К проблеме подавления геометрических шумов. Алгоритм пространственной регуляризации неравномерно расположенных фотоприемных элементов матрицы
В работе проводится анализ проблемы подавления геометрических шумов в матричном преобразователе изображений. Рассматривается модель матрицы со случайным расположением фотоприемных элементов. Предлагаются процедуры и алгоритмы, позволяющие формировать матрицу регулярно расположенных виртуальных фотоп...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Дата: | 2011 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2011
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83524 |
| 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: | К проблеме подавления геометрических шумов. Алгоритм пространственной регуляризации неравномерно расположенных фотоприемных элементов матрицы / В.М. Сапцин, Ю.А. Ольховая, А.А. Глебов // Мат. машини і системи. — 2011. — № 2. — С. 143-152. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860074605660602368 |
|---|---|
| author | Сапцин, В.М. Ольховая, Ю.А. Глебов, А.А. |
| author_facet | Сапцин, В.М. Ольховая, Ю.А. Глебов, А.А. |
| citation_txt | К проблеме подавления геометрических шумов. Алгоритм пространственной регуляризации неравномерно расположенных фотоприемных элементов матрицы / В.М. Сапцин, Ю.А. Ольховая, А.А. Глебов // Мат. машини і системи. — 2011. — № 2. — С. 143-152. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Математичні машини і системи |
| description | В работе проводится анализ проблемы подавления геометрических шумов в матричном преобразователе изображений. Рассматривается модель матрицы со случайным расположением фотоприемных элементов. Предлагаются процедуры и алгоритмы, позволяющие формировать матрицу регулярно расположенных виртуальных фотоприемных элементов с заданным разрешением, проводится их компьютерное моделирование. Результаты численных экспериментов демонстрируют работоспособность предложенных процедур и алгоритмов, а также указывают на наличие и необходимость поиска оптимальных условий их реализации.
У роботі проводиться аналіз проблеми подавлення геометричних шумів у матричному перетворювачі зображень. Розглядається модель матриці з випадковим розташуванням фотоприймальних елементів. Пропонуються процедури та алгоритми, що дозволяють формувати матрицю регулярно розташованих віртуальних фотоприймальних елементів із заданою роздільною здатністю, проводиться їх комп'ютерне моделювання. Результати чисельних експериментів демонструють працездатність запропонованих процедур та алгоритмів, а також вказують на наявність та необхідність пошуку оптимальних умов їх реалізації.
An analysis of the problem of suppression of geometric noises in the matrix image converter is carried out. A model of matrix with randomly placed photoreception elements is considered. Procedures and algorithms allowing us to shape the matrix of regularly placed virtual photoreception elements with given resolution are offered and their computer modeling is performed. Results of numerical experiments confirm workability of the procedures and algorithms offered, as well as show existence and necessity of finding optimal conditions for their implementation.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:13:19Z |
| format | Article |
| fulltext |
© Сапцин В.М., Ольховая Ю.А., Глебов А.А., 2011 143
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 2
УДК 519.6
В.М. САПЦИН, Ю.А. ОЛЬХОВАЯ, А.А. ГЛЕБОВ
К ПРОБЛЕМЕ ПОДАВЛЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ШУМОВ. АЛГОРИТМ
ПРОСТРАНСТВЕННОЙ РЕГУЛЯРИЗАЦИИ НЕРАВНОМЕРНО
РАСПОЛОЖЕННЫХ ФОТОПРИЕМНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ МАТРИЦЫ
Анотація. У роботі проводиться аналіз проблеми подавлення геометричних шумів у матричному
перетворювачі зображень. Розглядається модель матриці з випадковим розташуванням фотоп-
риймальних елементів. Пропонуються процедури та алгоритми, що дозволяють формувати мат-
рицю регулярно розташованих віртуальних фотоприймальних елементів із заданою роздільною
здатністю, проводиться їх комп'ютерне моделювання. Результати чисельних експериментів де-
монструють працездатність запропонованих процедур та алгоритмів, а також вказують на ная-
вність та необхідність пошуку оптимальних умов їх реалізації.
Ключові слова: подавлення геометричних шумів, матриці фотоприймальних елементів, просторо-
ва регуляризація, комп'ютерне моделювання.
Аннотация. В работе проводится анализ проблемы подавления геометрических шумов в матрич-
ном преобразователе изображений. Рассматривается модель матрицы со случайным расположе-
нием фотоприемных элементов. Предлагаются процедуры и алгоритмы, позволяющие формиро-
вать матрицу регулярно расположенных виртуальных фотоприемных элементов с заданным раз-
решением, проводится их компьютерное моделирование. Результаты численных экспериментов
демонстрируют работоспособность предложенных процедур и алгоритмов, а также указывают
на наличие и необходимость поиска оптимальных условий их реализации.
Ключевые слова: подавление геометрических шумов, матрицы фотоприемных элементов, про-
странственная регуляризация, компьютерное моделирование.
Abstract. An analysis of the problem of suppression of geometric noises in the matrix image converter is
carried out. A model of matrix with randomly placed photoreception elements is considered. Procedures
and algorithms allowing us to shape the matrix of regularly placed virtual photoreception elements with
given resolution are offered and their computer modeling is performed. Results of numerical experiments
confirm workability of the procedures and algorithms offered, as well as show existence and necessity of
finding optimal conditions for their implementation.
Keywords: suppression of geometrical noises, matrix photoreception elements, spatial regulation, com-
puter modeling.
1. Введение
Начало третьего тысячелетия ознаменовалось новым витком в развитии информационных
технологий. Информация поступает с таких источников и в таких объемах, о которых че-
ловечество раньше даже не имело представления. Виды и особенности информации стано-
вятся все более разнообразными. Но откуда бы информация ни поступала и какими бы
свойствами она не обладала – будь-то исследования, проводимые в космосе, данные, полу-
чаемые навигационными системами, изображения, передаваемые видеоустройствами, все-
гда возникала задача получить максимальную точность сигнала. Но добиться точной реги-
страции данных невозможно из-за искажения сигнала шумами, которые могут быть обу-
словлены как внешними возмущениями, так и случайными отклонениями параметров ре-
гистрирующих устройств [1].
Особое место в работе с информацией занимают системы регистрации, распознава-
ния и восстановления изображений. Методы обработки изображения могут существенно
различаться в зависимости от того, каким путем изображение было получено, какими ти-
пами шумов характеризуется. Проблема шумоподавления является одной из самых акту-
альных и распространенных проблем в области обработки как статичных изображений, так
144 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 2
и динамически меняющейся последовательности сцен. Если сцена регистрируется матрич-
ными преобразователями изображений (МПИ), которые потенциально имеют наибольшую
эффективность, то в них, помимо временного шума, обычно наблюдается и так называе-
мый «геометрический шум». Этот шум обусловлен разбросом чувствительности и других
характеристик фотоприемных элементов (ФПЭ) матрицы, которые также могут меняться
во времени, но достаточно медленно. Решение проблемы геометрического шума имеет
особое значение для достижения предельных характеристик МПИ ИК-диапазона [2].
Традиционный подход к подавлению геометрических шумов МПИ связан с исполь-
зованием эталонных площадных излучателей [3], дающих достаточно высокую по полю
зрения однородность интенсивности излучения. Регистрируются два эталонных изображе-
ния с различными интенсивностями, по ним в линейном приближении для каждого ФПЭ
вычисляются поправочные коэффициенты (мультипликативные и аддитивные), которые
запоминаются в памяти вычислительного устройства и далее используются для цифровой
коррекции сигналов сцены. Этот подход не лишен недостатков, связанных со следующим:
– необходимость использования эталонных излучателей (для корректной корректи-
ровки как минимум два);
– высокие требования к их однородности по полю зрения;
– необходимость использования в процессе калибровки набора эталонных излуча-
телей, если динамический диапазон сигналов достаточно велик или существенно меняется
в пространстве или во времени;
– необходимость периодического повторения процедуры калибровки, если спек-
тральный состав сцены ФПЭ или каналов параллельной передачи и обработки сигналов
меняется во времени;
– неадаптивный в целом характер процедуры как к характеристикам регистрируе-
мой в динамике сцены, так и к характеристикам матрицы ФПЭ, которые также могут ме-
няться во времени.
В работах [4–6] исследовался новый подход к подавлению геометрического шума,
обеспечивающий его коррекцию в режиме максимально возможной адаптации к условиям
измерений – в процессе наблюдения сцены непосредственно по ее сигналам.
Используя двумерное малоамплитудное сканирование со специально подобранным
законом, осуществляем смещение матрицы ФПЭ относительно изображения, регистриру-
ем последовательность кадров и производим их оцифровку.
Идея модуляции тех или иных параметров системы (или сигнала) с целью ее иден-
тификации не нова, но, как впервые показано в [2] и подтверждено в численных экспери-
ментах [4, 5], именно двумерное сканирование позволяет решить проблему безэталонного
подавления геометрического шума по сигналам сцены.
На момент начала этих работ ни состояние технологии производства матричных
ИК-элементов, ни состояние вычислительной техники не позволяли говорить о практиче-
ском и, тем более, широком применении предложенного подхода в реальных системах.
Однако за прошедший период вычислительная мощность компьютеров, микропро-
цессоров и других вычислительных устройств возросла на много порядков, количество
ФПЭ матриц увеличилось до нескольких мегапикселей, а размеры ФПЭ уменьшились до
дифракционного предела – порядка ~10 мкм, что делает весьма актуальной задачу даль-
нейшего развития процедур и алгоритмов безэталонной калибровки МПИ.
В связи с этим отметим, что в последние годы появился ряд работ, направленных на
разработку алгоритмов [6] и практическое применение идеи микросканирования для по-
давления геометрических шумов в МПИ [7–12].
Тем не менее, проблемы повышения стабильности структуры матриц ФПЭ и одно-
временно уменьшения динамически меняющегося геометрического шума остаются и даже
становятся более актуальными в связи с повышением требований к чувствительности, ко-
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 2 145
личеству пикселей, динамическому диапазону, качеству изображений в целом, созданию
многоспектральных МПИ [13] и т.д.
Указанный подход может быть применен к процедурам своеобразной калибровки
результатов параллельных измерений в биофизических системах [14], в спортивной мет-
рологии [15], при моделировании экономических, экологических и социальных процессов
[16].
Особенностью безэталонной калибровки МПИ по сигналам сцены является требо-
вание пространственной периодичности в расположении ФПЭ матрицы. Однако это усло-
вие, если иметь ввиду широкий спектр применений обсуждаемого подхода к проблеме
адаптивной калибровки многоэлементных параллельных измерений, выполняется далеко
не всегда. В частности, отметим, что в силу технологических факторов и природы мате-
риалов, из которых изготавливаются ФПЭ, ФПМ характеризуются неоднородностью чув-
ствительности не только по элементам, но и внутри каждого элемента. Это означает, что
расположение эффективных центров фоточувствительности приемников может не совпа-
дать с их геометрическими центрами (центрами квадратов). С другой стороны, из-за иска-
жений формируемых изображений оптической системой (особенно широкоформатными
камерами) размеры пикселей исходного изображения (сцены) могут не совпадать с разме-
рами элементов матрицы и меняться по полю (например, от центра к краям) либо из-за
особенностей системы сканирования, смещения по полю не являются однородными. Кро-
ме того, технологически отработанная структура матриц в виде набора ФПЭ квадратной
формы может оказаться не самой эффективной как с точки зрения достижения предельных
характеристик МПИ (например, по сравнению с сотовой), так и не самой оптимальной с
точки зрения согласования с удобным для реализации законом сканирования [2]. С учетом
изложенного выше, было бы интересно разработать подход, позволяющий сформировать
виртуальный набор пикселей изображения в плоскости МПИ, имеющих нужный размер,
форму и симметрию. Актуальность постановки такой задачи определяется не только осо-
бенностями МПИ и процедур подавления геометрического шума по сигналам сцены, но и
широтой возможных применений результатов ее решения и анализа в других указанных
выше областях [14–16].
Целью настоящей работы является разработка комплексной математической и
компьютерной модели матричного фотоприемника с нерегулярным расположением физи-
ческих фотоприемных элементов (ФФПЭ) и разработка подхода, позволяющего алгорит-
мическими методами формировать матрицу виртуальных фотоприемных элементов
(ВФПЭ) с заданной регулярной структурой.
2. Материал и результаты исследования
В данной работе рассматривается компьютерная модель МПИ с нерегулярно расположен-
ными ФФПЭ. На базе компьютерной модели проводится исследование различных вариан-
тов функционирования матрицы, алгоритмов цифровой обработки ее сигналов и опреде-
ляются оптимальные характеристики матрицы ВФПЭ.
Геометрические приближения модели. С целью упрощения вычислительных проце-
дур и выявления основных особенностей изучаемого подхода использовалась следующая
система приближений:
1. ФФПЭ могут иметь различную форму и размеры (в силу различных факторов),
однако, с точки зрения простоты реализации, выбираем ФПЭ квадратной формы, с одина-
ковым размером и ориентацией.
2. Заполняем случайным образом ФПЭ в область поля зрения оптической системы
(пространство МПИ).
В контексте данной модели плоскость матрицы ФПЭ представляет собой квадрат-
ную площадку заданных размеров, имеющую свою координатную сетку с таким же разре-
146 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 2
шением, как и тестовое изображение (256х256 пикселей). С помощью этой сетки и будет
моделироваться размещение приемников, происходить регистрация тестового изображе-
ния и другие физические и алгоритмические процедуры.
К алгоритму размещения выдвигаются следующие требования:
– приемники не должны пересекаться;
– приемники должны максимально заполнять плоскость МПИ;
– приемники не должны пересекать заданные границы МПИ.
Предварительные эксперименты показали, что прямое использование генератора случай-
ных чисел для определения случайных координат центра каждого ФПЭ оказалось неэф-
фективным по следующим причинам:
– во-первых, стандартные генераторы случайных чисел работают циклически и
имеют хотя и большой, но конечный период повторения, что приводит к генерации одних
и тех же координат ФПЭ через каждый цикл и, как показали численные эксперименты, к
неполному заполнению пространства МПИ;
– во-вторых, с размещением каждого последующего ФПЭ вероятность найти сво-
бодное место в пространстве МПИ уменьшается и, наконец, становится настолько малой,
что максимальное заполнение случайным образом, даже в случае «идеального» генератора
случайных чисел (ГСЧ), становится практически не осуществимым.
Исходя из вышесказанного, был разработан метод получения координат ФПЭ, по-
зволяющий расположить случайным образом максимальное количество ФПЭ любого раз-
мера в плоскости МПИ. Суть разработанного метода состоит в реализации следующей по-
следовательности процедур:
а) в качестве половины стороны квадрата ФФПЭ выбираем четное, относительно
небольшое целое число r; размер тестового эталонного изображения L выбираем равным
256, однако возможно использование изображений и с другим разрешением, кратным 2n;
б) создаем 2 матрицы A и B размером LхL. Матрицу А заполняем числами от 1 до
65 536 (LхL) в порядке возрастания, матрицу В – “1”. Первая матрица будет использовать-
ся для вычисления координат размещения ФПЭ, вторая – для определения свободного
места в пространстве МПИ;
в) для того, чтобы приемники не размещались за пределами границ матрицы, вы-
полняем следующую процедуру: по краям матрицы В выделяем область в виде рамки ши-
риной r и заполняем ее ”0”; программируем условие разрешения размещения центра
ФФПЭ: если значение ячейки матрицы В – “1”, то размещать элемент можно, если “0” – то
нет. Таким образом, где бы не расположился центр ФФПЭ, он не выйдет за границы плос-
кости МПИ;
г) из матрицы А выбираем ячейку с наибольшим значением и умножаем его на сге-
нерированное случайное число 0 ÷ 1 (с помощью функции random(1)), получаем номер
ячейки в плоскости МПИ, куда можно разместить ФПЭ;
д) по полученному в п. г) номеру ячейки определяем ее значение из матрицы В. Ес-
ли оно равняется “1”, тогда приемник можно размещать на плоскости МПИ, иначе повто-
ряем пункт в). Если условие размещения выполняется, тогда полученную ячейку выбираем
как центр квадрата ФПЭ;
э) чтобы приемники не пересекались, вокруг центра каждого вновь вводимого ФПЭ
рисуем квадрат со стороной, в два раза больше заданной. В матрице В всю область, кото-
рая поглощается удвоенным квадратом, заполняем нулями. Данная процедура автоматиче-
ски исключает пересечение ФПЭ, допуская при этом их максимальное сближение;
е) проводим перенумеровку свободных центров квадратов ФПЭ по матрице А, ис-
ключая из возможных центров те точки, которые принадлежат к области уже размещенных
квадратов удвоенного размера;
ж) повторяем пункты г)–е) до тех пор, пока в матрице В не останется ни одной “1”.
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 2 147
Рис. 1. Матрица случайно
размещенных ФПЭ. Раз-
мер матрицы 256х256,
размер ФПЭ – 4х4
Рис. 2. Эффективная мат-
рица виртуальных ФПЭ с
разбиением на 16х16 квад-
ратов и физическими ФПЭ
4х4 пикселя
Результаты моделирования матрицы физических ФПЭ по ука-
занному алгоритму для нескольких случайных реализаций
приведены в табл. 1. Одна из реализаций матрицы ФПЭ отра-
жена на рис. 1.
Таблица 1. Моделирование матрицы ФФПЭ
№ реали-
зации
Размер
ФФПЭ
Количество
ФФПЭ
Доля занятой
площади, %
1 4х4 2034 49,6
2 4х4 2065 50,4
3 4х4 2059 50,26
4 4х4 2048 50
Среднее 2051 50,065
Математические модели формирования сигналов физических и виртуальных ФПЭ.
Будем считать, что связь между сигналом ( )ji, ФФПЭ ijU и интенсивностью падающего на
него излучения ijI выражается соотношением
ijijijijij ebIaU ++⋅= , (1)
где ija и ijb – коэффициенты линейного преобразования (мультипликативный коэффици-
ент ija определяет чувствительность данного ФФПЭ, аддитивный коэффициент ijb – уро-
вень отсчета сигнала), ije – шум – независимая реализация случайного гауссовского про-
цесса с нулевым средним и заданной дисперсией. В данной работе мы считаем ije пренеб-
режительно малым. В простейшем случае, с целью учета влияния только геометрических
факторов, можно считать, что 1=ija и 0=ijb . В общем случае все коэффициенты ija и ijb
могут задаваться в соответствии с той или иной моделью («изображения» матриц ][ ija и
][ ijb могут быть следствием реализаций тех или иных случайных процессов как независи-
мых, так и коррелированных, или отображением какого-то реального изображения, учиты-
вать пространственные неоднородности технологии изготовления матрицы и т.д.).
Рассмотрим процесс формирования сигналов ВФПЭ.
Задаем размер ВФПЭ в виде nd 2= при условии, что
Ldr ≤≤2 . (2)
Исходя из условия (2), величины L и выбранного ра-
нее размера ФФПЭ – 2r, рассматриваем 3 варианта разбиения
плоскости МПИ на квадратные ячейки: 1) 16х16; 2) 32х32; 3)
64х64 (рис. 2 для одного из разбиений). В зависимости от
расположения ФФПЭ относительно границ ячеек, относим
каждый ФФПЭ к одному из 3-х возможных типов:
– приемник располагается в 1-ой ячейке;
– приемник располагается в 2-х ячейках;
– приемник располагается в 4-х ячейках.
Зависимость распределения ФФПЭ по типам для 3-х
вариантов разбиения приведена в табл. 2.
148 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 2
а) б)
в) г)
Рис. 3. Дискретизированное тестовое
изображение
Таблица 2. Распределение ФФПЭ
№
эксп.
Кол-
во
ВФПЭ
Размер
ФФПЭ
Кол-
во
ФФПЭ
Кол-во ФФПЭ,
попавш. в 1
ВФПЭ
Кол-во ФФПЭ,
попавш. в 2
ВФПЭ
Кол-во ФФПЭ,
попавш. в 3
ВФПЭ
1 16х16 4х4 2048 1619 405 24
2 32х32 4х4 2048 1202 733 113
3 64х64 4х4 2048 529 1030 489
Отметим, что фактическое предельное разрешение (по числу пикселей) матрицы
ВФПЭ в принципе не может превышать числа ФФПЭ. Если отбросить ФФПЭ 2-го и 3-го
типов, то для 3-го варианта разбиения предельное разрешение будет определяться не ко-
личеством ВФПЭ (64х64), а количеством ФФПЭ 1-го типа – 529 (529<4096), в то время как
для вариантов разбиения 1 и 2 ситуация об-
ратная (1619>256 и 1202>1024). Таким обра-
зом, отметим, что для достижения наилуч-
шего качества функционирования МПИ с
виртуальными ФПЭ необходимы учет
ФФПЭ 2-го и 3-го типов, оптимизация по
разбиению на ВФПЭ и соответствующий
выбор алгоритма формирования выходного
изображения.
В данной работе предлагается алго-
ритм формирования сигналов ВФПЭ, детали
которого поясняют рис. 3 и приводимые ни-
же расчетные формулы. Так как разрешение
МПИ с ВФПЭ не может превышать числа
ячеек разбиения, то для анализа особенно-
стей его функционирования использовались
2 типа тестовых изображений: 1) исходное
«аналоговое» «Lenna», размером 256х256; 2)
тестовое «Lenna», в котором исходное изо-
бражение разбито на число ячеек, равное
числу ВФПЭ, и приведено усреднение интенсивности сигнала в пределах этих ячеек. Ог-
раничимся детальным рассмотрением 2-го случая. Дискретизированное тестовое изобра-
жение с усреднением для случаев разбиения 16х16, 32х32 и 64х64 приведено на рис. 3, а их
статистические характеристики – в табл. 3.
Таблица 3. Статистические характеристики эталонных тестовых изображений
Изображение МО D СКО
Эталонное (рис. 4 а) 139,5 2529,1 50,3
Эталонное усредненное 16х16 116,3 1626,4 40,3
Эталонное усредненное 32х32 116,3 1944,8 44,1
Эталонное усредненное 64х64 116,2 2197,9 46,9
Опираясь на рис. 4, введем следующие упрощенные обозначения:
1) интенсивности излучений ячеек 1, 2, 3, 4 – I1, I2, I3, I4 соответственно;
2) Коэффициенты преобразования для физического приемника F1 – 1a и 1b ; для
приемника F2 – 2a и 2b ; для приемника F3 – 3a и 3b ; для приемника F4 – 4a и 4b ;
3) площадь приемника F1, попавшего в ячейку 1 полностью – S11; площади прием-
ника F2, попавшего в ячейки 1 и 2 – S21 и S22 соответственно; площади приемника F3, по-
павшего в ячейки 1 и 3 – S31 и S33; площади приемника F4, попавшего в ячейки 1, 2, 3, 4 –
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 2 149
Рис. 4. Примеры расположе-
ния физических ФПЭ отно-
сительно эффективных
ячеек
S41, S42, S43 и S44 соответственно. Площадь каждого при-
емника равна 1;
4) сигнал ВФПЭ 1 (левая верхняя ячейка на рис. 3),
который включает ФФПЭ всех 3-х типов, формируется как
линейная комбинация сигналов этих приемников в соответ-
ствии с соотношением
4432321
~
UkUkUkUU ⋅+⋅+⋅+= , (3)
11111 baISU +⋅⋅= , (4)
21
2221
22)222121(
2 S
SS
baISIS
U ⋅
+
+⋅⋅+⋅= ,
где S21+S22=1, следовательно, получаем
[ ] 2122)222121(2 SbaISISU ⋅+⋅⋅+⋅= , (5)
[ ] 3133)332131(3 SbaISISU ⋅+⋅⋅+⋅= , (6)
[ ] 4144)444343242141(4 SbaISISISISU ⋅+⋅⋅+⋅+⋅+⋅= , (7)
где 021 ≥≥ k , 041 ≥≥ k – весовые множители, позволяющие регулировать вклад элементов
2-го и 3-го типов в формирование сигналов ВФПЭ. Структура выражений (4-7) позволяет в
явном виде выделить аддитивную составляющую b
~ :
4144313221221
~
SbkSbkSbkbb ⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅+= . (8)
Поскольку в данной работе не ставится задача восстановления характеристик
ВФПЭ по сигналам сцены с использованием микросканирования, то мультипликативный
коэффициент ВФПЭ моделируется выражением
414431322122111~ SakSakSakSaa ⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅+⋅= . (9)
В таком случае восстановленная усредненная интенсивность излучения регистри-
руемого ВФПЭ будет определяться выражением
a
bU
I ~
~~
~ −= , (10)
где I
~
– эффективная интенсивность излучения;
U
~
, b
~
и a~ – полученные эффективные значения для каждой квадратной ячейки.
Результаты компьютерного моделирования и их обсуждение. В численных экспе-
риментах моделировались процессы регистрации сигналов сцены ФФПЭ с использованием
соотношения (1), формировались сигналы ВФПЭ с соотношением (3), произведено восста-
новление полученных изображений (10), изучались их статистические характеристики,
проводился сравнительный анализ исходного и восстановленного изображений (дисперсия
и СКО). Результаты эксперимента отражены в табл. 4 и проиллюстрированы на рис. 5.
Таблица 4. Результаты моделирования восстановления сцены с помощью МПИ
№ п/п Разбиение
ВФПЭ
Структура
тест. изобр.
k1 k2 k4 a b D СКО
1 16х16 16х16 1 1 1 1 0 4,84 2,2
2 16х16 16х16 1 0,5 0,25 1 0 1,64 1,28
3 16х16 16х16 1 0 0 1 0 0 0
4 16х16 256х256 1 1 1 1 0 55,5 7,45
150 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 2
а) б)
в) г)
Рис. 5. Примеры восстановленных
изображений: а) МПИ с разбиением
32х32 ВФПЭ и структурой тестового
изображения 32х32; б) МПИ с разбие-
нием 32х32 ВФПЭ и структурой тесто-
вого изображения 256х256; в) МПИ с
разбиением 16х16 ВФПЭ и структурой
тестового изображения 16х16; г) МПИ
с разбиением 64х64 ВФПЭ и структу-
рой тестового изображения 64х64
Продолж. табл. 4
5 16х16 256х256 1 0,5 0,25 1 0 30,94 5,56
6 16х16 256х256 1 0 0 1 0 28,34 5,32
7 32х32 32х32 1 1 1 1 0 25,9 5,08
8 32х32 32х32 1 0,5 0,25 1 0 19,9 4,47
9 32х32 32х32 1 0 0 1 0 270,6 16,45
10 32х32 256х256 1 1 1 1 0 703,9 26,5
11 32х32 256х256 1 0,5 0,25 1 0 442,4 21,03
12 32х32 256х256 1 0 0 1 0 329,8 18,2
13 64х64 64х64 1 1 1 1 0 656,9 25,6
14 64х64 64х64 1 0,5 0,25 1 0 657,5 25,6
15 64х64 64х64 1 0 0 1 0 1000 31,6
16 64х64 256х256 1 1 1 1 0 1794 42,35
17 64х64 256х256 1 0,5 0,25 1 0 1797 42,39
18 64х64 256х256 1 0 0 1 0 972,9 31,19
Из приведенных данных можно сделать
следующие выводы:
1. Наилучшее качество восстановления
достигается для изображения со структурой 32х32
при матрице ВФПЭ 32х32 ячейки (рис. 5 а).
2. Высокочастотная пространственная со-
ставляющая исходного изображения с характер-
ным масштабом, меньшим размера ВФПЭ, ухуд-
шает качество восстановленного изображения
(рис. 5 а и 5 б);
3. Уменьшение вклада ФФПЭ 2-го и 3-го
типов в формирование сигнала ВФПЭ может, в
зависимости от структуры тестового изображения,
как улучшать, так и ухудшать качество восстанов-
ленного изображения (например, характер изме-
нения СКО в группах строчек [1,2,3], [7,8,9] и
[13,14,15] или рис. 5 г).
4. Для более детального уточнения условий
оптимальности функционирования регуляризиро-
ванного МПИ с матрицей ВФПЭ требуется даль-
нейшее исследование с использованием тестовых
изображений и МПИ с более высоким разрешени-
ем до мегапикселя и более.
3. Выводы
Анализ существующих подходов к подавлению геометрических шумов в матричном пре-
образователе изображений высветил их ограниченные возможности и показал необходи-
мость разработки нового методологического, алгоритмического и программного обеспече-
ния, позволяющего получить изображение более высокого качества.
Результаты данной работы представлены ниже:
– предложены процедуры и алгоритмы формирования регулярной матрицы ВФПЭ
из случайно расположенных ФФПЭ;
– проведено компьютерное моделирования процедур регистрации и восстановления
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 2 151
изображений, полученных регулярной матрицей ВФПЭ;
– приведены результаты численных и компьютерных экспериментов;
– показано наличие оптимальных условий функционирования матрицы ВФПЭ.
Полученные результаты не только подтвердили практическую значимость предлагаемого
подхода, но и обозначили сферу дальнейших исследований:
– использование безэталонного адаптивного подхода к подавлению геометрических
шумов;
– применение нейросетевого аппарата для организации параллельной обработки
информации;
– усовершенствование программного обеспечения, позволяющего выполнять гиб-
кую настройку всех параметров системы в процессе моделирования.
– возможность обработки изображений в реальном времени.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Райх В.В. Информационная безопасность. Концептуальные, правовые, организационные и тех-
нические аспекты / В.В. Райх, В.А. Тихонов. – М.: Гелиос АРВ, 2006. – 528 с.
2. Сапцин В.М. К проблеме выравнивания фоточувствительности приемных элементов в теплови-
зорах с многоэлементными матричными ИК-фотопреобразователями / Сапцин В.М. – М., 1989. –
35 с. – (Препринт / ФИАН, №72).
3. Spatial noise in staring IR focal plane arrays / D.A. Scribner, M.R. Kruer, K. Sarkady [et al.] // Proc.
SPIE. – 1989. – Vol. 930. – P. 56 – 63.
4. Kober V.I. New method of digital modulative adaptive autocalibration of IR-imaging devices / V.I. Ko-
ber, V.M. Saptsin, V.P. Vavilov // Eurotherm Seminar № 27 QIRT’92, (Chatenay-Malabry, Franes, July
7-9, 1992). – Paris: EETI, 1992. – P. 3 – 7.
5. Сапцин В.М. Численное моделирование и оптимизация модуляционной автокалибровки матрич-
ных ИК-пребразователей / Сапцин В.М., Ганжа В.Л. – Мн., 1993. – 48 с. – (Препринт / АНК ИТМО
АНБ, № 7).
6. Сапцин В.М. Цифровая идентификация параметров матричных преобразователей изображений /
В.М. Сапцин, В.П. Ляшенко // Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем
(MPZIS-2005): Тези доп., (Дніпропетровськ, листопад 2005). – Дніпропетровськ, 2005. – С. 158 –
159.
7. Математическое моделирование коррекции неоднородности сканирующих многоэлементных
фотоприемных устройств по сигналам сцены / В.Г. Морозова, С.И. Жегалов, В.Н. Соляков [и др.] //
19-я междунар. конф. по фотоэлектронике и приборам ночного видения. – М., 2006. – C. 140 – 141.
8. Лебедев Д.Г. Моделирование адаптивного выравнивания параметров линейки фотоприемника с
использованием микросканирования / Д.Г. Лебедев, К.Т. Лыонг // Информационные процессы. –
2007. – Т. 7, № 2. – С. 124 – 137.
9. Соляков В.Н. Коррекция по сигналам сцены неоднородности многоэлементных фотоприемных
устройств с микросканированием / В.Н. Соляков, В.Г. Морозова, С.И. Жегалов // 20-я междунар.
конф. по фотоэлектронике и приборам ночного видения. – М., 2008. – C. 197 – 198.
10. Метод коррекции неоднородности многоэлементных фотоприемных устройств по сигналам
сцены / В.Н. Соляков, С.И. Жегалов, Л.Д. Сагинов [и др.] // Прикладная физика. – 2008. – № 1. –
С. 60 – 71.
11. Соляков В.Н. Метод коррекции неоднородности по сигналам сцены многоэлементных фото-
приемных устройств с микросканированием / В.Н. Соляков, С.И. Жегалов, В.Г. Морозова // При-
кладная физика. – 2009. – № 5. – С. 99 – 106.
12. Соляков В.Н. Результаты практического моделирования коррекции неоднородности многоэле-
ментных фотоприемных устройств по сигналам сцены / В.Н. Соляков, С.И. Жегалов, В.Г. Морозо-
ва // Прикладная физика. – 2009. – № 5. – С. 107 – 112.
13. Соляков В.Н. Исследования долговременной стабильности параметров двухточечной коррек-
ции формирователя сигналов изображения на базе МФПУ формата 256х256 элементов / В.Н. Соля-
ков, М.В. Кортиков // ПФ. – 2010. – № 1. – С. 58 – 61.
152 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 2
14. Сапцин В.М. О роли движений глаза в формировании изображений зрительной системой чело-
века / В.М. Сапцин, В.А. Мосьпан, А.И. Кириленко // VIII Всеукр. наук.-техн. конф. «Фізичні про-
цеси та поля технічних і біологічних об’єктів»: Тези наук. доп. – Кременчук: КДУ імені М. Остро-
градського, 2009. – С. 255.
15. Сапцін В.М. Принцип невизначеності та проблема вимірності у спортивних змаганнях /
В.М. Сапцін, А.Т. Ципов'яз // Матеріали ІІ-ої Всеукр. наук.-практ. конф. «Актуальні проблеми фі-
зичного виховання, спорту та валеології»: зб. наук. праць. – Кременчук: КДПУ, 2009. – С. 122 –
127.
16. Сапцин В.М. Проблема измеримости и принцип локальности в моделировании экономических,
экологических и социальных процессов / В.М. Сапцин, И.И. Киба, О.М. Марткович // X Міжнар.
наук.-практ. конф. «Біосферно-ноосферні ідеї В.І. Вернадського та еколого-економічні проблеми
розвитку регіонів». – Кременчук: КДПУ, 2008. – С. 86.
Стаття надійшла до редакції 10.09.2010
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-83524 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1028-9763 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:13:19Z |
| publishDate | 2011 |
| publisher | Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Сапцин, В.М. Ольховая, Ю.А. Глебов, А.А. 2015-06-20T08:47:44Z 2015-06-20T08:47:44Z 2011 К проблеме подавления геометрических шумов. Алгоритм пространственной регуляризации неравномерно расположенных фотоприемных элементов матрицы / В.М. Сапцин, Ю.А. Ольховая, А.А. Глебов // Мат. машини і системи. — 2011. — № 2. — С. 143-152. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. 1028-9763 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83524 519.6 В работе проводится анализ проблемы подавления геометрических шумов в матричном преобразователе изображений. Рассматривается модель матрицы со случайным расположением фотоприемных элементов. Предлагаются процедуры и алгоритмы, позволяющие формировать матрицу регулярно расположенных виртуальных фотоприемных элементов с заданным разрешением, проводится их компьютерное моделирование. Результаты численных экспериментов демонстрируют работоспособность предложенных процедур и алгоритмов, а также указывают на наличие и необходимость поиска оптимальных условий их реализации. У роботі проводиться аналіз проблеми подавлення геометричних шумів у матричному перетворювачі зображень. Розглядається модель матриці з випадковим розташуванням фотоприймальних елементів. Пропонуються процедури та алгоритми, що дозволяють формувати матрицю регулярно розташованих віртуальних фотоприймальних елементів із заданою роздільною здатністю, проводиться їх комп'ютерне моделювання. Результати чисельних експериментів демонструють працездатність запропонованих процедур та алгоритмів, а також вказують на наявність та необхідність пошуку оптимальних умов їх реалізації. An analysis of the problem of suppression of geometric noises in the matrix image converter is carried out. A model of matrix with randomly placed photoreception elements is considered. Procedures and algorithms allowing us to shape the matrix of regularly placed virtual photoreception elements with given resolution are offered and their computer modeling is performed. Results of numerical experiments confirm workability of the procedures and algorithms offered, as well as show existence and necessity of finding optimal conditions for their implementation. ru Інститут проблем математичних машин і систем НАН України Математичні машини і системи Моделювання і управління великими системами К проблеме подавления геометрических шумов. Алгоритм пространственной регуляризации неравномерно расположенных фотоприемных элементов матрицы До проблеми подавлення геометричних шумів. Алгоритм просторової регуляції нерівномірно розташованих фотоприймальних елементів матриці On the problem of suppression of geometric noises: an algorithm of spatial regulation of unequally placed matrix photoreception elements Article published earlier |
| spellingShingle | К проблеме подавления геометрических шумов. Алгоритм пространственной регуляризации неравномерно расположенных фотоприемных элементов матрицы Сапцин, В.М. Ольховая, Ю.А. Глебов, А.А. Моделювання і управління великими системами |
| title | К проблеме подавления геометрических шумов. Алгоритм пространственной регуляризации неравномерно расположенных фотоприемных элементов матрицы |
| title_alt | До проблеми подавлення геометричних шумів. Алгоритм просторової регуляції нерівномірно розташованих фотоприймальних елементів матриці On the problem of suppression of geometric noises: an algorithm of spatial regulation of unequally placed matrix photoreception elements |
| title_full | К проблеме подавления геометрических шумов. Алгоритм пространственной регуляризации неравномерно расположенных фотоприемных элементов матрицы |
| title_fullStr | К проблеме подавления геометрических шумов. Алгоритм пространственной регуляризации неравномерно расположенных фотоприемных элементов матрицы |
| title_full_unstemmed | К проблеме подавления геометрических шумов. Алгоритм пространственной регуляризации неравномерно расположенных фотоприемных элементов матрицы |
| title_short | К проблеме подавления геометрических шумов. Алгоритм пространственной регуляризации неравномерно расположенных фотоприемных элементов матрицы |
| title_sort | к проблеме подавления геометрических шумов. алгоритм пространственной регуляризации неравномерно расположенных фотоприемных элементов матрицы |
| topic | Моделювання і управління великими системами |
| topic_facet | Моделювання і управління великими системами |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83524 |
| work_keys_str_mv | AT sapcinvm kproblemepodavleniâgeometričeskihšumovalgoritmprostranstvennoiregulârizaciineravnomernoraspoložennyhfotopriemnyhélementovmatricy AT olʹhovaâûa kproblemepodavleniâgeometričeskihšumovalgoritmprostranstvennoiregulârizaciineravnomernoraspoložennyhfotopriemnyhélementovmatricy AT glebovaa kproblemepodavleniâgeometričeskihšumovalgoritmprostranstvennoiregulârizaciineravnomernoraspoložennyhfotopriemnyhélementovmatricy AT sapcinvm doproblemipodavlennâgeometričnihšumívalgoritmprostorovoíregulâcíínerívnomírnoroztašovanihfotopriimalʹnihelementívmatricí AT olʹhovaâûa doproblemipodavlennâgeometričnihšumívalgoritmprostorovoíregulâcíínerívnomírnoroztašovanihfotopriimalʹnihelementívmatricí AT glebovaa doproblemipodavlennâgeometričnihšumívalgoritmprostorovoíregulâcíínerívnomírnoroztašovanihfotopriimalʹnihelementívmatricí AT sapcinvm ontheproblemofsuppressionofgeometricnoisesanalgorithmofspatialregulationofunequallyplacedmatrixphotoreceptionelements AT olʹhovaâûa ontheproblemofsuppressionofgeometricnoisesanalgorithmofspatialregulationofunequallyplacedmatrixphotoreceptionelements AT glebovaa ontheproblemofsuppressionofgeometricnoisesanalgorithmofspatialregulationofunequallyplacedmatrixphotoreceptionelements |