CC BY
79
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №4/2016 ISSN 2410-700Х_
УДК 621.396.969.36
Манцеров Максим Станиславович
магистр 2 курса МГТУ им. Н.Э. Баумана, г.Москва, РФ E-mail: maksmantserov@gmail.com Жураковский Валерий Николаевич канд. техн. наук доцент МГТУ им. Н.Э. Баумана г.Москва, РФ E-mail: vnzh521@yandex.ru
ОПРЕДЕЛЕНИЕ КООРДИНАТ ОДИНОЧНОГО ОТРАЖАТЕЛЯ МЕТОДАМИ ОБРАБОТКИ
РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация
В статье рассмотрены методы обработки радиолокационных изображений применительно к задаче определения координат цели по ее отраженному сигналу. В отличии от радиолокационных методов обработки, рассмотренных в [2] и [3], в данной работе предлагается рассматривать радиолокационную информацию как изображение. После соответствующей обработки и улучшения, такое изображение поддается эффективному распознаванию при помощи морфологических алгоритмов.
Ключевые слова
Радиолокационное изображение. Бинаризация. Морфологическая обработка изображений. Сегментация
изображения.
Алгоритм определения местоположения отражателей методами обработки радиолокационных изображений будет предложен в рамках системы подземного обзорного локатора (обзорной РЛС) высокого разрешения.
Описание радиолокационной системы
В работе рассмотрена обработки радиолокационных изображений, получаемых от подземного обзорного локатора (обзорной РЛС) высокого разрешения. Подобные локаторы используются в штольнях. У людей, работающих в подземных шахтах при себе имеются специальные маяки - пассивные отражатели. Диаграмма направленности фазированной антенной решетки, используемой в локаторе, показана на рис. 1. Благодаря зондирующему сигналу, отраженному от маяков, становится возможным определить местоположение носителя. В качестве зондирующих импульсов используется сигнал, манипулированный по фазе кодом Баркера длиной 13 (показан на рис. 2).
la. ,
ь^ЩИ U
л л
щ
-10 g
X В
-20 §
8 X
-30 s
ВО О
м
, _ S -40 Ч
-50 X
Рисунок 1 - Диаграмма направленности фазовой антенной решетки
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №4/2016 ISSN 2410-700Х
Рисунок 2 - Зондирующий импульс.
Обзор происходит в сложных условиях наличия мешающих отражателей — пассивных (переотражения от стен) и активных (работающие двигатели, линии электропередач и т.д.). Так же необходимо учитывать шумы, которые могут быть вызваны приемным трактом и преобразователями локатора.
Радиус обзора — 150 м. На рис. 1 показан пример радиолокационного изображения, полученного при моделировании описанной радиолокационной системы в среде разработки Matlab. Проводился обзор сектора 90° с шагом 1°.
Рисунок 3 - Радиолокационное изображение.
Подготовка изображения к обработке
Радиолокационное изображение на рис. 3 представляет собой цифровое полутоновое изображение, которое можно представить двумерной функцией 1(х, у), где значения функции I — это интенсивность или уровень серого цвета в пределах [0, 255]. Переход от радиолокационной информации к изображению
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №4/2016 ISSN 2410-700Х_
обусловлен простотой обработки цифровых изображений, а также множеством готовых алгоритмов, позволяющих получить новую информацию о радиолокационной обстановке.
Главной задачей при обработке и анализе изображений является обнаружение объектов, идентификация, разделение изображений на типы объектов. При обработке радиолокационных изображений задачей является идентификация откликов от целей. Они могут перекрывать друг друга, маскироваться. Все это значительно усложняет процесс обработки и анализа. Но весь процесс можно разделить на несколько этапов:
1. Предобработка изображения для упрощения анализа (подавление шума, удаление помех, повышение контрастности)
2. Выделение на изображении областей, в которых предположительно может находиться объект
3. Проверка, является ли выбранный фрагмент - изображением нужного нам объекта
Качество анализируемого изображения может быть различным. Шумы, помехи, Помехи могут создавать ложные объекты, скрывать существующие или изменять их параметры, такие как форму, размеры. Во избежание неточных или неправильных результатов, следует перед анализом изображения улучшить его качество, избавиться от шумов, - по возможности всячески избавиться от посторонних объектов. Для этого, первоначально, нужно удалить шумы.
Улучшение контрастности и бинаризация изображения
Для последующей обработки радиолокационное изображение на рис. 3 необходимо развернуть и тем самым из сектора получить прямоугольную форму. Изначально изображение цветное, следует сделать переход к полутоновому изображению, а также повысить его контрастность. Переход к полутонам осуществляется путем взвешенного суммирования цветных компонент (R, G, B) каждого пиксела и получения интенсивности серого цвета для каждого из них
0.2989 XR + 0.5870 XG + 0.1140 X В
Результат преобразований показан на рис. 4.
Рисунок 4 - Радиолокационное изображение в оттенках серого.
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №4/2016 ISSN 2410-700Х_
Для повышения контрастности изображения, необходимо «растянуть» его гистограмму яркостей на весь возможный отрезок [0, 255]. Для этого используем функцию imadjust(I) [1, c. 80]. Получившееся изображения и гистограммы показаны на рис. 5.
О 50 100 150 200 250 О 50 100 150 200 250
Рисунок 5 - Гистограмма до и после улучшения контрастности.
Теперь осуществим переход от полутонового изображения к бинарному [1, c.41]. Это значит, что теперь значения двумерной функции I(x, y) ограничены 0 и 1. Проведем бинаризацию по методу Отсу [1, с.423]. Для этого воспользуемся функциями graytresh() и im2bw(I, level). Результат показан на рис. 6.
Рисунок 6 - Полутоновое изображение после повышение контрастности (слева) и бинарное
изображение (справа).
Можно увидеть, что уже на этапе подготовки изображения к обработке у нас получилось избавиться от существенного шума на изображении.
Применим операцию морфологического открытия, чтобы разделить изображение на объекты. Операция описывается следующим соотношением
x°в=(xeв)©в,
где множество Х представляет изображение, а B маску, по которой осуществляется открытие.
Выделение связных областей
Сделав переход к бинарному изображению, мы открыли возможность применения эффективных и быстрых алгоритмов морфологической обработки. Один из таких алгоритмов - выделение связных областей или отдельных объектов на изображении. [1, с. 483].
Результат выделения областей показан на рис. 7.
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №4/2016 ISSN 2410-700Х
Рисунок 7 - Выделенные области.
Поиск одиночных откликов по морфологическим признакам
Нам известна форма отклика от одиночного отражателя. Его так же можно бинаризовать с порогом, найденным по методу Отцу. Таким образом мы получим бинарный объект, который необходимо найти на изображении.
Рисунок 8 - Искомый бинарный объект.
Аппарат морфологической обработки позволяет получить много информации о бинарных объектах. Такие как площадь, периметр и т.д. Бинарный отклик отличается продолговатой формой, большим отношением ширина/длина.
Задавшись некоторой ошибкой определения площади и периметра для сегментированных объектов, можно сравнить их с эталонными и по этим данным понять, является ли бинарный объект откликом. Результат показан на рис.
Рисунок 9 - Обнаруженные одиночные отклики.
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №4/2016 ISSN 2410-700Х_
Определение координат отражателя
Геометрический центр — это центр масс однородной фигуры той же формы. В свою очередь центр масс определяется точкой, в которой можно сконцентрировать всю массу объекта без изменения его первого момента относительно любой оси. В двумерном случае первый момент относительно оси х рассчитывается по формуле
_ 1х1ух*1(х,у) х =---
_ Кх.у) у =--
1х1у1(Х,у)
где х,~у — координаты геометрического центра.
Рисунок 10 - Центр масс бинарного объекта. Таким образом можно определить координаты отражателей по всем найденным откликам.
Список использованной литературы:
1. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде Matlab. М.: Техносфера, 2006. 616 с.
2. Пирогов А.А. Автоматизированная обработка сигналов в системе пассивной пеленгации // Молодежный научно-технический вестник #01, январь 2015
3. Жураковский В.Н., Кондрашов К.С. Алгоритм определения местоположения наземных объектов в условиях низкой точности входных данных // Молодежный научно-технический вестник # 12, декабрь 2013
© Манцеров М.С. , Жураковский В.Н. , 2016
УДК 621.31
Михайлов Анатолий Леонидович
канд. физ.-мат. наук, доцент ЧГУ, Храмов Лев Дмитриевич канд. техн. наук, доцент ЧГУ, Степанов Эдуард Валериевич магистрант ЧГУ, г. Чебоксары, РФ E-mail: mal@nextmail.ru
О СЕЛЕКТИВНОСТИ И ТОЧНОСТИ ЭЛЕКТРОННОГО РЕЛЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ
ЗАЩИТЫ ТРАНСФОРМАТОРА
Аннотация
Рассматриваются вопросы, связанные с построением реле дифференциальной защиты трансформатора.
