5.1. Алгоритмическое и программное обеспечение гистограммного анализа тепловизионных изображений
5.1.1. Алгоритм процедуры гистограммного анализа тепловизионных изображений
Предложенные в разделах 2-4 методы гистограммного анализа реализованы в алгоритмическом и программном обеспечении.
Общая схема алгоритма гистограммного анализа тепловизионных изображений показана на рис. 5.1. Исходное изображение формируется с помощью ИИС регистрации тепловизионных сигналов. Для ЭВМ разработано программное обеспечение [Ошибка! Источник ссылки не найден.], моделирующее процедуру гистограммного анализа исходных данных. В памяти ЭВМ изображения хранятся в формате точечных рисунков с глубиной цвета 8 бит на один пиксель.Для выполнения процедуры обнаружения «цели» необходима информация об оценках плотности распределения значений частоты встречаемости пикселей по уровням яркости - гистограммы эталонных участков, представляющие собой зоны, априори принадлежащие фону и «цели». Гистограммы различных участков могут строиться по апертурам различных размеров. Это обстоятельство учитывается при выборе размера апертуры оператором (блоки 3, 7 - Dl, L1). Далее оператор выбирает области на изображении, соответствующие «цели», а также различным участкам фона (блоки 4-6 - Fl, HI, J1). При выборе эталонного участка программа автоматически строит гистограмму выбранной области, которая сохраняется в массиве для повторного обращения при вычислении критериев квадратичной близости. В программе реализована возможность сохра- нения вычисленных по изображению гистограмм в файл и загрузка из файла ранее подготовленных данных.
При обработке выполняется последовательный перебор пикселей изображения (операторы цикла в блоках 8,9,13, 14 - A3, ВЗ, НЗ, 13).
Определение состояния сцены состоит в выполнении определенной последовательности действий (блоки 10-12 - СЗ, ЕЗ, G3). Сначала вычисляется массив критериев близости между локальной гистограммой (гистограммой уча- стка сигнала /'(*,>'), накрытого апертурой А) и массивом эталонных гистограмм (блок 10 - СЗ).
Далее находится номер минимального значения из вычисленного массива (блок 11 - ЕЗ) и на основе найденного значения выполняется идентификация состояния наблюдаемой сцены (блок 12 - G3). Процедура идентификации выполняется на основе сравнения найденного минимального значения критерия близости с заранее заданным значением порога. Если найденное минимальное значение критерия превышает порог, то состояние сцены в текущей точке считается неопределенным. В противном случае состояние сцены принимается соответствующим классу, критерий близости локальной гистограммы с которым имеет наименьшее значение.