CC BY
33
СОЗДАНИЕ МЕТОДИКИ ПОЛУЧЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ СЕГМЕНТОВ МЕЗОСФЕРНЫХ СЕРЕБРИСТЫХ ОБЛАКОВ
© Сартин С.А.*, Рейбандт А.И.% Носов А.А.*, Жевтнева А.И.*
Северо-Казахстанский государственный универсиет, Республика Казахстан, г. Петропавловск
Разработана методика получения плотного стерео полей мезосферных серебристых облаков. Произведено сравнение основных цветовых пространств. Выявлены диапазоны каналов, относящиеся к сегменту поля.
Ключевые слова: карта глубины, МСО, параллакс, стереобаза, цветовое пространство.
Мезосферные серебристые облака (МСО), самые высокие облачные образования в земной атмосфере, образующиеся на высотах 70-95 км. Их называют также полярными мезосферными облаками (polar mesospheric clouds, PMC) или ночными светящимися облаками (noctilucent clouds, NLC). Именно последнее название, наиболее точно отвечающее их внешнему виду и условиям их наблюдения, принято как стандартное в международной практике.
Изучение этого феномена затруднено их довольно высоким положением в атмосфере. При этом МСО могут являться маркером, показывающим движение атмосферных потоков на этих высотах.
В современной практике для детализации плоского изображения зачастую прибегают к получению 3D картинок, что показывает более точно оценить распределения вещества в пространстве. Аналогично решается вопрос изучения особенностей морфологии МСО.
В данной работе предлагается метод получения плотного стерео для изображений полей серебристых облаков.
В основе построения модели лежит понятие угловой стереобазы снимки, для которой, производятся с двух разнесённых наблюдательных пунктов камерами, ориентированными на одну звезду.
Стереобаза вычисляется из тех соображений, чтобы параллакс на переднем плане Parallaxfore был равен 3 мм, а для заднего плана это ограничение Parallaxback - 9 мм, в три раза больше.
* Старший преподаватель кафедры «Физика», кандидат физико-математических наук.
* Магистрант. " Студент.
* Студент.
AngularBase, = 2 • arctg
Parallax fore • (
L,
f
L
2 • M • (P - Lore)
где Lfore - расстояние до предмета, находящегося на переднем плане, -ближайшего к нам предмета; f - фокусного расстояние объектива; L - расстояние до точки фокусировки объектива; M - увеличение фотоаппарата, включая изменения размера при печати фотографий, сканировании, кадрировании и т.п.; P - расстояние до оси вращения фотоаппарата.
Так же можно вычислять стереобазу и исходя из параллакса для заднего
плана:
f
AngularBaseback = 2 • arctg
Parallax,
f
L \
back ^
2 • M • (Lback - P)
В итоге, исходя из неточностей измерений и приближенности эмпирических данных, мы получим два значения угловой стереобазы. Выбрать нужно наименьшее.
Если задний план находится в бесконечности, то формула упрощается:
AngularBaseinUe = 2 • arctg
Parallaxu
• (L - f)
2 • M • f • L)
Эти формулы можно использовать с хорошим приближением и для фотоаппаратов со смещаемым объективом, когда все расстояния намного больше фокусного ^ >> Д то есть в нашем случае, когда расстояние до облака порядка десятка, а то и сотен километров.
Далее если пренебречь кривизной земной поверхности, то линейная база, или расстояние, на которое должны быть разнесены точки наблюдения:
AngularBase
Base = 2 • P • tg
2
Для вычисления величины P - расстояния до оси вращения фотоаппарата, или попросту расстояния до объекта наблюдения, воспользуемся методом описанном в источнике [1].
L
)
\
/
L
(
Определение расстояния до оси вращения фотоаппарата абсолютно одинаково для обеих точек наблюдения, поэтому рассмотрим только один случай.
1. Наблюдатель, находясь в точке наблюдения, делает так называемый пробный снимок, на котором должен находиться наблюдаемый объект и два ориентира с известными координатами, в качестве которых предлагается использовать звёзды.
2. С помощью приборов измеряется широта пункта наблюдения.
Для вычисления расстояния от точки наблюдения до определённой точки серебристого облака воспользуемся формулой М.И. Бурова [1]:
5 = 7429 • (- tg (h) + V tg (h)2 + 0.022l)
где h - высота точки над горизонтом.
Высоту точки МСО можно определить по снимку. Для этого необходимо определить координаты положения линии горизонта и «нулевого» азимута на фотоснимке, а чтобы определить координаты положения линии горизонта и «нулевого» азимута, необходимо знать азимуты и высоты нескольких ориентиров (в данном случае используются звезды).
1. То = Тд - (пч + 1ч)
Всемирное временя (времени в Гринвиче), где Тд (декретное время) -время получения снимка и пч (номер часового пояса).
2. t = S0 + AS + Х-а
Часовой угол светила, где S0 - значение момента звездного времени на среднюю гринвичскую полночь (можно найти как количество дней после 22 сентября).
366.2422
AS =--T0
365.2422 0
где X - долгота пункта наблюдения; а - прямое восхождение светила.
3. Затем вычислим зенитное расстояние и высоту звезды:
cos z = sin|- sin£ + cos|- cos£- cos t z = arccos(cos z) h = 90°- z
где ф - склонение светила;
д - широта пункта наблюдения.
Зная азимуты и высоты звезд на снимке, определяем точку с координатами (x0, y0) (точка пересечения линии горизонта и «нулевого» азимута).
Высота изменяется по оси ОУ и есть угол между «нулевой» высотой и точкой светила.
Тогда из геометрических соображений по снимку можно найти у0:
Уо - У1
=
где у0 - координаты «нулевой» высоты; г - радиус небесной сферы; у - координата звезды на снимке; М - азимут и высота звезды на момент съемки.
Аналогичные формулы составим и для второй звезды:
Уо - У2
= tgK
Тогда получим:
Уо =
у 2 • - У • tghl - tghг
Основываясь на Н - средней линейной высоты полей МСО над поверхностью земли равной 80 км, тогда:
^М2 + 7429 • (- tg (h) + у1 tg (И)2 + 0.0221)
Р = <
И отсюда получим расстояние между двумя наблюдательными пунктами равно:
Базв = 2 • tg
А^и1агБазв 2
н2 +
(
7429 •
Усо - Уо
1
У о - У со
^ I + о.о221
Для реализации предложенного метода был реализован пакет программ, включающий в себя клиент и сервер, позволяющий соединять наблюдательные пункты по двум схемам:
- два наблюдательных пункта соединённых между собой один из которых работает как клиент и как сервер;
- два наблюдательных пункта соединённые с сервером.
В целях упрощения взаимодействия и защиты данных схема сети собирается на основе виртуальной частной сети - ОрепУРМ [2]. Передача видео данных осуществляется с помощью библиотеки ЬШУЬС [3], по протоколу
г
г
2
2
г,
г,
h
h
гф закодированные кодеком Н.264. Сервер позволяет в реальном времени складывать видеокадры и записывать либо воспроизводить результирующее видео в красно-голубом, монохромном, оптимизированном, желто-синем и тёмном анаглифах.
При построении плотного стерео, для МСО, всё ещё остаётся проблемным поиск опорных точек в его структуре. Все современные методы поиска основаны на скачке градиента яркости в окрестности особой точки, в то время как значение яркости на снимках убывает снизу вверх, а в поле облака мы наблюдаем плавное изменение яркости, даже на границе ярких структур. Увеличение контраста достигается применением фильтра, выявляющего структуры поля МСО, и осуществляющий дальнейший поиск опорных точек по их контурам. Спектр излучения сегмента облака инвариантен ко времени суток, фазе развития облака и места наблюдения. Данное свойство даёт возможность выявления структур, путём применения порогового классификатора по цветам.
Таблица 1
Диапазон значений показателей цвета для МСО
Палитра Канал Граничные значения
минимальный порог максимальный порог
RGB R 60 150
G 77 241
B 57 240
YCbCr Y 87 154
Cb - -
Cr - -
HSV H 14 255
S - -
V 130 135
Основным шагом решения задачи является выбор цветового пространства, для изучения были взяты RGB, YCbCr и HSV палитры. Чтобы выявить диапазон, в котором лежат цвета структуры поля МСО, было создано приложение, для работы с каналами различных палитр, и обработана база снимков прошлых наблюдательных сезонов (табл. 1).
В результате было установлено:
1. Каналы R, G и B не выявляют структур облака, а лишь отсекают горизонтальные полосы, но в определённом диапазоне хорошо отсеивают пикселы принадлежащие фонарям, вершинам деревьев, красному свечению заходящего солнца, и т.п.
2. Канал V оказывает самое сильное влияние на выявление структур и имеет самый минимальный диапазон пропускания.
3. Каналы H и Y вносят небольшой вклад, так как частично дублируются другими каналами.
4. Каналы 8, СЬ и Сг не вносят существенного вклада в выявление структур, либо их действие дублируется сочетанием работы других каналов, их диапазон пропускания почти во всех опытных случаях равнялся общему диапазону канала.
Рис. 1. Пример исходного и обработанного изображений
Применение данного фильтра к фотографиям большого разрешения позволяет упростить процесс классификации структур, и в будущем с применением методов компьютерного зрения позволит автоматизировать ведение журнала наблюдений. В качестве примера, на рис. 1 приведены изображения до и после обработки с использованием предлагаемого фильтра, причём на полученных изображениях определяются опорные точки даже при применении простейших детекторов.
Список литературы:
1. Бронштэн В.А. Серебристые облака и их наблюдение. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1894. - 128 с.: илл.
2. http://openvpn.net.
3. http://www.videolan.org.
