CC BY
28
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 8 (17), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
69
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДА ПОИСКА ВЕКТОРОВ ДВИЖЕНИЯ В ТВ-СИСТЕМЕ С УЧЕТОМ АПРИОРНОЙ ОЦЕНКИ ИХ ДОСТОВЕРНОСТИ
И ЗНАЧИМОСТИ
Антонов Кирилл Валерьевич
Студент, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения,
г. Санкт-Петербург
АННОТАЦИЯ
В статье исследованы области применения векторов движения, априорная оценка значимости и достоверности вектора движения, приведен алгоритм метода поиска векторов движения и предложены области применения данного метода поиска.
ABSTRACT
In the article examines the scope of the motion vectors, a priori estimate of the value and reliability of the motion vector, the algorithm of the search method of motion vectors and suggest the scope of this search method.
Ключевые слова: априорная оценка достоверности, метод поиска векторов движения в ТВ-системе, априорная оценка значимости.
Keywords: a priori assessment ofreliability, the search method ofmotion vectors in the TV system, the a priori assessment of the significance.
До сих пор нет универсального метода поиска векторов движения в ТВ-системе, которые бы обеспечивали высокую точность при минимальных затратах вычислительных ресурсов.
Векторы движения в ТВ-системах используются в методах компрессии видеоданных, а также для сегментации движущихся объектов в кадре. В основе алгоритма сжатия видеоданных лежит похожесть (корреляция) соседних кадров видеоряда. В видеоданных кодируются объекты не многократно, а описываются их смещения. Это позволяет значительно снизить битрейт и занимаемое место на жестком диске. В прикладных телевизионных системах векторы движения используются для сегментации объектов интереса на основе признака движения.
Для определения векторов движения основой является уравнение оптического потока, полученное на допущениях о постоянстве яркости пикселя при его движении по заданной траектории.
<VL,V>+—=0, (1)
dt v ’
где: - VL — вектор - градиент, V- вектор скорости оптиче-
dL
ского потока, — - приращение яркости.
Для полной оценки векторов оптического потока необходимо ввести условие близости скоростей у соседних пикселей, так как уравнение оптического потока недоопределено.
Первоначально изображение разбивают на блоки MxN пикселей.
- для каждого блока формируется область поиска размеров (2d+M+1)x(2d+N+1) пикселей, где d - максимальное смещение в вертикальном и горизонтальном направлениях.
Считается, что все пиксели в блоке имеют одинаковое перемещение и им приписывается один и тот же вектор движения. Задача определения векторов движения решается путем минимизации целевой функции, характеризующей степень соответствия двух блоков, на множестве различных положений обрабатываемого блока в области поиска.
Целевая функция, которая используют при оценке степени соответствия блоков:
Средняя абсолютная разность(MAD):
MAD(vx, vy
Л _ 1 vN-1 / N2 ^i=°
N-1 ^j = 0
Lc(Xk + i,yi + j) — Lp(Xk + Vx + i,yi + yi + j)|,
(2)
где: - Lc - яркости пикселей в текущем кадре, Lp - яркости пикселей в предыдущем кадре, (Vx, Vy) - один из возможных векторов движения, N - размер блока.[1]
Повышение эффективности применения векторов движения в прикладных телевизионных системах может быть достигнуто заменой двухкомпонентного вектора движения - трехкомпонентным ( vxkl, vykl, pakl)T, где pkl - вероятность корректного определения вектора движения (оценка достоверности): vxkl, vykl - составляющие по направлениям x и y вектора движения для блока с номерами k- по горизонтали и l- по вертикали.
Для видеоданных с соотношением сигнал/шум более 30 дБ pkl = рас_У(кД), где рас_У(кД) - априорная
оценка достоверности вектора движения. Для видеоданных с отношением сигнал/шум менее 30 дБ применяют апостериорную оценку достоверности - pkl = рарс_У(кД).
Основой для определения априорной оценки достоверности является функция достоверности - зависимость верного определения вектора движения от уровня детальности в блоке.
D(k,l) = Sj=i2NLiA(Xk + i,yi + j), (3)
где: - Л(х,у) - яркость пикселя в препарате, полученном из исходного изображения L(x,y).
Для описания функциональной зависимости между свойствами изображения в блоке и вероятностью корректного определения вектора движения вводится модифицированная оценка уровня детальности.
70
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 8 (17), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
Dm(k,l) =
D(xk*yi)
(4)
mv"'iy moda(D(xk,yi))
Априорная оценка достоверности находится по формуле (5), где Dm(k,l) находится исходя из выражения (4).
Pg
aP = 1 _ en^Dm(k,l)
(5)
где: - n - параметр модели.
Полученная функция достоверности дает возможность заменить двухкомпонентные вектора движения на трехкомпонентные: (uxkl, uxkl, pkl)T, где pkl рассчитывается согласно выражению (5). [4]
Априорная оценка достоверности обеспечивает исключение из рассмотрения блоков, в которых вероятность верного нахождения вектора движения низка. Уровень достоверности найденного вектора достигает 0.95, если у блока Dm(k,l)>1.8. Исключение остальных блоков резко снижает вычислительную емкость задачи.
Пусть компоненты яркостного вектора-градиента L отличны от нуля, а правая часть уравнения оптического
потока <L,V> = -Lt равна нулю: Lt = dL = о.
В этом случае вектор движения V также равен нулю. Существование ненулевого (значимого) вектора движения возможно только при условии отличия от нуля яркостной производной по времени.
Определение векторов движения для всех блоков кадра или области поиска является избыточным. Если в блоке кадра t нет значимых изменений относительно кадра t-1, то с большой вероятностью вектор движения равен нулю. Искать векторы движения целесообразно только в тех блоках, где произошли какие-либо изменения. Модифицированная оценка этих изменений может быть получена на основе модуля межкадровой разности по формуле (6).
MAD = £f=i£j=i|L(xj,yi,t) _ L(xj,yi,t_ 1)|, (6)
где: - z - число активных строк в кадре, b - число элементов по строке L(x,y,t) - яркость пикселя в текущем t и предыдущем t-1 кадрах, x, у - координаты пикселя.
По результатам экспериментальных исследований получена функция априорной оценки значимости вектора движения на основе модифицированной оценки межкадровой разности.
16 8 8
16 о
16x18 8x1*
paP = 1 _ eX MADm(k,l), (7)
где: - 1 - параметр его конкретное значение определено условиями функционирования прикладной телевизионной системы, MAD2m - нормированная функция межкадровой разности (8).
Нормируемая величина межкадровой разности:
MADm(Xk,yi)
MAD(xk,yi) moda( MAD (xk,yi)
(8)
В общем случае, функция значимости (7) позволяет выделить блоки изображения, в которых высока вероятность найти ненулевой вектор движения. Функция достоверности (5) - блоки, у которых высока вероятность корректного определения вектора движения. Для одновременного снижения влияния аномальных векторов и уменьшения вычислительной емкости целесообразно искать вектора движения с высоким уровнем достоверности и значимости. [4]
Использование переменного блока при оценке векторов движения
В рассмотренном методе применяется поиск векторов движения с переменным размером блока, что позволяет более точно выделять области с небольшим движением и области с существенным движением. Говоря общими словами, большой размер блоков подходит для однородных областей видеокадров, а малый размер будет целесообразен для областей с множеством мелких деталей.
Компоненту яркости каждого макроблока (сэмплы 16х16) можно разбить на части четырьмя способами (рисунок 1), и поэтому компенсацию движения можно строить для одного макроблока 16х16, двух блоков 16х8, двух блоков 8х16 или четырех блоков 8x8. Если выбран размер 8х8, то каждый из четырех подмакроблоков 8x8 данного макроблока можно далее разбить четырьмя способами (рисунок 2) и получить один блок 8x8, два блока 8x4, два блока 4x8 или четыре блока 4x4. Эти способы разделения на подмакроблоки дают большое число возможных комбинаций для обработки каждого макроблока. Такой метод деления макро блоков на подблоки компенсации движения переменных размеров называется древовидной структурой компенсации движения.
1
16x8
0 1
2 3
8x8
Рисунок 1. Деление макроблока: 16x16, 8x16, 16x8, 8x8
Рисунок 2. Деление подмакроблока: 8x8, 4х8, 8х4, 4x4
Каждая компонента хроматичности макроблока (СЬ или Сг) имеет половинное разрешение по вертикали и по горизонтали от разрешения компоненты яркости. Каждый хроматический блок делится на части тем же способом, что и соответствующий блок компонент яркости с учетом половинного разрешения (т.е. части 8x16 сэмплов
яркости соответствует -часть 4х8, а части 8x4 соответствует блок 4х2 и т.д.). Горизонтальные и вертикальные компоненты векторов движения (по одному на часть деления) делятся пополам перед их применением к хроматическим блокам.
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 8 (17), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
71
Рисунок 3. Алгоритм предложенного метода
Представленный алгоритм (рисунок 3) является довольно сложной структурой, включающей в себя априорную оценку достоверности и значимости в сочетании с переменным блоком поиска векторов движения. Априорная
оценка достоверности уменьшает количество аномальных векторов движения. Априорная оценка значимости позволяет убрать из обработки блоки, в которых движение не
72
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 8 (17), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
наблюдается, и присвоить им нулевое значение. Разбиение на блоки переменного размера в данном методе позволяет найти вектор движения для объектов малого и большого размера.
Метод может быть использован в прикладных телевизионных системах, где векторы движения применяются для сегментации объектов интереса на основе признака движения. Рассмотренный метод может быть реализован в видеокомпрессии для более точного нахождения векторов движения и исключения из обработки статичных фрагментов кадра, что позволяет повысить быстродействие кодера. Исследованный метод позволяет уменьшить количество ложных векторов движения при небольших затратах вычислительных ресурсов.
Список литературы
1. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. / Р. Гонсалес, Р. Вудс - 3-е изд. испр. и доп.
- М.: Техносфера, 2012. - 1104 с.
2. Обработка изображений в прикладных телевизионных системах / О. С. Астратов, А. С. Афанасенко, Л. Д. Вилесов [и др.]; под ред. проф. Б. С. Тимофеева. - СПб.: ГУАП, 2012. - 272 с.
3. Обухова Н. А. Основы теории и практика цифровой обработки: методические указания к практическим работам / Н. А. Обухова, Б. С. Тимофеев - СПб.: ГУАП, 2012.
4. Ричардсон Я. Видеокодирование. H.264 и MPEG-4
- стандарты нового поколения: пер. с англ. / Ян Ричардсон - М.: Техносфера, 2005. - 368 с.
К СИНТЕЗУ РАСХОДОМЕРОВ МАССЫ ТОПЛИВА С АДАПТИВНОЙ КОРРЕКЦИЕЙ
РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ ДАТЧИКОВ
Ахметзянова Инна Раилевна
студент 5 курса кафедры электромеханики, Уфимский государственный авиационный технический университет,
г. Уфа
Макулов Ирек Альбертович
директор по развитию, ООО «ГАЗ-ПРОЕКТ Инженеринг», г. Уфа
Хасанов Олег Зимфирович
магистрант 1 курса кафедры мехатронных станочных систем, Уфимский государственный авиационный технический университет, г. Уфа Хасанов Зимфир Махмутович
д.т.н., профессор, профессор кафедры электромеханики, Уфимский государственный авиационный технический
университет, г. Уфа
АННОТАЦИЯ
Рассматривается задача синтеза быстродействующих расходомеров массы топлива для поршневых двигателей внутреннего сгорания. Анализируются варианты линеаризации метрологических характеристик датчиков расходомера и описана математическая модель установившегося режима работы электронного блока линеаризации. ABSTRACT
The problem of synthesizing fast-response fuel mass flowmeters for reciprocating internal combustion engines is considered. Variants of flowmeter sensor metrological performance linearization are analyzed and mathematical model of steady state operation of an electronic linearization unit is described.
Ключевые слова: расходомер массы, топливорегулирующая аппаратура, двигатель внутреннего сгорания, датчики давления, температуры и массы
Key words: a mass flowmeter, fuel metering equipment, sensors.
На создание новых поршневых двигателей внутреннего сгорания (ДВС) во всем мире ежегодно расходуются значительные средства, расходы эти с каждым годом возрастают и составляют значительную долю бюджета многих развитых стран. За последние годы резко возросли литровая мощность и экономичность ДВС, до десятых долей килограмма снизился их удельный вес, улучшились и другие оценочные показатели. Ужесточение экономических и экологических требований к поршневым ДВС побуждают непрерывно совершенствовать топливорегулирующие аппараты (ТРА) этих двигателей. Вполне очевидно, что на достигнутом уровне технического прогресса развитие и совершенствование ТРА немыслимо без целеустремленной и согласованной работы конструкторов, технологов и испытателей.
Современная ТРА является сложной технической системой, в состав которой входят пространственный многозвенный исполнительный механизм (ИМ), система управления, основными компонентами которой являются информационно-управляющая система, алгоритмическое
an internal combustion engine, pressure, temperature and mass
и программное обеспечение. Совершенство ТРА в значительной степени определяется совершенством системы управления, показатели которой существенно зависят от принципиальных решений и выбора параметров измерительных устройств, а также их конкретных реализации. Адекватное математическое описание, например, регулятора массы топлива как сложного многомерного объекта также необходимо при разработке системы управления ТРА [1].
Расходомеры массы топлива являются одним из основных элементов ТРА. Непосредственно взаимодействуя с исполнительными механизмами ТРА, они во многом определяют эффективность работы ТРА. Быстрое развитие за прошедшие два десятилетия конструкции ТРА, необходимость улучшения реализованных и решения новых проблем, выдвигают на передний план задачу повышения метрологических параметров существующих расходомеров массы топлива. Основными требованиями к таким расходомерам являются: экстремально высокое
