автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Построение алгоритмов и математического обеспечения систем распознавания изображений

государственный комитет

по использованию атомной энергии ссср институт физики высоких энергии

УДК 621.390.9 На правах рукописи

Пенской Сергей Иванович

построение алгоритмов и математического обеспечения спстен распознавания изображении

¡циадьность 05.13.11 - Натенатпческое я программное

обеспечение вычислительных машин, комплексов, систем и сетей

Авторефера т диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Серпухов 1990 г.

? Л .2 6 /;:'5/).

Робота шшош d.Московской радаотвхшгческсу пютэтуто АН СССР

Еауошп девомквтвдь: О£оцшшшо ошоаенти:

Вздуем организация:

кащдаат тсхштасюа ваув Вопш А.И.

доктор тогипчоссшс наук Швуадвшиа H.H. * Цаборахррая вычислительной техкшш в сатоьатпж Обьедаашюго инехптуаа ядаршх нссдадсшаний, г. ДуСпа),

кандидат гедстчосютх юук фдрявцов АД. (Ца игральное научно-прсшводстзваноэ oölo-дннение "Kouesa", г. Иосста)

Енстатут твсфотшгасйоН о »кшвракнтдавоа Зшшл (г. liocixa)

Samara состоят

1991 г. я

Ч2С.

ва иосдемия сооошшзврованного совете KD34.02.01 s Иастпт7Г0 фзвшш высотах oBopndt (Н22£Н, п. Протвино Uocsaacxol! ойоото), С дюовртещяА ьюхио озш яшгосл s ûzôxsorosa HSB3. icropaJöpüT рааослаи " '_1991 г.

Учгаяыа ссврмор сасдглсзароЕагщсго сосэта 1&ЗЭ

СДЛ^кзкгл

иоовогошй радютехитаишЗ са статут Ш СССР (UFUAÍI СССР), 1990

оадя хшкшшт работы

Актуальность теш

В ряде задач автоматизации технологических процессов обра^ог-

I

ки деталей, робототехники, автоматизации обработки фильмовой информации, локации является необходимым распознавать ракурс объекта исходя из его оцифрованных изображений, сформированных оптической системой фотоприемника и определять исхода из результатов распоз-нования координаты некоторой заданной его точки.

Решение такой задачи требует проведения исследований по ряду вопросов, характерных для цифровой обработки изображений, к числу которых следует отнести квантование, фильтрацию, многоальтернативное принятие решений, работу в условиях априорной статистической неопределенности. Это делает задачу распознавания ракурса во многом методологически сходной с задачей обработки изображений, получаемых в пузырьковых камерах, типичной для систем автоматизации исследований на ускорителях заряЯэнннх частиц.

Под ракурсом объекта понимаются значения трех углов Эйлера, характеризующих угловое положение системы координат, жестко связанной с объектом, относительно системы координат фотсприемкика.

Актуальность данной теш определяется широким применением локационных систем и возрастающий требованиями к их точности, а также необходимостью массовой обработки фильмовой экспериментальной информации с целью определения таких параметров движения объектов как скорость, ускорение и углы, характеризующие ракурс. Это нашло свое отражение в тематических планах НИИ АН СССР и ВНИИ электромашиностроения (г. Ленинград, филиал).

Работы по данной тематике начали проводиться о начала семидесятых годов. Исследованиями по агам н аналогичным вопросам занимаются в США лаборатория компьютерного зрения университета Наралендв,

отдел электронной техники университета ¡аиссури-Кола, отдел наук по компьютерам Шчиганского университета и другие научные организации. В нашей стране работы, близкие по своей тематике исследованиям во распознаванию ракурса проводятся в ИК АН УССР (г. Киев).

Анализ специальной литературы показал, что в настоящее время применяется пять основных методов определения ракурса. К их числу следует отнести Фурье метод, метод соответствия, дифференциальный, тензорный метода и метод траекторных расчетов. Практическое использование этих методов, однако, затруднэно вследствие ограничений на тип движения распознаваемого объекта (допускаются только перемещения параллельно неподвижной относительно фотоприемника плоскости), необходимости иметь полную координатную информации о точках геометрической поверхности объекта в системе координат фотоприемника или невозможности применять методику распознавания для произвольных объектов и заданных точек. Ыетод траекторных расчетов дает ограничения по точности определения углов Эйлера ±4°.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ

1. Исследование и разработка методика распознавания ракурса и определения координат заданной точки, позволяющей проводить распознавание т"7оизвольных объектов по одному кадру изображений без ограничений на тип их движения.

2. Исследование и разработка алгоритмов, программного обеспечения си с теш распознавания ракурса и определения координат заданной точки, не зависящих от типа объекта и расположения точки и ориентированных с целью уменьшить время цикла распознавания на применение вшогопроцессорных и матричных ЗВЛ.

3. Создание математической ¡.¡одели системы распознавания,

имитирующей ее работу в условиях воздействия шумов фотоприемника

и шумов, возникающих при наблюдении объектов через слой турбулент-«ой. среды.

4. Исследования по выбору типа фильтра изображений и- оптимизации ого параметров.

5. Исследование с помощью математического моделирования точностных статистических характеристик работа система распознавания и определение области значений параметров разрешения и шума, при которых распознающая система дает ошибки, не более получаемых при распознавании ракурса с помощью метода траектории* расчетов.

6. Выработка требований к аппаратуре технической реализации системы распознавания лш условий локации.

7. Разработка математического обеспечения комплекса обработки фильмовой информации и комплекса автоматизации проведения исследовательских работ, ориентированного на решение задач распознавания ракурса.

Научная новизна. Основные научные резуль^тш, выносимые на защиту заключаются в следующем.

1. Предложен и обоснован новый эффективный двухэташшй метод распознавания ракурса и определения координат заданной точки, основанный на уточнении углов Эйлера, полученных при проведении траек-торных расчетов.

2. Предложена и реализована методика математического моделирования воздействия на двухградацнонные изображения слояшх шумов, возникающих при наблюдении объектов через турбулентную среду

с локальными вихрями.

3. Предложен и реализован метод рассчитываемых в процессе распознавания эталонов, позволявший на несколько порядков сократить объем хранящейся в ЗВИ априорной информации об объекте.

4. Предложен и реализован новый, устойчивый ик во.'А^!с; ы:и аддитивных шумов метод нормировки изображений к математическому ожиданию амплитуда сигнала в области, прилегающей к их энергетическому центру.

5. Предложен и реализован метод локальной медианной фильтрации, позволяющий существенно уменьшить время ее проведения.

6. Предложена и реализована методика определения мгновенного значения параметров шума турбулентности исходя из наблюдаемых иЗобра жений объекта. Методика использована для' адаптивной настройки системы распознавания.

7. Определено аналитическое выражение, характеризующее зависимость максимальной точности распознавания углов Эйлера от числа . элементов изображений, разрешаемых по длине объекта.

8. Определена область значений параметров разрешения и шума ., при ноторых распознающая система дает средние ошибки определения координат заданной точки меньше, чем ошибки определения ~ координат заданной точки , получаемые при использовании метода траекторию: расчетов.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

1. Разработанные новые методы и алгоритмы распознавания ракурса и определения координат заданной точки делают возможным создавать соответствующие специализированные многопроцессорные и матричные вычислительные системы с временем цикла работы около

0,01с.

2. Разработанная математическая модель функционирования системы распознавания позволила в ЫРТИ АН СССР провести ее статистическое моделирование и определить область параметров разрешения и шума при которых предложенная методика распознавания дает меньшие по сравнению с методом траакторных расчетов средние ошибки определения координат заданной точки.

3. Проведена выработка требований к аппаратуре технической реализации распознающей системы для случая локации.

4. Предложенная методика определения параметров шума турбулентности среды и адаптивной наотройки системы распознавания позволила улучшить точностные статистические характеристики работы системы распознавания но сравнению с методами, не использующими адап тивной настройки.

5. Предложенный новый, устойчивый к воздействию аддитивных шумов метод нормировки применим во всех областях техники, связанных с цифровой обработкой изображений.

6. Разработанное и реализованное в МРТИ АН СССР и филиале ВНИИ электромашиностроения (г. Ленинград) математическое обеспечение прог раммно-аппаратного комплекса для исследования систем распознавания ракурса .

и комплекса обработки фильмовой информации дало возможность сократить сроки выполнения соответствующих исследовательских работ, значительно повысить производительность определения параметров движения объектов на основа фильмовой информации.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на 4 Всесоюзном семинаре по автомат тизации научных исследований в ядерной физике а смежных областях (п.Протвино, 1КВЭ, июль-август 2936 г.), на 4 Всесоюзном семинаре по обработке физической информации (Нор-Амберд, 2p¿зaн ЬЯй1Аток-информ, май 1988 г.) на научно-технических семинарах в иРТИ А11 СССР, ЩЮ "Комета", К4ВЭ.

Результаты исследований и разработок успешно апробированы при создании и эксплуатации программно-аппаратного комплекса обработки фильмовой информации в филиала ЕШИЗлектромашиностроения (г.Ле нинград ) при создания и эксплуатации программно-аппаратного комплекса для исследования систем распознавания ракурса, в рамках эскизного проекта комплекса-"Рябина", "1ен-2(К" и "Люпин" в ¡дРТИ /Л СССР.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 печатных работ.

Структура диссертаци и. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, включающего 133 наименования. Диссертация содержит 126 страниц машинописного текста, 46 рисунков, 6 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, излагается в кратком виде содержание работы и .приводятся основные положения, которые выносятся на защиту.

Впервой .главе проведено обоснование выбора типового объекта распознавания конической формы и аналитическое описание его геометрической поверхности, исследовано влияние типа покрытия на изображение объектов и показано, что лря зеркальном характере отражения силуэты объектов, получающиеся при их пороговой идентификации могут существенно отличаться от силуэтов, определяемых их геометрической формой. Проведен анализ существующих в настоящее время форм математического представления поверхностей объектов и обоснован выбор модели, ориентированной на получение оцифрованных изображений для произвольного ракурса с помощью матричных процессоров. модель состоит из массива заданных с необходимой дискретностью и округленных до ближайшего целого координат точек геометрической поверхности объекта. Рассмотрены вопросы разработки и реализации диалогового программного обеспечения, позволяющего получать полутоновые изображения объектов и их двухградационныа силуэты в отсутствие шумов для произвольных ракурсов и разрешений.

Во второй главе проведен анализ влияющих на распознавание изображения шумов фотоприемника и шумов, вознккаю-

щих из-за воздействия турбулентности срада. Рассмотрено разработанное диалоговое программное обеспечение, позволяющее проводить математическое моделирование воздействий этих шумов. Обоснована цел9— ^ сообразность применения для восстановления зашумленных изображений медианной фильтрации. Разработана диалоговая программа медианной фильтрации двухградационных изображений с помощью которой проведено статистическое моделирование и исследование работы медианного фильтра в допустимом диапазоне изменений параметров шума: ^ -/ М=0, гда Рщ ■ - вэроятность ложной оцифровки элемента изображения объекта.при квантовании, обусловленная аддитивными шумами фотоприемника; М1С _ математическое ожидание и сроднее квадрати-ческое отклонение смещений элементов изображений вследствие воздействия шумов турбулентности. На основании результатов статистического моделирования построены гистрограмыы, характеризующие закон распределения ошибки рассогласования силуэтов зашумланного отфильтрованного изображения и незашумленного силуэта-эталона, рассчитаны их математические ожидания, дисперсии и доверительные интервалы для математических ожиданий. Определен оптимальный с точки зрения минимизации средней ошибки рассогласования силуэтов зашумлэнного отфильтрованного и незашумленного изображений типового объекта размер окна фильтра, равный 5 на 5 элементов.

Рассмотрен метод локальной медианной фильтрации, позволивший существенно уменьшить время проведения этой операции вследствии отбора для фильтрации только участков изображения, непосредственно влияющих на результаты последующей математической обработки.

Б третьей главе рассмотрены вопросы выбора пространства признаков изображений, способных характеризовать ракурс. В качества таких признаков предложено использовать двух-градащюнные силуэты и гистрогракмше признаки полутоновых нзобра-

жений, такие как математическое олидалие, дисперсия, коэффициент асимметрии и коэффициент эксцесса.

Для обеспечения независимости распознаваемых изображений от интенсивности электромагнитного излучения, подсвечивающего объект предложен новый, устойчивый к воздействию аддитивных шумов метод нормировки изображений к математическому ожиданию амплитуда сигнала в области ¡¡¡к , прилегающей к его энергетическому центру:

Е--- m

4 IPv

где Eij - элемент нормированного изображения; - элемент исходного изображения; Ук - число элементов в области

Лая числа точек, разрешаемых по длине объекта b!p 30,

определена целесообразность с вычислительной точки зрения применения для распознавания нэ контурной информации, а силуэтов изображений, объектов.

Предложен в рассмотрен новый метод распознавания ракурсов объекта с одинаковыми внешними контурами, основанный на существенно» различии соответствующих им гистограминых признаков изображений. Проведан анализ устойчивости гистограммных признаков к воздействию аддитивных шумов и определена их высокая помехоустойчивость. Выбор оптимального с точки зрения минимизации возможности овабки идентификации дорога при двухградацаонноа квантовании распознаваемых изображений сводится к минимизации функционала:

<2>

где Ify - вероятность ложной оцифровки элемента изображения объо та; ^ - вероятность ложной оцифровки элемента изображения фона; dj- 1 _ весовые коэффициенты, характеризующие

степень опасности ошибок первого й второго рода для работы системгр-распозвавания.

Предложен и рассмотрен новый двухэтапный метод распознавания ракурса, освовшгннй на уточнении дутом сравнения с эталонными силуэтами, углов Эйлера, полученных в'результате траекторных расчетов, Выражение, задающее неивысшую точность Д. распознавания углов Эйлера, которуо может обеспечить этот метод в отсутствие шумов определяется формулой: • 4 \ '

(3)

Распознавание строится на основания минимаксных решающих правил с адаптацией к мгновенным значениям статистических параметров шума турбулентности среды, определяемым непосредственно из наблюдаемого изображения. Оценка параметров шума проводится с использованием полиномиальной аппроксимации по методу наименьших квадратов внешнего контура затупленного отфильтровавного изображения.

Порядок аппроксимирующего полинома определяется порядком геометрической поверхности объекта. Параметры пума турбулентности оцениваются по методу максимального правдоподобия исхода аз значений статистических параметров распределения отклонений контура зашумланного отфильтрованного изображения от контура, задаваемого аппроксимиру¡задам полиномом.

В четвертой глава рассмотрены разработанные впервые параллельные алгоритмы распознавания ракурса и определения координат заданной точка, ориентированные с целью уменьшения времена обработка на применение в многопроцессорных вычислительных системах и ЗН<1 с матричными процессорами. Разработанные алгоритмы характеризуются независимостью математического обеспечения от типа объекта и простотой смены заданной точки. Реализация разработанных алгоритмов возможна при организации 1 параллельных процессов обработки на ЭВМ с архитектурой МЩД (несколько потоков команд, несколько потоков данных), где - число рассчитываемых

для распознавания силуэтов эталонов. Порядок выполнения алгоритмических блоков может быть определен графом (см.рис.1), аналогичным графу потока операндов. Еа рис. I введены следующие обозначения: Р -блок медианной фильтрации распознаваемого изображения и его двухградацаонного квантования, приводящий также оценку мгновенного значения дсиперсии шума турбулентности среды; Е^ -блоки расчета изображений - эталонов; М(' - блоки приведения эталонов к масштабу распознаваемого изображения с учетов информации о дальности и фокусном расстоянии оптики С^ - - блоки совмещения геометрических центров язобрааений-сялуэтов; Я.' - блоки вычисления рассог ласований с эталонами; к - блок распознавания ракурса;-блок вычисления координат заданной точки. Круглые вершины графа определяют входные и шходша элементы в массивы данных, прямоугольные -функциональные блоки вычислений. 3талоны рассчитываются для углов Эйлера , , ледащих в области, определяемой массивом

О к , полученным исходя вэ результатов траекторных расчетов, в ре зультате линейного преобразования координат точек поверхности объекта 1){) I^Х^. . Елок Й распознает углы, характерирув-щиа ракурс , , проводя их оценки по минимаксному

методу с использованием информации о мгновенных значениях параметров шума турбулентности среды. Координаты заданной точки 2.( у. определяются блоком Л/ с помощью линейного преобразования в соответствии со значениями ^ координат

этой точки при углах с¿ - Я ■ ¿Г^ О" с учетом

масштабных преобразований.

В глава рассмотрена разработанная математическая модель системы распознавшая и приведены результаты статистического моделирования, в ходе которого определены точностные характеристики работы системы и определены области значений параметров разрешения , »ума , при которых распознающая система дает средние ошибки

определения координат заданной точки, не превышающие ошибки, получаемые при использовании метода траекгорных расчетов. Эта область, полученная для значений вероятности ложной оцифровки вследствие воздействия аддитивного шума Рщ =0,1 приведена на рис.2 (помечена штриховкой). ,

Рассмотрены выработанные с помощью метода трассировки программ требования к аппаратуре, технической реализации системы, такие как интегральная производительность (в приведенных операциях в секунду) и объем оперативной памяти, позволяодие обеспечить время цикла распознавания не более 0,01 с.

В пятой главе рассмотрено разработанное специализированное математическое обеспеченна комплекса автоматизированной обработки фильмовой информации, ориентированное на решение задачи распознавания ракурса и определения параметров движения объектов. Его использование позволило существенно повысить производительность труда при обработке снимков.

Рассмотрен новый метод определения ракурса осэсишетричных объектов с изменяющейся геометрической формой по двум кадрам изображения, полученным ара одновременной съемке двумя пространственно-разнесенными кадрами. Метод основан на определении оси симметрии изображений объектов. Описана работа соответствующего ему программного обеспечения.

Методика определения порога двухградационного квантования пзоС ражений в соответствии с минимумом бимодальной гистрограимы, характеризуемой распределения яркости их элементов внутри кадра модерни-г зпрована применительно к условиям существенного различия площадей, занимаемых внутри кадра изображением объекта и фоном. Модернизация основана на интерактивном выделении внутри кадра локальной области, внутри которой равенство площадей приблизительно сохраняется. Гнсто-

грамма отроится только по значениям яркости элементов изображения, попадающих в эту область.

£ заключении кратко изложены основные выводы, полученные в результата проведенных исследований.

одарыв ВЦВОД) ПО РАБОТЕ

1. Предложен и обоснован новый эффективный двухэтапный метод распознавания ракурса и определения координат заданной точки по однс ыу кадру изображения, основанный на уточнении углов Эйлера, получаемых при проведении траакторшх расчетов.

2. В соответствии с предложенным методом разработаны ориентированные на использование в многопроцессорных и матричных вычислительных системах параллельные алгоритмы распознавания, характеризующиеся независимостью программного обеспечения от типа объекта и расположения заданной точки.

3. Создана математическая модель системы распознавания дая условий локации при воздействии на изображения аддитивных шумов фотоприемника а шумов турбулентности среды. Проведено ее статистическое моделирование, в ходе которого выполнена оптимизация медианного фильтра изображений с точки зрения минимизации средней ошибки рассогласования незашумленного и затушенного, отфильтрованного силуэтов. Оптимальный дая допустимого диапазона изменения параметров шума ( 0 £='i ( И - О, Р^ £ 0,4 }

размер окна фильтра равен 5 на 5 элементов разрешения. Определены точностные параметры работы системы в условиях воздействия шумов и установлена область значений параметров-разрешения и шума, при которых распознающая система дает средние ошибки определений координат заданной точки, не превышающие 0,563 от размера элемента разрешения (при разрешении 30 адамантов по длина объекта), т.е. м оидмв ош;0КЙ1 пад?чаакиа расаоМшд

ракурса с помощью метода траектории расчетов.

4. Предложен и реализован новый помехоустойчивый метод нормировки изображений к математическому ожиданию сигнала в ограниченно!, области $if , прилегающей к энергетическому центру. Проведение нормировки в соответствии о этим методом дает уменьшение диспероии нормировочного множителя в А!ц раз по сравнению с традиционной нормировкой к максимальному значению яркооти. Под V* подразумевается число элементов изображения, попадающих в область $к .

5. Предложен и реализован метод рассчитываемых в процессе .распознавания эталонов, позволяющий на несколько порядков сократить объем харнящейся в ЭВМ априорной информации об объекте.

6. Предложена методика определения мгновенного значения параметров шума турбулентности и адаптивной настройки распознающей системы. Использование методики позволило улучшить точноотные статистические параметры работы системы по сравнению с методами,

не использующими адаптивной настройки.

7. Выработаны требования к аппаратуре технической реализации системы для условий локации. Определена целесообразность использования для разрешения iVp ir : 30 элементов +1 параллельно работающих процессоров ( Л/э -число рассчитываемых силуэтов -эталонов), каждый из которых имеет своп оперативную память и некоторую малую обпасть общей' для межпроцессорных обменов. Исполнение разработанного алгоритма распознавания с тактом работы не превышающим 0,01 с при определении заданно! точки на объектах можно организовать lia вычислительных системах о суммарной производительностью' 100.10® операций в секунду и объемом оперативной памяти около 350 Кбййт. При априорном расчете эталонов и соответствующих им координат точек геометрических центров в области передней полусферы для битовой организации хранения эталонов требующая производительность и объем памяти отаяовятся, соответственно 35.106 операций в секунду и 1400 Кбайт."

13

b. Разработан новый метод определения ракурса осешшетрачвнх объектов с изменяющейся геометрической формой по двум кадрам изображения, полученным при одаовраменной съемке двумя пространственно

*

разнесенными кадрами. Создано и реализовано соответствующее ему программное обеспечение. Метод позволяет ойределять углы, характеризующие ракурс с точностью около 1°.

9, Разработано и реализовано математическое обеспечение комплекса обработки фильмовой информации в филиала ЕНИИЭлектромашино-строения (г.Ленинград) и математическое обеспечение комплекса автоматизации проведения исследовательских работ, ориентированных на решение задач распознавания ракурса в ИРГИ АН СССР. Разработанное математическое обеспечение позволило существенно поднять производительность труда.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах.

1. Панской С .И. Анализ возможности распознавания полутоновых изображений объектов с помощью дифференциально яркоотных характеристик. В кн.: Автоматизация экспериментальных исследований на электрофизических установках. - Ы.: РТИ АН СССР, 1985, с.22-28.

2. Вагин А.И. Панской С.И. Программно-аппаратный комплекс вторичной обработки полутоновых изображений. В кн.: Обработка физи-•¡еш-ой ш^'ормации. Тозисы докладов 4 Всесоюзного семинара по обработке ¿»заческой информации. - Ереван: ЦШМАтоминформ, 1988, с.144-146.

3. Вагин А.И., Панской С.И. Программно-аппаратный комплекс вторичной обработки полутоновых изображений, В кн.: Автоматизация цаучиый исследований на электрофизических установках. Ы.: UFBI

Ml СССР, 1989, с.3-7.

4. Ленской С.И. Моделирование процессов получения и восста-иоашам оцифрованных »зобраленвй ди задач распознавания

PuC. 1

ракурса. В кн.; Автоматизация научных исследований на электрофизических установках. Ы.: ЫРГИ АН СССР, 1939, 0.8-12.

5. Вагин А.И., Панской С.И., Михайлова Е.В. Алгоритмы параллельной обработки в задачах распознавания ракурса для многопроцессорных сяотем. В кн.: ЭВМ в локальные оети в автоматизированных системах. - Ii.: Аанаргоатсшэдаг, 1990, о,58-63.

6. Бабкин A.B., Вагин А.И., Вертлиб И.Л., Ватутин В.М., Громов A.M., Ддошов В.М., Каждая А.Н. Лабуть В.И., Лаптев В.Г., Михайлов В.И., Никитина U.B., Николаев A.A., Осипов В.А., Пеко-кой С.И., Пашшов О.Н., Рунтов И.П., Сопельников В.Я., Силин А.Я., Францев В.А., Ходдобаев E.H., Черничер А.Б., Чернобровцев A.M., Клывв» У.В.» Зряяхыал P.A. Эскизный проект комплекса "Рябина", том й, - U.: Предприятие п/я А-70Э4, 1984, 148о.