Организация оперативного ввода изображений в ИГК РВ

Лекція 2.7. -2.8. Організація оперативного вводу зображень в авіаційні геоінформаційні комплекси реального часу.

План.

2.7.1. Организация оперативного ввода изображений в ИГК РВ.

2.7.2. Градационные характеристики высококачественных устройств ввода изображений системы ввода-вывода информации (СВвИ).

2.7.3. Динамические и точностные характеристики СввИ.

2.7.4. Критерии проектирования технических средств системы ввода изображений в ИГК РВ.

2.7.5. Преобразование сигналов оптоэлектронными аппаратами строчно-кадровой развертки барабанного типа.

2.7.6. Контроллер оперативного ввода изображений в ИГК РВ.

2.7.7. Метод синхронизации сигналов в системе оперативного ввода-вывода изображений.

Одной из основных проблем создания ИГК РВ является проблема оперативного ввода больших массивов видеоинформации в реальном масштабе времени, налагаемых на картографический фон. Эта видеоинформация может быть «набросана» от руки и представляет собой изображение, состоящее как из алфавитно-цифровых, так и графических данных, как правило, на бумажном носителе. Оставаясь неизменной по содержанию, эта информация в технологическом процессе «ввод-отображение» в сжатые сроки должна подвергнуться многократным изменениям по форме, что само по себе влияет на достоверность данных, кроме того, сама система ввода часто является источником помех. В настоящем разделе представлены результаты исследования достаточно простых средств оперативного ввода в ИГК РВ, которые могут быть применены в нестационарных условиях и особенно тогда, когда требуется осуществлять ввод с удаленных пунктов оперативного управления в центры оперативного управления по сети с малыми материальными и временными затратами.

Любая система, предназначенная для ввода и воспроизведения изображений, вносит искажения и помехи, поэтому репродукция всегда отличается от оригинала. Рассматривая путь видеоданных от ввода до их вывода на экран, необходимо отметить, что помехи, вносимые элементами системы, налагают принципиальное ограничение на качество выводимой видеоинформации. При проектировании таких систем обычно задаются критерии качества. Немаловажное значение здесь имеют принятые допуски и аппроксимации.

Проводя анализ системы ввода, все ее звенья можно разбить условно на три группы: линейные, нелинейные и сложные. К линейным звеньям отнесем объективы, развертывающие узлы, усилительный тракт, апертуры датчика сигнала изображения и воспроизводящего устройства, фотоэлектронные умножители, диссекторы и др. К нелинейным звеньям - контракторы, нелинейные преобразователи сигналов яркости и пр. К сложным узлам можно отнести телевизионные трубки, модуляторы и др.

Линейные звенья системы полностью описываются амплитудно-частотными и фазочастотными характеристиками. Их амплитудная (световая) характеристика линейна. Нелинейные звенья системы полностью описываются нелинейной амплитудной характеристикой. Звенья, отнесенные к третьей группе, имеют нелинейную световую характеристику и вносят как нелинейные, так и частотные искажения.

Обычно линейные звенья системы ввода изображений не вносят фазовых искажений. При этом амплитудно-частотная характеристика (АЧХ) ряда ее элементов (передающие трубки, кинескопы, объективы) могут быть достаточно хорошо аппроксимированы выражением

где - круговые пространственные частоты в направлении осей x и y декартовой системы координат; - приведенные пространственные частоты, являющиеся параметрами описываемого звена.

Световые (амплитудные) характеристики нелинейных звеньев дос­таточно точно апроксимируются степенными функциями.

В фототелеграфных аппаратах, а также в некоторых других устройствах в качестве анализирующей и синтезирующей апертур используются диафрагмы с окном прямоугольной формы. АЧХ такой диафрагмы определяется выражением:

где - размеры прямоугольного окна диафрагмы.

Как отмечалось выше, обработка изображений может вестись как аналоговыми, так и цифровыми средствами. Однако громоздкость сложных аналоговых вычислительных процедур, трудности запоминания огромного количества данных, существенное влияние различных дестабилизирующих факторов и низкая гибкость перестройки структуры системы делают малоэффективными применение аналоговых средств в рассматриваемом случае. Использование же цифровой техники предполагает в качестве первого этапа обработки видеоинформации пространственную и яркостную дискретизацию изобра­жения, т.е. замену непрерывных координат его элементов дискретными значениями и квантование яркости этих элементов на определенное чис­ло уровней.

Пространственная дискретизация изображения в настоящее время осуществляется, как правило, с помощью электромеханической или электронной развертки. Использование электромеханических средств развертки предполагает последовательный способ ввода изображений. Применение же электронных средств допускает как параллельный, так и последовательный способ. В случае применения параллельного способа обработки, элементы изображения воспринимаются практически одновременно, например, с помощью матрицы фотодиодов. Такая матрица может охватывать изображение целиком. При этом возможно параллельное счи­тывание информации со всех фотодиодов, однако такой способ ввода данных, несмотря на его высокое быстродействие, бывает затруднителен из-за трудностей применения сравнительно сложного (и дорогого) контроллера ввода изображений, обеспечивающего ввод и обработку данных из каждой ячейки анализирующей матрицы в соответствующую ей ячейку буферной памяти. Трудности ужесточаются тогда, когда речь идет о вводе многоградационных (полутоновых) изображений, а также из-за сложностей построе­ния самой анализирующей матрицы больших размеров, требований высокой чувстви­тельности в режиме микросекундных засветок и ведут к значительным аппа­ратурным затратам на дальнейшую параллельную обработку.

В случае последовательной обработки двумерная функция яркости В(X,Y), описывающая плоское изображение, преобразуется в одномерную с помощью его развертки, последовательно строка за строкой анализирующей элементы изображения. При этом траекто­рия развертки либо автоматически определяется воспринимаемым изоб­ражением (следящая развертка), либо предопределена раз и навсегда заранее (принудительная развертка).

К принудительной развертке относят радиально-круговую и строчно-кадровую. Радиально-круговая развертка обладает инвариантностью описания к параллельным переносам и поворотам, однако ее реализа­ция может быть затруднительна вследствие больших аппаратурных затрат. Поэтому зат­раты на реализацию строчно-кадровой развертки для нашего случая более предпочтительны.

Рассмотрим процессы, происходящие при вводе изображений в ЭВМ с применением строчно-кадровой развертки.

Будем считать, что плоское изображение полностью описывается двумерной функцией В (X, Y), представляющей яркость отдельных его точек. Для цифрового представления изображения производится пространственное квантование, т.е. непрерывные координаты X, Y точек изображения квантуются на элементов, а квантование яркости в виде непрерывного диапа­зона яркостей от до заменяется дискретными отсчетами, называемыми числом уровней квантования яркости. Число уровней квантования сигнала по яркости, при котором шум квантования уже незаметен, лежит в пределах 80-100 градаций. Будем считать, что вводимое изображение разбивается на N ´ N элементов и для кодирования яркости отдельных точек растра используется двоичных разряда. Предположим также, что анализ яркости отдельных элементов изображения производится в прямой растровой последовательности слева направо и сверху вниз, т.е. по типу телевизионного растра.

Начало же координат расположено в нижнем левом углу растра, ось X направлена вправо по краю изображе­ния, а ось Y направлена вверх.

Способы кодирования визуальной информации (ввод растровой кар­тинки), можно условно разбить на две группы.

Группа 1. К этой группе относятся такие способы ввода, когда в память ЭВМ записывается вся информация об изображении (в пределах точности квантования координат и яркости) и не требуется априорной информации о характере изображения. Осуществлять такой ввод можно безадресным или адресным способом. При безадресном способе ввода изображение вводится как матрица || А || размером N ´ N, каждый элемент которой является g – разрядным двоичным числом, представляющим яркость соответствующего элемента растра. Общее количество двоич­ных разрядов для записи элементов растра составит и не зависит от характера изображения.

При адресном способе ввода для каждой точки изображения в процессе ввода определяются ее координаты и яркость . Требуемая разрядность для кодирования координат состави:

При этом общий объем памяти для хранения изображения будет рамен:

Адресный способ ввода значительно уступает безадресному как по требуемому объему памяти, так и по скорости ввода. Количество двоичных разрядов памяти при адресном способе ввода в раз больше, чем при безадресном. Например для g =3, n =9 имеем m =7.

Достоинством адресного способа ввода является возможность использования введенной информации для дальнейшей обработки, в которой участвуют координаты точек изображения.

Группа 2. К этой группе относят способы ввода, для реализации которых требуется некоторая априорная информация о характере изображения. Такой информацией может быть, например, значение яркости фона, на котором представлено изображение объекта. Если известна яр­кость фона , а яркость точек изображения объекта отличается от нее, то точки фона, не несущие полезной информации, в память ЭВМ не вводятся.

Во всех способах ввода, относящихся к группе 2, требуемый объем памяти ЭВМ зависит от площади, занимаемой изображением объек­та в поле растра (количества элементов «сетчатки», занимаемых изображением объекта), так как в этом случае вводу подлежат только точки изображения объекта. Для удобства сравнения различных спосо­бов формализации изображений вводится безразмерная величина - коэффициент заполнения растра: ,где - чис­ло элементов дискретизации растра, расположенных на изображении объекта; - полное число элементов дискретизации растра. Принимается, что если растр изображения разбивается на , то во всех формулах - заменяется произведением

1. Пусть для каждой точки изображения в процессе ввода опре­деляются ее координата и яркость . В этом случае требуемый объем памяти (число разрядов) составит:

.

2. Можно считать, что при вводе изображений в память ЭВМ для всех точек изображения, расположенных на j -и cтроке растра, коор­дината , имеет одно и то же значение.

Поэтому для всех таких точек величину можно указать только один раз (сам факт ввода для каждой строки может фиксироваться каким-либо признаком). Объем памяти ЭВМ, необходимый для записи изображений (без учета затрат памяти на дополнительный признак строки), в этом случае бу­дет равен:

Выражение справедливо в случае, если изображение занимает все N элементов. В противном случае член nN должен быть заменен на , где - размер изображения объекта по вертикали.

3. Суть полуадресного способа ввода состоит в том, что по строке растра вводятся координаты только первой точки, яркость которой , а для последующих точек, для ко­торых также , вводится только значения яркости. Требуемый объем памяти ЭВМ для такого способа ввода определить наи­более трудно, так как здесь необходимо учитывать количество пере­сечений линий внешнего контура изображения по каждой строке. Для различных строк это число может оказаться различным.

Каждый из способов ввода, входящих в группу 2, допускает неко­торые модификации, связанные в основном с кодированием координат и яркости в приращениях (значение координаты относительно ).

Сравним по быстродействию (число обращений к памяти ЭВМ в процессе ввода) безадресный и полуадресный способы ввода. Выполнить такое сравнение с высокой точностью затруднительно, так как скорость ввода будет зависеть от разрядности используемого ЗУ. Но если учесть, что скорость ввода пропорциональна объему вводимой информации, то

где: -время при безадресном вводе; - время при полуадресном вводе;

l - количе­ство пересечений контура изображения по каждой строке.

Способы вво­да изображений, связанные со статистическим анализом в данном слу­чае не рассматриваются.

Однако если такой анализ все же необходимо провести (определить вероятности появления точек изображения с раз­личной яркостью), то заменяя кодирование яркостей, можно даже для безадресного способа ввода получить значительную экономию памяти.

В ряде случаев для последующей обработки требуется иметь не полное описание изображения объекта, а только описание его контурных линий, что существенно позволяет сократить необходимый объем памяти ЭВМ.

Анализ способов ввода изображений прииводит к следующим выводам.

Наиболее экономичными способами ввода являются безадресный и полуадресный. Если яркость фона B_Ф известна, то очевидны преимущества полуадресного способа ввода.

Несмотря на то, что полуадресный способ ввода может в некоторых случаях дать значительный выигрыш в объеме необходимой памяти и в быстродействии ввода, следует учитывать, что появление в поле растра помех в виде точек, не принадлежащих изображению, имеющих яркость, отличную от яркости фона, резко ухудшает его показатели. Даже на изолированную шумовую точку при реализации этого способа потребуется g +2 n двоичных разря­дов, т.е. при наличии помех резко возрастает l.

Принцип реализации способов ввода группы 2 требует значение априорной информации о вводимом изображении, получение которой в ряде случаев затруднительно.

В этом случае приоритет отдается безадресному способу ввода, для которого помехи и отсутствие априорной информации не имеют особого значения.

В связи с этим алгоритмы обработки изображений, ориентированные на безадресный способ ввода информации в ЭВМ, являются перспективными.

Преимущество безадресного способа ввода подтверждается еще и тем, что размещение информа­ции в памяти ЭВМ стандартно и не зависит от структуры изображения, что позволяет в ряде случаев использовать сравнительно простое и быстродействующее оборудование.

2.7.2. Градационные характеристики высококачественных систем ввода –вывода изображений (СВвИ)

Качество введенного изображения в ЭВМ и выведенного на экран определяется параметрами звеньев системы, обеспечивающий ввода-вывод изображений (СВвИ), в которую входят: фотоэлектронный преобразователь (ФЭП), нелинейный преобразователь (НП), АЦП - аналогово-цифровой преобразователь, алгоритм (программа) обработки, ЦАП - цифро-аналоговый преобразователь.

Согласование шумовых характеристик упомянутых звеньев СВвИ с характеристиками получателя (оператора) производится с помощью нелинейного преобразования сигнала. В случае, когда получателем видеоинформации является человек, целесообразно использовать критерий незаметности шума, реализуемый квантованием этого сигнала с помощью АЦП-ЦАП, т.е.

(2.7.1.)

где: - оптическая яркость произвольного элемента выходного изображения; - функция порогового контраста зрения человека, - максимальное отклонение оптической яркости , вызываемое шумом квантования; - пороговое значение , замечаемое человеком.

Пусть - сигнал на входе АЦП, а - его приращение, соответствующее одной ступеньке преобразования. Тогда

(2.7.2)

Для минимизации числа градаций яркости элементов следует положить:

(2.7.3)

Зависимость для наиболее благоприятных условий наблюдения изображения принимает вид

Для прямой ВС , где - соответствующие константы, найдем зависимость , интегрируя выражение (2.7.3) с учетом (2.7.2) в результате чего получим:

(2.7.4)

где: - минимальные и максимальные значения соответствующих величин.

Наконец, полагая где - оптическая яркость соответствующего элемента входного изображения; b и - некоторые действительные положительные постоянные, с помощью (4.4) получим:

(2.7.5)

где: -минимальное и максимальное значения ; . Выражение (2.7.5) позволяет определить минимальное число градаций яркости , при котором шум квантования еще не заметен:

(2.7.6)

Значение, подсчитанное по формуле (1.6) для зависимости , представленное на рис.2.7.1, получается порядка ~ 100. График зависимости при показан на рис. 2.7.2.

Характеристика нелинейного преобразователя однозначно опре­деляется зависимостью

Помимо шумов квантования видеосигнала в тракте присутствует и собственный шум фотоэлектронных приборов (ФЭП). Для большинства ФЭП эффективное значение шума (- некоторая постоянная). Чтобы минимизировать действие упомяну­того шума, необходим выбор соответствующих градационных характе­ристик нелинейного преобразователя (НП). Если выходное изображение воспринимается человеком и используется критерий незаметности шума ФЭП, который гарантирует различение заданного числа градаций яркости, то методика нахождения зависимости нелинейного преобразования аналогична изложенной выше. Зависимость можно найти как результат минимизации определенного интеграла:

(2.7.7)

где: - эффективное значение шума ФЭП, приведенное по входу АЦП;

- плотности распределения соответствующих величин. Критерием минимизации является средняя мощность шумов. В классе монотонно возрастающих функций интерес представляет поле экстремалей вида

где: С - произвольная постоянная.

Если яркость распределена в диапазоне по закону равной плотности, то

(2.7.8)

где: .

Полученный результат отвечает найденной ранее зависимости , соответствующей закону Вебера-Фехнера. Обнаружено, что оптоэлектрический сигнал содержит высокочастотные помехи, переменный уровень фона, а также различные флуктуации, зависящие от оттенков цвета. Исследован процесс отделения сигнала от помехи при вводе с бумажного носителя, предложен способ удаления помех с помощью НЧ-фильтрации, который реализован в нескольких вариантах контроллеров.

Обнаружено, что оптоэлектрический сигнал содержит высокочастотные помехи, переменный уровень фона, а также различные флуктуации, зависящие от оттенков цвета. Исследован процесс отделения сигнала от помехи при вводе с бумажного носителя, предложен способ удаления помех с помощью НЧ-фильтрации, который реализован в нескольких вариантах контроллеров.

Дата добавления: 2014-01-07