Быстрые алгоритмы первичной обработки изображений в бортовых системах технического зрения
Authors: Новиков А.И. , Пронькин А.В. , Устюков Д.И. 
Published: December 2024

В многоспектральных системах технического зрения летательных аппаратов решается большое число задач, призванных обеспечить безопасный полет в сложных условиях видимости и успешное выполнение полетного задания. Эти задачи традиционно делятся на задачи низшего уровня и задачи высокого уровня. К задачам низшего уровня, иначе – задачам первичной обработки изображений, относятся задачи подавления шума в составе обрабатываемого изображения, улучшения изображения и детектирования границ перепада яркостей. К методам решения задач в бортовом компьютере предъявляются жесткие ограничения по затратам машинного времени на их реализацию. Весь комплекс задач как низшего, так и высокого уровня должен решаться в реальном времени. В статье представлены оригинальные алгоритмы решения двух задач низшего уровня – подавления дискретного гауссова шума и детектирования границ. Для подавления дискретного гауссова шума применен модифицированный вариант сигма-фильтра, дополненный оригинальным алгоритмом низкой вычислительной сложности для оценивания уровня шума в составе обрабатываемого изображения и вычисления на этой основе порога отсечения в сигма-фильтре. Для детектирования границ перепада яркостей на изображении предложен способ, являющийся, с одной стороны, аналогом метода Кенни, а с другой - альтернативной ему. Отличия от детектора границ Кенни заключаются, во-первых, в использовании строчной маски для вычисления оценок частных производных в составе градиента. Эта маска обеспечивает получение оптимальных, в смысле метода наименьших квадратов, оценок частных производных. Формирование сглаженных оценок частных производных позволило отказаться от предварительного сглаживания обрабатываемого изображения в условиях шума невысокой интенсивности. Во-вторых, в предложенном методе применен иной способ формирования порогов, обеспечивающих выбор «сильных» и «слабых» линий. В отличие от детектора границ Кенни примененный способ формирования и использования порогов ориентирован на формирование контурного изображения с минимальным числом коротких контурных линий. Короткие линии затрудняют анализ контурного изображения на этапе решения задач высокого уровня. Новый способ детектирования границ требует затрат машинного времени в 2-3 раза меньше, чем детектор границ Кенни.
Multispectral on-board vision systems of aircraft solve a large number of tasks designed to ensure safe flight in difficult visibility conditions and successful flight performance. These tasks are traditionally divided into low-level and high-level tasks. The low-level tasks – or the primary image processing tasks – deal with the topics of noise reduction in processed images, image enhancements and brightness range detection. Problem-solving methods in on-board computers are subject to severe time restrictions in terms of machine time spent for their implementation. Therefore, the entire set of tasks of both low and high level must be solved in real time. This article presents original algorithms for solving two low-level tasks: discrete Gaussian noise reduction and the edge detection. A modified version of the sigma filter, enhanced by an original algorithm of low computational complexity, was applied to estimate noise level in the processed image and to calculate the optimal cut-off value in the sigma filter. A method, that is, on one hand, analogous to the Canny edge detection algorithm, and, on the other, an alternative one. The differences from the Canny edge detection technique are, firstly, in the use of a vector mask to calculate the estimates of private derivatives in the gradient. This mask provides optimal estimates of private derivatives, in terms of the Least Square Method. Formation of smoothed estimator of private derivatives allowed us to refuse from preliminary smoothing of the processed image in conditions of low intensity noise. Secondly, the proposed method uses a different way of forming edges that provide a choice of "strong" and "weak" lines. Unlike the Canny algorithm, the method used to form and use edges is focused on creating a contour image with a minimum number of short contour lines. Short lines make it difficult to analyze the contour image at the stage of solving high-level tasks. The new edge detection method requires 2-3 times less machine time than the Canny edge detection algorithm.