Цветовая селекция точечных источников Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

Александров Вячеслав Сергеевич, д-р техн. наук, проф., [email protected], Россия, Тула, ФГБОУ ВО "Тульский государственный университет",

Васильев Александр Анатольевич, инженер, [email protected], Россия, Тула, КБ приборостроения имени академика А.Г. Шипунова,

Морозова Елена Владимировна, канд техн. наук, доц., mevsautulgu@,mail.ru, Россия, Тула, ФГБОУ ВО "Тульский государственный университет"

SYNTHESIS OF VARIANTS OF A COMBINED SYSTEM OF STEERING GEAR

V.S. Alexandrov, A.A. Vasilev, E. V. Morozova

The point of view of patent analogues, prototypes and technical solutions to the problem of structural synthesis of a combined system of steering gear are considered.

Key words: structural synthesis, the combo drive, steering gear, gas-dynamic control

device.

Alexandrov Vyacheslav Sergeevich, doctor of technical science, professor, avs@sau. tsu. tula.ru, Russia, Tula, Tula State University,

Vasilev Alexander Anatolevich, engineer, [email protected], Russia, Tula, Instrument design Bureau named after academician A. G. Shipunov,

Morozova Elena Vladimirovna, candidate of technical science, docent, [email protected], Russia, Tula, Tula State University

УДК 621.383

ЦВЕТОВАЯ СЕЛЕКЦИЯ ТОЧЕЧНЫХ ИСТОЧНИКОВ

А.Ю. Андросов

Исследуется проблема селекции сигнала с разделением на цветовые составляющие. Показано, что без увеличения общей информационной емкости сигнала при использовании в качестве информативных признаков цветовые составляющие можно повысить эффективность выделения сигнала.

Ключевые слова: точечный источник, селекция, цветовые составляющие.

В большинстве работ по селекции целей изображения рассматриваются как монохромные [1, 2, 3], а следовательно такой важный параметр, как частота электромагнитного излучения V исключается из анализа, что в ряде случаев затрудняет решение задач поиска и идентификации объекта на сцене. В цветном изображении каждый элемент сцены обеспечивает модуляцию светового потока (излученного или отраженного) по частотам

спектра v и представляется в виде сигнала Ф(х, y, z, t, v), аргументом которого наряду с координатами пространства х, y, z, временем t, является частота излучения [4]. Очевидно, что сигнал Ф(х, y, z, t, v) может быть дискре-тизирован по параметру v, т.е. представлен в виде

ф(х, y, Z, t, v)@ £ ф(х, y, Z, t, v)5(v-v j ), (1)

j=1

где v7- - j-я монохроматическая спектральная составляющая излучения; 8(...) - дельта-функция Дирака; J - количество монохроматических спектральных составляющих, на которые раскладывается изображение.

Как правило, разделение света на J частотных составляющих производится на уровне преобразований световых потоков, например, путем использования светофильтров, имеющих узкий спектральный диапазон.

В частности, в фотоэлектронном преобразователе MT9P031 фирмы «Micron Technology Inc.» (рис. 1, а) структура фоточувствительных элементов, имеющих пик спектральной характеристики в красной (R), зелено-синей (Gb) и зелено-красной (Gr) областях спектра, имеет вид, приведенный на рис. 1, б.

а

б

Рис. 1. Вид матрицы MT9P031 (а) и структура пикселей (и)

Сигнал приемника, воспринимающего j-й спектральный диапазон излучения, имеет вид [4]:

v ■

min

Vj = i Ij (v)E (v)dv, (2)

v

min

где E (v) - распределение уровня освещенности ячейки фотоэлектронного преобразователя по частотам электромагнитного излучения; Ij (v) - функция спектральной чувствительности приемника j-го спектрозонального канала излучения.

Выбор функций Ij(v) является основой для классификации воздействующих спектров по координате v. Нормированное значение указанной функции отражает долю энергии, зарегистрированной в j-м спектральном интервале, по отношению ко всей зарегистрированной энергии.

Наиболее распространенным при дискретизации видеосигнала по частотам спектра является способ представления произвольного цвета сложением в нужной пропорции трех основных цветов изображения (J = 3). Частными случаями разделения спектра белого цвета на спектральные составляющие являются международная система RGB, в которой сигнал разделяется на красную (R), зеленую (G) и синюю (В) составляющие (рис. 2).

Рис. 2. Характеристики системы RGB представления цветности

Для дальнейшей цифровой обработки составляющие RGB квантуются как обычно [], для каждой цветовой составляющей:

dr =

Dr=\

при VR < А0;

&R при A^1 < VR < , 1 < i < Nr - 2;

r^Np-l rr ^ aNj>-2 Drr при VR> А/ ;

D°g npiiFG<A0;

D'g приA^1 <VG<AtG,l<i<NG-2;

JV„-1

Nn-2

DB =

Dgg при Vq > Aq

Dfi при VB < A0;

при A^g1 A!B ,l<i< NB - 2;

DbB при Уд > АДВ , 30

(3)

(4)

(5)

где Dr , Dq , Dß - выходные коды, присваиваемые значению сигнала в результате квантования, в красной, зеленой и синей областях спектра; Vr ,

Vq Vß - квантуемый аналоговый сигнал; Dr DQ Dß - i-е значения выходного кода; AR , AQ, Aß - пороги квантования; Nr , Nq , Nß - количество

разных кодов, которыми представляется сигнал в красной, зеленой и синей областях спектра.

Di (t )=[D0 (t),..., Dj (t),..., d:_1 (t)]; (6)

Dj (t) - j-й разряд i-го кода; 0 £ i £ N - 1; 0 £ j £ n - 1; N = 2n.

Обычно применяют равномерную шкалу квантования с шагом

A = VRQß max - VRQß min ПЛ

A RGß =---, (7)

N RQß

поэтому зависимости (3), (4), (5) преобразуется к виду:

DRQß = DRQß при VRQß min +iARQß £ VRGß £ VRGß min +

+ (i + 1)ARQß, 0 £ i £ Nrqb -1, (8)

где Drqb - выходные коды, присваиваемые значению сигнала в результате квантования, в одной из областей спектра; Vrqb - квантуемый аналоговый сигнал; Vrqb min, Vrqb max - минимальное и максимальное значения сигнала, соответственно; DRqb - i-е значение выходного кода; Arqb - пороги расстояние между порогами квантования; Nrqb - количество разных кодов, которыми представляется сигнал в красной, зеленой и синей областях спектра.

Вследствие того, что общее количество пикселей в оцифрованном сигнале с разделением на цветовые составляющие не увеличилось, и все пиксели имеют равное количество уровней квантования, энтропия для сигнала с некоррелированными значениями пикселей будет определяться точно так же, как и для сигнала без разделения на составляющие:

H = MR

i ЛГ 1 Л

NRQß -1

- Z Pi log Pi i=0

+ MQ

i ЛГ 1 Л

NRQß -1

- Z Pi log Pi i=0

+ Mß

i ЛГ 1 Л

NRQß -1

- Z Pi log Pi i=0

, (9)

где MR, М^, Мв - количество пикселей, представляющих красную, зеленую и синюю составляющие сигнала; Р1 - вероятность появления пикселя со значением / в общем потоке пикселей; MR + М^ + Мв = М ; М - общее

количество пикселей.

Введем цветовой пространство (рис. 3), в котором по координатам В^, Вв откладываются значения интенсивности сигнала в соответствующих областях спектра. В цветовом пространстве значение сигнала может быть представлено в виде вектора В, имеющего составляющие В ц,

В'с, Сигнал считается удовлетворяющим условиям селекции, если его значение попадает в область 0 [5, 6, 7, 8]. Для простоты

можно считать, что эта область имеет вид прямоугольного параллелепипеда. Тогда из общих условий селекции могут быть получены следующие выражения:

(10)

где - нижние значения границ области селекции по цветовым

составляющим; яяв значения ширины области селекции по цветовым составляющим.

Рис. 3. Принцип цветовой селекции

Величины Яд, Зв и ял^с^В выбираются в зависимости от решаемой задачи. Введение селекции по цветовым составляющим позволяет проводить разделение сигнала даже в случае его одинаковой общей интенсивности, что в свою очередь, повышает эффективность функционирования систем обработки видеоданных.

Список литературы

1. Ларкин Е.В., Котов В.В., Котова Н.А. Система технического зрения робота с панорамным обзором. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2009. Вып. 2. Ч. 2. С. 161 - 166.

32

2. Горшков А. А., Ларкин Е.В. Расчет наблюдаемой площади в системе с множеством видеокамер / Фундаментальные проблемы техники и технологии. Орел: ГУ УНПК. 2012. № 4. С. 150 - 154.

3. Аршакян А. А., Ларкин Е.В. Определение соотношения сигнал-шум в системах видеонаблюдения. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2012. Вып. 3. С. 168 - 175.

4. Ларкин Е.В., Первак И.Е. Отображение графической информации. Тула: ТулГУ, 2000. 108 с

5. Аршакян А.А., Будков С.А., Ларкин Е.В. Эффективность селекции точечных сигналов, сопровождаемых импульсной помехой // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. Вып. 12. Ч. 2. Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. С. 239 - 244.

6. Ларкин Е.В., Лагун В.В. Классификация как информационный процесс. Известия Тульского государственного университета. Проблемы специального машиностроения. Вып. 4. Ч. 2. Тула: ТулГУ, 2001. С. 21 - 25.

7. Котов В.В., Ларкин Е.В. Поиск целей на тепловизионных изображениях. Известия Тульского государственного университета. Проблемы специального машиностроения. Вып. 4. Ч. 2. Тула: ТулГУ, 2001. С. 25 - 29.

8. Ларкин Е.В., Лагун В.В. Моделирование информационного процесса поиска объекта // Тулаинформ-2001. Проблемы информатизации образования: Материалы Всероссийской научно-практической конференции. Тула: ТулГУ, 2001. С. 97 - 98.

Андросов Алексей Юрьевич, асп., elarkin@,mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет

COLOR SELECTION OF POINT SOURCES A. Yu. Androsov

The problem of selection of video-signal with division on color components is investigated. It is shown, that without of increasing of common informational capacity of signal effectiveness of selection may be increased when one uses color components for selection.

Key words: point source, selection, color components.

Androsov Alexey Yurievich, postgraduate, elarkin@,mail.ru, Russia, Tula, Tula State University