Способ телевизионной спектральной селекции изображений объектов
METHOD FOR TELEVISION SPECTRAL SELECTION OF IMAGES OF OBJECTS

Изобретение относится к телевидению, а именно к способам телевизионной спектральной селекции изображений объектов, которая заключается в выделении в телевизионном изображении элементов, имеющих заданную спектральную характеристику. Способ может быть использован при построении телевизионных спектрозональных систем различного назначения, в том числе, предназначенных для технического исследования документов. Известен способ спектральной селекции, описанный, в частности, на с.380 в литературе Быков, Р. Е. Основы телевидения и видеотехники. Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Радиотехника» направления «Радиотехника» / Р. Е. Быков. М.: Горячая линия–Телеком, 2006. 399с.  Данный способ основан на цветовой трансформации спектрозональных изображений, когда на экране цветного монитора совмещают три изображения одного и того же объекта, полученных в трех различных спектральных зонах. При этом каждое из этих изображений предварительно окрашивается в один из основных цветов, например, красный, синий и зеленый. На результирующем изображении объекты, имеющие разные спектральные характеристики окрашиваются в различные условные цвета. Визуально по заданному цвету выделяют элементы изображения, имеющие заданную спектральную характеристику. Однако данный способ не обладает достаточной точностью, поскольку число анализируемых спектральных зон ограничено всего тремя зонами.
n
i
n
x
y
F
n
F
Наиболее близким по технической сущности к заявляемому способу является способ телевизионной спектральной селекции, описанный на с.133-134 в статье Козин С.Д., Сагдуллаев Ю.С. «Спектрозональное телевидение и тепловидение в задачах селекции и идентификации объектов». Вопросы радиоэлектроники, серия «Техника телевидения». 2013г. Вып.2. С.123-135.  Данный способ заключается в получении спектрозональных оптических изображений, имеющих пространственное распределение яркости  в  зонах регистрации с интервалами длин волн , где =1,2…, а ,  – пространственные координаты, формировании соответствующих спектрозональных видеосигналов , преобразовании их в цифровую форму, сравнении цифровых кодов видеосигналов для каждой последующей и предыдущей зоны регистрации, определении результата сравнения  в соответствии с выражением , получении, тем самым, -разрядного двоичного кода для соответствующих элементов изображения, что эквивалентно массиву спектральных характеристик , и селекции элементов изображения при совпадении эталонного двоичного кода с зафиксированными значениями двоичного кода .
Данный способ имеет недостаточную точность спектральной селекции.
Задачей изобретения является повышение точности спектральной селекции.
Технический результат заявляемого технического решения выражен в повышении точности спектральной селекции за счет сравнения формы спектральной характеристики текущего элемента изображения и формы эталонной спектральной характеристики, получаемой путем указания элемента изображения эталонного объекта, при заданной величине допуска ε.
k
i
k
x
y
x
j
m
y
l
n
m
n
x=a
y=b
Технический результат достигается тем, что в отличие от известного способа, заключающегося в получении исходных спектрозональных оптических изображений объекта, имеющих пространственное распределение яркости  в  зонах регистрации с интервалами длин волн , где =1,2…, а ,  – пространственные координаты элементов изображения, причем, =1,2……, а =1,2……, где  и  - число элементов изображения, соответственно, по горизонтали и вертикали, формировании соответствующих спектрозональных сигналов , преобразовании их в цифровую форму с запоминанием цифровых кодов соответствующих элементов спектрозональных изображений в виде массива спектральных характеристик , сравнении этих цифровых кодов с соответствующими эталонными значениями и формировании при их совпадении бинарного изображения селектируемого объекта, дополнительно задают пространственные координаты , интересующего элемента изображения, запоминают в качестве эталона спектральную характеристику  для заданного элемента изображения, а при сравнении значений цифровых кодов для соответствующих элементов спектрозональных изображений проверяют выполнение условия , где ε – априорно заданное пороговое значение, и формирование бинарного изображения (селекцию) осуществляют в случае выполнения данного условия.
k
i
k
x
y
x
j
m
y
l
n
m
n
x=a
y=b
Для достижения указанного выше технического результата предложен способ телевизионной спектральной селекции, включающий получение исходных спектрозональных оптических изображений объекта, имеющих пространственное распределение яркости  в  зонах регистрации с интервалами длин волн , где =1,2…, а ,  – пространственные координаты элементов изображения, причем, =1,2……, а =1,2……, где  и  - число элементов изображения, соответственно, по горизонтали и вертикали, формирование соответствующих спектрозональных видеосигналов , преобразование их в цифровую форму и получение, тем самым, цифровых кодов соответствующих элементов спектрозональных изображений в виде массива спектральных характеристик , сравнение этих цифровых кодов с соответствующими эталонными значениями и формирование при их совпадении бинарного изображения селектируемого объекта, указывают пространственные координаты , интересующего элемента на одном из исходных изображений, запоминают в качестве эталона спектральную характеристику  для указанного элемента изображения, при сравнении цифровых кодов проверяют выполнение условия , где ε – априорно заданное пороговое значение, а формирование бинарного изображения селектируемого объекта осуществляют при выполнении данного условия.
Таким образом, при сравнении разности текущих и эталонных цифровых кодов с пороговым значением для каждого элемента изображения осуществляется анализ формы спектральной характеристики. Точность анализа формы зависит от величины априорно задаваемого порогового значения ε. Максимальная точность достигается при минимальном значении ε, которое в свою очередь лимитируется отношением сигнал-шум для данной телевизионной системы.
Спектрозональные изображения для исследуемого документа могут быть получены, например, путем последовательного облучения поля зрения телевизионной камеры светодиодами с различной длиной волны излучения в диапазоне от 400 до 1000нм и фиксации изображений в компьютере через стандартное устройство видеозаписи, например, типа Aver EZ Capture фирмы Aver Media, подключаемое PCI-шине компьютера. В этом случае в качестве телевизионной камеры может быть использована практически любая ПЗС-камера стандартной чувствительности.
x=а
y=b
При получении эталонных цифровых кодов на одном из зафиксированных изображений, отображаемом на экране монитора, указывают курсором интересующий элемент изображения. Тем самым однозначно определяются пространственные координаты ,  и, соответственно, эталонная спектральная характеристика  из соответствующих спектрозональных изображений.
Затем цифровые коды массива спектральных характеристик  обрабатывают в компьютере программным путем в соответствии с выражением , и, в случае выполнения данного условия, элементы изображения, отображаемого на мониторе, помечают условным цветом, выделяют контуром или формируют отдельное бинарное изображение, соответствующее искомым элементам, тем самым, осуществляя спектральную селекцию объектов с заданной спектральной характеристикой.
Результирующее изображение может быть получено, например, путем программирования в среде стандартного пакета MATLAB или путем создания специализированной программы, например, в среде С++.
i
На фиг.1 приведены примеры изображений объектов, полученных в шести спектральных зонах, соответствующие цифровым кодам элементов спектрозональных изображений для =1,2,3,4,5,6.
x=a
y=b
На фиг. 2 слева показано изображение объектов в одной из этих зон с произвольно указанным элементом, имеющим пространственные координаты ,  (точка 1 на изображении), справа показан результат спектральной селекции (бинарное изображение селектируемых элементов объекта помечено черным).
На фиг. 3 представлена эталонная спектральная характеристика  (верхний график), построенная по исходным спектрозональным изображениям для указанного элемента 1, а также спектральная характеристика для селектируемых элементов изображения (нижний график). Цифровые значения на графиках и в таблице окна справа соответствуют яркости указанного элемента изображения в относительных единицах в диапазоне от 0 до 255 для каждой из шести спектральных зон. Как видно из графиков, эталонная спектральная характеристика по форме совпадает со спектральной характеристикой для селектируемых элементов при заданном пороговом значении ε=10.
Изображения представленные на фиг.1-3, получены, в частности, при помощи специальной программы ZONA, написанной в среде С++.
На фиг. 4 приведен пример структурной схемы устройства для реализации заявляемого способа. Устройство содержит объектив 1 и линейку 2 светофильтров, оптически связанных с телевизионной камерой 3, которая последовательно подключена к устройству 4 видеозаписи и компьютеру 5.
n
Устройство работает следующим образом. Световой поток проходит через объектив 1, в заднем рабочем отрезке которого размещается линейка 2 светофильтров. В простейшем случае линейку 2 светофильтров в заднем рабочем отрезке объектива перемещают вручную, устанавливая светофильтры перед фотоприемником телевизионной камеры 3 последовательно. Тем самым выделяют спектрозональные световые потоки и формируют на мишени фотоприемника пространственное распределение яркости  в  зонах регистрации .
Каждое получаемое спектрозональное оптическое изображение последовательно преобразуется телевизионной камерой 3 в электрический сигнал , который в свою очередь преобразуется в цифровую форму стандартным устройством 4 видеозаписи, последовательно вводится в компьютер 5 и обрабатываются программным путем.
n
Введенные в компьютер исходные цифровые коды элементов  спектрозональных изображений цифровые коды  образуют массив спектральных характеристик .
x=a
y=b
Далее на экран дисплея выводится по выбору одно из введенных спектрозональных изображений. Пространственные координаты , интересующего элемента на исходном изображении задают при помощи перемещаемого по экрану курсора. Программным путем запоминают в качестве эталона спектральную характеристику  для указанного элемента, производят сравнение значений  и  и при выполнении условия , где ε – априорно заданное пороговое значение, осуществляют селекцию элементов изображения.
i
k
Проверка условия  заключается в последовательном вычитании значений цифровых кодов текущего и эталонного  элемента изображения для =1,2…(т. е. для всех спектрозональных изображений) и сравнении полученного модуля разности с порогом ε.
Условие  считается выполненным, если для данного элемента изображений ни один из получаемых модулей разности не превышает заданной величины порога ε. Изменение величины порога ε обеспечивает изменение точности сравнения спектральной характеристики  текущего элемента изображения с эталонной спектральной характеристикой .
Селекция элементов изображения заключается в формировании выходного бинарного изображения  в соответствии с выражением .
Выделенные элементы используют для отображения результата селекции на экране дисплея компьютера, как в виде бинарного изображения, так и в виде оконтуренных или «залитых» условным цветом элементов отображаемого спектрозонального изображения.