автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.17, диссертация на тему:Пространственная селекция сигналов телевизионных изображений космических аппаратов

-Л-4 ______

МИНИСТЕРСТВО РВЯЗИ РЕСПУБЛИКИ-УЗБЕКИСТАН

'"ь ташкентский электротехнический институт связи

На правах рукописи

Гаврилов Игорь Александрович

Пространственная селекция сигналов телевизионных изображений космических аппаратов

Специальность: 05.12.17

Радиотехнические и телевизионные системы и устройства

Автореферат Оиссертции на соискание ученой <жт ни кандиОала технических наук

Ташкент 1996

Работа выполнена в научно-исследовательской лаборатории кафедры телевидения и радиовещания Ташкентского электротехнического института связи.

Научный руководитель доктор технических наук, профессор,

заслуженный деятель науки Узбекистана, академик Абдуллаев Д.Д.

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

Атаханов.Р.Ы.

- кандидат технических наук Абдуллаев Ф.С.

• Ведущее предприятие - FKK "Энергия" (Россия)

Защита состоится "50» МАЯ_ 1995 года в часов на

заседании специализированного совета К.001.25.01 при Ташкентском электротехническом институте связи (ТЭИС) по адресу 700084. Ташкепт-04, ул. Амира Темура, 108.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ТЭИС.

Автореферат разослан " 1996 г.

Ученый секретарь , д.

специализированного совета (ji^f-c^^ Соколов В.К. К 001.25.01 д.т.н., профессор

Общая характеристика работы

Актуальность теш. На современном этапе развития общества взаимодействие ладей между собой, с окружапц?й средой или объектами инженерной деятельности, с процессами, охватывающими их в i-иде практики производства или научных исследовангЛ. не мыслимо без восприятия изображений. Овномен зрительного восприятия человеком изображения велик и важен пе только с точки зрения получения разнообразной информации, обеспечения жизнедеятельности лцдей, но и является одним из основных и главных источников развития как самого человека, познащсго и опое, так п для решения многих научных и практических задач, в которых испольгуются либо сами Лзобрахения, либо результаты их анализа .

Можно перечислить массу приложений, которыми объясняется повышенный интерес к проблемам восприятия, интерпретации и огшсания движения по последовательности или набору изображений. Автоматическое слежавде за Оыстродвижущимися автомобилями, их регистрация интересуют работшков ГАМ. Автоматическое слек-лгпе за подвижными объектами, их распознавание и управление ими позволяют автоматизировать многие елок ¡ы а и опасные для человека науч'ше и техн '.логические процессы. Обработка и изучение изображений, получшипп. со стишков, дают возможности ¡гредсказывать погоду и определять наличие природных ресурсов. Перечисленные mwpu смиет^льствуют о разнообразии задач, для которых определение параметров объектов и их.движения по ТВ изображу мы гадает важное значение.

"• При решении ряда задач в космической практике используются громадные объемы ьид.-ошгТормации, что обуславливает необходимость автоматизации их обрботки в реальном масштабе времени. Основная ¡.оль е. технику обработки изображений ¡гринпдлежит вычислительным i-истомам, систем« прикладного телкгидения и машинного зрения, поуьоляхцим и-) только освободить чел< п<>кз от трудоемких операций, н<> и обеспечить более высокую точность и надежность выполняемых процессов.

1Гл современном эт1Ц1> различает два интенсивно развир-оссихся направления прикладного телевидения (ТВ). Это информационно -измерительные и управлянцие ТВ системы. При этом основное внимании уделяется или новым методологическим принципа;* ТВ, или пркуиьяшо суцествуших ТВ cj-^ctb яля решиш конкретных задзч обработки я отобрлжания информации по поданному классу объектов. Спт1!М'«льноотъ

структуры построения прикладной ТВ системы или принятых алгоритмов обработки видеоинформации в конечном итоге определяет эффективность функционирования всей системы в целом. Хотя многие научные и практические решения вопросов построения прикладных ТВ систем находят должное отражение в публикациях и практических работах, вместе с тем рассмотрение вопросов получения, обработки и отображения видеоинформации в реальном масштабе времени для решения задач анализа изображений находится на начальном или промежуточном. этапе развития, а в ряде случаев изучены не полно или вообще не изучены. Сюда следует отнести прикладное ТВ в структуре информационно - измерительных систем космических аппаратов (КА), предназначенных для решения широкого класса задач, связанных с собственными нувдами пилотируемых или беспилотных КА, дистанционным зондированием поверхности Земли, некооперируейыми космическими объектами и.т.д. Поэтому исключительно актуальными являются проблемы развития и создания новых методов, алгоритмов, технических и программных средств для указанного применения прикладного ТВ.

Исследование и решение целого комплекса задач, связанных с разработкой телевизионного аналога радиотехнической системы, несомненно определяет актуальность данной работы.

Цель работы. Целью настоящей работы является исследование методов и разработка алгоритмов пространственной селекции сигналов ТВ изображений космических аппаратов в процессе их сближения и стыковки. Для достижения постовленной цели необходимо ропшние следу из и задач:

1. Исследование реальных ТВ изображений, отобракайцих процесс сближения и стыков:® КА длл определения основного набора признаков, однозначно описыващих эти объекты;

2. Разработка методов и устройств оперативного ввода ТВ изображений КА в память ЭВМ в режиме прямого доступа для обеспечения работоспособности системы в реальном или квазиреальном масштабе времени;

3. Разработка простых и наиболее быстродействующи методов и алгоритмов сжатия исходных объемов ТВ изображений КА, погко.ику ч«рно-белое изображение вещательного стандарта требует около 2,2 мегабит памяти и на обработку такого огромного мас-ива д-шных требуются большие затраты времени;

4. Разработка простых и быстродействующих мстсюэф и

алгоритмов обработки ТВ изображений КА, позволявших осуществить высокоточную селекцию элементов поверхности КА'для пЬслЬдувдаго определения параметров его движения в овтона^'еоком1'рвйме'.:'' "

Метода исследований. При решении поставленных задач использовались метода математическогр анализа, математической, ствтистики и операционного исчислегаю. Проводилось макетирование и натурные испытания. г ,

--H-.Ï.-....1.0 Л. r.-L. „.1 ,......

" ^"оойп-ог ти~п,яоО. .s

Научная новизна. полученных результатов состоит в следувдем:

I.. Проведен анализ структура реальных оптических изображений КА и определены пути построения входного звена автоматизированной ТВ информационно-измерительной системы, предназначены; й для определения параметров относительного движения КА на участке "причаливания" в реальном или квазиреальном масштабе времени;

2. Разработан алфавит признаков для штатных режимов сближения и стыковки КА, при помощи которого осуществляется поиск и солекция элементов поверхности КА на меняодчмся фоне;

3. Разработаны устройства ввода ТВ изображений КА в память ЭВМ для обеспечения максимально возможного быстродействия ввода и доступа к данным для их дальнейшей обраС-. гки в реальном или квагиреальном мпсятабе времени;

4. Разработаны простые и наиболее быстроАойс'яуащге метода и алгоритмы сжатия исходных объемов ТВ изображений КА;

5. Разработаны быстродействующие методы и а.^гориткн пространственной селекции реальных ТВ изображений ICA на этапе ¡а сближешя и стыковки;

f. Разработано программно - аппаратное обеспечение вводл и с-брн "итки видеоизмерительной информации, обеспечивающее определите координат характерных эломентов конструкций на поверхности КА пи ого изображению;

7. Проведена сравнительная оценка точности измерения относительной дальности КА по ТВ изображениям по отноаонзш к данным радиотехнической системы на участке "причаливши л" а ощ.чзгллбш пороговые границы расстояний для измерения параметров.

Практическая ценность работ состоит в том, что выполненные

исследования и разработки позволяют создать новые ТВ средства разлгшого назначения в структуре ' информационно-измерительных систем, Используемых в космической практика.

Результаты работы обеспечивают:

1. Пространственную селекцию движущихся объектов ТВ изображений в автоматическом режиме в реальном или квазиреальном масштабе времени;

2. Повышение точности измерения параметров относительного движения КА в процессе их сближения и стыковки;

3. Создание полностью автоматизированных ТВ информационно-измерительных систем для нуад космической практики;

4. Повышение надежности и безопасности процесса сближения и стыковки, а так г:е оперативности управления полетами КА.

Разработанные методы обработки изобретений могут также использоваться для автоматического контроля других подвижных объектов народно-хозяйственного значения.

' Орилшялыше твхническиэ решения, предложенные в диссертации, защищены пятью авторскими свидетельствами на изобретения.

Реализация и внедрение результатов исследование.

Диссертационная работа выполнена на основа плановых хоздоговорных НИР, проведенных для НПО "Энергия". Основные теоретические положения диссертационной работы использованы при разработка ТВ средств для. измерения параметров относительного движения КА, которые используются в составе информационно-измерительных систем в центре управления полетами.

Аппробация работа. Результаты, полученные в работе на разных этапах ее выполнения докладывались и обсуждались:

- на научно - технических конференциях (НТК) профессорско -преподавательского состава и сотрудников ТЭИС в 1988, 1989, 1990, 1991, 19Э2, 1993, 1994 годах;

- на республиканской НТК "Методы управления технической диагностикой и, восстановление работоспособности элементов сетей связи". Ташкент 1988г;

на республиканской НТК "Техника телевидения и современность. Этапы- развития и основные направления совершенствования". Ташкент 1988т; .

- на республиканской НТК "Проблемы развития и эксплуатации

междугородной и международной телефонной связи в республике Узбекистан". Ташкент 1993г;

- на НТК Теспубликанииг алоца тармог,: ва тизимлэршш ракамлаштириш". Ташкент 1994г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 18 рзбот, в том числе получено 5 авторских свидетельств.на изобретения.

Структура диссертации.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 149 наименований на 15 страницах. Основной текст содержит 155 страниц и иллюстрируется 41 рисунком и таблицами.

Основные результаты, представляете к эаг^те.

1. Принципы ввода телевизионных изображений КА в пенять* специализированной ЭВМ, которые позволяют осуществлять ввод ТВ кадра в реальном масштабе времени и обеспечивать прозрачный доступ к дыншм непосредственно во время ввода. Это позволяет проводить анализ вводимого кадра, кэ дсмгндаясь скончатм его вводя, т«м самым улучшая быстродействие системы;

2. Принципы построения програч-пю -технического ссеспочатоя предварительной обработки ТВ изображешй КА, .-и^рио обеспечивают объективное снижение затрат машинного Бремени при обработке изображений и позволяют использовать простые ,! "''стродоЯствунцие алгоритм;

3. Гыстродействующгс алгоритмы, обеспечивающие необходимую предварительную обработку ТВ изобрататй КА (преобразование многоградациошюго ТВ иэибракения в двухградационнее, подавление высокочастотного шума и импульсных помех, выделение контуре:?), кот- рыо повышают эффективность пространственной селекции элементов конструкции КА;

4. Методы повышения быстродействия алгоритмов предварительной обработки изображений, которые адаптируют наиболее медлительные алгоритм'.! под ко!гкрэтное изобрагониэ, пропуская без коррекции однородные участки изображения. Это позволяет существенно снизить требуемые затраты машинного времени и обеспечить обработку ТВ изображений ]СА в реальном или квазиреалыюм масштабе времени;

5. Методы селекции контуров элементов поверхности КА при операциях сближения и стыковки, проводит в штатных условиях.

которые позволяют определить по изображению КА координаты характерных точек его контура, используемие для последующего определения: параметров его .движения в реальном или квазиреальном масштабе времени;

6. Экспериментальные . днняые оценка точности . измерения относительной дальности КА на специализированной ЭВМ "АЛМА-2" по отношению к денным радиотехнической системы на участке сближения а стыковки. ' ■

Краткое содержавне работы

Во введении обоснована актуальность работы, указаны цели исследования, определена научная новизна и практическая ценность полученных результатов. Представлены сведения об аппроСации и публикациях основных положений диссертации, о реализации и внедрении результатов исследования, указаны объем и структура работы, приведены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе диссертационной работы производится анализ методов и устройств селекции объектов в ТВ изображениях. Рассматриваются основные этапы взаимодействия распознающей системы при анализе оптических изображений, а так же особенности оптических изображений КА и ситуации их селекции. Основными источниками информации в оптических изображениях являются пространственные, спектро-энергетические и временные изменения интенсивности отраженного или излучаемого объектами потока лучистой энергии. {Сизическая предпосылка обработки изображений состоит в различении пространственных признаков исследуемых объектов по велтине потока лучистой энергии в одной или нескольких зонах оптического спектра. Установлено, что изображения КА имеют ряд особенностей, во многих случаях затрудняпаих их селекцию: ' ,

- как правило, КА имеют сложную конфигурацию со множеством ьыступаппих деталей, причем элементы одних конструкций могут затенять другие, изменяя при этом видимую конфигуршоно объекта:

- отсутствие атмосферы в космосе и, соответственно, рассеяния солнечного света, порождает резкие перепада освоенности, которые могут не указываться в диапазон изменения контрастности ТВ какоры, вследствие чего затененные участки представляются

абсолютно черными, а везатененныв - белыми, и при; этом могут возникать значительные искажения конфигурации наблюдаемого КА;

- из-за большой скорости движения вокруг Земли на низких орбитах КА постоянно меняют ориентацию относительно Солнца, то оказываясь в солнечной тени, то находясь под лучами Солнца, причем ракурс освещенности также постоянно меняется. Это приводит к тому, что "игра" теней сильно искажает видимую конфигурацию КА. Кроме того фон облачного покрова и поверхности Земли, на котором находится КА, имеет, как правило, сложную неоднородную структуру с большими перепадами яркостей и резкими границами, маскирующими изображение КА ложными объектами, интенсивность которых часто сопоставима с интенсивностью КА.

Рассмотрены методы распознавания объектов с учетом- выше перечисленных особенностей их изображений; с использованием их основных геометрических характеристик, и установлено, что такие сложные объекты, как КА, можно распознавать только по их эталонным описаниям. При этом могут быть использованы \raraie параметры объектов, как интегральная яркость Ви, площадь S, перимэтр Р, коех№щивпт формы K^=S/P, эксцентриситет I/H, круглооть объектов P/2icL, соответствие о квадратом Р/4Н, сшгральность (змееЕИДНость) P/2L и др.

Проанализированы необходимые отжы предварительной обработки видеоинформации, включающие наиболее раснроитраненные методы сегментаций многоградационных изображений, к которым относятся: - метод пространственного дифференцировании, основанный на предположении, что краевые точки имеют большую величину модуля градиента яркости функции f(x,y). Данный алгоритм, называемый дифференциальным или градиентным оператором D. преобразует исходное изобракеиив•в скалярное полз g(x,у) по правилу

g(X,y)= I<7f(X.y)J, VX € X , (1)

«er(x.y) Y Г flf(x.y) IV"1

—w—]} :

.<3f(X,y) öi(x.y)

-; - - частные производше функщя яркости по

дх öy ■

ортогональным, направлетям;

X - область задания функции Г(х,у). Получаемое после преобразования (I) поле g(x,y) называют градиентным изображением или изображением с усиленными границами.

Обработка градиентного изображения осуществляется с помощью порогового оператора по правилу

г 1 при в(х,у)> Т;

Ь(х,у)= { (2)

I 0 при в(х,у)< Т;

где Т-величина постоянного или меняющегося порога. В результате работы порогового оператора удается получить бинарное контурное изображение Ь(х,у), единичные элементы которого определяют границы 1(х,у);

- метод высокочастотной фильтрации, основанный ла том, что юфэрлацию о границах объектов несут высокочастотные составляющие спектра изображения. Задача выделения границ сводится к выделению ВЧ составляющих спектра, переходу в пространственную область и определяется следущим .выражением:

8(х,у)= Рй"'{Р (и„,иу)Н(шх,шу)> (3)

где:

Р(шх,иу)- спектр Фурье функции яркости изображения !(х,у);

И (и )- передаточная характеристика высокочастотного фильтра;

X у

ГЕГ*{«} - оператор обратного двумерного преобразования Фурье. В результате получаем изображение с подчеркнутыми резкими перепадами яркости (краями).. Далее функция в(х.У) обрабатывается пороговым оператором'(2) для получения бинарного изображения.

Дана оценка существующим методам сегментаций применительно к решению задач селекции объектов в реальном масштабе времени, а так еэ проанализировано применение условно введенных геометрических параметров в, через которые однозначно определяются площади односвязашшх контуров и распознаются сами типы контуров.

Геометрический смысл этих параметров для нормализованных фигур: в - максимальный горизонтальный размер фигуры;

0г- максимальный вертикальный размер фигуры;

6а- минимальное расстояние от центра тяжести фигуры (точка 0 )до лишши контура в направлении оси ОХ;

04- максимальное расстояние от центра тяжести фигуры (точка 0 )до лишии контура в направлении оси 0У;

0о- максимальное расстояние от центра. тяжести фхгуры до лшпш контура в направлении оси ОХ;

0в- минимальное расстояние от ценра тяжести фигуры до линии контура в направлении оси 0У;

Выбрашше параметры легко определяются по следующим соотношениям:

-hmlr 4:|v.-v>l

где

X. ,У „_ Д -Y. - паи большие и яаимеяьтю значения

lïpitj» ' imLn imvr»

координат точек (фигуры, соответственно;

X^gj - координаты точек контура, удовлетворяющие условию: п*)И этом ВС6Гда >

" координаты точек контура, удовлетворящие условию: XI1(G)=Xo , при ьтом всегда > 0а

Вторая глава посвящена исследованию и разработке машинных методов обработки сигналов для селекции изображений КЛ.

В результате того, что исходное черно-белое изображение вещптельного стандарта содержит очень большое число элементов (при оцифровке одного полукадра, содержащего 64 уровня яркости, требуется 512 « 389 » 6 =• В37808 бит), побитовая обработка такого м.юсиза требует много времени. Для сокращения объема исходной-р.идеогаг£ормации автор предложил сразу после взсда изображения в память мяшиш осуществлять переход к двухградзционпш изобраяшшян посредством их пороговоЯ обработки. " Применение ботарного преобразования изобрзжлШ позволяло значительно сжать объом исходной видеоинформации, что необходимо для обеспечения работоспособности систрмь в реальном масштабе времзни. Рассмотрены нойболее биптрод-йстпущио методы пороговой обработки изображений и разработана методика сжатия исходного объема изображать до 9я->;ю пикселов посредством его пороговой обработки, в которой вчлпинп порога-формфуэтея на основе информации, сгДержащейся в сшом ТВ сигнале. Доказала теорема о возможности разделения' сигналов объекта и Фона A(t) и B(t) при пемопэ порогового сигнала vp( i >, определяемого виравмшем:

A(t) - Bit)

a -, (4)

р 2А

г.тэ ¿et? и net) - интегральные значр)шл сигнала объекта и фона, причем irx разность ли )-в<ч)>с< о должна удог-тетворять условию с(t) ъ Bit

Таге 7л доказана теорема о всзмочзюсти разделения сигналов

объекта и фона ла) и ва) при помощи порогового сигнала ира) при условии ла)-ва

А(И - ВН) ™ л-

Р 2Г..

(б)

где

- запас порогового сигнала, который пропорцианален

к«»

среднеквадратичному отклонению пульсаций сигнала и для практических целей шкот быть определен по рекуррентной формуле:

2 V"-

¿=11 ы }

(6)

Б результате обработки многоградационного изображения данным методом получаем двухградационное изображение по условию:

Г1>

V (1) = {

i 0.

1, при иса) ъ ира) при V а) < и (г)

(7)

Такой пришил бинарного преобразования достаточно хорошо подавляет фоновые объекты, слабо зависит от изменения освещенности оОгекта в вироких пределах и не требует дополнительной подстройки значения порога. Однако вследствие большого числа усреднений имеет сравнительно низкое быстродействие.

Для фильтращш высокочастотных шумов и импульсных помех в изображениях в последнее время широкое распростране1ше получили фильтры, использующие методы анизотропной и рекуррентной фильтрации. Поэтому для выбора наиболее эффективного метода фильтрации проведено исследование обоих методов примешттольно к обработке бинарных изображений.

Декретная интерпретация анизотропной фильтращш определяется

соотношением:

N /Л Ы У2

Б - Л

Ч

I I «1-Е - 1

-•у^-м /г

(В)

где.:

элемент матрицы отфильтрованного изобрлжнния.

п

Л Л

находящегося на пересечении 1-й строки я 3-го столбца;

- элемент матрицы изображения, искаженного помехами, расположенный на пересечении строки и (3+?)-го столбца; ■ .

- элемент апертуры, представляющий собой матрицу размером

« (На, как правило, является нечетным .числом), находящийся на пересечении г-й строки и £-го столбца;

- порог фильтрации, являющийся константой;

- пороговая функция, равная

{О, если х < 0;

1, если х > 0.

Рекуррентная фильтрация отличается от анизотропной тем, что в процессе фильтрации используются на только элемента исходного, но и ужо отфильтрованного изображения, что повышает ее эффективность и определяется соотношением:

н /а м

,1<г>

В.

где в

»-v. j * £

- -ы У*

i z <4 - Ч

•у*-н /а £*-n уг

а * a

, если

.....»„"■), (vrO; £=0.1.----н

(9)

в ¡.'.если С

(г>=0; £=-1,-2.....-"/'I1-

Для дальнейшего уменьшения исходного объема изображения, исходя из общеизвестного положения о том, что основная информация об объекте заключается в его контуре, применяют метоо! выделения контуров или сегментации. В результате проведенного анализа сущестзуювдх методов сегментации установлено, что они, как правило, работают с многоградационными изображениями, требует больших затрат машинного времени и дают не всегда хорошие результата. Известно, что, например, алгоритмы выделения краев-, использующие маски лапласианов, дают широта) (2-3 элемента) края, которые к тому же, в ряде случаев, имеют значительные разрывы. Оператор максимальной разности так гы формирует рваные края. Для большинства методов сегментации должны быть однозначно определены покатил "объект" и "Фон". Учитывая особенности обработки изС'ра»;1г.1й в реальном масштабе времени автором предложен метод

выделения контуров в двухградационшпс изображениях, основанный на вычислении межкодровой разности исходного изображения о его даагокально-сдвйнутой на один элемент копией, формирующий неразрывные контурные линии толцдной в 1 -2 элемента и обладающий очень высоким быстродействием:

В(и)= + (10)

где В(и) - яркость элемента изображения с координатами 1,3,-

По результатам исследования методов селекции изображений КА

для штатных ситуаций предложен простой гаоаритгай фильтр, основанный на вычислетш периметра и площади контуров изображений КА, с также их производных. дающий хорошие результаты.

Решаются задачи снятия координат характерных элементов поверхности и радиуса центральной части КА, например, по методу вычисления среднего центра кривизны контура. Применительно к дислсретной реализации кривой, координаты центра кривизны кавдой точки определяются по формулам:

а - X. -

Р1 - У, +

<< У*.» " У 1-1)/2)«(1 + £(У1»1 -7^)ж/гл

У,., - + У.-«

(И)

где а и р. - координаты центра кривизны 1-ой точки контура.

После определенач всех центров кривизны получим несколько областей группирования. Координаты центров кривизны, соответствующие течкам перегиба контура (крепления панелей батарей и т.д.) будут сильно отличаться от соответствулцих координат центральной часта. Таким образом, отбросив координаты дальних точек, определим дисперсюо координат а, р центральной области и

средний центральную точку О.

п — п — •

(а. - ( У а )/п)1 + (р - ( Тр^/п)* (12)

4 $*| > ГI

По величине дисперсии, характеризующей рассеяние центральных точче, можно оцепить отклонение центральной части КА от круга, имеияего нулевую дисперсию центров кривизны.

После &того определяется среднее мидодыюе сочеюю через

средний радиус.. п ;

2 /(а„ -\)2 * (р„ - ' Я . -----(13)

ср п

После этого вндавтил смененные координаты цьнтрпльной ТОЧКИ контура относительно оптической оси экрана для определения углов тангажа, рыскания и крена.

В результате анализа систем ввода ТВ изображений в память ЗВМ сформулированы принципы построения и организации кадровой памяти, обеспечиваюциэ максимальное Оыстродействие. Для этого используется электронная развэртаа, размещение кадровой памяти в адресно» пространство процессора с осуществлением ввода в реки.?» прямого доступа к памяти и прозрачный доступ к данным непосредственно во время загрузга кадра. Это позволяет экономить время на анализе дополнительной видеоинформации.

В третьей главе производится разработка алгоритмов обработки сигналов для автоматической селекции изображений КА в реальном масштабе времени.

Сформулированы основное требования, предъявляемы-э к фильтрувдему алгоритму высокочастотных 'пумов, на сспорашш которых установлено, что для обеспечения . мкни:..;..'-^:!« геометрических искаглннЯ Форш КА в широком диапазоне габаритов, необходимо использовать маски с минимально возможной апортур^ (3 « 3).

Для выбора оптимального метода фильтрации двухградацкошщх изображений с учетом предъявленных требований, разработаны простые и быстродействующ» алгоритмы, реализуццио методы анизотропной и рекуррентной фильтращга, дающие хорошие результаты.. Дискретная интерпретация разработанного варианта анизотропного (Ультра выражается слвдувдим соотношением:

V"!

(14)

в . ч

1 iв -

■V« - • С = ч

где:

ви - элемент матр.ицц отфильтровшшого изобрагянмя,

находящегося на пересечении 1-й строга и 3-го столбца; ~ элемент матрицы изображения, искапанного помехами, ■ раполоЕЭшшй на пересечении (1+г>)-й строки и (3+£)-го

столбца;

- элемент апертуры, представляиций собой маску размером 3«3, находящуюся на пересечении у-й строки и Е-го столбца;

Л - пороговая функция, равная .

{О, если х < 5 1, если х > б

Суть метода состоит в том, что яркость центрального элемента сегмента изображения размером 3-3 определлеста совокупной яркостью всех его элементов. Если число пикселов с единичной яркостью в сегменте из 9 элементов больше 5, то. яркость центрального элемента принимает значение "I". В противном случае -*0". Причем отфильтрованное изображение формируется в дополнительной буферной памяти. При этом время, затрачиваемое на обработку эталонного изображения размером 384 « 255 элементов на специализированной ЭВМ "АЛЬФА-2", составляет 37 секунд.

Рекуррентная фильтрация, как отмечалось г.ыше, в процессе фильтрации использует не только элементы исходного, но и уже отфильтрованного изображения, и скорректированный элемент заменяет исходный. Поскольку_ для хранения отфильтрованного изображения используются те же ячейки памяти, что и для исходного изображения, то это позволяет уменьшить требуемый объем памяти и увеличить быстродействие фильтра. Дискретная интерпретация разработанного варианта рекуррентного фильтра выражается следующим соотношением:

1 =«

в.

I«.-« ¡=-1

(15)

где:

- отфильтрованный элемент изобратсения с координатами 1, " 8Л0М0НТ исходного изображешш; А - пороговая функция, равная

С:

О, если х < 5

Л (х) ;

если х > Б. ,

Сравнительный анализ фильтров, использующих анизотропный и рекуррентный метод фильтрации, показал, что рекуррентный фильтр использует в два раза меньший объем оперативной памяти машины. Кроме того использование одного буфера изображений позволило хранить маску фильтрующего элемента непосредственна в рабочей

области, что em более увеличивает его быстродействие. Так, при обработке того же изображения на специализированной ЭВМ "АЛЬФА-2", затрачиваемое время снизилось до 15 секунд. Из сравнения перечислении, двух методов фильтраций видно, что эффективность по быстродействию у рекуррентного фильтра более, чем в 2 раза выше анизотропного. Кроме того, рекуррентный фильтр обладает лучшими фильтрующим* характеристиками.

Разработав алгоритм повышения быстродействия фильтра за счет адаптации его работы под конкретное изображение. Применение ускорителя ушньяэет время обработки эталонного изображения до двух секунд, а время обработки реальных изображений, в зависимости от их структуры, составляет 0.7 - 16 секунд. -

Разработан сверхбыстродействуиций алгоритм выделения контуров двухградационннх изображений, основанный на методе вычисления межкадровой разности исходного двухградацконного изображения с этим жр изображением, но диагонально-смеценным на один элемент, например, вправо и вниз. Дискретная интерпретация данного метода определяется сзедуввшм соотношением:

BC^J)» jB(k.i)-B(.M.,)j ♦ jB(..»)-BU.n«)J. (16.) '

где В(»•;) - яркость элемента изображения с координатами I.J. В результате скоятуривания изображения данным ме: дом получается тонкая, толщиной в один элемент, неразрывная контурная лкия объекта. При этом автоматически устраняется необходимость опррд«Л|'Ния таких понятий, как яркость фона и сбъркта, поскольку после этчпа выделения контуров от белых объектов на черном фоне или от черных объектов на белом фоне получим аналогичные результаты. Дачный алгоритм работает очень бистро и не разрушает исходно* иэобрзжрние, поскольку использует 2 дополнительных буфера изображений. Преобразование бинарного изображения формата 384 255 зло-мантов в контурное нз специализированной ЭВМ "АЛЬМ-2" эаним.т>т всего О.? секунд.

Крс-мч того, ДТ1ПШЙ метод выделения контуров довольно легко реализовать ззпрэтно, что. позволит сократить время обработки юлукчдра до 0.02 секунд, а с применением солее быстро действуйте Я irtM/iTH это рремя гг» сс?фатить в 5-10 раз.

Поскольку телевизионное ипобрп»)НИ9 КА обычно передается на <ione энакобута^ннсй кнфг.рчгэт радиотехнической систг-иы, причем габарита символов нз рабочих дальностях метле размеров КА. то для

. . „ • - 18 -.е-катзйедсх}тэи!) ото тепе

обеспечения контуров КА разработан

геометрически^ ^акте^я^гйаГ^фйё'тр.1 площадь и га отношение) которых н^^к^^т^тв^ю^ за,Н85йШ? ^определяемый выражением:

г 1, если ь!4^: Ра ее бчтлив^йе^^он.^едь,.' (17)

V г-нсл-гуп .вкчехвопсгч е.- * г, „ 1

£де: г.^тдео?визв0с№ого объекта в буферной памяти машины; '

и йлбщади этого контуре, ■ соотБо'тст1упцие"'пороговые значь ли.

ё'е лЙПользоватш на компьютере с оте -10 МГц, позволит увеличить щюад^^Щ.ррор^ь^д^Д^уа^'"'*(0»з' учета конвейерного выбсра команд). Реальное Сг^тродейстЁне программы, испильзуюцей систему команд 386 процессора, может возрасти в 100 - 200 раз.

. • оа: -

В четвертой главе рассматриваются координатные погрешности, связаннее Как 'сл-длпяратпой частью-сист.емы (возникайте при ваоде изображений1' в памжш ЭВМ), так и с программной обработкой изобразила, а . таш>я^г .влздшиэ отделит алгоритмов обрабстки на точностные характеристики селекции изображений КЛ в реальном масштабе -времени.

Приводятся экспериманталышч дашше погрешностей измерения рзс:;туп:шл меаду ¡СА в штатных условиях при обработке реальных ТВ изоораакпшт. КА в прессе сблжшния и стыковки относительно данных радиотехнической системы.

Г1рп анализе точностных характеристик снятия координат точек поверхности КА установлено, что осноишл погрешность из:,:ерения главным образом определяется входным звонок систем;, включающим телевизионную камеру и устройство ьсода изобракения в память компьютера ('»1 %), а татю алгоритмами обработки, включающими преобразование многоградационного изображения в двухгрэдациошюа и низкочастотный противошумовой фильтр. На Ы/их. удалошьтх от переданной камеры (до 100 м) основную координатную погрешность (2-5%) . вносит алгоритм, прообразующий :шогоградационное изображение в двухградационное. Это объясняется тем, что на близких расстояниях нарушается равномерность фронтального освещения КА Солнцем за счет затенений выступающими конструкциями.

При этом могут возникать глубокие тони, о которыми пороговый механизм алгоритма не справляется. О Удалением- КА от точки наблюдения рельеф поверхности сглаживается, улучшая равном«рнэс1ь освещения. Однако, с уменьшением размера изображения КА возрастает погрешность, вносимая низкочастотной фильтрацией за счет приближения габаритов объекта к размеру маски фильтра, и начинаот преобладать на удалениях более 200, м. При этом относительная погрешность измерения превышает- 12%. Значение погрешности НЧ фильтра, на рабочих дальностях состовлявдая 2-4%, определяется разрешавдей способностью кадровой памяти специализированной. ЭВМ "АЛЫА-2" (384»255 элементов). Поэтому для уменьшения погрешности, вносимой фильтром, необходимо увеличить разрешающую способность кадровой памяти.

Обобщенный анализ, результатов измерения телевизионной н радиотехнической . системами расстояния показывает, что на малых расстояниях между КА (до 100 м) данные ТВ системы почта полностью совпадает с дагашми радиотехнической системы. При этом величина погрешности составляет 1-2%. На расстояниях 100-200 м погрешность возрастает до Ь%, что удовлетворяет требованиям практической работы., . '

В заключении сфорцулировага основные задачи обработки Бидооизмерительной информации при создании ихэдного • звена автоматических ин>1юрма1шогаю-изморит'»лышх ТВ систем космических комплексов» обобщены и развиты методы получения и обработки ТВ изобр-Ш'-ний в задачах селекции КА в реальйом масштабе вромот.

Разгитие данного направления информациогаго-измерителышх ТВ систем в космической практике открывает' новые области их применения, обеспечивая повышение эффективности сбора информации и надскн .-сти у1фзвлошт космическими объектами.

Но основе проведенных теоретических и экспериментальных исследований получены новые результаты, отрзхахиие основные этапы получе:тя и обработки видеоинформации .при создании полностью автоматизированных ТВ систем определения параметров движения КА.

Основные научные результаты диссертационной работы следующие:

1. Проведс-нэ формализация процесса анализа и обработки сптичосхих изображений в структуре гнфсрмационно-измерит^лышх и управлявши. систем и рассмотрены .возможный схемы получения и обработки. видеоизм-'рителыюй информации;

2. П;»М!д>.'Н аннлиз структуры рчалышх оптических ипобрпгониЛ КА

и определены пути построения входного звена автоматизированной ТВ информационно-измерительной системы для определения параметров относительного движения КА на участке "причаливания" в реальном или квазиреальном масштабе времени;

3. Разраоотан алфавит признаков КА для штатных режимов сближения и стыковки, при помощи которого осуществляется поиск и селекция элементов поверхности КА на меняющемся йене:

4. Разработаны устройства ввода ТВ изображения КА в память ЭВМ, обеспечивающие ввод ТВ кадра в реальном маштг.с. времени и прозрачный доступ к данным непосредственно во время ввода. Это позволяет проводить анализ вводимого кадра не дожидаясь окончания его ввода, тем самым улучшая быстродействие системы;

6. Разработаны простые и быстродействующие метода и алгоритмы сжатия исходных объемов ТВ изображений, фильтрации высокочастотных шумов и импульсных помех, выделения и пространственной солвкиш контуров поверхности КА. позволямщие осуществить высокоточную селекции элементов поверхности КА для дальнейшего определения параметров его движения;

6. Исследованы и разработаны методы повышения быстродействия алгоритмов предварительной обработки изображений, которые адаптирует наиболее- медлительные алгоритмы под конкритнш изображение, пропуская без коррекции однородные его участка, что позволяет с>ществ(нно снизи'.'ь требуемые затраты мыпшного времени и обеспечить обработку ТВ изображений КА в реальном или квазиреальном масштабе времени;

V. Разработанные методы и алгоритмы реализованы в виде сткадалиаириванной . ЭВМ "АЛЬФА-2", используемой в качестве устройства предварительной обработки ТВ информации информьционно-исмерительного комплекса центра управления полртпми;

Ь. Проведона оценка координатных погрешностей, евлзашшх, как с аппаратной частью системы, так и с программной обработкой Изображений, а так же влияния отД''-":..1ЫХ алгоритмов обработки на точностные характеристики селекции изображений КА. Установлено, что основная погрешность иэмер-ния определяется входным звеном системы, вкличащим телевизионную камеру и у^трейсгао ввода чзображиния в память специализир^ьаннай ЭВМ -.««1Ж . а так») алгоритмами предварительной обработки, вклвчавди-и преобразование многоградациопного изображения в двухградационное и низкочастотный противошумовой фильтр;

9. Обобщенный анализ рнзульт:л\ г. и:<М"Р»-ты т- ^-ыг.-и-.кн^й и

радиотехнической системами расстояния показывает, что на малых расстояниях между КА (до 100 м) данные ТВ системы почти полностью совпадают с данными радиотех)тической системы. При этом величина погрешности составляет I-Z%. Па расстояниях 100-200 м погрешность возрастает до Ь%, что удовлетворяет требованиям практической работы с ТВ средствами;

10. Максимальное время, необходимое для обновления результатов измерения параметров движения КА на специализированной ЭЕМ * "АЛЬФА-2" при обработке реальных изображений .• процесса "причаливания" КА, составляет примерно 30 секунд, однако, если использовать более производительный микропроцессор (например 406 процессор фирмы INTEL), то это время уменьшится в 40-100 раз и составит 0.3-0.7 секунд. Обновление же телеметрической информации радиотехнической системы происходит через 3 секунды, что обеспечивает существенный резерв времеш!, который можчо использовать для' селекции контуров КА. находящихся на сложном неоднородном фоне поверхности Еемли или в нештатных ориентации относительно передающей камеры, которые дополнительно требуют операций масштабироваш!я и пространствешюй нормализации объектов на?л*1дения. . ■'

Основные реяультата диссертации изложенм в следующих публикациях:

1. Сагдулла^п B.C.. Гяврилов Ь.А.. Кульбажннй С.И. Оценка norpßiitviCTii селекции изображений объектов в измерительных ТВ системах. // Сборшгк трудов учебных институтов связи. Bun 150. Сшп 13 и анализ алгоритмов работы оптимальной обработки сигналов. // -Л.: ЛОИО, ГРЛг., с. 92-^5.

2. Абдуллаен Д. А., Сагдуллаов ¡0. С., Гаврилов И. А. О выборе рззД'>ляищего порогового сигнала длн объекта и фона. // Узбекский куртл " Проблемы информатики и энергетики", * 4., 199-1 г., с 3-8.

Я. Гаврилов H.A. Предварительная обработка изображений на wiKp:i- :jЬМ в условиях реального времени. // Сборник научных трудов HfK'IuccopCKO преподавательского состава, сотрудников и студентов Т."Ж "Гелиотехнические системы и устройства." // Ташкент 1905г., с tUv> 112.

4. Гаврилов И.А., Лоткин С.П. I'poi-рнммно-аппаратная система "Кадр". // Сырник научных труден n[-"-t« ссорско преподавательского состаза. сотрудник: в и студ-чгпв ТЭИС "Радиотехнические системы и устройства." // Ташкент 1395г., с Illi-IIb.

Б. Сагдуллаев С. С., Тагалиев У. Д., Гаврилов И. А. Телевизионное устройство для ввода видеоинформации в ЭВМ типа IBM PC AT. // Сборник научных трудов професссрско преподавательского состава, сотрудников и студентов ТЭИС "Радиотехнические системы и устройства." // Ташкент 1995г., с 129-132.

6. Система передачи синхронных телевизионных сигналов символьно графической информации: A.c. * 1469570 / Абдуллаев Д.А., Зубарев Ю.Б., Сагдуллаев B.C., Гаврилов И.А., Смирнов А.И.. Данеев В.Б. - » 4277532. Заяв. 06.07.87; опубл. 0I.!i..88 • 7. Авторское свидетельство по прикладной тематике.

8. Авторское свидетельство по прикладной тематико.

9. Авторское свидетельство по прикладной тематике.

10. Многопрограмная система передачи телевизионной информации: A.c. .616742-35 / Сагдуллаев D.C., Гаврилов И.А., Шелепов Н.Ю., 'Кульбашный С.И., Смирнов А.И., Ыезеиов Л.Ф., - Ä 4755448. Заяв. 28.08.89; опубл. 01.05.91.

11. Гаврилов И.А., Сагдуллаев D.C. Формирование сигналов синхронизации в прикладном телевидении. // Автоматизированный контроль и повышение эффективности систем связи: Тез.докл. Респуб. НТК.-Ташкент, 1985, с. 48.

12. Гаврилов И.А., Кульбашный С.И. Оценка эффективности измерения геометрических параметров объектов световым пером.// Материалы Республиканской НТК. "Методы управления технической диагностикой и восстановлеше работоспособности элементов сетей связи". Тезисы доклада. Ташкент, 1968г., с 71.

13. Гаврилов И.А., Кульбашный С.И., Ше.-ьпов H.D. Адаптивный корректор ТВ • сигнала на базе микро-ЭВМ.// Материалы Республиканской НТК "Техника телевидения и современность. Этапы развития и основные направле>гая совершенствования". Тезисы доклада. Ташкент, 1988г.,с 49.

14. Кульбашный С.И., Гаврилов И.А., Шелепов Н.Ю. Организация адаптивных фильтров ТВ сигнала с использованием микро-ЭВМ.// Материалы Республиканской НТК "Техника . телевидения и современность. Этапы развития и основные направления совераенствования". Тезисы доклада. Ташкент, 1988г.,с 4с.

15. Гаврилов И. А., Система обработки изображений на базе микро-ЭВМ. // Материалы Республиканской НТК "Проблема развития и эксплуатации междугородной и международной телофонной связи в республике Узбекистан". Тезисы доклада. Таскект. k*93:-., с 35.

16. Геврилоь И.А. Обеспечение синхронизации микро-53.4 по

- гз -

внешнему ТВ сигналу.// Материалы Республиканской НТК "Проблема развития и эксплуатации междугородной и международной телефонной связи в республике Узбекистан". Тезисы доклада. Ташкент, 1993г., с 67.

17. Сагдуллаев Ю.С., Кузнецов А.О., Гавршгап И.А. Селекция символьной информации в изображениях движущихся объектов и- ьв распознавание. // Материала международной конференции "Оптико -электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и.символьной информации". Тезисы доклада. Курск, 1993г. с.76.

18. Гаврилов И. А. Метод выделения контуров объектов в двухгрвдационных изображениях для систека технического зрения на базе микро-ЭВМ. // Материалы НТК "Республаканинг алока тармоги ве тизимларини ракаилаштириш". Тезисы доклада. .Ташкент, 1994г., с 112.

АННОТАЦИЯ

ушбу диссертация шгада космик аппаратларшшг (КА) нисбий *аракат парамэтрларшш улчаш учун уларнинг оптик тасвирларшш ^акикий ва квази^акикий в акт режимида селекциялаш назарияси ва амалиёти ривокл антирилган. КА ниобий з^аракат параметрларини аниклайдиган телевизион системасининг махсус блокларини ташкил Киладиган ва видеоулчов ахборотларини катта тезликда цайта ишлвш мэтодлари, алгоритмлари ва курилмаси яратилган, шунингдек улар1шнг космик учишлар марказида космик объектларни бопщаришда ишлатилиш куриб чицилг^н. Яратилган тасвирларни кайта ишлаш алгоритмлари халк хукалигининг турли соцаларида ишлаб чикариш процессларини автоматлаштирищда, шунигдек, махсус йуналишдаги системаларда узининг кенг кУлланилишини топиши мумкин.

ABSTRACT

In this dissertation work the theory and the practice of spaceaelection of optical images of spacecrafts In modes real or quasi-real time for measurement of parameters of spacecrafts relative movement hare received development.

Effective methods, algorithms and devices of processing videomeasuring information, giving high speeds and being special blocks informing and measuring TV automated systems for determination oi parameters spacecrafts relative movement intended for control the objects in a centre of apace flight control are developed.

Developed algorithms of images processing can find wide application in the various areas of a national economy at automation of productions, as well as in systems of special

purpose.

Отпечатано на ротапринте в ТЭИС Р0-26.С4 96 зак. 166-100-96г. Ташкент ул. Амира Тимура Г08