований в. задаче определения скорости движения яркостных полей. //Вестник Самарского технического университета. №1. Самара: Изд. СамГТУ, 1994, с. 66-76.

121. Сергеев Г.А., Янушт. Статистические методы исследования природных объектов: Л.: Гидрометеоиздат, 1973. - 300 с.

122. Смирнов В.И. курс высшей математики. Л.-М.: Госуд. издат. технико-теоретич. литературы. Т. Ш, ч. I. - 335 с.

123. Фихтенгольц Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. М.: Гл. ред. физ. мат. литературы. Т. I, П, 1П. - 1970. - 450 с.

124. Хармут X. Ф. Передача информации ортогональными функциями. -М: Связь, 1975.-345 с.

125. Хорн Б.К.П. Зрение роботов. М.: Мир, 1989. 487 с.

126. Хромов Л.И. и др. Твердотельное телевидение. Телевизионные системы с переменными параметрами на ПЗС и микропроцессорах. /Л.И.Хромов, М.В.Лебедев, А.К.Цыпулин, А.Н.Куликов. М.: Радио и связь, 1986.- 184 с.

127. Шестов Н.С. Выделение оптических сигналов на фоне случайных помех. М.: Советское радио, 1967. - 348 с.

128. Эльясберг П.Е. Определение движения по результатам измерений. М.: Наука, 1976.-416 с.

129. Эльясберг П.Е. Гарантированная оценка точности определения движения^ космических аппаратов. //Космические исследования, Т. 12, № 1, 1974.

130. Bergholm Fredrik, Carlsson Stefan. A "Theory" of optical flow. //Comput. Vision, Grapf., and Image Process. 1991. - 53. № 2. P. 171-188.

131. Bergman H.C. Analisis of Different Displacement Signals. //Image Sequence Processing and Dinamic Scene Analysis. Series F: Computer and System Sciene, 1983, #2, pp. 215 235.

132. Bhanu Bir, Nevatia Ramakant, Riseman Edward M. Dynamic-scene and motion analysis using passive sensors. Pt 1. A qualitative approach. Pt 2. Displacement-field and feature-based approaches. //IEEE Expert. 1992, - 7, № 1. P. 45-64.

133. Blackstone H. Optical Scaner for Determining Velocity Altitude. U.S. Patent 2878713, March, 1959.

134. Cafforio C., Rocca F. Method for Meassuring Small Displacements of Television Images. //IEEE Trans. Inform. Theory, Sept. 1976 Vol. 1, T 22, pp. 573 -579.

135. Cafforio C., Rocca F. Tracking Moving Objects in Television Images. //Signal Processing. 1979, # 1, hh. 133 140.

136. Chow W.K., Aggarwal J.K. Computer Analysis of Planar Curvillinear Moving Images. /ЛЕЕЕ Trans. Commut., Feb. 1977, Vol. С 26, pp. 187 - 197.

137. Goldfisher L.I. Velocity Sensing Apparatus. U.S. Patent 3974500, August, 1976.

138. Horn B.K.P:, Scunk B.G. Determining Optical Flow. //A.I.Memo № 572: Ajtificial lntelliqence Laboratory, Cambridge, ШТ, Mas., April 1980:

139. Huang T.S., Hju J:P: Image Sequence Enhancement. //Image Sequence Analisis (T.S.Huang, Ed.), Springer Verlag, Berlin 1981, pp. 289 -309.

140. Jain R. Dynamic Scene Analysis Using Pixel-Based Processes. //Computer, Aug. 1981, pp. 12 -18.

141. Jones R:A., Bowling D.A. An Adaptive Gradient Approach to Displacement Estimation. //Image Sequence Processing and Dinamic Scene Analysis. Series F: Computer and Sciences, 1983, #2, pp. 235 249.

142. Kensuke I I., Tadachi I. Method of Measuring Surface Veljcity. //Insnrum. and Control. Eng., 1971, # 4, pp. 384 -391.

143. Leqters R.R., Young T.Z. A MathematicaBModelifbr Computer Image Tracking. //IEEE Trans. Pattern Anal; Machine Intell. Vol; PAMI 4, pp. 583 -594, Nov., 1982.

144. Liu Z.K., Xiao J.J. Restoration of Blurred TV Picture Caused by Uniform Linear Motion. //Computer Vision, Graphiks and Image Processing, 1988, # 44, pp. 30 34.

145. Longuer-Higgins H.S. A Computer Algorithm for Reconstructing a Scene from two Proections. //Nature, Vol. 293, pp. 133 -135, Sept. 1981.

146. Milstein L.B:, Lazicky T. Algorithms to Track a Moving Target. //Proc. 1977 Conf. Pattern Recong., Image Processing, .1977, pp. 148- 180.

147. Mitiche A., Seida S., Aggarwal J.K. Determining Position: and; Displacement in Space from Images. /Лп Ргос. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition,.San Francisco, CA, June 1985, pp. 504 509.

148. Mitiche A., Seida S., Aggarwal J.K. Determining Position and Displacement in Space from Images. //In Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, San Francisco, CA, June 1985, pp. 504 509.

149. Miyzaki K. Non-contact Velosimeter for Moving Objects Using Statistical Method. //J: Phys. E: Sci. Instrume. Vol. 13, 1980.

150. Nagel H.M. On Change Detection and Displacement Vector Estimation in Image Sequences. //Pattern Recognition Lett., pp. 55 59, Oct. 1983.

151. Nagel H.M. Representation of Moving Rigid Objects Based on Visual Observations.//Computi, Vol. 14, pp: 29-39, Aug. 1981.

152. Netravi A.N.,. Robbins I.D: Motion-Compensated Coding: Some: New Results. //Bell. Syst. Tech. J., Vol. 59, 1980; pp. 1735 1745.

153. Ninomia J., Ohtsuka Y.A. Motion-Compensated^ Interframe Coding Scheme for Television Picturkes. //IEEE Trans. Comput. COM 30, 1, 1982, pp. 201 -211.209: Ohta Naoya. Optical flow detection by color images. //NEC Res. and: Dev. 1990. N97. pp. 78-84.

154. Paquin R., Dubois E. A Spatio-Temporal Gradient Method for Estimating the Displacement Field in Time-Varying Imagery. //Computer Vision, Graphics and Image Processing 21, 1983, pp. 205 221.

155. Roach J.W., Aggarwal J.K. Computer Tracking of Objects Moving in Srace. //IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol Pami 1, April 1979, pp. 127-134.

156. Roach J.W., Aggarwal J.K. Determining the Movement of Objects from a Sequnces of Images. /ЛЕЕЕ Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol 2, Nov. 1980, pp. 554-562.

157. Samy R. Real-Time Tracking of Target Moving on Natural Textured Backgrounds. //Proc. Soc. Photo Opt. Instrum. Eng., 1985, c. 595, pp. 142 150. i

158. Schalkov R.J., McVey E.S. Algorithm Development for Real-Time Automatic Video Tracking Systems. //Proc. 3rd Int. Comput. Software and Applications Conf., Chicago, IL, Nov. 1979, pp. 504 511.

159. Schalkov R.J., McVey E.S. A Method and Tracking Algorithm for a Class of Video Targets. //IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol. PAMI -4, Jan. 1982, pp. 2- 10.

160. Schalkov R.J. An Integral Transform Technique for Noise Sensetivity Reduction in the TSVIP Video Tracking Algorithm. //Proc. IEEE Southeastcon, 1980, pp. 89-90.

161. Schalkov R.J. Dynamic Imagery Analysis via Distributed Parametr Systems: Characteristics, Discontinuites, Weak Solution and Shoks. //Proc. IEEE 1982 Conf. Pattern Recognition and Image Processing, Las Vegas, NV, June 1982, pp. 119-125.

162. Schalkov RJ. Image Motion Analysis Using Concept of Weak Solution to Distributed Parametr Systems. //Proc. 1983 IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conf., Washington, DC, June 1983, pp. 232 239.

163. Schalkov R.J. A Distribution Parameter System Approach to Features Extraction and Motion Estimation in Image Sequence. //Image and Vision Corn-put., Vol. 1, # 4, Now. 1983, pp. 227 233.

164. Schalkov RJ. Analysis of the Weak Solution Approach to Image Motion Estimation. //Pattern Recognition, Vol. 20, No. 2, 1987.

165. Schalkov R.J. Dynamic Imageri Modeling and Motion Estimation Using Weak Formulations. /ЛЕЕЕ Transactions on Pattern Analysis and Machine In-tellegence, Vol. PAML- 9, № 4,1987, pp. 578 984.

166. Sneyder W.E., Guest Ed. Special Issue on Computer Analysis of Time-Vaiying Images. //Computer, Aug. 1981.

167. Snyder M.A. On the mathematical foundations of smoothens constraints for the determination-of optical-flow and for surface reconstruction: /ЯЕЕЕ Trans. PattermAnal. and Mash. Intell. 1991. - 13; № 11 - P.l 105-1114.

168. Spetsakis Minas E., Aloimonos John. Struckture from motion using correspondences. //Jnt. J. Comput. Vision. 1990. - 4. N.3 - pp. 171-183.

169. Tanimoto S: Comparison of Some Image Searching Methods. //Proc. 1978 Conf. Pattern Recogn. Image Processing, Chicago, IL, 1987, pp. 280 288.

170. Thompson William В., Pong Ting Chuen. Detecting moving objects. //Jnt. j. Comp; Vision. - 1990. - 4, N 1. - pp. 39-57.

171. Uno Т., Ejire M., Tokunage T. A Method of Real-Time Recognition of Moving Objects and its Application. //Pattern Recogn., Vol. 8, 1976, pp. 201 208.

172. Webb J. A., Aggarwal J.K. Visually Interpreting the Motion of Objects in Space. //Computer, Aug. 1981, pp. 40 -49.

173. Weng Juyang, Huang Thomas S., Ahuja Narendra>Motion and1 structure from line correspondences: Closed-form solution, uniqueness, and, optimization. /ЯЕЕЕ Trans. Pattern-Anal: And Mach. Intell; 1992. - 14, № 3". P. 318-336.

174. Yachida M. Determining Velocity Maps by Spatio Temporal Neig-borhoods from Image Sequences. //Computer Vision, Graphics and. Image Processing 21, 1981, pp. 262 - 279.

175. Krose B. J., Dev A., Groen F. C. A. Heading direction of a mobile robot from-the optical flow.//Volume 18, Issue 5, April 2000, Pages 415-424.