Определение границ контура автоструктуры

2013

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА

№ 189

УДК 621. 396

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦ КОНТУРА АВТОСТРУКТУРЫ

В.И. НЕФЁДОВ, А.Ю. МАТВЕЕВ

Рассмотрена процедура определения границ контура автоструктуры при использовании тепловизионных методов их обнаружения. Приведены оценки амплитуд флуктуаций яркости фона (мелкомасштабная турбулентность) и автоструктур. Предложен алгоритм поиска и наведения на автоструктуру для ЭВМ.

Ключевые слова: граница контура, автоструктура, БПЛА, тепловизор, навигация.

При поиске автоструктур тепловизионная система БПЛА имеет дело со слабоконтрастными образами. Более того, при выведении на автоструктуру БПЛА должен попасть в ту ее часть, где максимально можно использовать ее энергию. Задача состоит в том, чтобы по тепловизионному изображению автоструктуры определить границу между автоструктурой и мелкомасштабной турбулентностью фона. Как показывают лидарные исследования, разница температур АТ между автоструктурой и фоном составляет ~ 1оС. Последние исследования с помощью БПЛА [1] (рис. 1) позволили уточнить эту величину до АТ ~ 1.35 оС.

Для обнаружения микролифтового слоя можно использовать датчик температуры. Как видно из рис. 1 [2], на высотах от 200 м до 250 м и от 300 м до 350 м возникают скачки температуры АТ~ 1.35оС, которые соответствуют двухярусной структуре микролифта. В каждом ярусе находятся автоструктуры, образующие плоскую гексагональную решетку в пределах яруса.

2

Рис. 1. Результаты измерения температуры воздуха на разных высотах с помощью БПЛА "M AV Carolo" (Германия) 21.07.09 утром с 7:03 - 7:15 ч. Номерами 1 и 2 обозначают слои автоструктур

С точки зрения распознавания и анализа объектов на изображении наиболее информативными являются не значения яркостей объектов, а характеристики их границ - контуров. Задача выделения контуров состоит в построении изображения границы объектов и очертаний однородных областей.

Обычно контуром изображения называют совокупность пикселей, в окрестности которых наблюдается скачкообразное изменение функции яркости. При цифровой обработке изображение представлено как функция целочисленных аргументов. Поэтому контуры представляются линиями шириной, как минимум, в один пиксель. При этом может возникнуть неоднозначность в определении линии контура.

Если исходное изображение, кроме областей постоянной яркости, содержит участок с плавно меняющейся яркостью, непрерывность контурных линий не гарантируется: разрыв кон-

туров будет наблюдаться в тех местах, где изменение функции яркости не является достаточно резким. С другой стороны, если на «кусочно-постоянном» изображении присутствует шум, то возможно будут обнаружены «лишние» контуры в точках, которые не являются границами областей. Поэтому при разработке алгоритмов выделения контуров нужно учитывать указанные особенности поведения контурных линий. В дальнейшем при определении границ автоструктур используется метод, построенный на формировании базиса бинарных (двоичных) изображений, т.е. таких изображений, которые имеют два уровня яркости.

Общая процедура построения бинарного изображения границ объектов сводится к следующему. Исходное изображение /подвергается линейной или нелинейной обработке с тем, чтобы выделить перепады яркости. В результате этой операции формируется изображение е, функция яркости которого существенно отличается от нуля только в областях резких изменений яркости изображения / Затем после пороговой обработки из изображения е формируется графический (контурный) препарат g. Здесь большую роль играет правильный выбор порога. При слишком высоком пороге могут появиться разрывы контуров, а слабые перепады яркости не будут обнаружены. При слишком низком пороге из-за шумов и неоднородности областей могут появиться ложные контуры. Поэтому обратим основное внимание на первую операцию (выделение перепадов яркости (контуров)) и рассмотрим основные методы выполнения этой операции.

Изображения автоструктур, вводимые в компьютер, являются слабоконтрастными, т.е. у них вариации функции яркости малы по сравнению с ее средним значением. Кроме того, спад температуры автоструктуры до температуры фона происходит не резко в виде ступеньки, а плавно на расстоянии ~ 0.6 малого радиуса тора, что создает на границах автоструктуры полутоновую область.

Задача поэтому сводится к оценке этой области и соответственно величины порога, при которой погрешность определения границы контура была бы минимальной, в рамках погрешности определения расстояния до автоструктуры с помощью тепловизора, т.е. задача сводится к получению бинарного изображения в рамках приемлемых допущений. В результате, в бинарном изображении должны быть сохранены интересующие нас детали (например, очертания изображенных объектов) и исключены несущественные особенности (фон).

Пороговая обработка полутонового изображения заключается в разделении всех элементов изображения на два класса по признаку яркости, т.е. в выполнении поэлементного преобразования вида д = дтах при / >, < ^0, где ^ - некоторое «пороговое» значение яркости.

При оценке тепловых флуктуаций мелкомасштабных структур турбулентности и автоструктур уточняется величина этого порога через отношение температуры автоструктуры к температуре фона, который будет включать в себя как среднеквадратическую температуру тепловых флуктуаций мелкомасштабных структур турбулентности, так и тепловые флуктуации переходной области от автоструктуры к мелкомасштабной турбулентности. В первом приближении можно считать, что это отношение постоянно. Однако по мере уточнения влияния на это соотношение различных метерологических факторов, времени суток, времен года и т.д. оно может быть учтено путем регулирования порога чисто программным путем, вводя соответствующую информацию перед запуском БПЛА в его память. Заметим, что в рассматриваемом случае понятие регулируемый порог используется как переменная величина, определяемая метеорологическими факторами.

Использование регулируемого порога позволит решить проблему, связанную с изменением температуры воздуха на высотах образования автоструктур вследствие изменения теплового потока от земли в течение суток, а также в зависимости от времен года.

Для оценки отношения температуры автоструктуры ДТаи к температуре фона ДТрЛ воспользуемся экспериментальными данными работы [1]: ДТаи = 1.35оС, ДТр}Л ~ 0.19оС. Соответственно (ДТаи/ДТрь)еХр = 7. Если воспользоваться расчетными данными работы [2] (рис. 2), то

92

В.И. Нефёдов, АЮ. Матвеев

Ы /IV =Vu2 + v2 /IV = 5.2. Можно показать, что между соотношениями (АTau/ ATph)eXp и (| /| Vph )са? существует определенная связь. Рассмотрим флуктуации объема и температуры в

областях фона AVph, ATph и автоструктуры AVau, ATau. Полагая, что флуктуации фона и автоструктуры описываются политропным процессом VT^^^const, получим следующие уравнения для флуктуаций температуры и объема

VphFph At ph / Vph +DTph /[T (П - 1)] = 0, VauFauDt au / Vau + DTau № - l)] = 0.

Рассмотрим случай, когда Vph = Vau, Fph = Fau. Тогда из приведенных уравнений можно получить следующее соотношение (vau At au) / (Vph At ph )=ATau / ATph. При At au = At ph получим

vau / Vph =ATau / ATph, когда амплитуда флуктуаций скорости пропорциональна амплитуде

флуктуаций температуры. Оценки ATau/ATph с помощью приведенного выражения дают расхождение с экспериментальным значением в 26%. Реально время изменения формы автоструктуры Atau должно быть больше времени изменения формы мелкомасштабной неоднородности фона Atph . Поэтому имеющееся расхождение между расчетными и экспериментальными значениями обусловлено не погрешностями эксперимента, а использованным допущением. Если для выделения границ контура воспользоваться соотношением (ATau/ATph)caj>5, это условие будет выполняться практически всегда на автоструктурах.

и, V

Ко -^V L

1 Г 0,5 У0 1 ^^

ч/ U 1

г

Рис. 2. Распределение поля скоростей u и v в автоструктурах [2]

Итак, экспериментальные исследования автоструктур показывают, что в пределах точности измерения тепловизора (± 0.01 К) можно всегда надежно выделить температуру фона и автоструктуры. Учитывая, что температура автоструктуры значительно выше температуры фона, легко подобрать соответствующее пороговое условие, позволяющее преобразовать видимое изображение в бинарное.

Таким образом, мы имеем типичное бинарное изображение, границы которого четко выделяются. Соответственно процедура определения контура такого изображения значительно упрощается. Речь будет идти только о погрешности выделения границы контура и о попадании БПЛА в пределах этих погрешностей внутрь контура автоструктуры. Окончательный выбор метода будет определяться объемом памяти микроЭВМ и быстродействием алгоритма.

Выполненный анализ автоструктур на основании экспериментальных и расчетных данных показывает, что они (их контуры) могут быть надежно определены в пространстве по данным, полученным с тепловизора. Алгоритм их выделения может быть реализован в рамках микроЭВМ. Алгоритм можно использовать как при навигации БПЛА, так и при исследовании структуры пограничного слоя атмосферы на высотах 200 - 400 м в конвективном слое перемешивания (convective mixed layer).

ЛИТЕРАТУРА

1. Martin S., Bange J., B., Beyrich F. Meteorological profiling of the lower troposphere using research UAV "M2AV Carolo" // Atmos. Meas. Tech., 2011. - V.4. - P. 705-716.

2. Гапонов-Грехов А.В., Ломов А.С., Рабинович М.И. Письма ЖЭТФ. - 1986. - Т. 44. - С. 242.

DETERMINATION OF THE AUTOSTRUCTURE CONTOUR

Nefedov V.I., Matveev A.Yu.

Procedure of the autostructure contour determination by the thermovision methods of their detection is considered. Estimates of the brightness fluctuation amplitudes of a background (small-scale turbulence) and autostructures are given. The algorithm of search and pointing on autostructure is offered.

Key words : contour border, autostructure, UAV, infrared detector, navigation.

Сведения об авторах

Нефедов Виктор Иванович, 1945 г.р., окончил РРТИ (1968), доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой телекоммуникационных систем МГТУ МИРЭА, автор более 200 научных работ, область научных интересов - радиотехника, цифровые системы передачи информации и информационно -измерительные системы.

Матвеев Андрей Юрьевич, 1989 г.р., окончил МГТУ МИРЭА (2011), аспирант кафедры телекоммуникационных систем МГТУ МИРЭА, автор 3 научных работ, область научных интересов - использование тепловизионных систем при навигации БПЛА.