НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ УКРАЇНИ“

КИЇВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ”

Гордійко Наталія Олександрівна

УДК 621.384.3 : 621.391.837 : 681.3.01

ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ ВИХІДНОГО ЗОБРАЖЕННЯ

ТЕПЛОВІЗІЙНОЇ СИСТЕМИ НА ПІРОВІДИКОНІ

Спеціальність 05.11.07 – оптичні прилади і системи

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Київ – 2004

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана на кафедрі прикладної фізики Фізико-технічного інституту Національного технічного університету України “Київський політехнічний інститут”.

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор Воронов Сергій Олександрович, Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”, завідувач кафедри прикладної фізики Фізико-технічного інституту.

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Колобродов Валентин Георгійович, Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”, завідувач кафедри оптичних та оптико-електронних приладів;

доктор технічних наук, професор Невлюдов Ігор Шакирович, Харківський національний університет радіоелектроніки, завідувач кафедри технології автоматизації виробництва радіоелектронних та електронно-обчислювальних засобів.

Провідна установа: Київський національний університет імені Тараса Шевченка.

Захист відбудеться 16 березня 2004 р. о 1600 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.002.18 у Національному технічному університеті України “Київський політехнічний інститут” за адресою: 03056, м. Київ, проспект Перемоги, 37, корп.1, ауд.293.

З дисертацією можна ознайомитись у науково-технічній бібліотеці НТУУ “КПІ” за адресою: 03056, м. Київ, проспект Перемоги, 37.

Автореферат розісланий “ 13 ” лютого 2004 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради Д26.002.18,

к.т.н. доцент Бурау Н.І.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Під час проходження по тепловізійному тракту сигнал від досліджуваного об’єкту зазнає ослаблюючого та спотворюючого впливу його елементів. Тому результат на виході тепловізійної системи (ТС) – тепловізійне зображення (ТЗ) – своєю якістю найчастіше не задовольняє користувачів. Отже, основною метою розвитку ТС є їх оптимізація, направлена на поліпшення вихідного результату. В сучасних ТС основна увага приділяється поліпшенню відеосигналу аналоговими методами. Однак апаратна реалізація позбавлена гнучкості при адаптації до нових, удосконалених, алгоритмів обробки і, крім того, вона збільшує вартість системи. Водночас розвиток обчислювальної техніки в останні роки призвів до підвищення продуктивності комп’ютерів у сотні разів із одночасним зменшенням цін на них. Тому в роботі запропоновано застосовувати позбавлені недоліків, пов’язаних з апаратною реалізацією модуля обробки сигналу, цифрові методи обробки ТЗ. Реалізовані як комп’ютерні програми вони є гнучкими й простими в налагодженні та дозволяють отримати за наявності не самої сучасної (а отже – і недорогої) апаратури – зокрема тепловізору на піровідиконі – хороші результати.

Однією з проблем, пов’язаних із розв’язанням задачі оптимізації ТС, є проблема вибору міри її якості. Такою мірою може бути показник якості вихідного цифрового ТЗ. Звідси ж виходять задачі визначення самого поняття “якості” ТЗ, а також розробки методів її підвищення, які й розв’язувались у даній роботі.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась згідно з планами наукових досліджень в рамках науково-дослідних робіт за державними програмами Міністерства освіти і науки України 01.03 – “Створення технічних та системних засобів моніторингу навколишнього природного середовища” (НДР “Розробка апаратних засобів моніторингу і зберігання інформації про стан навколишнього середовища в інфрачервоному діапазоні” (0197U013567)) та 04.03 – “Підвищення надійності та довговічності машин та конструкцій” (НДР “Розробка системи теплового неруйнуючого контролю та технічної діагностики машин і конструкцій” (0197U013566)), а також у відповідності з координаційним планом №20 – “Національна термографія – розробка апаратурної бази та методик її застосування” (наказ Міносвіти України №37 від 13.02.97 р.) (НДР “Розробка технічних і обчислювальних засобів для реєстрації інформації в оптичному та інфрачервоному діапазонах” (0198U000869)). Деякі результати досліджень включені в звіт НДР за програмою “Розробка науково-методичних основ системи прогнозування генетичного ризику впровадження нових технологій та забруднення навколишнього середовища “Граніт””, що виконувалась згідно Указу Президента України №53/95 від 17.01.95 р. “Про систему прогнозування генетичного ризику впровадження нових технологій та забруднення навколишнього середовища”. НДР “Дослідження та розробка принципів побудови теплових сенсорів та систем на їх основі” (0102U000746) виконується в рамках науково-технічних програм і проектів Фонду фундаментальних досліджень. Для підготовки й подання дисертаційної роботи базовими також були такі НДР, виконані в Науково-дослідному інституті радіоелектронної техніки “ТОР”, на Фізико-математичному факультеті НТУУ “КПІ”, у Відділенні радіоелектроніки і засобів зв’язку Академії інженерних наук України: “Розробка концепції побудови систем технічного захисту з використанням реверсивних середовищ для реєстрації інформації” (0194U019333), “Розробка методів контролю екологічних забруднень навколишнього середовища в інфрачервоному діапазоні” (0100U006276), “Розробка програмно-апаратних засобів для моніторингу теплових забруднень біосфери” (0101U003510), “Розробка наукових засад моделювання твердотільних перетворювачів теплових зображень та обробки термограм” (0100U000661), “Розробка програмно-технічних засобів аналізу техногеннонебезпечних об’єктів енергетики України” (0199U003701).

Мета дисертаційної роботи – підвищення якості вихідного зображення ТС на піровідиконі – тепловізійного зображення.

Для досягнення поставленої мети в роботі розв’язувались такі задачі:

-

-

-

-

-

Об’єкт дослідження – оцифроване вихідне зображення ТС на піровідиконі – ТЗ.

Предмет дослідження – якість ТЗ, показники якості, методи підвищення якості ТЗ.

Методи дослідження. В процесі роботи над дисертацією застосовувались математичний аналіз, методи перетворення векторів і матриць, методи математичної статистики й ЦО сигналів – при дослідженні та розробці показників якості зображень, методи роботи з напівтоновими зображеннями – при обробці результатів досліджень та їх застосуванні до ТЗ, комп’ютерні математичні й чисельні методи – при проведенні обчислювального експерименту, дослідженні ТЗ та обробці отриманих результатів.

Наукова новизна роботи полягає в тому, що:

-

-

-

Практичне значення одержаних результатів полягає в наступному:

-

-

-

-

Особистий внесок здобувача полягає в самостійному виконанні теоретичної й експериментальної частин роботи, а також інтерпретації отриманих результатів. Автором самостійно розроблені основні положення, винесені на захист (нові показники якості (ПЯ) ТЗ, метод поліпшення ТЗ на основі об’єктивного ПЯ та метод поліпшення ТЗ в реальному часі), сформована система параметрів ТС, розроблені рекомендації з поліпшення ТЗ, запропонована класифікація ТЗ на основі запропонованого відносного інтегрального ПЯ, розроблені принципи і структура системи обробки ТЗ, а також основні елементи програмного забезпечення, яке реалізує методи поліпшення цифрового ТЗ та використане в системі обробки ТЗ.

Апробація результатів дисертації. Основні результати роботи доповідались та обговорювались на XIX та XX Міжнародних науково-технічних конференціях “Проблеми фізичної і біомедичної електроніки”, м. Київ, 1999–2000 рр., а також на XXI, XXII та XXIII Міжнародних науково-технічних конференціях “Проблеми електроніки”, м. Київ, 2001–2003 рр.

Публікації. За темою дисертації опубліковано робіт 15, в тому числі – 13 статей у фахових виданнях і 2 глави в монографіях.

Структура та обсяг дисертації. Робота складається з вступу, чотирьох розділів основного змісту, висновків, переліку використаної літератури та шести додатків. Загальний обсяг роботи –184 сторінки, в тому числі 11 сторінок списку літератури (108 найменувань), 23 рисунки та 55 сторінок додатків, в яких наведені результати досліджень, а також документи про їх використання. Основний текст дисертації викладений на 100 сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обгрунтована необхідність проведення дослідження за визначеним напрямком, викладена актуальність теми, сформульовані мета та основні задачі дослідження, наведені наукова новизна отриманих результатів, їх практичне значення та апробація.

Перший розділ містить аналіз літератури за темою роботи. В ньому викладені основні тенденції розвитку ТС, розглянута загальна постановка задачі оптимізації ТС, а також наведений огляд методів оцінювання якості цифрових зображень.

З урахуванням існуючих тенденцій розвитку ТС зроблений висновок про те, що сформована в останні роки концепція переходу на тепловізійну апаратуру нового покоління – портативні інфрачервоні (ІЧ) камери на базі неохолоджуваних твердотільних гібридних матриць – є найперспективнішою на найближчі 15–20 років. Однак актуальним (особливо в умовах дефіциту бюджету) залишається використання ТС на піровідиконах. Це пов’язано з такими їх перевагами, як відносно низька вартісь (на порядок нижча, ніж у ТС на базі матричних приймачів випромінювання (ПВ)), невеликі масогабарити, низьке енергоспоживання, можливість роботи в широкому діапазоні ІЧ спектру, що робить можливим їх масове використання як систем теплового неруйнівного контролю й діагностики, в тому числі і в режимі реального часу. Проте вихідний результат даних ТС потребує поліпшення, оскільки отримані ТЗ найчастіше є зашумованими, слабкояскравими, слабкоконтрастними та мають дефекти чутливого елементу ПВ. Апаратна реалізація модуля обробки ТЗ з метою їх поліпшення, якій приділена основна увага в закордонних ТС, через свою досить високу вартість та відсутність певної гнучкості при реалізації нових, удосконалених, алгоритмів обробки найчастіше не задовольняє вітчизняних розробників. З іншого боку, подальший розвиток технічних систем різного призначення, в тому числі й ТС, значною мірою визначається удосконаленням методів ЦО сигналів та зображень (зокрема – ТЗ) засобами обчислювальної техніки, що постійно розвиваються. Тому використання комп’ютеру (ПЕОМ) як модуля обробки ТЗ, отриманих за допомогою ТС на піровідиконі, дасть можливість навіть за наявності не найсучаснішого устаткування з невеликими затратами отримати результати, порівняні за якістю з результатами роботи ТС останнього покоління.

Отже, за головний напрям дослідження взяте підвищення якості ТЗ методами ЦО, реалізованими за допомогою ПЕОМ. Звідси виходить необхідність коректного визначення самого поняття якості ТЗ, розробки його показників (мір, оцінок), а також методів підвищення якості ТЗ, що є однією з задач, пов’язаних з оптимізацією ТС. Тому в даному розділі розглянуті об’єктивні методи оцінювання якості видимих зображень з метою їх подальшого застосування до ТЗ. Переваги цих методів над СОВЯ в тому, що вони дають можливість оцінити якість зображення незалежно від суб’єктивності його сприйняття людиною, не потребують великих затрат при реалізації їх на ПЕОМ, а також дозволяють використовувати їх в автоматизованих системах обробки зображень і прийняття рішень.

Другий розділ присвячений дослідженню якості ТЗ. Оскільки в процесі оптимізації ТС розв’язується задача вибору міри якості та встановлення її залежності від властивостей системи, в даному розділі порушені два питання: вплив елементів тепловізійного тракту на якість вихідного ТЗ та оцінювання якості ТС в цілому. В рамках першого питання розглянуті характеристики (параметри) ТС, в рамках другого – питання оцінювання якості ТЗ та розробки її показників.

Враховуючи найважливіші характеристики елементів ТС та їх взаємозв’язок, виділені чотири групи параметрів, які найбільш повно характеризують роботу ТС (незалежно від її типу) і складають систему параметрів ТС, зведених у відповідну таблицю, в якій також наведені математичні вирази для розрахунку, згідно із загальноприйнятими позначеннями. Запропонована система параметрів ТС включає в себе такі групи параметрів, як параметри діапазону й розділення, параметри дальності, параметри ТЗ і його сприйняття та експлуатаційні параметри.

В роботі розглянута ситуація, коли людина за певних причин не може змінювати параметри основних елементів тепловізійного тракту (тобто не має можливості модернізувати апаратуру). З іншого боку, підвищення якості вихідного зображення ТС є необхідним. Тому для його поліпшення запропоновано використовувати методи ЦО.

Поліпшуючи параметри ТЗ, тим самим поліпшуються параметри ТС в цілому. З метою поліпшення в роботі досліджувались параметри якості ТЗ.

Робота виконана на базі ТС, до складу якої входять дослідний зразок переносної тепловізійної камери (тепловізору) на піровідиконі, вмонтований в камеру електронний видошукач, процесор кадрів, енергонезалежна пам’ять зображень, ПЕОМ, вузол інтерфейсного зв’язку з ПЕОМ.

З літератури відомо, що якість видимого цифрового зображення оцінюється двома способами: або визначають вірність його відтворення, що характеризує міру відхилення обробленого зображення від еталону, або оцінюють його дешифрованість, яка вказує, в якій мірі людина або машина може вилучити з зображення корисну інформацію. Теплобачення є таким напрямом оптоелектроніки, де значною мірою взаємопов’язані характеристики апаратури та зорового сприйняття людини. Тому в роботі за якість ТЗ взята саме його дешифрованість (або ще інтерпретованість), яка згідно з стандартом Міноборони США тлумачиться як міра придатності зображення для аналізу й експлуатації. Це пов’язано ще з тим, що для ТЗ через їх природу відтворити (повторити) умови, що максимально відповідають реальним умовам спостереження, досить складно, і отже, складно отримати для них еталонні зображення. В роботі, згідно з прийнятим визначенням якості ТЗ, вважалось, що будь-яка операція, в результаті якої полегшується його сприйняття й подальший аналіз, поліпшує ТЗ, тобто підвищує його якість. Очевидно, що навіть з дуже якісного ТЗ неможливо отримати максимум інформації про досліджуваний об’єкт: частина інформації про об’єкт відсутня в його ТЗ. У зв’язку з цим основною задачею досліджень була розробка таких методів поліпшення ТЗ, які дозволяють отримати з нього інформацію, достатню для його аналізу й експлуатації. За міру цієї “достаньості” і взяте поняття інтерпретованості, числове значення якої розраховується за допомогою об’єктивного ПЯ, який враховує особливості зорової системи (ЗС), легко обчислюється за допомогою ПЕОМ, добре корелює з СОВЯ й може їх замінити.

В контексті іконічної моделі обробки й оцінювання якості зображень проведені дослідження об’єктивних методів оцінювання якості зображень у застосуванні їх до ТЗ. Використана вибірка з 50 ТЗ розміром 180178 пікселів, що отримані за допомогою ТС на піровідиконі й відносяться до медицини, техніки, транспорту й комунального господарства. Кожне ТЗ підпадало під низькочастотну, високочастотну фільтрацію та поліпшення шляхом комбінації цифрових фільтрів, що дає найкращий результат; тобто для кожного ТЗ були отримані три варіанти його обробки. Для вихідного ТЗ та його оброблених аналогів розраховувались значення досліджуваного ПЯ. Далі розглядалось питання кореляції цього ПЯ з СОВЯ ТЗ.

Оскільки однозначність визначення значень СОВЯ ТЗ в більшості випадків не викликала сумнівів, оцінювання якості ТЗ було проведене за чотирибальною шкалою від “1” до “4”, де “найякіснішому” ТЗ надається оцінка “4”. Опитавши двадцять незалежних спостерігачів і узагальнивши значення СОВЯ, отримані усереднені значення СОВЯ ТЗ. Після цього розраховані коефіцієнти кореляції (corr) значень досліджуваних ПЯ з СОВЯ та їх середні значення ().

Як оцінки якості ТЗ досліджені його основні характеристики: оцінка рівня адаптації ЗС за яскравістю (LQ), повнота використання елементами ТЗ градацій яскравості (KQ), різкість (RQ) та узагальнений контраст (KC), розраховані за формулами (1) – (4), а також такі ПЯ, як інтегральний ПЯ (Q), відношення сигнал/шум (SNRlg) та ентропія (Е), розраховані за формулами (5) – (7), де – середньоарифметичне значення яскравості ТЗ; Lmax – максимально можливий діапазон яскравостей; S – кількість рівнів яскравості, для кожного з яких на даному ТЗ наявна більша, ніж сNM, кількість елементів з даною яскравістю; с=0.001; NM – розміри ТЗ у пікселях; RO – відношення середньоквадратичної крутості перепаду (швидкості збільшення яскравості) до загальної величини цього перепаду; f(x)– відеосигнал (для ТЗ використовується L(x,y) – яскравість елементу ТЗ в точці з координатами (x,y)); a, b – точки, розміщені на протилежних краях перепаду; K1, K2 – контрасти між та модою ТЗ, а також та медіаною ТЗ, відповідно; k – нормуючий коефіцієнт; Gh – висота стовпця гістограми; sum – розмір вибірки гістограми.

, (1) | , (2)

, , (3) |

(4)

, (5)

,

(7)

. | ,

(6)

.

За результатами, наведеними на відповідних графіках (рис.1а–ж), де вісь абсцис відповідає вибірці досліджуваних ТЗ, а вісь ординат – значенням їх коефіцієнтів кореляції з СОВЯ, зроблений висновок про те, що досліджені ПЯ загалом погано корелюють з СОВЯ й не можуть застосовуватися для оцінювання якості ТЗ, оскільки за їх допомогою некоректно оцінюється якість зашумованих ТЗ. Взагалі цей недолік притаманний всім методам, що використовують певну міру контрасту, оскільки не забезпечується ідентифікація різких перепадів яскравостей – за шумом або висококонтрастною ділянкою.

Отже, існує нагальна потреба у розробці нових ПЯ для коректного оцінювання якості ТЗ, які повинні узгоджуватись з математичною моделлю зображення (8), згідно якій ТЗ є функцією двох прямокутних координат і подається як сума перекривних і неперекривних плям (незашумованого зображення) та реалізації шуму n(x,y):

. (8)

Ідеальною оцінкою якості будь-якого зображення, в тому числі й ТЗ, був би показник, що максимально враховує закони зорового сприйняття та характеристики самого ТЗ і реалізований за допомогою ПЕОМ. Проте через складність формалізації всіх особливостей ЗС отримання ідеального ПЯ неможливе. В той же час урахування в ньому деяких основних особливостей ЗС та параметрів ТЗ, до зміни яких ЗС найбільш чутлива, є цілком реальною задачею.

Рис.1. Кореляція досліджених та розроблених ПЯ ТЗ з їх СОВЯ: а – LQ; б – KQ; в – RQ; г – KC;

д – Q; є – SNRlg; ж – E; з – Q’; і – QES.

Крім того, з (8) виходить, що у вираз для ПЯ ТЗ повинна входити деяка міра його зашумованості. Також, оскільки розробка й застосування ПЯ ТЗ в результаті повинні бути направлені на оцінювання ефективності управління, базуючись на інформації, що міститься в ТЗ, ПЯ ТЗ повинен включати також і його інформаційну характеристику. Один з шляхів розв’язання даної задачі пов’язаний з розробкою нових оцінок якості на основі найбільш вдалих існуючих ПЯ видимих зображень. В роботі за основу взятий інтегральний ПЯ (5) як показник, що дозволяє об’єднати в собі найважливіші характеристики ТЗ і найповніше його описати.

Через наявність у (5) складових RQ та KC інтегральний ПЯ в основному реагує на високочастотну складову ТЗ і у випадку зашумованих ТЗ дає некоректні результати (рис.1д). Тому (5) був спрощений шляхом вилучення з нього вказаних складових. В результаті отриманий спрощений інтегральний ПЯ (9), який значно краще базового (5) корелює з СОВЯ (рис.1з). Отже, для визначення якості ТЗ допускається застосування спрощеного інтегрального ПЯ. Проте (9) не враховує шум на ТЗ та його інформаційну складову.

. (9)

Виходячи з того, що SNRlg (6) є однією з найважливіших характеристик зображення, за його допомогою можна урахувати зашумованість ТЗ, ввівши його як співмножник у вираз (9). За рахунок цього, по-перше, зменшується негативний вплив недоліку, пов’язаного з використанням у ПЯ мір контрасту, адже тут він оцінюється за допомогою лише одної своєї характеристики – математичного очікування. По-друге, SNRlg достатньою мірою характеризує роздільну здатність ТС, що також є підставою включення його до ПЯ. Оскільки інтерпретованість як міра якості ТЗ безпосередньо пов’язана з його інформативністю, за міру останньої і як ще один множник у (9) взята Е (7). В результаті отриманий відносний інтегральний ПЯ ТЗ (10), який добре корелює з СОВЯ (рис.1і) і, отже, може застосовуватися для оцінювання якості ТЗ незалежно від їх зашумованості.

. (10)

Незважаючи на те, що, на перший погляд, у (10) використані дві різнопланові групи параметрів ТЗ, вони, згідно з визначенням якості ТЗ, найбільш повно його характеризують. До того ж, цей ПЯ є відносним показником, значення якого завжди порівнюється з аналогічним значенням вихідного, необробленого, ТЗ.

Недоліком відносного інтегрального ПЯ є його підвищена чутливість до ітеративної низькочастотної фільтрації ТЗ. Проте, за результатами дослідження, вказаний недолік виявляється значно рідше, порівняно з недоліками інших проаналізованих ПЯ. Так відносний інтегральний ПЯ приблизно на 52, 94, 23 та 9 відсотків ефективніший за такі ПЯ, як інтегральний ПЯ (5), відношення сигнал/шум (6), ентропія (7) та спрощений інтегральний ПЯ, відповідно. До того ж, у порівнянні з іншими методами ЦО, ітеративна НЧ фільтрація ТЗ застосовується значно рідше через природу самого ТЗ, його характер та наявність інших, ефективніших, методів поліпшення ТЗ. Одже, відносний інтегральний ПЯ дозволяє зменшити частоту некоректного оцінювання якості ТЗ.

На основі цього ПЯ запропонована класифікація ТЗ, що базується на даних експерименту і є коректною за умов однакового розміру ТЗ. Умовно виділені три групи ТЗ: неякісні (QES<100), що потребують серйозного поліпшення, недостатньо якісні (100QES<1000), що потребуються лише деякого поліпшення, та якісні (QES1000), що практично не потребують поліпшення.

Третій розділ присвячений розробці методів підвищення якості досліджених ТЗ, які є растровими восьмибітовими напівтоновими зображеннями, в яких зберігаються градації сірого кольору в діапазоні від чорного до білого (grayscale). Оскільки глибина кольору – 8 біт/піксель, такі зображення можуть зберігати 256 значень градацій яскравості. Характерними ознаками цих зображень є їх складність для зорового сприйняття (через їх природу), низькі значення рівня адаптації ЗС за яскравістю та повноти використання його елементами градацій яскравості (ТЗ часто сприймається як темне), зашумованість, розмитість (неконтрастність), наявність дефектів чутливого елементу ПВ. Тому визначені найважливіші задачі, що виникають в процесі обробки таких зображень з метою їх поліпшення, та способи їх розв’язання. Такими задачами є фільтрація, підвищення контрасту (різкості), видалення “явних завад”, спричинених дефектами чутливого елементу ПВ, та підвищення наочності ТЗ. Поліпшення ТЗ є досить складною задачею, оскільки результат роботи кожного раніш застосованого способу обробки може бути викривленим результатом роботи наступних. Отже, в кожному конкретному випадку комбінація методів поліпшення визначається згідно з поставленою задачею, специфікою й характеристиками ТЗ, спираючись на його ПЯ, у зв’язку з чим розроблені конкретні рекомендації з поліпшення ТЗ.

В процесі поліпшення будь-якого зображення, в тому числі й ТЗ, оператор стикається з проблемами доцільності його обробки взагалі та вибору способів (алгоритмів) обробки. Вони вирішуються шляхом застосування до вихідного ТЗ певних способів обробки, подальшого візуального порівняння отриманих результатів та вибору найкращого з них, з точки зору оператора. Однак цей процес є дуже суб’єктивним, адже на нього безпосередньо впливають індивідуальні особливості зору конкретної людини та її досвід роботи з відповідними ТЗ. І як наслідок – якість ТЗ, поліпшених різними операторами, може бути різною. Тому, виходячи з основних задач обробки ТЗ (З1…ЗN) та рекомендацій з їх поліпшення, розроблений метод поліпшення цифрового ТЗ, оснований на оцінюванні його якості за допомогою об’єктивного ПЯ, (рис.2). Згідно з поставленою задачею, специфікою й характеристиками вихідного ТЗ обираються можливі варіанти його обробки (В11…В1M,…,ВN1…ВNK). Для прийняття рішення про спосіб поліпшення ТЗ до нього без візуалізації застосовуються вибрані варіанти обробки, враховуючи рекомендації з його поліпшення. За допомогою одного з об’єктивних інтегральних ПЯ – спрощеного (9) або відносного (10) – оцінюється якість можливих варіантів обробки ТЗ. Результати (числові значення ПЯ) (Q11…Q1M,…,QN1…QNK) порівнюються, і за їх максимальним значенням (Q1…QN) приймається рішення про подальшу обробку ТЗ. Вибраний варіант (В1…ВN) візуалізується. В разі необхідності запропонований метод поліпшення застосовується до ТЗ ітеративно. Отже, даний метод не залежить від недоліків зору конкретної людини, яка працює з ТЗ, та його досвіду, що дозволяє об’єктивно оцінити якість ТЗ і коректно вибрати метод його поліпшення.

Метод поліпшення ТЗ на основі об’єктивного ПЯ розроблений у відповідності з теорією прийняття рішень. В роботі проведена аналогія шляхом порівняння схеми методу поліпшення та загальної схеми процесу прийняття рішень. Отже, запропонований метод є правилом вибору способів поліпшення ТЗ.

Рис.2. Схема методу поліпшення цифрового ТЗ на основі об’єктивного ПЯ

В третьому розділі також розглянуте питання підвищення якості ТЗ, отриманих за допомогою ТС на піровідиконі, в динаміці. При роботі ТС в реальному часі швидкодія є найважливішим параметром, що безпосередньо залежить від обчислювальної складності застосованих методів обробки (поліпшення) ТЗ, яка повинна бути невисокою. Виходячи з цього, розроблений метод поліпшення ТЗ в реальному часі на основі швидкої та ефективної обробки, що базується на комплексному підході (стосовно використання комбінації методів ЦО з високою швидкодією) (рис.3).

Рис.3. Схема методу поліпшення ТЗ в реальному часі

Задачу поліпшення цифрового ТЗ в реальному часі можна описати моделлю виду

, (11)

де D[.] – оператор, що діє на елементи вихідного ТЗ і дає нове, оброблене, ТЗ; L(x,y) і L(x,y) – яскравості елементу ТЗ (нового та вихідного, відповідно) в точці з координатами х, у. Вираз (11) не суперечить також і математичній моделі ТЗ (8). Під оператором D[.] мається на увазі будь-який вплив на ТЗ в реальному часі, направлений на його поліпшення, – цифровий фільтр або будь-яка послідовність поліпшуючих операцій. Отже, D[.] – вкладений оператор з ступенем вкладеності, що дорівнює кількості операцій поліпшення ТЗ.

Як D[.] запропоновані оператори, що реалізують таку послідовність операцій поліпшення в реальному часі: 1) підсилення ТЗ в цілому (лінійне розтягнення діапазону яскравостей) (BR[.]); 2) віднімання зображення фону з вихідного ТЗ (BG[.]); 3) цифрова фільтрація (): застосовується відповідний цифровий фільтр (Fi[.]) або послідовність k фільтрів. Тоді (11) матиме вигляд . Операції 1 та 2 є лінійними і мають високу швидкодію. Тому в основному швидкодія методу поліпшення ТЗ в реальному часі залежить від швидкодії операції 3.

Виходячи з недостатньої якості отриманого ТЗ в реальному часі, як Fi[.] добре використовувати адаптивну вінерівську фільтрацію. Проте, оскільки даний фільтр оснований на статистичних оцінках (математичне очікування, дисперсія) фрагментів ТЗ в межах ковзного вікна, його обчислювальна складність для ТЗ в реальному часі є досить великою і, відповідно, швидкодія – низькою. Кращі результати дають медіанна фільтрація, що має більшу швидкодію (в середньому – на порядок більшу за вінерівську), з подальшою високочастотною фільтрацією. Однак, навіть застосування медіанного фільтру, через низьку швидкодію операції сортування при стандартному визначенні медіани, часто призводить до уповільнення роботи системи в реальному часі. В рамках вирішення цієї проблеми досліджені чотири основні алгоритми обчислення медіани: стандартний алгоритм швидкого сортування, алгоритми нерекурсивного та рекурсивного медіанного пошуку, а також алгоритм швидкого відбору. За результатами тестування встановлено, що максимальну швидкодію має алгоритм швидкого відбору. Вона виявилась, відповідно, у 8, 2 та 4 рази більшою за інші досліджені алгоритми. Це дозволяє використовувати даний алгоритм пошуку медіани в ТС в реальному часі.

У четвертому розділі представлена розроблена система обробки ТЗ (СОТЗ), яка є практичною реалізацією запропонованих методів поліпшення ТЗ з урахуванням основних задач і рекомендацій з їх обробки і увійшла до складу ТС на піровідиконі. Запропонована СОТЗ дозволяє підвищити якість ТЗ досліджуваних об’єктів, в тому числі і в режимі реального часу, полегшує процес їх сприйняття людиною, а також дає можливість провести ряд відповідних перетворень ТЗ для отримання необхідної інформації про об’єкти дослідження. Основними принципами побудови й функціонування СОТЗ і водночас її перевагами є універсальність, модульність, багатофункціональність, оптимальність методів обробки ТЗ, що використовуються, та простота. СОТЗ (рис.4) складається з модуля обміну із зовнішніми пристроями (ЗП) (1), до яких, зокрема, належить тепловізійна камера, модуля візуалізації в статиці (2), модуля прийняття рішень (3), модуля обробки статичних ТЗ (4), модуля візуалізації в динаміці (5), модуля динамічної обробки ТЗ (6), модуля переходу “статика-динаміка” (7), бази даних ТЗ (8) та модуля формування протоколів (9). Модулі 2–4 утворюють блок статики, а модулі 5, 6 – блок динаміки СОТЗ. Модуль 3 реалізує процеси прийняття рішень про необхідність обробки ТЗ та вибір відповідного цифрового фільтру, що функціонально базується на методі поліпшення ТЗ на основі об’єктивного ПЯ, та інші функції вибору (прийняття рішення) в статиці. Модуль 6 функціонально базується на методі поліпшення ТЗ в реальному часі. Модуль 4 розроблений з урахуванням рекомендацій з поліпшення ТЗ. Його функції передбачають методи ЦО ТЗ, побудову гістограм, термопрофілів, контурів, розрахунок спеціальних показників та коефіцієнтів, статистичний аналіз отриманої інформації та т.і. Програмне забезпечення, що реалізує основні функції СОТЗ, реалізоване за допомогою Visual С++.

Рис.4. Структурна схема СОТЗ | Отже, СОТЗ є системою функціональних модулів статики й динаміки, взаємодія між якими здійснюється за допомогою модуля переходу на основі обміну даними із ЗП, в результаті чого формується відповідний протокол обстеження з використанням інформації з бази даних.

СОТЗ передбачає простоту й зручність можливої модифікації залежно від призначення ТС, до складу якої вона входить, та відповідних вимог до неї. Застосування СОТЗ дозволить уникнути

об’єктивних складностей, пов’язаних з необхідністю апаратної реалізації модуля обробки ТЗ. Переваги СОТЗ дають можливість її використання не лише як самостійного модуля обробки ТЗ, а й як складової інформаційно-довідкових або експертних систем різного призначення.

ОСНОВНІ РЕЗУЛЬТАТИ ТА ВИСНОВКИ

В дисертаційній роботі розв’язана актуальна в умовах дефіциту бюджету України задача підвищення якості вихідного результату роботи ТС на піровідиконі – ТЗ – недорогими й ефективними методами ЦО, основаними на оцінюванні якості ТЗ за допомогою об’єктивних показників та реалізованими за допомогою комп’ютерних програм, в тому числі і в реальному часі. Основні результати роботи полягають у нижчезазначеному.

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗДОБУВАЧА ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1.

Здобувачем запропоновані алгоритми та розроблені елементи програмного забезпечення обробки тепловізійних зображень для тепловізійного комплексу.

2.

Здобувачем досліджувався вплив на екологію теплового забруднення та шляхи його уникнення.

3.

Здобувачем розроблені елементи програмного забезпечення з обробки тепловізійних зображень, що входить до складу комплексу.

4.

Здобувачем досліджувалось застосування неохолоджувального тепловізору в медицині, а також розроблене програмне забезпечення для реєстрації й обробки динамічних термограм.

5.

Здобувачем запропоновані алгоритми обробки теплової інформації з метою проведення дистанційного моніторингу навколишнього середовища в інфрачервоному діапазоні.

6.

Здобувачем запропонована структура бібліотеки функцій обробки тепловізійних зображень, а також проаналізоване застосування деяких функцій бібліотеки до тепловізійних зображень медичних об’єктів.

7.

Здобувачем досліджений ентропійний критерій якості у застосуванні до тепловізійних зображень, а також запропонований об’єктивний критерій (дельта-міра), що дозволяє кількісно оцінити якість тепловізійного зображення та визначити доцільність застосування до нього певного перетворення.

8.

Здобувачем досліджене застосування до тепловізійних зображень медичних об’єктів запропонованого кількісного критерію оцінювання якості тепловізійних зображень.

9.

Здобувачем розроблена