УСТРОЙСТВО ДЛЯ ОБРАБОТКИ ОЦИФРОВАННЫХ ИНФРАКРАСНЫХ СНИМКОВ

Полезная модель относится к специализированным устройствам вычислительной техники и может быть использована для обработки оцифрованных инфракрасных снимков объектов на фоне шума и выделении в них температурных зон и зон кластеризации для использования, в частности, при распознавании объектов.
Предлагаемое техническое решение представляет собой специализированное устройство вычислительной техники, содержащее элементы (блоки) и связи между ними, находящиеся в функционально-конструктивном единстве и размещенные в ограниченном пространстве с возможностью выполнения в едином корпусе.
Из уровня техники известно устройство [RU 2012145349, A, G06T 17/00, 10.05.2014], содержащее, по меньшей мере, одно обрабатывающее устройство, содержащее процессор, соединенный с памятью, при этом, упомянутое, по меньшей мере, одно обрабатывающее устройство содержит модуль идентификации пикселей, сконфигурированный, чтобы идентифицировать один или более потенциально дефектных пикселей, связанных с, по меньшей мере, одним артефактом глубины в первом изображении, и модуль сверхразрешения, сконфигурированный, чтобы использовать второе изображение, чтобы восстанавливать информацию глубины упомянутого одного или более потенциально дефектных пикселей, при этом, модуль сверхразрешения вырабатывает третье изображение, имеющее восстановленную информацию глубины.
Недостатком устройства является его относительно высокая сложность.
Известна также система обработки изображения [RU 2557579, С1, G06T 9/00, H04N 19/433, 27.07.2015], содержащая кодер JPEG, который соединен с источником исходного изображения и с внешней памятью, декодер JPEG, который соединен с кэшем декодированных данных, который соединен с обработчиком изображения и с кэшем закодированных данных, который соединен с внешней памятью, с декодером JPEG и с кэшем длин микроблоков, который соединен с внешней памятью, причем, на этапе сжатия изображения кодер JPEG выполнен с возможностью получения по частям исходного изображения, с возможностью разбиения исходного изображения на микроблоки, каждый из которых состоит из заданного числа блоков MCU, с возможностью определения для каждого микроблока, исходя из его максимального размера, начального адреса и размера области расположения сжатого микроблока и области расположения информации о длине сжатого микроблока во внешней памяти, а также с возможностью сжатия микроблоков по стандарту JPEG, при этом формирования выходного битового потока сжатого изображения, с возможностью определения его длины и с возможностью сохранения выходного битового потока сжатого изображения в определенные области во внешней памяти, при этом, сохранения в соседние области во внешней памяти сжатых микроблоков и информации об их длинах одного макроблока, на этапе загрузки сжатого изображения обработчик изображения выполнен с возможностью формирования запроса данных в кэше декодированных данных, кэш декодированных данных выполнен с возможностью определения наличия в нем запрашиваемых данных, и при наличии запрашиваемых данных кэш декодированных данных выполнен с возможностью формирования ответа обработчику изображения и передачи в него запрашиваемых данных, а при отсутствии запрашиваемых данных кэш декодированных данных выполнен с возможностью формирования запроса данных в кэш закодированных данных, который выполнен с возможностью определения наличия в нем запрашиваемых данных, при наличии запрашиваемых данных кэш закодированных данных выполнен с возможностью направления закодированных запрашиваемых данных в декодер JPEG, который выполнен с возможностью декодирования закодированных запрашиваемых данных и передачи декодированных запрашиваемых данных в кэш декодированных данных, который выполнен с возможностью формирования ответа обработчику изображения и передачи в него запрашиваемых данных, при отсутствии запрашиваемых данных кэш закодированных данных выполнен с возможностью формирования запроса данных в кэш длин микроблоков, который выполнен с возможностью определения наличия в нем длин запрашиваемых микроблоков, при наличии длин запрашиваемых микроблоков кэш длин микроблоков выполнен с возможностью направления данных длин запрашиваемых микроблоков в кэш закодированных, который выполнен с возможностью формирования запроса данных во внешнюю память по определенным адресам, с возможностью загрузки закодированных запрашиваемых данных из внешней памяти и направления в декодер JPEG, который выполнен с возможностью декодирования закодированных запрашиваемых данных и передачи декодированных запрашиваемых данных в кэш декодированных данных, который выполнен с возможностью формирования ответа обработчику изображения и передачи в него запрашиваемых данных, при отсутствии длин запрашиваемых микроблоков кэш длин микроблоков выполнен с возможностью формирования запроса длин микроблоков во внешнюю память по заданным адресам, с возможностью загрузки из внешней памяти запрошенных длин микроблоков и передачи их в кэш закодированных данных, который выполнен с возможностью формирования запроса данных во внешнюю память по определенным адресам, с возможностью загрузки из внешней памяти закодированных запрашиваемых данных и направления их в декодер JPEG, который выполнен с возможностью декодирования закодированных запрашиваемых данных и передачи декодированных запрашиваемых данных в кэш декодированных данных, который выполнен с возможностью формирования ответа обработчику изображения и передачи в него запрашиваемых данных.
Недостатком системы является относительно узкие функциональные возможности.
Наиболее близким по технической сущности к предложенной является техническое решение [RU 2014106537, A, G06T 9/00, H04N 9/07, 27.08.2015], содержащее модуль коррекции сигнала изображения, выполненный с возможностью обработки коррекции пиксельного сигнала входного изображения, при этом, модуль коррекции сигнала изображения выполнен с возможностью ввода в качестве входного изображения мозаичного изображения, в котором располагаются, в виде матрицы, пиксельные блоки, сконфигурированные из множества пикселей одного и того же цвета, определения, среди пикселей, составляющих входное изображение, градиентов пиксельных значений в восьми направлениях в местоположении пикселя - объекта преобразования, назначенного объектом для обработки преобразования цвета, определения, на основании градиентов пиксельных значений в указанных восьми направлениях, режима вычисления интерполированного пиксельного значения для пикселя - объекта преобразования, и вычисления, в соответствии с указанным определенным режимом обработки, интерполированного пиксельного значения для местоположения пикселя - объекта преобразования.
Недостатком наиболее близкого технического решения является относительно узкие функциональные возможности, поскольку, хотя оно и позволяет произвести обработку пикселей изображения, сконфигурированных из множества пикселей одного и того же цвета, и получения на этой основе градиентов пиксельных значений в различных направлениях, но не позволяет на этой основе выделить температурные зоны в изображении и одновременно произвести кластеризацию изображения по заданному параметру, что очень важно в системах распознавания объектов, зафиксированных на инфракрасных снимках. Это снижает точность систем распознавания.
Задачей, которая решается в полезной модели, является расширение функциональных возможностей.
Технический результат, который реализуется при использовании заявленной полезной модели, является расширение функциональных возможностей, в частности, возможности выделения обеспечения температурных зон и одновременно с кластеризации изображения по заданному параметру, что очень важно в системах распознавания объектов, зафиксированных на инфракрасных снимках, и служит повышению точности таких систем.
Поставленная задача решается, а требуемый технический результат достигается тем, что, в устройство, содержащее блок памяти цветного изображения снимка и блок определения градиентов, согласно полезной модели, введены блок памяти граничных значений цветовой шкалы, блок памяти значений температурной шкалы, блок преобразования цветного изображения в полутоновое, первый и второй входы которого соединены с выходами, соответственно, блока памяти цветного изображения снимка и блока памяти граничных значений цветовой шкалы, блок выделения границ обрабатываемой области изображения, вход которого соединен с выходом блока преобразования цветного изображения в полутоновое, блок размытия изображения, вход которого соединен с выходом блока выделения границ обрабатываемой области изображения, а выход - соединен со входом блока определения градиентов, блок определения границ объектов по локальным максимумам градиентов, вход которого соединен с выходом блока определения градиентов, блок двойной пороговой фильтрации, вход которого соединен с выходом блока определения границ объектов по локальным максимумам градиентов, блок трассировки областей неоднозначности, вход которого соединен с выходом блока двойной пороговой фильтрации, а также блок кластеризации изображения объекта и блок формирования температурных зон в изображении объекта, первый вход которого соединен со входом блока кластеризации изображения объекта и выходом блока трассировки областей неоднозначности, а второй вход - соединен с выходом блока памяти значений температурной шкалы.
На чертеже представлена функциональная схема устройства для обработки оцифрованных инфракрасных снимков.
Устройство для обработки оцифрованных инфракрасных снимков содержит блок 1 памяти цветного изображения снимка и блок 2 определения градиентов, а также блок 3 памяти граничных значений цветовой шкалы, блок 4 памяти значений температурной шкалы и блок 5 преобразования цветного изображения в полутоновое, первый и второй входы которого соединены с выходами, соответственно, блока 1 памяти цветного изображения снимка и блока 3 памяти граничных значений цветовой шкалы.
Устройство для обработки оцифрованных инфракрасных снимков содержит также блок 6 выделения границ обрабатываемой области изображения, вход которого соединен с выходом блока 5 преобразования цветного изображения в полутоновое, блок 7 размытия изображения, вход которого соединен с выходом блока 6 выделения границ обрабатываемой области изображения, а выход - соединен со входом блока 2 определения градиентов.
Кроме того, устройство для обработки оцифрованных инфракрасных снимков содержит блок 8 определения границ объектов по локальным максимумам градиентов, вход которого соединен с выходом блока 2 определения градиентов, блок 9 двойной пороговой фильтрации, вход которого соединен с выходом блока 8 определения границ объектов по локальным максимумам градиентов, блок 10 трассировки областей неоднозначности, вход которого соединен с выходом блока 9 двойной пороговой фильтрации, а также блок 11 кластеризации изображения объекта и блок 12 формирования температурных зон в изображении объекта, первый вход которого соединен со входом блока 11 кластеризации изображения объекта и выходом блока 10 трассировки областей неоднозначности, а второй вход - соединен с выходом блока 4 памяти значений температурной шкалы.
Устройство содержит элементы, охарактеризованные на функциональном уровне, и описываемая форма их реализации предполагает использование или стандартного элемента вычислительной техники или программируемого (настраиваемого) многофункционального средства, поэтому ниже, при описании работы устройства представляются сведения, включая расчетные соотношения, подтверждающие возможность выполнения таким средством конкретной предписываемой ему в составе данного устройства функции, достаточных для их технической реализации.
Работает устройство для обработки оцифрованных инфракрасных снимков следующим образом.
Входными данными для работы устройства являются цветное изображение инфракрасного снимка в цветовой схеме RGB, которое хранится в блоке 1, и температурная шкала значений, которое хранится в блоке 4 памяти значений температурной шкалы. Изображение представляется в виде матрицы m×n×k, где m - число пикселей по вертикали, n - число пикселей по горизонтали и k - число слоев, в данном случае равное 3, т.к. присутствуют только 3 цветовые компоненты.
В блоке 4 хранятся значения температурной шкалы, учитывающие пазличные стандарты производителей тепловизионных камер.
Цветное изображение инфракрасного снимка в цветовой схеме RGB в блоке 5 преобразуется в полутоновое. При этом используются граничные значения цветовой шкалы, которые, предварительно, заносятся в блок 3.
При стандартном способе перевода изображений видимого спектра в серую шкалу используется линейная зависимость (порядок цветов соответствует длине волны)
0.2989*R+0.5870*G+0.1140*В,
что, в принципе, может быть использовано и в предложенном устройстве.
Преобразованное полутоновое изображение хранится в блоке 5 в виде матрицы m×n×1, т.к. используется только яркостная компонента для каждого пикселя. Преобразование цветного изображения в полутоновое производится так, чтобы белый фрагмент цветовой шкалы соответствует максимально горячей области изображения.
В блоке 6 производится выделение границ обрабатываемой области изображения, например, путем исключения граничных областей снимка, где заведомо не могут находиться объекты распознавания, например, по признаку отсутствия контрастных зон.
Для определения границ объектов полутоновое изображение в границах обрабатываемой области изображения размывается (фильтруется путем уменьшения уровня высокочастотных составляющих) в блоке 7 и далее в блоке 2 производится поиск градиентов, по максимальным значениям которых (по их локальным максимумам) определяются границы объектов в блоке 8. Для более контрастного их выделения в блоке 9 производится двойная пороговая фильтрация и определяются, в соответствии этим, потенциальные границы объектов. Последующая трассировка областей неоднозначности в блоке 10 производится по принципу признания в качестве границ только «слабых» границ, связанных с «сильными». Трассировка сводится к выделению групп пикселей, получивших на предыдущем блоке промежуточное значение, и отнесению их к границе в случае, если они соединены с одной из установленных границ или их подавлению в противном случае. Пиксель добавляется к группе, если он соприкасается с ней по одному из 8-ми направлений.
В блоке 12 производится формирование температурных зон в изображении объекта, которое состоит в выделения зон светимости, как характеристики контрастности объекта относительно фона. Вывод значений по температурным диапазонам производится посредством градуирования температурной шкалы согласно температурному интервалу - по введенному интервалу в блок 4. На изображении отображаются только пиксели, входящие в данный диапазон, остальные заменяются черными.
Одновременно в блоке 11 производится вычисление контрастности объекта относительно фона по кластерному распределению. Кластеризация изображения производится методом к-средних на указанное количество классов
i
i
j
i
где k - число кластеров, S - полученные кластеры, i=1,2,…,k и µ - центры масс векторов x∈S.
Для расчета расстояния от объекта кластера до его центроида используется квадрат евклидового расстояния. Для определения начальных значений центроидов кластеров используется случайная выборка «к» наблюдений из матрицы X. Процедура кластеризации повторяется, например, 10 раз для разных начальных значений центроидов. В случае если кластер в процессе кластеризации теряется все свои наблюдения, создается новый кластер, включающий одно наблюдение, дальнее от центроида пустого кластера. Такие действия позволяют свести к минимуму влияние выбора первоначальных центроидов на результат кластеризации. В результате каждый кластер представляет аппроксимацию «равнонагретых» пикселей изображения. Все пиксели, относящиеся к кластеру, выводятся с их вещественными значениями, все пиксели, меньшие по вещественному значению, выводятся черными, а все пиксели, большие по вещественному значению - белыми.
При дальнейшем распознавании объектов полученные температурные зоны или зоны кластеров могут быть наложены как на исходное изображение, так и на преобразованное полутоновое. Это позволяет повысить достоверность распознавания.
Таким образом, благодаря введенным усовершенствованиям в полезной модели достигается требуемый технический результат, который заключается в расширении функциональных возможностей, в частности, обеспечении возможности выделения в изображении температурных зон и зон кластеризации по заданному параметру.