СПОСОБИ ТА ЗАСОБИ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ОБ’ЄКТІВ ЗА ЇХ СИЛУЕТАМИ : СПОСОБЫ И СРЕДСТВА ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ ПО ИХ СИЛУЭТАМ

Краткое описание

Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України

Національний університет «Львівська політехніка»

На правах рукопису

ОЛЕКСІВ Максим Васильович

УДК 004.93'1; 004.932

СПОСОБИ ТА ЗАСОБИ ІДЕНТИФІКАЦІЇ

 ОБ’ЄКТІВ ЗА ЇХ СИЛУЕТАМИ

Спеціальність 05.13.05.- Комп’ютерні системи та компоненти

Дисертація на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Науковий керівник:

Пуйда Володимир Якович кандидат технічних наук, доцент

Ідентичність усіх примірників дисертації

ЗАСВІДЧУЮ:

Вчений секретар спеціалізованої

вченої ради                            /Я. Луцик/    

Львів-2012

Зміст

Перелік умовних позначень............................................................................................... 5

Вступ.................................................................................................................................... 6

РОЗДІЛ 1.

Аналіз методів, способів і засобів візуального виявлення та ідентифікації об’єктів.. 12

1. 1. Введення, представлення і цифрове опрацювання зображень. 12

1. 1. 1. Первинне представлення зображень. 12

1. 1. 2. Формування зображень за допомогою ПЗЗ- і КМОН-камер. 16

1. 1. 3. Системи кольору. 16

1. 1. 4. Введення зображень. 19

1. 1. 5. Покращення якості зображень. 21

1. 1. 6. Морфологічне опрацювання зображень. 22

1. 1. 7. Сегментація зображень. 22

1. 1. 8. Ідентифікація візуальних образів. 23

1. 2. Аналіз методів і способів виявлення та ідентифікації літаків. 27

1. 3. Аналіз відомих засобів моніторингу повітряного простору в зоні аеропорту. 29

1. 4. Висновки до розділу 1. 30

РОЗДІЛ 2.

Способи автоматичного візуального виявлення та ідентифікації літаків.. 31

2. 1. Підходи до розв’язку задачі візуального виявлення та ідентифікації літаків. 31

2. 2. Цифрова фільтрація зображення. 32

2. 3. Бінарна сегментація цифрового зображення. 34

2. 4. Напівтоново-бінарна сегментація цифрового зображення. 36

2. 5. Проектування штучної нейронної мережі для  виявлення літаків за їх візуальними зображеннями. 38

2. 6. Дослідження впливу алгоритмів навчання на точність виявлення літаків за їх візуальними зображеннями штучною нейронною мережею.. 43

2. 7. Проектування і дослідження штучної нейронної мережі  для ідентифікації літаків за їх візуальними зображеннями. 46

2. 8. Розроблення та дослідження способів автоматичного виявлення та ідентифікації візуальних об’єктів за їх силуетами. 51

2. 9. Апаратно орієнтований спосіб визначення значень коефіцієнтів цифрових фільтрів з безконечною імпульсною характеристикою.. 55

2. 10. Моделювання способу визначення значень коефіцієнтів цифрових  фільтрів з безконечною імпульсною характеристикою.. 62

2. 11. Спосіб цифрової фільтрації зображень засобами  одновимірних рекурсивних фільтрів. 66

2. 12. Висновки до розділу 2. 73

РОЗДІЛ 3.

Структури базових апаратних компонент для реалізації процесу виявлення та ідентифікації літаків.. 74

3. 1. Синтез базових апаратних структур спецпроцесора  цифрової фільтрації зображення. 74

3. 1. 1. Синтез базових структур блоку еквалізації гістограми зображення. 74

3. 1. 2. Синтез базової структури низькочастотного одновимірного  БІХ фільтру Баттерворта. 79

3. 1. 3. Синтез базової структури високочастотного одновимірного  БІХ фільтру Баттерворта. 80

3. 1. 4. Синтез вузла керування НЧ і ВЧ БІХ фільтрів. 82

3. 1. 5. Синтез базового елементу комутації спецпроцесора  цифрової фільтрації зображення. 12. Хайкин С. Нейронние сети: полный курс, 2-е издание.: Пер. с англ. / С. Хайкин. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2006. – 1104 с.: ил. – Парал. тит. англ.

. Rastegar S. Airplane Detection and Tracking Using Wavelet Features and SVM Classifier / S. Rastegar, A. Babaeian, M. Bandarabadi, Y. Toopchi // 41st Southeastern Symposium on System Theory University of Tennessee Space Institute, Tullahoma, TN, USA, March 15-17, 2009. – pp. 64-67.

. Пат. №82883 А Україна, МПК G 06 K 9/68. Спосіб ідентифікації рухомих об’єктів. / Зайцев В. С., Золотько Ю. С.; заявник і власник патенту ПРИАЗОВСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ. – № a200512505; заяв. 26.12.2005; опубл. 26.05.2008,  Бюл. № 10.

. Пат. № 7305145 B2 США, МПК G 06 К 9/36. Method and apparatus for filtering an image / Forman A. V., Krivanek A., Nguyen D. T., LaPointe S. P., Mayercik M. J.; заявник і власник патенту Lockheed Martin Corporation (Bethesda, MD, US). –
№ 10/444125; заяв. 23.05.2003; опубл. 04.12.2007.

. Галушкин А. И. Нейрокомпьютеры в разработках военной техники США /
А. И. Галушкин // Зарубеж. радиоэлектроника. – 1995. – № 5. – 152с.

. Stockman G. Matching images to models for recognition and object detection via clustering / G. Stockman, S. Kopstein, S. Benett // IEEE Trans. PAMI, v. PAMI-4(3), 1982. – pp. 229-241.

. Потапов А. А. Новейшие методы обработки изображений. / А. А. Потапов, Ю. В. Гуляев, С. А. Никитов, А. А. Пахомов, В. А. Герман; под ред. А. А. Потапова – М.:ФИЗМАТЛИТ, 2008. – 496с.

. Фурман Я. А. Введение в контурный анализ; приложения к обработки изображений и сигналов / Я. А. Фурман, А. В. Кревецкий, А. К. Передреев, А. А. Роженцов, Р. Г. Хафизов, И. Л. Егошина, А. Н. Леухин; под ред. Я. А. Фурмана – 2-е изд., испр. – М.:ФИЗМАТЛИТ, 2003. – 592с.

. Oleksiv M. Automated visual control system for airports / М. В. Олексів,
В. Я. Пуйда // Матеріали 10-ого міжнародного семінару OWD 2008. – Вісла, Польща, 2008. – С. 227-228.

. Пат. 20080140269 США, МПК B64D43/02; B64D43/00. Aircraft ground maneuvering monitoring system. [Електронний ресурс] / Naimer J. L., Hummel F., Jorgensen J., Krohn P.; заявник і власник патенту Universal Avionics Systems Corporation. - № 11/634,663; заяв. 6.12.2006; опубл. 12.6.2008. – Режим доступу до патенту: http://www.freepatentsonline.com/y2008/0140269.html.

. Пат. 20080158041 США, МПК G01S13/00; G01S13/00. Airport Surface Detector and Control System. [Електронний ресурс] / Crudeli R. C. T., Crudeli R. D. C. T.;  заявник і власник патенту Tommasi & Tommasi America LLC. - № 11/618,428; заявл. 29.12.2006; опубл. 3.7.2008. Режим доступу до патенту: http://www.freepatentsonline.com/y2008/0158041.html.

. Система визуализации для контрольно-диспетчерских пунктов аэропортов VOCORD Aerocon [Електронний ресурс] – 2009. – Режим доступу: http://www.vocord.ru/62/.

. Пат. 52535 U Україна, МПК G 06 K 9/00. Спосіб автоматичної ідентифікації візуальних об’єктів за їх силуетами / Пуйда В.Я., Олексів М.В.; заявник і власник патенту НУ "Львівська політехніка". – № u201003306; заяв. 22.03.2010; опубл. 25.08.2010,  Бюл. № 16.

. Пат. № 58778 U Україна, МПК G 06 F 17/00. Спосіб визначення значень коефіцієнтів рекурсії цифрових фільтрів з безконечною імпульсною характеристикою / Олексів М.В.; заявник і власник патенту НУ "Львівська політехніка". – № u201011534; заяв. 28.09.2010; опубл. 26.04.2011,  Бюл. № 8.

. Олексів М. Цифрове опрацювання візуальних зображень з метою ефективного відділення об’єктів від фону / М. В. Олексів // Вісник "Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика". – Львів: НУ "Львівська політехніка", 2010. – №685. – С. 134-137.

. Олексів М. Метод візуального виявлення та ідентифікації літаків / М. В. Олексів, В. Я. Пуйда // Вісник "Комп’ютерні системи та мережі". – Львів: НУ "Львівська політехніка", 2010. – №688. – С. 179-183.

. Олексів М. Первинне опрацювання зображень літаків з метою їх ефективного відділення від фону / М. В. Олексів, В. Я. Пуйда // Матеріали 4-ої міжнародної конференції ACSN-2009. – Львів, 2009. – С. 191-193.

29. Олексів М. Виявлення та ідентифікація літаків на зображеннях з використанням штучних нейронних мереж прямого поширення / М. В. Олексів, В. Я. Пуйда // Матеріали І міжнародної науково-технічної конференції "Обчислювальний інтелект 2011". – Черкаси, 2011. – С. 217-218.

. Олексів М. Виявлення об’єктів, що представлені бінарними зображеннями їх силуетів, за допомогою штучних нейронних мереж / М. В. Олексів // Технічний вісник Хмельницького національного університету. – Хмельницький: Хмельницький національний університет, 2010. - № 4. – С. 63-68.

. Кестер У. Проектирование систем цифровой и смешанной обработки сигналов / У. Кестер. – М.: Техносфера, 2010. – 328с.

. Смит С. Цифровая обработка сигналов. Практическое руководство для инженеров и научных работников (+СD) / Стивен Смит; пер. с англ.
А. Ю. Линовича, С. В. Витязева, И. С. Гусинського. – М.:Додэка-ХХІ, 2008. – 720с.: ил. – (Серия "Схемотехника").

.    Смит С. Цифровая обработка сигналов. Практическое руководство для инженеров и научных работников (+СD) / Стивен Смит; пер. с англ.
А. Ю. Линовича, С. В. Витязева, И. С. Гусинського. – М.:Додэка-ХХІ, 2008. – С.528-533: ил. – (Серия "Схемотехника").

.    Chen Yen-Liang. A universal look-ahead algorithm for pipelining IIR filters /
Chen Yen-Liang, Chen Chun-Yu, Jheng Kai-Yuan, Wu An-Yeu // IEEE International Symposium on VLSI Design, Automation and Test, 2008. – pp. 259 – 262.

.    Dudgeon D. E. Multidimensional Digital Signal Processing / D. E. Dudgeon,
M. M. Russell. - Prentice Hall, 1990. - 448p.

36.    Edmonson W. W. Simplified Global Least Mean Square Algorithm for Adaptive IIR Filtering / W. W. Edmonson, K. A. Srinivasan // Proceedings of 1996 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP-96). – pp. 1822 - 1825 vol. 3.

37.    Jackson L. B. Frequency-domain Steiglitz-McBride method for least-squares IIR filter design, ARMA modeling, and periodogram smoothing / L. B. Jackson // Signal Processing Letters, IEEE. – pp. 49-52 vol. 15.

38.    Konopacki J. Simplified Method for IIR Filter Design with Quasi-Equiripple Passband and Least-Squares Stopband / J. Konopacki, K. A. Moscinska // Proceedings of the 14th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems, 2007. –
pp. 302 – 305.

39.    Kwan H. K. Adaptive IIR Digital Filtering Using an Analog Neural Network /
H. K. Kwan, L. Tao // Proceedings of the 1999 IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, Shaw Conference Center, Edmonton, Alberta, Canada,
May 9-12 1999. – pp. 827 - 830 vol.2.

. Ran Yang. Periodic Look Ahead Filter Design for Pipelining 2-D IIR Digital Filters / Ran Yang, Shiyang Qiu, Guoli Wang. // 2007 IEEE International Conference on Control and Automation, Guangzhou, CHINA - May 30 to June 1, 2007. – pp. 308 – 312.

. Vargas R. A. Iterative Design of lp FIR and IIR Digital Filters / R. A. Vargas,
C. S. Burrus // IEEE 13th Digital Signal Processing Workshop and 5th IEEE Signal Processing Education Workshop, 2009. – pp. 468 – 473.

. Пат. 66370 U Україна, МПК G 06 K 9/36. Пристрій цифрової фільтрації зображення / Олексів М.В.; заявник і власник патенту НУ "Львівська політехніка". – № u201111003; заяв. 14.09.2011; опубл. 26.12.11,  Бюл. № 24.

. Олексів М. Спеціалізований процесор цифрової фільтрації зображення /
М. В. Олексів // Матеріали 5-ї міжнародної конференції CSE-2011. – Львів, Україна, 2011 р. – С.136-137.

. Tickle A. J. Development of Morphological Operators for Field Programmable Gate Arrays [Електронний ресурс] / A. J. Tickle, J. S. Smith, Q. H. Wu. // Journal of Physics: Conference Series vol.76 №1, 2007. – Режим доступу: http://iopscience.iop.org/1742-6596/76/1/012028/pdf/1742-6596_76_1_012028.pdf

45. Бабич Н. П. Компьютерная схемотехника. Методы построения и пректирования: учебное пособие / Н. П. Бабич, И. А. Жуков. – К.: "МК-Пресс", 2004. – 576 с., ил.

. Википедия свободная энциклопедия: КБ Антонов [Електронний ресурс] – 2010. – Режим доступу: http://ru.wikipedia.org/wiki/КБ_Антонов.

. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы / И. С. Гоноровский. – Москва, 1986. – С. 512.

48. Джонс М. Т. Программирование искуственного интелекта в приложениях /
М. Т. Джонс; пер. с англ. А. И. Осипов – М.:ДМК Пресс, 2004. С.90-91.

49. Исследование характеристик распознавания тестових объектов в оптическом диапазоне. Отчет о НИР/НИИРадиоэлектроники и лизерной техники Моск. гос. техн. ун-та им. Н.Э.Баумана; Руководитель Бурый Е.В. - Л210201. – Инв. № РЛМ-64/02. – М., 2002. – 29 с.

. Крылов В.Н. Метод текстурной сегментации изображений с применением детектирования / В. Н. Крылов, М. В. Полякова, Н. П. Волкова // Вестник ХНТУ – 2006. – С. 226-270.

51. Мельник А. О. Архітектура комп’ютера: наукове видання. / А. О. Мельник – Луцьк: Волинська обласна друкарня, 2008. – 470 с.

. Олексів М. Апаратно-програмне моделювання підсистеми формування зображень системи відеоспостереження за польотами літаків / М. В. Олексів // Вісник "Комп’ютерні системи та мережі". – Львів: НУ "Львівська політехніка", 2009. – №658. – С. 99-103.

. Олексів М. Дослідження алгоритмів навчання нейронної мережі прямого поширення для ідентифікації літаків / М. В. Олексів, В. Я. Пуйда // Вісник "Комп’ютерні системи та мережі". – Львів: НУ "Львівська політехніка", 2008. – №630. – С. 87-91.

54. Олексів М. Метод візуального виявлення та ідентифікації літаків / М. В. Олексів, В. Я. Пуйда // Вісник "Комп’ютерні системи та мережі". – Львів: НУ "Львівська політехніка", 2010. – №688. – С. 179-183.

. Олексів М. Метод сегментації зображень візуальних об’єктів за їх силуетами /
М. В. Олексів, В. Я. Пуйда // Матеріали 4-ї міжнародної конференції CSE-2010. – Львів, 2010 р. – С. 154-155.

56. Олексів М. Підсистема ідентифікації силуетів літаків та номерів їх бортів /
М. В. Олексів, В. Я. Пуйда // Вісник "Комп’ютерні науки та інформаційні технології". – Львів: НУ "Львівська політехніка", 2007. – №604. – С. 228-231.

. Олексів М. Підсистема формування зображень в зоні аеропорту системи відеоспостереження за польотами / М. В. Олексів, В. Я. Пуйда // Матеріали 3-ї міжнародної конференції CSE-2009. – Львів, 2009 р. – С. 158-159.

. Олексів М. Цифрова фільтрація зображень засобами одновимірних низькочастотних рекурсивних фільтрів / М. В. Олексів // Матеріали 5-ої міжнародної конференції ACSN-2011. – Львів, 2011. – С.157-158.

59. Пантелейчук А. Основы выбора цифровых сигнальных процессоров [Електронний ресурс] / А. Пантелійчук. – Режим доступу: http://www.gaw.ru/html.cgi/txt/publ/micros/dsp_ti.htm.

. Претт У. Цыфровая обработка изображений в 2 книгах.: Пер. с англ. / У. Претт. – М.: "МИР", 1982. – С.530.

. Процессоры Blackfin от компании Analog Devices превосходят процессоры I.MX на базе ядра ARM от компании FREESCALE по результатам тестов,  проведённых Консорциумом по тестированию встроенных микропроцессоров (EEMBC) [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://analog.com.ru/doc/Blackfin-test.pdf.

. Харалик Р. Статистический и структурный подходы к описанию текстур / Р. Харалик // ТИИЭР 67(5) (1979). – С. 98-120.

. ADSP-BF531/ADSP-BF532/ADSP-BF533 [Електронний ресурс] – 2008. – 60 p. – Режим доступу: http://www.analog.com/static/imported-files/data_sheets/ADSP-BF531_BF532_ BF533.pdf.

. ADSP-BF533 Blackfin® Processor Hardware Reference [Електронний ресурс] – 2009. – 886 p. – Режим доступу: http://www.analog.com/static/imported-files/processor_manuals/bf533_hwr_ Rev3.4.pdf.

65. Choosing a DSP Processor, Berkeley, California: Berkeley Design Technology, Inc. [Електронний ресурс]. – 2000. – 8 p. – Режим доступу: http://www.bdti.com/MyBDTI/
pubs/choose_2000.pdf

. Churchland P.S. The Computational Brain / P. S. Churchland, T. J. Sejnowski. –  Cambridge, MA: MIT Press, 1992. – 544p.

. Hagan M. T. Neural Network Design / M. T. Hagan, H. B. Demuth, M. H. Beale. – Boston, MA: PWS Publishing, 1996. – pp. 12-14.

. Ivakhiv O. Computer vision system for airport / О. В. Івахів, М. В. Олексів,
В. Я. Пуйда // Матеріали 53-го міжнародного наукового колоквіуму 53rd IWK. – Ільменау, ФРН, 2008. – С. 361-362.

. McCulloch W. S. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity /
W.S. McCulloch, W. Pitts // Bulletin of Mathematical Biophysics, 1943, vol. 5. – pp.115-133.

. Moller M. F. A scaled conjugate gradient algorithm for fast supervised learning /  
M. F. Moller // Neural Networks, Vol. 6, 1993, pp. 525-533.

. Oleksiv M. The research of the novel hardware oriented method of an 1-D IIR filters coefficients determination / М. В. Олексів // Матеріали 13-го міжнародного семінару OWD 2011. – Вісла, Польща, 2011. – С.42-45.

. Puyda V. Pattern recognition subsystem based on neural network / В. Я. Пуйда, М. В. Олексів // Матеріали 3-ої міжнародної конференції ACSN-2007. – Львів, 2007. – С. 179-180.

. Rastegar Saeed. Airplane Detection and Tracking Using Wavelet Features and SVM Classifier / Rastegar Saeed, Babaeian Amir, Bandarabadi Mojtaba, Toopchi Yashar // 41st Southeastern Symposium on System Theory University of Tennessee Space Institute Tullahoma, TN, USA, March 15-17, 2009. – pp. 64-67.

. Riedmiller M. A direct adaptive method for faster backpropagation learning: The RPROP algorithm / M. Riedmiller, H. Braun // Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, 1993. – pp. 586-591.

. Tremblay Th. Туман - Volumetric Fog [Електронний ресурс] / Thierry Tremblay – 2002. – Режим доступу: http://algolist.ncstu.ru/graphics/effect/fog.php.