Вівторок, 12.12.2017, 07:40

Оптика

Меню сайту
Статистика

Онлайн всього: 1
Гостей: 1
Користувачів: 0
Форма входу
Пошук
Календар
«  Квітень 2014  »
ПнВтСрЧтПтСбНд
 123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
282930
Архів записів
Друзі сайту
  • Create a free website
  • uCoz Community
  • uCoz Textbook
  • Video Tutorials
  • Official Templates Store
  • Best Websites Examples
  • Фриланс@Freelancehunt.com

    www.work-zilla.com

    Головна » 2014 » Квітень » 5 » Обробка теплових зображень
    14:12
    Обробка теплових зображень

    Особливості та методи обробки зображень в основних інфрачервоних областях прозорості атмосфери

     

    У звичайній ситуації, коли об'єкт є некогерентним джерелом випромінювання, зображення являє собою лінійну суперпозицію образів від кожної точки об'єкта. У цьому випадку зображення якісно можна вважати зображенням одиночного точкового об'єкта. Це зображення точки, що називається кружком розсіювання, як правило нормується відносно сумарного потоку.

    Область, у якій функція розсіювання суттєво не змінюється, називається областю ізопланатизму. Для оцінки максимально допустимого часу експозиції і аналізу схем компенсації зображення використовують кореляцію між оптичними передаточними функціями, виміряними з різних точок. Якщо дивитися вгору крізь всю земну атмосферу, звичайний кутовий розмір області ізопланатизму складає декілька секунд.

    За рахунок турбулентності атмосфери вздовж оптичного шляху виникають 2 види спотворення зображення: по-перше, частини зображення зміщуються одна відносно другої, по-друге, все зображення стає розмитим. Аналізуючи утворення зображення в системі, слід спочатку вирішити, чи буде впливати рух зображення на його погіршення. Для систем з витримкою більш ніж декілька мілісекунд руху під час експозиції достатньо, щоб зображення стало розмитим. З іншого боку, при дуже малих витримках рух призводить до локальних геометричних спотворень, однак не викликає розмиття зображення.

    Теплові зображення найчастіше характеризуються значним взаємним перекриттям діагностичних класів та складні за структурою. В основу більшості методів обробки теплових зображень покладено принцип якісної обробки діагностичної інформації оператором. З позицій врахування вимірюваності інформації теплових зображень, найбільший інтерес являє принцип кількісної обробки, яким є структурно-стохастичний метод. Реалізація цього методу дозволяє значно зменшити вимоги до розмірів навчаючих виборок, оскільки кожній конкретній виборці відповідає значно менше число алгоритмічних констант, ніж можливій множині структур. Багаторівневий ієрархічний метод структурного аналізу теплового зображення полягає у почерговому виділенні елементарних компонент з одночасним оцінюванням їх вагових коефіцієнтів та визначенні значень діагностичних параметрів. Під елементарними компонентами в даному випадку розуміють зображення гіпер- або гіпотермічних утворень різних конфігурацій. В основі побудови алгоритмів виділення елементарних компонент лежить принцип логічної фільтрації.

    Характерними особливостями обробки зображень є:

    - необхідність роботи з великими масивами інформації;

    - необхідність використання високопродуктивних пристроїв обробки;

    - забезпечення досить високої точності та інших параметрів, які задовольняють вимоги, що випливають із характеристик зображення та умов задачі.

    Обробка зображення може здійснюватись як електронними, так і оптичними засобами з використанням як цифрових, так і аналогових методів.

    Оскільки в основі теорії фільтрації оптичних зображень лежать спектральний та просторово-частотний Фур'є-аналіз, а також теорія лінійних систем з кінцевою смугою пропускання, то будь-яка довільна лінійна операція над оптичним зображенням може бути розглянута з позицій саме теорії фільтрації. Двомірна цифрова згортка є одним з найбільш ефективних алгоритмів обробки та перетворення відео даних і широко використовується в різних задачах аналізу зображень.

    Для комп'ютера зображення – це масив чисел, які задають колір у відповідних точках (пікселах) зображення. Ці піксели складають растр зображення. Так файл зі стандартним зображенням 640х480 пікселів, 256 кольорів (8 біт на піксель) має розмір близько 300 кілобіт. Усі кольорові відтінки пікселів задаються комбінацією трьох базових кольорів: червоного, зеленого та синього. Кожен базовий колір представляється 1 байтом, тобто необхідно 3 байта для задання кольору одного піксела.

    Існує 2 види компресії даних – без втрат (наприклад формат *.gif) та з втратами (формат JPEG). У JPEG-алгоритмі використовується дискретно-косинусне перетворення при компресії зображень, і втрата даних виникає через те, що значення косинуса не можуть бути прораховані точно, а тому повторні обчислення мають обмежений ступінь точності. JPEG-алгоритм працює за принципом зменшення прострової частоти зображення, зв'язуючи поверхні однакової яскравості і кольору в більш крупні блоки.

    Зображення, як правило, сприймається оком і зазнає попередньої обробки на нижчих ієрархічних рівнях зорового аналізатора, що визначається рецептивними полями сітківки і зовнішнього колінчатого тіла. Наступна обробка зображення пов'язана з його розпізнаванням і здійснюється вищими відділами кори головного мозку.

    Однією з основних проблем у комп'ютерному баченні є проблема отримання адекватного опису зображення для розв'язку різних прикладних задач, наприклад, швидкого пошуку заданого (еталонного) зображення серед множини зображень, які пред'являються спостерігачеві (при пошуку схожого зображення в базі даних), або для локалізації еталонного фрагмента на великому зображенні, яке спостерігається. Поняття "необхідного інформаційного узгодження" має на увазі можливість включення та активного втручання спостерігача в інформаційний процес, яка може бути реалізована саме шляхом перетворення зображень. Наприклад, метод спільного аналізу зображень сцен в інфрачервоному та видимому діапазонах спектра базується на представленні результатів спільної обробки теплового та "видимого" зображень у формі карт оцінок коефіцієнтів кореляції та лінійної регресії і використанні аналітичних співвідношень зв'язку вказаних кореляційних характеристик з фізичними параметрами сцени.

    Для вдалого аналізу складних нестаціонарних у часі процесів, що містять як низько- так і високочастотні компоненти і супроводжуються процесами внутрішнього перекачування енергії, бажано мати набір базисних функцій, локалізованих як на часовій, так і на частотній осях. Ці функції, як функція часу, мають вигляд знакозмінної резонансно подібної затухаючої кривої, схожої на "сплеск хвилі", що і стало причиною терміну "вейвлет". На відміну від Фур'є гармонік, які є функцією одного параметру – частоти і задані на інтервалі (0; 2¶), вейвлети – двопараметричні базисні функції, які визначені на всій часовій осі. Двомірні вейвлет-перетворення виконуються як послідовність одномірних перетворень над рядками та стовбцями зображення.

    На сьогодні існує багато методів обробки зображень, найбільш поширеними з яких є вейвлет-обробка, структурно-стохастичний метод, генетичний алгоритм кодування зображень. лінгвістичний метод.

    Принципи роботи генетичного алгоритму, які базуються на натуральній селекції та механізмах активності генів, можуть бути застосовані для розв'язку задач кодування та оптимізації, в яких функція здатності або вартості має складну форму. Якщо метою кодування є якість відновленого зображення з компактним описом, то використовується комплексна функція здатності. перший компонент якої відображає якість зображення (помилку), другий – довжину коду. При вищих ступенях нелінійності функції здатності підвищується селективність вибору індивідів-зображень з більш високими значеннями здатності в популяції.

    Лінгвістичний підхід виходить з положення про аналогію між структурою зображення образу та мовним синтаксисом. що дозволяє перенести методи формальних граматик для опису зображень. Як речення та фрази складаються зі слів, так і образ конструюється із непохідних елементів за визначеними правилами, що називають граматиками. При цьому образ являє собою деяке речення у відповідності з прийнятою граматикою. Сама процедура розпізнавання образів полягає у проведенні так званого граматичного розбору, в процесі якого має бути встановлено відповідність між описом образу та граматикою, що його народила.

    Література

    А.Розенфельд. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин.

    Л.П.Ярославский. Введение в цифровую обработку изображений.

    Т. Павлидис. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений.

    Переглядів: 155 | Додав: optik | Теги: цифрова обробка сигналів, теплове зображення, прозорість атмосфери, атмосфера, тепловизор, термография, комп'ютерна обробка зображень | Рейтинг: 0.0/0
    Всього коментарів: 0
    Ім`я *:
    Email *:
    Код *: