Применение морфологической обработки контурных представлений в задачах обнаружения движущихся автомобилей

Информатика и информационно-управляющие системы

УДК 004.932.2

А. А. Власов

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

ПРИМЕНЕНИЕ МОРФОЛОГИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ КОНТУРНЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ В ЗАДАЧАХ ОБНАРУЖЕНИЯ ДВИЖУЩИХСЯ АВТОМОБИЛЕЙ

Рассматривается задача по обнаружению движущихся автотранспортных средств на видеопоследовательностях. Анализируется метод, основанный на морфологической фильтрации.

В настоящее время актуальной задачей, решаемой с помощью систем обнаружения автотранспортных средств, является мониторинг дорожно-транспортной обстановки. Интеграция систем распознавания с комплексами видеофиксации нарушений правил дорожного движения обеспечивает надежный контроль над транспортными магистралями: идентификация нарушителей по номеру позволяет автоматически подготавливать квитанции для оплаты штрафов, а также выявлять в потоке автомобили, представляющие интерес для правоохранительных органов (например, находящиеся в розыске). Большое практическое применение такие системы получили для мониторинга автотранспортных средств на контрольно-пропускных пунктах.

Системы, предназначенные для получения данных с камер видеонаблюдения обнаружения транспортных средств, используют различные методы и алгоритмы. В настоящее время известны и широко используются следующие методы:

1. Методы, основанные на цветовых характеристиках изображения (методы, работающие с цветовыми компонентами, например, с каналами Я, О, В).

2. Методы, основанные на контурных представлениях (работают непосредственно с контурами объектов на изображении).

В последних методах обрабатываются контурные представления объектов, которые можно построить многочисленными способами, одними из которых являются применение фильтров Лапласа, Робертса, Превита, а также фильтра Собела [1]. После получения контуров объектов на изображении происходит пороговая бинаризация, где величина порога зависит от значений яркостной карты (15-20 % от динамического диапазона яркости). Это позволяет сократить «малые» контурные изменения. Для поиска автотранспортных средств необходимо сформировать масочное представление на основе контурного изображения, а также возникает необходимость формирования целостных зон и уменьшения количества «незначительных» контурных единиц. Для этого целесообразно использовать морфологическую обработку [2].

Морфологическая обработка представляет собой поэлементную обработку изображения (слева направо и сверху вниз) с применением двух базовых морфологических операций - расширения и сужения. Поскольку масочное представление изображения, подвергаемое морфологической обработке, изменяется только в окрестности, где находится фрагмент интересующей области, для ускорения процесса обработки разбивают данный процесс на две составляющие. Первая составляющая морфологической обработки заключается в нахождение элементов интересующей области, а вторая составляющая - непосредственно в применении морфологических операций к пикселям, принадлежащим данной области.

Для операции расширения необходимым и достаточным условием является попадание одного из элементов маски на фрагмент интересующей области. В связи с этим при проведении поиска применяется усеченная маска, состоящая из правой окантовки оригинальной маски. Для операции сужения необходимым условием является нахождение элемента обработки на фрагменте области, поэтому для поискового режима достаточно проверять только центральный элемент обработки. Таким образом, использование в поисковом режиме усеченной маски сокращает количество элементных проверок для одного пикселя. Согласно анализу различных видов и форм масок был сделан вывод о том, что количество элементных проверок для одного пикселя с применением усеченной маски сокращается для операции расширения прямо пропорционально горизонтальному размеру оригинальной маски обработки, а для операции сужения - прямо пропорционально площади оригинальной маски обработки [3].

Для операции расширения характерна следующая особенность - если хотя бы один элемент маски обработки попадает на интересующую область, то можно принять решение о результате применения морфологической обработки и назначить «центральному» элементу соответствующее значение. Возможно сокращение количества элементных проверок, если маска обработки обладает центральным монолитом (горизонтальная линия, включающая «центральный» элемент

Решетневские чтения

обработки). В этом случае, если элемент интересующей области попадает на правую границу центрального монолита, то можно принять решение о результате применения морфологической операции для всех элементов на протяжении центрального монолита маски обработки.

Для проведения наилучшей обработки масочного представления выполняется следующие действия. Вначале применяется морфологическая операция сужения с малой маской (2*2 квадратной формы) для отсечения мелких фрагментов. Далее выполняется операция расширения и затем опять операция сужения. После проведения морфологической фильтрации происходит непосредственно выделение автотранспортного средства.

Применение метода, использующего морфологическую фильтрацию, дает довольно неплохие результаты по выделению области движущегося автомобиля. Эффективность данного подхода со-

ставляет 85-90 %. Данный показатель можно увеличить при помощи дополнительной обработки, которая заключается в удалении теней автотранспортных средств, а также в устранении шумов на кадре, полученного с видеокамеры.

Библиографический список

1. Грузман, И. С. Цифровая обработка изображений в информационных системах : учеб. пособие / И. С. Грузман, В. С. Киричук, В. П. Косых и др. Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2000.

2. Зотин, А. Г. Морфологическая обработка контурных изображений в системах распознавания текстовых символов / М. Н. Фаворская, А. Г. Зотин, А. Н. Горошкин // Вестник СибГАУ. Вып. 1(14). Красноярск, 2007. С. 70-75.

3. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. М. : Техносфера, 2005.

A. A. Vlasov

Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

USING OF MORPHOLOGY WORKING OF CONTOUR IDEAS IN TASKS OF DETECTION OF MOVING VEHICLES

The problems of detection of moving vehicles in video sequences are discussed. The method based on morphological filtration is analyzed.

© Власов А. А., 2009

УДК 621.791.72

Н. Н. Горяшин, В. Д. Лаптенок, С. В. Суковатенко

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

АНАЛИЗ КОММУТАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В СИЛОВОЙ ЧАСТИ ИСТОЧНИКА УСКОРЯЮЩЕГО НАПРЯЖЕНИЯ ДЛЯ ЭЛЕКТРОННО-ЛУЧЕВОЙ СВАРКИ

Рассматривается проблема снижения коммутационных потерь в силовых ключах мощных инверторов.

Важным звеном для обеспечения качественного процесса электронно-лучевой сварки является высокочастотный источник с ускоряющим напряжением до 30 кВ и мощностью 10 кВт. Силовая часть источника может быть построена как мостовой преобразователь напряжения с параллельным резонансным контуром (РК) (рис. 1). При таких мощностях на частотах выше 100 кГц использование классических режимов преобразования с «жесткой» коммутацией силовых ключей практически невозможно из-за высоких динамических потерь. Одним из известных способов преодоления данной проблемы является так называемое «мягкое» переключение силовых транзисторов при нулевом напряжении, где скорость

изменения напряжения сток-исток (коллектор-эмиттер) существенно ниже по сравнению со скоростью переключения полупроводникового ключа.

Данный режим обеспечивается за счет формирующих емкостей С1-С4 (рис. 1) и интервала паузы между включениями пары диагональных транзисторов УТ1-УТ4 и УТ2-УТ3, в течение которой происходит перезаряд конденсаторов от 0 до уровня входного напряжения первичного инвертора UВХ или наоборот. Время перезаряда должно быть больше времени выключения транзисторов для исключения их «жесткой» коммутации, поэтому необходимо точно знать от каких параметров оно зависит.