Использование градиентных масок для быстрого определения центров изображений пятен лазерных пучков с повышенной точностью
Розглянуто проблему визначення центрів об’єктів у реальному масштабі часу. Запропонований підхід обробки зображень дозволяє підвищити точність знаходження центру, враховуючи особливості границь об’єктів....
Збережено в:
| Дата: | 2011 |
|---|---|
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2011
|
| Назва видання: | Проблемы управления и информатики |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207328 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Использование градиентных масок для быстрого определения центров изображений пятен лазерных пучков с повышенной точностью / Л.И. Тимченко, А.А. Поплавский, Н.И. Кокряцкая, А.В. Поплавский // Проблемы управления и информатики. — 2011. — № 4. — С. 108–112. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-207328 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-2073282025-10-07T00:17:01Z Использование градиентных масок для быстрого определения центров изображений пятен лазерных пучков с повышенной точностью Використання градієнтних масок для швидкого визначення центрів зображень плям лазерних пучків з підвищеною точністю The Use of Gradient Masks for Rapid Determining the Centers of Images of Laser Beams Spots with Higher Accuracy Тимченко, Л.И. Поплавский, А.А. Кокряцкая, Н.И. Поплавский, А.В. Методы обработки информации Розглянуто проблему визначення центрів об’єктів у реальному масштабі часу. Запропонований підхід обробки зображень дозволяє підвищити точність знаходження центру, враховуючи особливості границь об’єктів. The problem of the objects centers determination in real time is considered. The offered approach of images processing allows to increase the identification accuracy of the centers taking into account the edge features of objects. 2011 Article Использование градиентных масок для быстрого определения центров изображений пятен лазерных пучков с повышенной точностью / Л.И. Тимченко, А.А. Поплавский, Н.И. Кокряцкая, А.В. Поплавский // Проблемы управления и информатики. — 2011. — № 4. — С. 108–112. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207328 62-566, 65.01, 519-714, 537.533 ru Проблемы управления и информатики application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Методы обработки информации Методы обработки информации |
| spellingShingle |
Методы обработки информации Методы обработки информации Тимченко, Л.И. Поплавский, А.А. Кокряцкая, Н.И. Поплавский, А.В. Использование градиентных масок для быстрого определения центров изображений пятен лазерных пучков с повышенной точностью Проблемы управления и информатики |
| description |
Розглянуто проблему визначення центрів об’єктів у реальному масштабі часу. Запропонований підхід обробки зображень дозволяє підвищити точність знаходження центру, враховуючи особливості границь об’єктів. |
| format |
Article |
| author |
Тимченко, Л.И. Поплавский, А.А. Кокряцкая, Н.И. Поплавский, А.В. |
| author_facet |
Тимченко, Л.И. Поплавский, А.А. Кокряцкая, Н.И. Поплавский, А.В. |
| author_sort |
Тимченко, Л.И. |
| title |
Использование градиентных масок для быстрого определения центров изображений пятен лазерных пучков с повышенной точностью |
| title_short |
Использование градиентных масок для быстрого определения центров изображений пятен лазерных пучков с повышенной точностью |
| title_full |
Использование градиентных масок для быстрого определения центров изображений пятен лазерных пучков с повышенной точностью |
| title_fullStr |
Использование градиентных масок для быстрого определения центров изображений пятен лазерных пучков с повышенной точностью |
| title_full_unstemmed |
Использование градиентных масок для быстрого определения центров изображений пятен лазерных пучков с повышенной точностью |
| title_sort |
использование градиентных масок для быстрого определения центров изображений пятен лазерных пучков с повышенной точностью |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| publishDate |
2011 |
| topic_facet |
Методы обработки информации |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207328 |
| citation_txt |
Использование градиентных масок для быстрого определения центров изображений пятен лазерных пучков с повышенной точностью / Л.И. Тимченко, А.А. Поплавский, Н.И. Кокряцкая, А.В. Поплавский // Проблемы управления и информатики. — 2011. — № 4. — С. 108–112. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
| series |
Проблемы управления и информатики |
| work_keys_str_mv |
AT timčenkoli ispolʹzovaniegradientnyhmasokdlâbystrogoopredeleniâcentrovizobraženijpâtenlazernyhpučkovspovyšennojtočnostʹû AT poplavskijaa ispolʹzovaniegradientnyhmasokdlâbystrogoopredeleniâcentrovizobraženijpâtenlazernyhpučkovspovyšennojtočnostʹû AT kokrâckaâni ispolʹzovaniegradientnyhmasokdlâbystrogoopredeleniâcentrovizobraženijpâtenlazernyhpučkovspovyšennojtočnostʹû AT poplavskijav ispolʹzovaniegradientnyhmasokdlâbystrogoopredeleniâcentrovizobraženijpâtenlazernyhpučkovspovyšennojtočnostʹû AT timčenkoli vikoristannâgradíêntnihmasokdlâšvidkogoviznačennâcentrívzobraženʹplâmlazernihpučkívzpídviŝenoûtočnístû AT poplavskijaa vikoristannâgradíêntnihmasokdlâšvidkogoviznačennâcentrívzobraženʹplâmlazernihpučkívzpídviŝenoûtočnístû AT kokrâckaâni vikoristannâgradíêntnihmasokdlâšvidkogoviznačennâcentrívzobraženʹplâmlazernihpučkívzpídviŝenoûtočnístû AT poplavskijav vikoristannâgradíêntnihmasokdlâšvidkogoviznačennâcentrívzobraženʹplâmlazernihpučkívzpídviŝenoûtočnístû AT timčenkoli theuseofgradientmasksforrapiddeterminingthecentersofimagesoflaserbeamsspotswithhigheraccuracy AT poplavskijaa theuseofgradientmasksforrapiddeterminingthecentersofimagesoflaserbeamsspotswithhigheraccuracy AT kokrâckaâni theuseofgradientmasksforrapiddeterminingthecentersofimagesoflaserbeamsspotswithhigheraccuracy AT poplavskijav theuseofgradientmasksforrapiddeterminingthecentersofimagesoflaserbeamsspotswithhigheraccuracy |
| first_indexed |
2025-10-07T01:09:31Z |
| last_indexed |
2025-10-08T01:04:13Z |
| _version_ |
1845373649459085312 |
| fulltext |
© Л.И. ТИМЧЕНКО, А.А. ПОПЛАВСКИЙ, Н.И. КОКРЯЦКАЯ, А.В. ПОПЛАВСКИЙ, 2011
108 ISSN 0572-2691
УДК 62-566, 65.01, 519-714, 537.533
Л.И. Тимченко, А.А. Поплавский, Н.И. Кокряцкая, А.В. Поплавский
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГРАДИЕНТНЫХ МАСОК
ДЛЯ БЫСТРОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЦЕНТРОВ
ИЗОБРАЖЕНИЙ ПЯТЕН ЛАЗЕРНЫХ ПУЧКОВ
С ПОВЫШЕННОЙ ТОЧНОСТЬЮ
Введение
Стремительно возрастающие требования современных вычислительных сред —
стимул к разработке новых методов передачи и обработки информации. Жесткие
требования систем, обрабатывающих информацию в режиме реального времени,
заставляют ученых регулярно создавать и обновлять системы передачи информа-
ции. В наше время большинство интернет-каналов не способны обеспечить не-
обходимый качественный обмен информацией между такими системами, что,
в свою очередь, приводит к перегрузке данных каналов и созданию так называе-
мых цифровых пробок. Одним из способов решения проблемы передачи больших
объемов информации может быть применение оптоволоконного кабеля, но про-
ложить кабель по всей планете слишком дорого. Поэтому использование лазер-
ных лучей и спутников — одна из самых перспективных моделей передачи ин-
формации в будущем. В этом случае можно было бы, например, передавать де-
сятки полнометражных фильмов в любую точку земного шара за доли секунды.
Большинство спутников передают информацию, например телевизионные про-
граммы, с помощью микроволнового излучения. В то же время передача инфор-
мации с помощью лазера может происходить в сотни раз быстрее, что, в свою
очередь, существенно влияет на пропускную способность канала передачи.
Для передачи информации с помощью лазера [1] необходимо, чтобы спутник
и принимающее устройство (ПУ) находились в определенной позиции. Положе-
ние линзы ПУ диаметром всего несколько сантиметров должно быть отрегулиро-
вано до тысячной доли градуса. В противном случае передача информации просто
не состоится.
При постоянном отслеживании спутника ПУ одна из основных задач — про-
гнозирование положения пятна лазерного луча, а именно, его геометрических ха-
рактеристик, искажающихся, под воздействием турбулентности и воздушных
масс.
В реальных условиях лазерные пучки (ЛП) не имеют четко определенных
контуров, что, в свою очередь, значительно усложняет определение центра ЛП.
Недостаток стандартных методов определения центра объекта нечеткого изобра-
жения ЛП состоит в использовании одного контура или одной выборки пикселов
с одинаковыми весовыми коэффициентами, определенными по соответствующе-
му пороговому значению. Например, при стандартном использовании порога не
исключено, что точка на границе контура с 50 % вероятностью принадлежности
к объекту будет влиять на определение центра в такой же мере, как и точка со
100 % вероятностью принадлежности, либо ее наличие не учитывается.
Границам объектов при квантовании сигнала соответствуют резкие повыше-
ния и снижения его яркости (рис. 1), где а — базовое изображение, б — гисто-
грамма изображения, в — бинаризированное изображение по минимальному по-
рогу, г — бинаризированное изображение по максимальному порогу, д — область
размещения реального центра объекта.
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2011, № 4 109
а
0 72 122 145 255
Фон Граница
Объект
б
в
г
д
Рис. 1
Для решения задачи повышения точности прогнозирования [2, 3] поведения
центра последовательности изображений пятен лазерных пучков (ПЛП) целесо-
образно повысить точность определения центра изображения пятна [4, 5] с помо-
щью максимального использования его информационных признаков.
Определение весовых коэффициентов контурной ленты.
Описание модели
В данной работе предлагается определять центры ПЛП с помощью одного из
классических методов определения центра объекта (метод определения центра
тяжести [6] контура) с последующей коррекцией на основе информационных при-
знаков контурной ленты, которая образуется вследствие использования градиент-
ных масок или других методов определения границ на нечетких изображениях.
Большинство методов выделения контурных признаков основывается на том,
что разным объектам изображения отвечают области с относительно одинаковы-
ми значениями яркости. На границах яркость заметно меняется.
Используем фильтр Робертса [6] или, например, фильтр SUSAN [7]. Из-
вестно, что фильтр Робертса — нелинейный метод контра-
стирования, который применяет операции двумерного дис-
кретного дифференцирования. Фильтр Робертса задействует
квадратную апертуру размером 2×2, весовая функция кото-
рой принимается равной единице (рис. 2):
.)()( 22 CBDACBDAA (1)
При второй форме записи (с квадратным корнем) фильтр работает медленнее,
но точнее [8]. Рассчитанное значение A заносится в элемент A, после чего рабо-
чее окно сдвигается.
Фильтр Робертса достаточно эффективно выделяет границы, но при этом
плохо справляется с высокочастотными шумами, хотя низкочастотный шум
(до 50 %) практически не влияет на сегментацию [6].
Алгоритм фильтрации Робертса является элементарным (а значит, и самым
быстродействующим, что существенно при обработке графики) (рис. 3), где а —
базовое изображение, б — градиент изображения (фильтр Робертса), в — внеш-
няя и внутренняя границы объекта, г — информация для коррекции, д — дан-
ные для определения центра с повышенной точностью.
A
B
C
D
Рис. 2
110 ISSN 0572-2691
а
б
в
г
д
Рис. 3
После наложения градиентной маски на изображение определяются внешние
и внутренние границы объекта. Внутренняя граница задает базовый центр тяже-
сти объекта, в то время как область между внешней и внутренней границами ис-
пользуется для его коррекции.
Для отыскания центра тяжести контура необходимо найти площадь и стати-
ческие моменты инерции контура.
Моменты инерции рассчитываются по формулам
,
6
)]1[]1[][][(])1[][( 22
iyiyiyiyixix
Inx (2)
.
6
)]1[]1[][][(])1[][( 22
ixixixixiyiy
Iny (3)
Следующий шаг — вычисление площади контура. Поскольку контур можно
рассматривать как многоугольник, то площадь контура, заданного своими верши-
нами в порядке обхода в виде замкнутой кривой без самопересечений, вычисляет-
ся по формуле
,))((
2
1
11
1
0
kkkk
n
k
yyxxS (4)
где ,0 nxx .0 nyy
Рассмотрим выражение
.,
S
In
I
S
In
I
y
y
x
x (5)
Коррекция центра объекта происходит следующим образом. Используются
только точки, которые лежат в области между внешней и внутренней границами.
Сначала находим приведенное максимальное значение яркости в контурной
области:
.minmaxmax GGG
(6)
Каждой точке ),( jix в данной области (i, j — соответственно абсцисса и ор-
дината точки) назначается своя пара весовых коэффициентов влияния i и :j
,min
* GGG ijij (7)
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2011, № 4 111
,)(
*
maxval
*
GS
G
PiI
ij
xi (8)
,)(
*
maxval
*
GS
G
PjI
ij
yj (9)
где ]1,0[P — параметр, который определяет влияние контурной ленты на кор-
ректировку центра, i, j — числовые значения абсциссы и ординаты, *
ijG — точеч-
ное значение яркости.
Определим параметры корректировки:
, ixK . jyK (10)
Находим координаты откорректированного центра:
,cor xxx KII (11)
.
cor yyy KII (12)
Результаты экспериментальных исследований
После обработки значительного количества изображений (15 лазерных пучков
по тысяче изображений в каждом [1]) можно отметить, что данный алгоритм
улучшает результаты алгоритмов прогнозирования поведения изображений на 10–
16 % по сравнению с использованием классического метода определения центра
объекта с помощью центра тяжести (рис. 4). Положительный эффект достигается
за счет удачного использования информации о яркости точек, находящихся на
границе между фоном и объектом. При этом в сочетании с использованием алго-
ритма классификации кадров последовательности изображений путем формиро-
вания динамического туннеля точность повышается до 25 %.
Рис. 4
Заключение
Отметим основные преимущества данного алгоритма по сравнению с класси-
ческими методами определения центра фигуры [6].
Алгоритм корректно работает с изображениями, объекты которых не име-
ют четко выраженной краевой линии.
112 ISSN 0572-2691
Точность определения центра повышается за счет учета особенностей кон-
турной линии.
Определение центров изображений с повышенной точностью не требует
значительных временнх затрат, что позволяет эффективно обрабатывать дина-
мические изображения.
Алгоритм реагирует на наименьшие изменения границы объекта динамичес-
кого изображения и соответствующим образом реагирует на определение центра.
Алгоритм учитывает возможное влияние шумов на изменения полезного
сигнала.
Л.І. Тимченко, О.А. Поплавський, Н.І. Кокряцька, А.В. Поплавський
ВИКОРИСТАННЯ ГРАДІЄНТНИХ МАСОК
ДЛЯ ШВИДКОГО ВИЗНАЧЕННЯ ЦЕНТРІВ
ЗОБРАЖЕНЬ ПЛЯМ ЛАЗЕРНИХ ПУЧКІВ
З ПІДВИЩЕНОЮ ТОЧНІСТЮ
Розглянуто проблему визначення центрів об’єктів у реальному масштабі часу.
Запропонований підхід обробки зображень дозволяє підвищити точність знахо-
дження центру, враховуючи особливості границь об’єктів.
L.I. Timchenko, A.A. Poplavskyy, N.I. Kokryatska, A.V. Poplavskyy
THE USE OF GRADIENT MASKS
FOR RAPID DETERMINING THE CENTERS
OF IMAGES OF LASER BEAMS SPOTS
WITH HIGHER ACCURACY
The problem of the objects centers determination in real time is considered. The
offered approach of images processing allows to increase the identification accura-
cy of the centers taking into account the edge features of objects.
1. Basov N.G., Zemskov E.M., Kutaev Yu.F. et. al. Laser control of near Earth space and possibilities
for removal of space debris from orbit with explosive photo-dissociation lasers with phase conju-
gation // Proc. GCL/HPL 98. SPIE Symposium, St-Petersburg (Russia). — 1998. — P. 219–228.
2. Kogemyako V., Timchenko L., Poplavskyy O. Analysis of the methodological approaches in
connection with the problem solving of extrapolation of object trajectory // SPIE. — 2003. —
5175. — P. 222–236.
3. Method for processing of extended laser paths images / L.I. Timchenko, Yu.F. Kutaev, V.P. Ko-
zhemyako, A.A. Gertsiy, A.A. Yarovyy, N.I. Kokryatska // Advances in Electrical and Comput.
Engineer. — Suceava (Romania). — 2003. — 3 (10), N 2 (20). — Р. 66–78.
4. Тимченко Л.І. Паралельно-ієрархічне перетворення як системна модель ефективних засобів
штучного інтелекту : Автореф. дис. … д-ра техн. наук / Держ. науково-дослідний ін-т ін-
формаційної інфраструктури. — Львів, 2002. — 36 с.
5. Тимченко Л.И., Кутаев Ю.Ф., Герций А.А. Система координатной привязки для нестацио-
нарных сигналов // Изв. РАН. Cер. физическая. — 2001. — № 6. — С. 886–890.
6. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: В 2-х т. — М. : Мир, 1981. — Т. 1. — 312 с.;
Т. 2. — 480 с.
7. Smith S.M., Brady J.M. SUSAN — a new approach to low image processing // Intern. J. of Contr. —
1995. — 23. — P. 45–78.
8. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. — М.: Радио и
связь, 1986. — 396 с.
Получено 18.08.2010
После доработки 23.12.2010
|