1.5. Выводы
В главе показано взаимодействие ИИС тепловизионного наблюдения со внешней средой и общая схема функционирования системы анализа сигналов тепловизионного наблюдения. Рассмотрена обобщенная структура ИИС и основные подсистемы, являющиеся ее компонентами.
Представлена архитектура вычислительной подсистемы, выполняющей основную задачу ИИС - обнаружение «цели».Показаны основные этапы формирования двумерного квантованного по уровням и дискретного по пространственным координатам сигнала, представляющего собой цифровое описание регистрируемой сцены. Выбрана модель источника сигнала, характеризующего состояние анализируемой пространственной сцены.
Проведен обзор методов, используемых для обнаружения сигналов, обладающих априори известными параметрами. Выделены две группы методов классификации, различающихся по способу обработки результатов измерений и объему массива измерений, участвующих в анализе.
Показано, что при использовании статистического обобщения массива анализируемых данных увеличивается вероятность верной классификации, но снижается точность определения пространственных координат искомого участка сигнала из-за увеличения размеров апертуры обработки. Анализ методов, основанных на использовании согласованной фильтрации, показал, что их использование при анализе тепловизионных изображений является малоэффективным из-за значительной вычислительной трудоемкости, возрастающей с увеличением количества эталонных сигналов и их размерности.
5. Как следует из обзора методов классификации, для рассматриваемого объекта исследования существует проблема разработки алгоритма классификации, позволяющего обнаруживать тепловизионный сигнал с заранее известными параметрами. Процедура обработки сигнала, предусмотренная алгоритмом классификации, должна учитывать пространственные особенности анализируемого сигнала и использовать обобщение, инвариантное к форме «цели» на тепловизионном изображении.