Введение к работе
Актуальность темы. Задачи обработки многомерных массивов данных при наличии априорной неопределенности возникли в связи с развитием многих отраслей науки и техники. В частности, такая задача возникает при аэрскосмическом мониторинге Зешш, результаты которого используются в метеорологии, разведке полезных ископаемых, оборонных целях и т.д. Необходимость в решении задач обнаружения полезных сигналов, выявления каких-либо аномалий или структур на фоне контролируемых объектов из различного рода двумерных данных (фотоснимков, интерферограым) породила быстро развивающуюся область знаний - цифровую обработку изображений, решающую задачи управления и контроля. Важным аспектом етих задач является то, что исходные данные становятся трехмерный*, так как появляется третья координата - временная. Следовательно, возникает необходимость обработки последовательности нзобракэний. причем необходимо учитывать ограничения на время выполнения этой обработки. Эти задачи обусловили развитие методов,обработки случайных полей, т.е. случайных функций многих переменных, т.к. случайные поля являются удобной математической модельк) для описания многомерных массивов, данных, в-частности изобрвкезиЗ. Доступность мощных вычислительных средств, повышающийся уровень автоматизации научных исследований, процессов контроля и управления обеспечили развитие методов цифровой обработки пространственно-временных сигналов.
Одной из важнейших задач, решаемых с помощью аероісосмичео-кого мониторинга Земли, является следующая задача обнаружения сигналов на фоне мешающих изображений. .Имеется последовательность телевизионных кадров больших размеров (1500x2500 пикселов), полученных с-помощью телевизионного датчика, находящегося на геостационарной космической орбите. Вследствие механических колебаний датчика и неравномерности телевизионной развертки телевизионные изображения имеют взаимосмещешш друг относительно друга. Кроме этого, на изображениях присутствуют яркостные помехи, возникающие в приемно-передающем тракте системы "Земля-спутник" и помехи, обусловленные неравномерностью чувствительности и возможными дефектами телевизионного датчика.
Если модели изображений и их параметры известны, то для . их обработки, в принципе, можно синтезировать оптимальные, алгоритмы. Ряд критериев оптимальности алгоритмов обнаружения, в частности, критерий Неймана-Пирсона, приводит к процедуре сравнения отношения правдоподобия (ОП) с порогом. По результатам етого
сравнения принимается гипотеза о наличка сигнала ели отсутствии сигнала. Для вычисления ОП необходимо проводить операции, вообще говоря, над всб?яі наблвденизма. Это вызывает большие затруднения при практической реализации подобных алгоритмов, так как требуется большой объем вычислений. В работах Васильева для случая гауесовсксй аппроксимации апостериорного распределения вектора прогнозированных'значений случайного поля в области предполагаемого сигнала синтезирован оптимальный по критерию . Неймана-ІЬгрсона алгоритм обнаружения сигналов, включающий три процедура! первая - компенсация ыешакшдх изобракений в области предполагаемого сигнала; вторая - весовое суммирование полученных остатков компенсации (ОК); третья - сравнение полученной статистики е пороге», по результатам которого.принимается решение о наличии или отсутствии сигнала в данной области изображения.
Еэ штатах практических случаях в описаниях изобракений присутствует параметрическая априорная неопределенность. Параметры шделл изображений когут'изменяться по неизвестному, закону как по полю кадра, .так и с? кадра к кадру последовательности изобра-кокий. Зто обстоятельство вызвало необходимость разработки адаптивных алгоритмов, способных учитывать изменения параметров реальных изобракений.
Во многих работах (Левин, Ярославский, Бзльд, Богданович, Трифонов и т.д.4), шевякенныз. синтезу адаптивных алгоритмов обработка последовательностей изобракений применен идентифи-кацпопныЛ ггеиицап адаптации, при котором в процессе обработки регулярно олредзлязтея некоторые локальные параметры изображений, а затеи с их учетом определяется параметры алгоритма. Недостатком' тапого подхода является наличие процедур оценок локальних параметров модели Езобргг;еняя, что приводит к дополнительным вычислительным затратам, Крсмз того, данные алгоритми могут Сыть в некоторых случаях неустойчива к севбкем в оценках этих параметров. Данный факт вызвал повызг-нназ интерес к безцдентификацн-онным адаптивным алгоритмам, в которых параметры алгоритма определяются и подстраиваются к изменениям параметров модели кзобра-аепии по постоянно оцениваемому качеству обработка, исключая етап оценки параметров изображений, что играет немаловажную роль при ограничениях, накладываемых на время обработки.
Одним из классов безидентификационных алгоритмов являются псевдоградиентные алгоритмы, обцая теория которых разработана в трудах Я.З.цыпкина и Б.Т.Поляка. Использование атих алгоритмов позволяет существенно сократить объем вычислительных затрат и
достигнуть эффективность, сравнимуэ о потенциально доспезшсЯ.
Целью и задачами исследований явяявтоя сотгоз а &зв8з адаптивного алгоритма обнвружеїзия щютягзншх сягналеа аа последовательности оцифрованных телевизиещяа кзобраавкиИ при налетая межкадровых смещений и неоднородных кэотеционаркж мазаагя изображений, а тйкгее разработка вариантов прогрвлшяо - аппаратной реализации этого алгоритма на современных и перспективных зычис-лительных средствах для обнаружения сигналов при космическом телевизионном мониторинге Земли в реальном иасатабэ времена.
Методы исследования* В диесертационнса работе используется методы теории вероятностей, математической статистики, статистической радиотехники, цифровой обработки сигналов а метода статистического моделирования.
Научная новизна работа. Показано, что алгоритм ббваругжшя сигналов на последовательности оцифрованных изобрзке?гиа при наличия межкадровых смещений и нестационарных неоднородных псмвх включает.в себя .адаптивну» компенсацию мегаеэя кзобргзепка, взвеггзнно суммирование ОК и сравнение полученной етэтаетикг: со стабилизированным порогом», обеспэчпвяюгпы задеаау» Еэраятассть ложной, тревоги. При атом адаптация, т.е. Ьпгииизеїяя пзрзіїєтров алгоритма, может сать осуществлена о по^огь» ясзвдогредкгита.,
3 случае постоянной величины иага з диапазона.юїкєяєкед коэффициента корреляции изображения на едивичнсм расстоянии от 0,6 до 0,999 предложенный алгоритм позволяет достичь значения отнесения сигнал/шум по уровню вероятности правильного обнаружения PQ = 0,5 не более чем на 3+4$ превоеходядее отношение еагнал/шуи оптимального алгоритма.
Указанные адаптационные качества предложенного алгоритма, позволяют применить его.для обнаружения сигналов при. космическом мониторинге Земли.
Практическая ценность работы. Предложенные я исследованные процедуры обнаружения сигналов могут быть использованы для обработки последовательностей оцифрованных телевизионных изобрззе-ний, а также в-радиолокации,'медицинской диагностике и т.д., когда обрабатываемые изображения имеют переменные межквдровые смещения и содержат неоднородные коррелированные помехи.
Материалы диссертации представляют разработчика! аналитические соотношения и графические зависимости для инженерного расчета некоторых параметров алгоритма обнаружения протяженных сигналов в зависимости от диапазона, в котором изменяются, вероятностные характеристики обрабатываемых изображений. Кроме того,
в работе представлены конкретные примеры программно-аппаратной реализации систем обнаружения протяженных сигналов при космическом монаторкиге Земли в реальном масштабе времени, даны рекомендации по выбору элементной базы для построения подобных систем;
Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы нашли применение в хоздоговорных работах Ульяновского государственного технического университета "Анализ вариантов технической реализации бортовых спецвычислителей для обработки последовательности изобракений",' НИР "МОДУЛЬ", Ульяновск, УлПМ, 1991 г., 65 е.; итоговый отчет о НИР N 11-17/87, УлШ, 1990, г.; "Обнаружение малоразмерных неоднородаостей по многозональным изобраканиям в условиях сложной фонспомеховой обстановки", итоговый отчет о НИР К 11-52/92, Ульяновск, УлШ, 1992 г., 65 с; "Разработка параллельных адгорітмов селекции и идентификации движущихся объектов на последовательности изображений", отчет о НИР "Метод", Ульяновск, УлШ, 1993 г.,87 с.
Апробация результатов работы. Материалы диссертационной работа докладывались на 6 научно-технических конференциях; "Перспективные информационные технологии в анализе изображений и распознавании образов", Ташкент,1992; 48-я научно-техническая конференция, посвященная Дни радио, НГОРЭС им.Попова, С.-Петербург, 1993 г.; "Оптические, разноволновые, тепловые методы и средства контроля качества материалов, изделий и окружающей среды", Ульяновск, УлШ, 1993 г.; XXVu итоговая научно-техническая конференция, Ульяновск, УлПИ, '1993 г.; 49-я научно-техническая конференция, посвященная Дню радио, КЇ0РЗС им.Попова, С.-Петербург, 1994 г.; XXVUI итоговая научно-техническая конференция, Ульяновск, УлПИ, 1994 г.
Публикации.. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 5 статьях и в 4 тезисах докладов на научно-технических конференциях. Всего по теме диссертации опубликовано 9 печатных работ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов и заключения.
