Способ совмещения изображений от матричных фотоприемников разного спектрального диапазона

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений и касается способа совмещения изображений от матричных фотоприемников разного спектрального диапазона. При осуществлении способа в качестве эталонного изображения выбирают изображение, полученное фотоприемником с большим углом зрения, определяют коэффициент относительности масштабов изображений, уменьшают разрешение исходных изображений в заданное число раз, вычисляют контуры объектов на изображениях, приведенных к минимальному масштабу. Далее находят значения линейного коэффициента корреляции Пирсона для всех возможных положений изображения от n-го фотоприемника относительно эталонного, где индексы коэффициента корреляции Пирсона (n, m) показывают номер пикселя базового изображения, характеризующего положение верхнего левого угла n-го изображения относительно эталонного, и определяют максимальный коэффициент корреляции из всех получившихся значений. По индексам (n, m) находят положение изображения n-го фотоприемника относительно эталонного, приведенных к минимальному масштабу, и вычисляют положение исходных изображений от n-х фотоприемников относительно эталонного. Технический результат заключается в ускорении процесса совмещения изображений и обеспечении возможности совмещения изображений разного спектрального диапазона. 2 ил.

 

Изобретение относится к способам цифровой обработки изображений, в частности к совмещению цифровых изображений разного спектрального диапазона и может быть использовано для осуществления мониторинга местности в любое время суток при помощи оптических электронных систем, размещенных на беспилотных летательных аппаратах или пилотируемых летательных средствах.

Известен способ предварительного грубого совмещения изображений (см. статью Волегов Д.Б., Юрин Д.В. Предварительное грубое совмещение изображений по найденным на них прямым линиям для построения мозаик, сверхразрешения и восстановления трехмерных сцен // Программирование. - 2008. - Т. 34, №5. - С. 47-66). Предлагаемый способ заключается в выделении контурного аппарата (например, с помощью известного фильтра Собеля) на совмещаемых изображениях, поиске параметрических линий с помощью быстрого варианта известного преобразования Хафа, вычислении параметров проективного матричного преобразования сцены, зависящего от параметров найденных прямых, которое находят путем минимизации суммы квадратов разности яркости элементов изображений в окрестности соответствующих прямых и применении найденного преобразования для одного из изображений.

Недостатком данного способа является низкая точность совмещения по близости, по критерию яркости, соответствующих деталей, что говорит о применимости метода только для совмещения изображений одного спектрального диапазона, соответственно выполнить совмещение кадров разного спектрального диапазона не представляется возможным.

Наиболее близким выбран способ совмещения одновременно получаемых изображений от матричных фотоприемников разного спектрального диапазона (см. патент RU 2705423 С1, МПК G06T 3/00, опубл. 07.11.2019 г.). Данный способ, заключающийся в том, что одновременно получают несколько изображений разного спектрального диапазона, из числа этих изображений выбирают эталонное изображение, выбирают начало координат и четыре опорные точки на эталонном изображении, определяют координаты этих точек, затем находят те же точки на всех остальных изображениях и также определяют их координаты, далее по этим измерениям вычисляют параметры проективных матричных преобразований томографии, полученные преобразования применяют для совмещения всех изображений к эталонному.

Недостатками данного способа является то, что изображение выбирается один раз оператором наблюдения в ручном режиме, что увеличивает время определения эталонного изображения, а затем, за основу совмещения берут четыре опорные точки и визуально выбирают те же точки наблюдаемых объектов на всех изображениях. Данные изображения получены одновременно, что не обеспечивает возможность использования разновременных изображений, тем самым не учитываются изменения взаимного положения кадров при съемке одного участка местности, на котором расположены элементы сцены.

Техническим результатом предлагаемого способа является сокращение времени определения эталонного изображения, обеспечение возможности совмещения изображений разного спектрального диапазона, формируемых матричными фотоприемниками в разные интервалы времени, отсутствием потерь по разрешающей способности.

Указанный технический результат достигается тем, что принимают сигнал от n фотоприемников разного спектрального диапазона, установленных на одной базе, которые формируют исходные изображения с различными разрешениями, выделяют из исходных изображений эталонное изображение, преобразуют исходные изображения и совмещают с эталонным.

Сущность заключается в том, что выбирают в качестве эталонного изображения, изображение от матричного фотоприемника с большим углом зрения, затем определяют коэффициент относительности масштабов изображений (kn) относительно эталонного на основе величин углов зрения (ϕn) разноспектральных матричных фотоприемников в соответствии с формулой

где n - номер матричного фотоприемника, ϕ1 - угол зрения эталонного матричного приемника, ϕn - угол зрения n-го матричного фотоприемника (фиг. 1), затем приводят все изображения к изображению, имеющему наименьшее разрешение матрицы, для этого уменьшают разрешение исходных изображений в kpn раз, что позволяет уменьшить вычислительные затраты по сравнению с обработкой изображений исходного разрешения по формуле

где kpn - коэффициент масштабирования разрешения матрицы n-го матричного фотоприемника, kмин - относительный масштаб изображения с минимальным углом зрения, который соответствует минимальному значению kn (с худшим разрешением), Δn - значение матрицы в пикселях от n-го матричного фотоприемника, Δмин - минимальное значение матрицы фотоприемника в пикселях (с худшим разрешением), затем находят взаимное расположение разноспектральных уменьшенных изображений на основе корреляционного анализа, для этого вычисляют на всех изображениях контуры объектов приведенных к минимальному масштабу (например с помощью алгоритма Кении, Собеля) и находят значения линейного коэффициента корреляции Пирсона (rn,m), для всех возможных положений изображения от n-го фотоприемника относительно эталонного, где индексы коэффициента корреляции Пирсона (n, m) показывают номер пикселя базового изображения характеризующего положение верхнего левого угла n-го изображения относительно эталонного (фиг. 2), определяют максимальный коэффициент корреляции из всех получившихся значений, и по индексам (n, m) находят положение изображения n-го фотоприемника относительно эталонного, приведенных к минимальному масштабу, вычисляют положение исходных изображений от n-х фотоприемников относительно эталонного, приведенных к одинаковому разрешению пикселя в соответствии с выражениями

Где и - положение верхнего левого угла изображения n-го фотоприемника относительно эталонного изображения с максимальным полем зрения. На основе полученных координат верхнего левого угла изображения возможно совмещение изображений от всех матричных приемников, в которых все элементы сцены совмещены.

Заявленный способ разъясняется следующими графическими изображениями:

На фиг. 1 представлено расположение кадров n-х фотоприемников;

На фиг. 2 представлена диаграмма значений индексов n,m характеризующих положение верхнего левого угла изображения относительно эталонного.

Способ совмещения изображений от матричных фотоприемников разного спектрального диапазона, заключающийся в том, что принимают сигнал от N фотоприемников разного спектрального диапазона, установленных на одной базе, которые формируют исходные изображения с различными разрешениями, выделяют из исходных изображений эталонное изображение, преобразуют исходные изображения и совмещают с эталонным, отличающийся тем, что в качестве эталонного выбирают изображение, полученное фотоприемником с большим углом зрения, определяют коэффициент относительности масштабов изображений, уменьшают разрешение исходных изображений в заданное число раз, вычисляют контуры объектов на изображениях, определяют коэффициент относительности масштабов изображений (kn) относительно эталонного на основе величин углов зрения (ϕn) разноспектральных матричных фотоприемников в соответствии с формулой

где n - номер матричного фотоприемника, ϕ1 - угол зрения эталонного матричного приемника, ϕn - угол зрения n-го матричного фотоприемника, затем приводят все изображения к изображению, имеющему наименьшее разрешение матрицы, для этого уменьшают разрешение исходных изображений в kpn раз, по формуле

где kpn - коэффициент масштабирования разрешения матрицы n-го матричного фотоприемника, kмин - относительный масштаб изображения с минимальным углом зрения, который соответствует минимальному значению kn с худшим разрешением, Δn - значение матрицы в пикселях от n-го матричного фотоприемника, Δмин - минимальное значение матрицы фотоприемника в пикселях с худшим разрешением, вычисляют на всех изображениях контуры объектов, приведенных к минимальному масштабу, находят значения линейного коэффициента корреляции Пирсона (rn,m), для всех возможных положений изображения от n-го фотоприемника относительно эталонного, где индексы коэффициента корреляции Пирсона (n, m) показывают номер пикселя базового изображения, характеризующего положение верхнего левого угла n-го изображения относительно эталонного, определяют максимальный коэффициент корреляции из всех получившихся значений и по индексам (n, m) находят положение изображения n-го фотоприемника относительно эталонного, приведенных к минимальному масштабу, вычисляют положение исходных изображений от n-х фотоприемников относительно эталонного, приведенных к одинаковому разрешению пикселя в соответствии с выражениями

где Ni и Mi - положение верхнего левого угла изображения n-го фотоприемника относительно эталонного изображения с максимальным полем зрения и на основе полученных координат верхнего левого угла изображения осуществляют совмещение изображений от всех матричных приемников.



 

Похожие патенты:

Настоящее изобретение относится к портативному устройству получения антропометрических данных и к способу сбора антропометрических данных. Портативное устройство получения антропометрических данных содержит датчик изображения и блок обработки.

Изобретение относится к области автоматики и вычислительной техники. Технический результат - повышение быстродействия системы путем выдачи результатов обработки получаемых данных по каждому из объектов распознавания в реальном масштабе времени - достигается тем, что система содержит модуль приема кодограммы запроса с автоматизированного рабочего места пилота вертолета, модуль идентификации величины пороговой дальности успешного распознавания объектов одного класса, модуль приема данных с оптического датчика пилотажных очков ночного видения пилота вертолета, модуль идентификации отсутствия объектов распознавания в поле зрения оптического датчика пилотажных очков ночного видения пилота вертолета, модуль идентификации базового адреса изображений объектов распознавания, модуль селекции адресов изображений объектов распознавания в базе данных сервера системы, модуль приема изображений объектов распознавания из базы данных сервера системы, модуль верификации изображений объектов распознавания с оптического датчика пилотажных очков ночного видения пилота вертолета и из базы данных сервера системы, модуль контроля завершения процедуры анализа массива признаков объектов распознавания, модуль регистрации признаков объектов распознавания.

Изобретение относится к способам калибровки оптических устройств. Технический результат заключается в обеспечении возможности определения пространственных координат проекций точек лазерного подсвета с веерным расположением лучей с угловым расстоянием между соседними лучами в единицы градусов с абсолютной погрешностью не более единиц миллиметров.

Изобретение относится к области информационных технологий, а именно к обработке изображений. Технический результат направлен на повышение точности построения трехмерной сцены изображения.

Изобретение относится к способу и устройству получения фото- и видеоинформации в условиях сильных световых помех. Способ подавления засветки при формировании дорожного окружения перед транспортным средством содержит этапы, на которых: формируют случайную числовую последовательность K(1), K(2), ..., K(N) заданной длины N, состоящую из двух типов чисел K(i)=1 или K(i)=-1, появляющихся в последовательности с одинаковой вероятностью 1/2; производят корректировку полученной последовательности случайных чисел K(i) для выполнения следующего условия: сумма K(1)+K(2)+...+K(N)=0, а именно, сначала определяют каких элементов больше: 1 или -1; у избыточной части элементов, выбранных случайным образом, меняют знак; генерируют цуг N одинаковых оптических импульсов заданной длительности с постоянной скважностью, каждому i-му импульсу ставится в соответствие i-й элемент числовой последовательности, импульсы, которым соответствуют элементы со значением -1, удаляют из цуга; излучают указанные оптические импульсы в интересующую область пространства, и с помощью видеокамеры регистрируют свет из освещаемой области, получая серию из N изображений; строят изображение освещаемой области методом фантомных изображений, посредством вычисления корреляционной функции ,где G(x,y) – фантомное изображение интересующей области пространства, а < > означает усреднение по серии изображений, полученных видеокамерой, Iback(x,y,i); формирование вычисляемого изображения повторяется последовательно.

Изобретение относится к области информационных технологий, а именно к проверке подлинности изображений документов различных видов. Технический результат заключается в повышении точности определения фальсифицированной области на изображении.

Настоящее изобретение относится к способу и устройству для создания многослойного представления сцены. Технический результат заключается в повышении качества синтеза новых изображений.

Изобретение относится к области связи и, в частности, к обработке топологии оптической сети. Техническим результатом является повышение эффективности управления устройством оптической распределительной сети (ODN) за счет того, что ресурсы в оптической распределительной сети сортируются просто, быстро, автоматически и надежно.

Изобретение относится к системе и способу автоматического машинного обучения (AutoML) моделей компьютерного зрения для анализа биомедицинских изображений. Технический результат заключается в повышении точности анализа биомедицинских изображений за счет определения наиболее эффективной модели компьютерного зрения.

Изобретение относится к области вторичной цифровой обработки радиолокационных (РЛ) сигналов и может быть использовано для распознавания типового состава групповой воздушной цели (ГВЦ) из класса «самолеты с турбореактивными двигателями (ТРД)». Технический результат заключается в обеспечении постоянства вероятности распознавания типового состава ГВЦ не ниже заданной за счет оптимизации решающего правила, позволяющего адаптировать процесс распознавания к различному характеру полета ГВЦ.
Наверх