ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В работе 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, использующихся 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 снижается вероятность ошибки классификации, но снижает эффективность метода порогового разделения с точки зрения определения пространственных координат.
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.
Как следует из обзора методов классификации, для рассматриваемого объекта исследования существует проблема разработки алгоритма классификации, позволяющего обнаруживать тепловизионный сигнал с заранее известны- ми параметрами. Процедура обработки сигнала, предусмотренная алгоритмом классификации, должна учитывать пространственные особенности анализируемого сигнала и использовать обобщение инвариантное к форме «цели» на тепловизионном изображении.
Разработана модель тепловизионного изображения наблюдаемой сцены, опи-сывающая изображение как совокупность двух сигналов (фона и «цели»), обладающих определенными статистических характеристиками. Модель позволяет выполнить исследование характеристик алгоритмов обработки тепловизионных изображений, а также синтез искусственных тепловизионных изображений для имитационного моделирования алгоритмов их анализа. Введено условие успешного обнаружения «цели» на изображении, которое позволяет сделать вывод о целесообразности использования гистограммного анализа при обработке тепловизионных изображений
В результате анализа модели тепловизионного изображения предложен метод оценки состояния пространственной сцены с использованием меры расстояния в признаковом пространстве между множеством эталонных гистограмм и локальной гистограммой - гистограммой, участка сигнала, накрытого аперту-рой, который позволяет оценить принадлежность отдельных элементов изображения тому или иному объекту наблюдаемой сцены - «цели» или фону. В качестве критерия оценки расстояния в признаковом пространстве выбран квадратичный критерий близости гистограмм.
Выполнена оценка зависимости ширины изменения гистограммы от размеров апертуры обработки изображения, позволяющая найти минимальное количество пикселей, используемых при построении апертуры, необходимых для обеспечения заданной величины дисперсии отдельных значений гистограммы. Показано, что дисперсия отдельных значений гистограммы обратно пропорциональна количеству пикселей, по которым строится гистограмма. Полученная оценка позволяет выполнить оценку минимального размера апертуры обработки изображения, исходя из заданной дисперсии отдельных отсчетов гистограммы.
Выполнен анализ вариантов взаимного расположения апертуры и объекта на изображении в процессе обработки, который позволил выделить ряд зон (характерных положений) апертуры и соответствующих им гистограмм анализи-руемого теплвоизиониого сигнала. Это позволяет установить характер изменения размеров зон с различными видами гистограммы в зависимости от изменения размеров апертуры обработки изображения.
Выполнена оценка максимального и минимального размеров апертуры, которая послужила основой для разработки методики выбора рационального
размера апертуры обработки тепловизионного изображения. Размер апертуры
в
выбирается в зависимости от предполагаемой дальности «цели» от прибора регистрации тепловизионного сигнала и ее размеров, а также в зависимости от требований к ширине интервала изменения значений локальной гистофаммы.
Найдено соотношение для выполнения рационального выбора яркостных интервалов для эффективного анализа состояния наблюдаемой сцены, основанная на найденной оценке дисперсии отдельных элементов гистограмм при движении апертуры по изображению. Предложенный метод позволяет сократить вычислительные затраты при анализе тепловизионного изображения в различных условиях.
После анализа значений критерия близости гистограмм получены соот-ношения, позволяющие найти математическое ожидание для квадратичного критерия близости, которые позволяют оценить степень эффективности использования квадратичного критерия близости с точки зрения снижения вероятности пропуска «цели» и ложной тревоги.
Проведено исследование статистических характеристик алгоритмов идентификации состояния сцены тепловизионного наблюдения, основанных на пороговом разделении и наибольшем количестве пикселей в пределах апертуры. Получены зависимости вероятностей верного и ошибочного исходов алгорит-мов от размеры апертуры и степени близости по яркости исходных сигналов.
Предложен энтропийный критерий оценки эффективности алгоритма идентификации состояния наблюдаемой сцены, основанный на оценке неопре- деленности принятия решения до выполнения алгоритма и после выполнения алгоритма обработки экспериментальных данных. С его использованием проведена оценка алгоритма классификации состояния сцены по минимальному значению квадратичного критерия близости.
Исследованы статистические характеристики тепловизионных изображений реальных сцен и вычислены основные яркостные и статистические характеристики этих изображений.
Показано соответствие их характеристик выбранным моделям. Разработан алгоритм выполнения гистограммного анализа, по которому создано ПО, позволяющее выполнять моделирование процедуры обработки тепловизионного изображения.Проанализированы результаты работы алгоритма гистограммного анализа с синтезированными и реальными тепловизионными изображениями. Показано преимущество гистограммного анализа с точки зрения вероятности ложной тревоги и вероятности пропуска «цели» по сравнению с алгоритмом пороговой классификации на 20-25 %.
Предложен рекуррентный алгоритм ускоренного вычисления квадратичного критерия близости гистограмм при движении апертуры по изображению за счет сокращения количества обрабатываемых пикселей путем учета лишь части массива пикселей, изменяющих свое значение при сдвиге апертуры. Вычислительные затраты сокращаются на величину от 50% в зависимости от размера стороны апертуры.
Разработан итерационный алгоритм анализа результатов гистограммного анализа тепловизионных изображений. Алгоритм использует индикаторную матрицу «цели», полученную после оценки состояния сцены по минимуму критерия близости гистограмм. Результатом работы алгоритма являются координаты расположения «цели» в пределах анализируемого изображения. Проанализирована работа алгоритма уточнения координат положения цели после выполнения гистограммного анализа.