Обнаружение пространственных объектов на фоне помех и шумов

 

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

РЯЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ РАДИОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

КАФЕДРА РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

УТВЕРЖДАЮ

Зав. кафедрой радио-технических систем

____________ В.И.Кошелев

"___"__________ 2014 г.

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

к курсовому проекту по дисциплине:

Видео и оптикоэлектронные средства РЭБ

на тему: Обнаружение пространственных объектов на фоне помех и шумов

Автор работы … Таранов Е.О.

Специальность 210305 гр. 011

Руководитель Смирнов А.В.

Рязань 2014 г.

Содержание

Введение

.Основные виды обработки ТВ сигналов пространственных объектов при наличии коррелированных помех и шумов

.Фильтрация ТВ изображений на основе теории порядковых статистик

.Фильтрация ТВ изображения на основе использования порядковой статистики минимального ранга

.Структурная схема фильтра, использующего статистики минимального ранга

.Результаты синтеза

Заключение

Список использованных источников

Введение

Основным направлением применения видео и оптикоэлектронных средств наблюдения является радиоэлектронная борьба или более точно радиоэлектронная разведка.

По мере увеличения количества объектов в воздушном пространстве и их скоростных возможностей, проблемы, возникающие перед видео и оптикоэлектронными системами наблюдения за воздушной обстановкой, становятся все более сложными и разнообразными. В результате этого, возникает потребность в создании таких систем наблюдения, которые бы были способны к обнаружению воздушных объектов, определению их координат и параметров движения в сложной помеховой обстановке.

К основным задачам, решаемым видео и оптикоэлектронными средствами наблюдения в средствах радиоэлектронной разведки, являются:

1)обнаружение пространственных объектов на фоне шумов и помех;

2)обнаружение подвижных пространственных объектов при наличии помех и шумов;

)автоматическое обнаружение подвижных объектов, их параметров движения и траектории;

)решение задач навигации и пеленгации.

Как правило, современные видео и оптикоэлектронные средства являются неотъемлемой составной единицей наземных и бортовых комплексов разведки.

. Основные виды обработки ТВ сигналов пространственных объектов при наличии коррелированных помех и шумов

Обработка ТВ сигналов пространственных объектов при наличии коррелированных помех и шумов подразумевает под собой улучшение восприятия изображения. Множество видов обработки делятся на пространственные, временные и частотные.

Пространственная обработка предполагает использование информации от соседних элементов по полю изображения. Временная обработка предполагает использование информации от тех же элементов, но в соседних кадрах, поэтому данный тип обработки также называют межкадровой. Межкадровая или временная обработка является одномерной в отличие от пространственной. Методы обработки в частотной области основываются на модификации сигнала, формируемого путем применения к изображению преобразования Фурье.

Помимо деления на виды, обработка ТВ изображений подразделяется на два типа: линейная и нелинейная.

1)Линейная обработка

В этом случае при обработке ТВ изображений применяются линейные операторы.

Пусть H - оператор, входом и выходом которого являются изображения. Говорят, что оператор H линейный, если для любых двух изображений f и g, и любых двух скалярных значений a и b справедливо равенство

.

Другими словами, результат применения линейного оператора к линейной комбинации двух изображений (т.е. к их сумме с предварительным умножением соответственно на коэффициенты a и b) идентичен линейной комбинации результатов применения такого оператора к этим изображениям по отдельности. Например, оператор, функция которого состоит в вычислении суммы K изображений, есть линейный оператор.

К линейным фильтрам относится такой фильтр как: скользящего среднего или взвешенного среднего.

2)Нелинейная обработка

В этом случае при обработке ТВ изображений применяются нелинейные операторы, т.е. те для которых не выполняется равенство

.

Иными словами, выходной сигнал нелинейного цифрового фильтра нелинейным образом зависит от данных исходного изображения.

К нелинейным фильтрам относятся: среднегеометрический; среднегармонический; контргармонический; фильтры, основанные на порядковых статистиках и др.

. Структурная схема среднегеометрического фильтра

Схема пространственной обработки:

Рис 1 Схема пространственной обработки

Рассмотрим фильтр, основанный на вычислении среднего геометрического. Изображение, восстановленное с его помощью, задается выражением:

Зависимость СКО от размера апертуры фильтра:

Рис 2 Зависимость СКО от размера апертуры фильтра

Зависимость значения коэффициента подавления от апертуры фильтра:

Рис 3 Зависимость значения коэффициента подавления от апертуры фильтра

сигнал шум помеха фильтрация

Схема временной обработки:

Рис 4 Схема временной обработки

Восстановленное изображение задается выражением:

1??g(st,l)]lf (x yl) ? [L

Зависимость СКО от размера апертуры фильтра:

Рис 5 Зависимость СКО от размера апертуры фильтра

Зависимость значения коэффициента подавления от апертуры фильтра:

Рис 6 Зависимость значения коэффициента подавления от апертуры фильтра

. Результаты синтеза

Размер апертуры n=3.

Исследования проводились при наличии импульсного шума и при действии двух шумов сразу: импульсного и белого гауссовского шума. Будут приведены зависимости коэффициента подавления от вероятности импульсного шума и от .

. Зависимость коэффициента подавления помех от СКО б.г.ш. , в случае отсутствия импульсного шума.

- пространственная обработка

Таблица 1 Результаты измерений при различных значениях СКО.

5101520-9.26-3.62-0.780.71

Рис 7 Зависимость () при пространственной обработке

Из графика видно, что с ростом СКО белого гауссовского шума коэффициент подавления помехи увеличивается. Это связано с уменьшением СКО на выходе фильтра. Связь СКО и коэффициента подавления выражается следующей формулой:

Рис 8 Полученные изображения

2. Зависимость коэффициента подавления помех от вероятности импульсного шума в случае отсутствия гауссовского шума.

- пространственная обработка

Таблица 2 Результаты измерений при различных значениях .

0.10.150.20.250.39.378.938.419.099.27

Рис 9 Зависимость () при пространственной обработке.

Из графика видно, что с ростом вероятности импульсного шума коэффициент подавления помехи имеет ломанную форму с минимальным значением в точке 0,2. Это связано с изменением СКО на выходе фильтра.

Рис 10 Полученные изображения

3. Зависимость коэффициента подавления помех и шумов от вероятности импульсного шума в случае наличия белого гауссовского шума .

- пространственная обработка

Таблица 3 Результаты измерений при различных значениях

0.10.150.20.250.39,139,549,289,098,61

Рис 11 Зависимость () при пространственной обработке в случае

Из графика видно, что коэффициент подавления уменьшается. Это обусловлено ростом СКО на выходе фильтра при добавлении белого гауссовского шума, что следует из формулы:

Рис 12 Полученные изображения

4. Зависимость коэффициента подавления помех и шумов от вероятности импульсного шума в случае отсутствия белого гауссовского шума.

- временная обработка

Таблица4. Результаты измерений при различных значениях .

0.10.150.20.250.35,463,892,872,071,39

Рис 13 Зависимость () при временной обработке в случае

Влияние на входной сигнал оказывает белый гауссовский шум, т к не имеет резких выбросов яркости в отличие от импульсного шума, поэтому фильтр способен его подавить при межкадровой обработке. С увеличением вероятности импульсного шума, большее влияние оказывает импульсный шум, который приводит к уменьшению коэффициента подавления при межкадровой обработке.

Рис 14 Полученные изображения

Заключение

В процессе выполнения данной курсовой работы было произведено исследование обнаружения пространственных объектов на фоне помех и шумов с использованием среднегеометрического фильтра. На основе полученных результатов было выяснено, что данная разновидность нелинейных фильтров хорошо подходит для подавления униполярного белого импульсного шума.

Ведущим направлением в видео и оптикоэлектронных средствах наблюдения является разработка и применение адаптивных фильтров, поведение которых изменяется в зависимости от статистических свойств изображения внутри области действия фильтра. Возможности данных фильтров значительно превосходят возможности линейных и нелинейных фильтров.

Список использованных источников

1.Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений./ перевод с англ. под ред. Чочиа П.А. - М.: Техносфера, 2005.

2.Смирнов А.В. Конспект лекций «Видео и оптикоэлектронные средства РЭБ», РГРТУ, Рязань, 2014

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ РЯЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ РАДИОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ УТВЕРЖДАЮ Зав. кафедр

Больше работ по теме: