Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: VI Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 18 ноября 2012 г.)

Наука: Технические науки

Секция: Радиотехника, Электроника

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Милошенко О.В. ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ РАДИОИЗОБРАЖЕНИЙ // Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. VI междунар. студ. науч.-практ. конф. № 6. URL: https://sibac.info//archive/technic/6.pdf (дата обращения: 20.05.2022)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ РАДИОИЗОБРАЖЕНИЙ

Милошенко Олеся Владимировна

студент 2 курса, кафедра инновационных систем информатизации и безопасности ВИВТ, г. Воронеж

Е-mail: milosholes@yandex.ru

Преображенский Андрей Петрович

научный руководитель, канд. физ. мат. наук, доцент ВИВТ, г. Воронеж

 

При процессах передачи информации наблюдаются различные нелинейные эффекты, которые необходимо правильно описывать для их эффективного использования. Сейчас существует потребность в разработке и внедрении нелинейных алгоритмов при решении большого ряда задач обработки изображений, таких, как удаление шума, повышение четкости изображения, увеличение изображения, распознавание текстуры изображения.

Цель настоящей работызаключается в исследовании алгоритмов обработки изображений сигналов сложной формы на примере радиолокационных изображений, которые основаны на применении методов теории вероятности, методов электродинамики.

В соответствии с поставленной целью можно сформулировать основные задачиданной работы:

·проведение анализа основных методов распознавания, построения изображений;

·исследование алгоритмов обработки радиолокационных изображений;

·получение результатов по работе алгоритма.

В распознавании образов мы можем разделить общую задачу на три этапа:

·     получение данных;

·     предварительная обработка данных;

·     классификация.

На этапе получения данных аналоговые данные из физического мира проходят соответствующее преобразование и превращаются в цифровой формат для компьютерной обработки. При этом физические переменные переходят в ряд измеримых данных. На втором этапе измеренные данные используются при предобработке данных и образуют ряд классификационных признаков.

Третий шаг представляет собой классификатор, который является решающей функцией.

На этапе предобработки данных происходит переход визуального образа в электрический образ или преобразование ряда дискретных данных в математический образ, при этом можно эти данные весьма эффективно обрабатывать с помощью компьютера. В таком случае после предобработки будет наблюдаться вектор образа, который рисуется как точка в пространстве образов.

Подход при распознавании каждого образа обычно заключается в разделении признакового пространства на области. Такой подход обычно называются теоретическим подходом к решению. Основа этого подхода состоит в эффективном представлении данных в векторной форме.

С точки зрения практических задач необходимо стремиться к разработке все более совершенных методов обработки радиолокационных изображений. Сейчас улучшаются возможности радиолокационных сенсоров и увеличиваются пропускные способности каналов беспроводной связи. Это приводит к постоянному росту объемов данных изображений, поступающих в радиолокационные центры обработки. В таких условиях довольно актуальной становится автоматизация, по крайней мере, части тех операций анализа и интерпретации радиолокационных изображений, которые по сей день выполняются квалифицированными экспертами [1; 2].

При решении нашей задачи мы представляли объект как совокупность независимых отражателей. Этот объект можно было облучать электромагнитными волнами под разными углами. Задачей являлось определение амплитудно-фазового распределения поля вторичного излучения объекта в заданной области пространства с использованием массива зарегистрированных отсчетов диаграммы обратного рассеяния.

При решении задачи нами использовались два подхода. Первый подход основан на методе радиоголографии. В его рамках могут быть построены относительно простые математические модели.

Второй подход к получению радиолокационного изображения заключается в необходимости решения обратной задачи.

На основании вышеизложенных алгоритмов проводилось восстановление локальных отражателей, распределенных в пространстве. Эти локальные отражатели имели простую форму. При математическом моделировании расчет характеристик рассеяния проводился на основе метода физической теории дифракции [3].

Метод краевых волн был предложен П.Я. Уфимцевым для решения задач д дифракции на идеально проводящих телах, поверхность которых имеет изломы. В рамках этого метода, точное решение задачи дифракции плоской электромагнитной волны на клине представляется в виде суммы «однородной» (в приближении физической оптики) и «неоднородной» (поправочной) частей. В работах Уфимцева описываются два вида граничных условий, соответствующих идеально проводящей поверхности: граничные условия Дирихле и Неймана. Одной из базовых задач является рассеяние электромагнитной волны на клине.

В электродинамических задачах можно принять, что неравномерная часть решения создается током, текущим вдоль ребра клина. Такой подход позволяет определять неравномерную часть поля, рассеянного телами, у которых поверхность имеет изломы, при условии, что радиусы кривизны кромки излома существенно превышают длину волны.

Для каждого из простейших компонентов, входящих в состав объекта сложной формы (эллипсоиды, полые структуры, кромки и др.) из литературы известны выражения для рассеянного поля. Существует возможность определения рассеянного электромагнитного поля от всего объекта с использованием этих выражений и известных сдвигов фаз между рассеянными волнами от различных простейших компонентов.

Нами была решена задача по восстановлению объекта, который имеет в своем составе несколько кромок. В ряде случаев можно использовать двумерное решение задачи, то есть проводить понижение размерности. Следует отметить, что поля, рассеянные двумерными отражателями определялись на основе методики, изложенной в книге П.Я. Уфимцева (проводился машинный эксперимент).

Проводился анализ восстановления изображений сигналов сложной формы на основе алгоритма, имеющего в основе радиоголографический подход.

Были получены результаты разрешающей способности алгоритмов для различных шумов (нормального шума, шума по распределению Рэлея, равномерного шума).

Заключение

Процесс обработки изображений является сложной многоэтапной процедурой. Эта сложность обусловлена тем, что различные задачи обработки на самом деле тесно связаны и качество решения одной из них влияет на выбор метода решения остальных. Так выбор метода обработки зависит от конкретных условий предъявления входных изображений, в том числе характера фона, других изображений, помеховой обстановки и связан с выбором методов предобработки, сегментации, фильтрации.

В работе построен алгоритм построения изображений сигналов сложной формы на примере радиоголографического подхода и на основе использования обратной матрицы.

Проведено исследование построения радиолокационных изображений в зависимости от различных воздействующих шумов.

Результаты математического моделирования позволяют сделать вывод, что возможности построения изображений зависят от вида исходных элементарных отражателей, входящих в состав объектов сложной формы и от уровня шума.

 

Список литературы:

  1. Василенко Г.И. Восстановление изображений / Г.И. Василенко, А.М. Тараторин. ― М.: Радио и связь, 1986 ― 301 с.
  2. Радиолокационные характеристики летательных аппаратов. / Под ред. Л.Т. Тучкова. ― М.: Радио и связь, 1985. ― 235 с.
  3. Уфимцев П.Я. Метод краевых волн физической теории дифракции / П.Я. Уфимцев. ― М.: Сов. радио, 1962. ― 243 с.
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Комментарии (3)

# Алена 23.11.2012 15:11
По-видимому, одной из основных проблем при данном подходе является выбор признаков для распознавания. Можно порекомендовать автору в дальнейшем продолжить поиск в данном направлении.
# Софья 24.11.2012 00:44
Среди положительных характеристик данной работы можно выделить универсальность подхода, то есть его возможность использования для разных частотных диапазонов.
# Светлана 28.11.2012 06:02
Эта работа связана с численными методами, поэтому целесообразно разрабатывать алгоритм, нацеленный на использование параллельных вычислений.

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом