Алгоритм автоматического сопровождения изображений объектов

Алгоритм автоматического сопровождения изображений объектов

ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2017. № 5

в работах [1−7]. Известны алгоритмы измерения координат перемещающихся объ-

ектов, которые имеют малые размеры или относительно простую текстуру [1−4].

Интересной с практической точки зрения является задача селекции и со-

провождения объектов со сложной текстурой, изображение которых регистри-

руется на пространственно неравномерном фоне. На основании исследований,

результаты которых приведены в работе [8], сделан вывод о том, что алгоритм

на основе метода, известного как

Random Ferns Method

(

RFM

) [9, 10], обеспечи-

вает надежную селекцию сложных изображений объектов на пространственно

неравномерном фоне. Достоинством этого алгоритма также является его высо-

кое быстродействие. При селекции зашумленных изображений объектов на

пространственно неравномерном фоне алгоритм

RFM

позволяет обрабатывать

кадры размером 1024×1024 пикс за время, не превышающее 10 мс. Результаты

апробации алгоритма

RFM

в приложении к задаче сопровождения перемещаю-

щегося изображения объектов представлены в работе [8]. Однако в проведен-

ных численных экспериментах характеристики объекта, после его селекции и

взятии на сопровождение в последовательности кадров, не изменялись. В ре-

альных ситуациях при сопровождении объекта может изменяться масштаб

изображения, ориентация и даже текстура объекта. Вследствие этого для

надежного сопровождения изображения объекта требуется вносить коррективы

в дескрипторы для «подтверждения» селекции объекта в каждом последующем

кадре. Для корректировки параметров алгоритма — дообучения — требуется в

каждом последующем кадре измерять координаты и габаритные размеры изоб-

ражения сопровождаемого объекта. На основе проведенного обзора литератур-

ных источников авторами сделан вывод о том, что вопрос, связанный с оценкой

погрешностей алгоритмов на основе

RFM

при определении координат и габа-

ритных размеров изображений объектов, к настоящему времени не исследован.

Постановка задачи исследований.

Цель исследований

, изложенных в

настоящей статье, — оценка погрешностей алгоритма на основе

RFM

, использу-

емого для селекции, а также оценки координат и габаритных размеров изобра-

жений объектов в процессе их сопровождения на пространственно неравно-

мерном фоне и при наличии аддитивных помех.

При решении задачи сопровождения объекта принимается допущение, что

размеры изображения объекта в двух последовательных кадрах отличаются незна-

чительно, не более чем на 10 %. Для проведения исследований была разработана

программа, реализующая алгоритм селекции, а также оценки координат и габарит-

ных размеров изображений объектов, описание которого приведено ниже.

Описание алгоритма селекции.

Алгоритм селекции разбит на два последо-

вательных этапа: предварительный и детальный анализ изображения. Перед

проведением процедуры селекции каждый регистрируемый кадр подвергается

адаптивной винеровской фильтрации.

Для функционирования алгоритма требуется его предварительное обуче-

ние. Процесс обучения алгоритма на основе

RFM

детально описан в работе [8].