WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

С помощью программы, разработанной в НПО «Лептон», исследуется степень ухудшения показателей информативности оптико-электронного тракта после использования метода нелинейного переквантования. Показателями являются ЛРМ (линейное разрешение на местности) и NE (приращение альбедо, эквивалентное интегральному шуму системы наблюдения). Приведенная на рис. 2 зависимость показывает, что в условиях, когда альбедо межшпального промежутка ф = 0.07 и отсутствует атмосферная дымка, то в рабочем диапазоне углов Солнца [0…70°] изменение NE незначительно и не превышает 5%.

Оцененное по этой программе изменение ЛРМ значительно меньше – не более 0,8%. Таким образом можно утверждать, что в данных условиях наблюдения (а это наиболее вероятные условия) нелинейное переквантование не оказывает заметного влияния на показатели NE и ЛРМ.

n = n = n = 1.n = n = 0.U, e- Рис. 1. Показатель изменения суммарного шума (U) для различных законов переквантования.

С целью экспериментального подтверждения полученных выше результатов проведен эксперимент, позволяющий визуально оценить степень ухудшения качества видения цифровых изображений, после использования принятого закона нелинейного переквантования. В эксперименте определяется оценка вероятности распознавания предельно-разрешаемого элемента миры, до и после применения метода нелинейного переквантования. Эксперимент показал хорошую сходимость результатов априорных и апостериорных оценок величины линейного разрешения на местности.

NE В условиях наличия атмосферной дымки Режим компенсации атмосферной дымки При отсутствии при 8-ми разрядном атмосферной дымки переквантовании 12-ти разрядное 8-ми разрядное квантование переквантование Рис. 2. Влияние нелинейного переквантования на NE при ф = 0.Во второй главе рассматривается модель оптико-электронного тракта и обосновывается новый показатель En, позволяющий априорно оценить уровень искажений первого рода, возникающих в бортовой части оптико-электронного тракта из-за неидеальности параметров анализирующей дискретизации.

Искажения 1-го рода (интермодуляционные искажения) появляются вследствие дискретизации и последующего восстановления сигнала при невыполнении правил теоремы Котельнииова. Для оценки этих искажений существует показатель /, где – параметр результирующей апертурной функции (описываемой функцией Гаусса) оптико-электронного тракта, – шаг решетки фотоприемника. Приведена зависимость уровня нелинейных искажений от /, которая позволяет установить, что для оптико-электронного тракта оптимальным является значение / = 0.5..0.6.

Показатель / получен в предположении, что растворы апертурных функций звеньев оптико-электронного тракта (атмосфера, «смаз», оптическая система, фотоприемник) соразмерны и по центральной предельной теореме результирующая апертурная функция может быть описана функцией Гаусса.

Однако в реальных системах возможны случаи, когда апертурные функции отдельных звеньев заметно отличаются друг от друга. На рис. 3 показан такой пример (для наглядности рассматривается функциональная пара «оптика – фотоприемник»).

Оптическая система Фотоприемник Суммарная АФ O(x) P(x) T(x)=O(x)P(x) Рис. 3. Пример пространственных соотношений звеньев ОЭТ.

В этом примере апертура фотоприемника P(x) заметно «шире» апертуры оптической системы O(x). При таких условиях аналог центральной предельной теоремы неприменим, и суммарная АФ T(x) существенно отличается от гауссовой формы. Данный конкретный пример показывает, что параметр не всегда определим.

Автором предложен новый показатель:

En = E1/(E1 + E2), (3) где vn E1 = | F{T(x)} |2dv, (4) + E2 = | F{T(x)} |2dv, (5) vn vn – частота Найквиста, F{T(x)} – преобразование Фурье результирующей апертурной функции.

Такой показатель отражает долю спектральной энергии, содержащейся в интервале [0, vn]. Чем больше En, тем меньше перекрытие спектров. Если вся энергия спектра содержится в [0, vn] (En = 1), то перекрытия спектров нет совсем, соответственно, нет искажений.

Получена зависимость, которая позволяет оценить потенциально возможный (максимальный) уровень нелинейных искажений как функцию показателя En (рис. 4).

M(R) 0.0.0.0.0.0.0.En 0.0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Рис. 4. Зависимость уровня нелинейных искажений от En. M(R) – среднее значение функции взаимной корреляции между восстановленным и исходным сигналом.

Проведен визуальный эксперимент, облегчающий выбор оптимального значения En. Результатом эксперимента является значение En = 0.98.

В третьей главе излагается метод определения рационального коэффициента компрессии К для алгоритма JPEG2000 в системе сжатия изображений, получаемых оптико-электронным трактом.

Задача исследований сводится к нахождению таких рациональных значений К, при которых искажения, возникающие при сжатии, не превышали бы допустимого уровня.

Ранее этот вопрос обсуждался в некоторых НИИ, но эта проблема была решена путем экспертных оценок. Группа экспертов, как правило, представляющая заказчика космического аппарата, визуально рассматривала ряд цифровых изображений (снимки поверхности Земли из космоса), прошедших компрессию («сжатие») с разными коэффициентами. Эксперты анализировали уровень вносимых компрессией искажений и выбирали такой уровень, при котором сохранялась вся интересующая их информация, а объем закодированных данных был минимален. При этом не учитывались корреляционные свойства изображений, что в итоге обуславливало неоптимальный выбор характеристик системы компрессии данных.

Эффективность сжатия существенно зависит от корреляционных свойств сжимаемого изображения. Это явление широко известно и описано в ряде работ.

Но в соответствующих работах нигде не упоминается тот факт, что корреляционные характеристики обусловлены как сюжетом изображения, так и пространственно-частотными свойствами оптико-электронной аппаратуры (которые являются функцией от / или En). Основную сложность представляет задача выделить и оценить по отдельности влияние каждого из этих факторов на эффективность сжатия.

Эти рассуждения обосновывают тот факт, что при выборе тестового изображения, по которому оценивается рациональное значение К необходимо выбирать максимально информативное изображение, текстура которых состоит исключительно из микромасштабных элементов, причем микромасштабный элемент (микромасштаб) определяется (при хорошей энергетике) исключительно пространственно-частотными свойствами оптико-электронного тракта. При снижении энергетики (увеличении шума) изображение декоррелируется и микромасштаб стремится к радиусу корреляции шума.

Именно поэтому тестовый объект не должен содержать низкочастотных однородных элементов, поскольку они определяют сильно коррелированную текстуру. Говорят, что в таких изображениях имеет место сильная корреляция или значительный уровень макромасштаба.

Предлагается формировать тестовое изображение с помощью алгоритма, показанного на рис. 5.

Формирование теста функцией random, с радиусом корреляции Rcorr = Фильтрация изображения звеньями ОЭТ с параметром >> Rcorr Дискретизация сигнала с шагом “Растягивание” изображения на весь динамический диапазон яркости [0,255] 1 2 Рис. 5. Блок-схема формирования тестового изображения В реальных условиях космической съемки аналог такого теста достаточно точно реализуется участком сплошного леса. Его изображение состоит из микромасштабных элементов и не содержит макромасштабной текстуры.

Далее автором излагается следующий установленный визуальный эффект.

До определенной величины степени компрессии К любой сжатый снимок сохраняет все детали, практически не теряет в информативности, несмотря на некоторое изменение амплитуды отдельных пикселей на уровне микромасштаба.

Начиная с некоторого граничного коэффициента сжатия Кгр, размытие резко становится настолько сильным, что с изображения исчезает множество мелких и малоконтрастных деталей (исчезет «микромасштаб»). В задаче космической съемки исчезновение любых, даже мелких деталей недопустимо. Вот почему так важно правильно определить допустимую область коэффициентов сжатия [1…Кгр], и использовать звено сжатия с коэффициентом К из этой области. Для это необходимо ввести показатель, способный количественно описать установленный визуальный эффект.

В работе показано, что общепринятый показатель качества компрессионных изображений PSNR в этом случае неприменим. Этот показатель плавно меняется при увеличении К и не согласован с резким изменением характеристик тестового изображения.

Автором предлагается описывать эффект с помощью радиуса корреляции соседних значений пикселей. Радиус корреляции вычисляется следующим образом (дискретный случай):

Сначала определяется автокорреляционная функция Bxx:

BB (i) = (x(i) - Mx)(x(i + j) - Mx) (6), xx i = где x – сигнал (строка изображения), Mx – мат.ожидание по строке.

Затем автокорреляционная функция нормируется:

BB (i) = Bxx(i)/max(Bxx(i)). (7) xx Радиус корреляции оценивается площадью под автокорреляционной функцией на отрезке от 0 до первого пересечения автокорреляционной функции с осью абсцисс (точка Т). Можно записать:

T R = Bxx(i)·di (8) i = Для моделирования упомянутого эффекта резкого ухудшения качества тестовое изображение (показанное на рис. 5) подвергается компрессии алгоритмом JPEG2000, и у сжатого изображения вычисляется радиус R. На рис. представлена зависимость R от коэффициента компрессии К для различных значений /.

/ = 0,5 (En = 0.973) 1.Радиус корреляции, R 1.1.1.1.1.Кгр = 2.5…0.0.R = RСжатие, К 0.0 2 4 6 8 10 12 14 / = 1 (En = 1) 1.Радиус корреляции, R 1.1.1.Кгр = 4.5…R = R1.Сжатие, К 1.0 2 4 6 8 10 12 14 Рис. 6. Изменение радиуса корреляции тестового изображения в зависимости от коэффициента сжатия К.

По этим графикам предложено определять искомый оптимальный коэффициент компрессии Кгр. Таким образом, предложенный показатель качества R адекватно отражает замеченный визуальный эффект, при этом искомый Кгр существенно зависит от показателя / (En).

Учитывается влияние шума, присутствующего в оптико-электронном тракте (см. глава 1). Показано, что искомый рациональный коэффициент компрессии целесообразно применять при SNR > 3. Более сильно зашумленное изображение имеет другие корреляционные свойства, и коэффициент компрессии следует уменьшить.

Радиус корреляции не является единственным параметром, по которому можно судить об изменении качества сжатого изображения. Как возможный вариант рассматривается так называемая структурная функция, так как она имеет схожую «физическую природу» с радиусом корреляции. Структурная функция, как следует из названия, реагирует на изменение «структуры» изображения, т.е.

на изменение микромасштаба. Результаты определения Кгр по структурной функции полностью совпадают с результатами по радиусу R. При этом метод структурной функции более удобен для вычисления.

5.Кгр 4.3.2.1.0./ 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.0.9732 0.992 0.998 En Рис. 7. Влияние характеристик ОЭТ на выбор коэффициента сжатия.

Как основной результат на рис. 7 показан график рекомендованных коэффициентов компрессии для различных значений / (En).

Разработанные методики можно также применить и к режиму работы «сжатия с постоянным коэффициентом квантования». В этом режиме размер закодированных данных зависит от информативности изображения. При этом подразумевается, что уровень искажений при сжатии постоянен.

В стандартном варианте алгоритма JPEG2000 не предусмотрено возможности «вручную» задать коэффициент квантования, поэтому вопрос «что считать коэффициентом квантования» оставлен на усмотрение разработчика и нуждается в отдельном исследовании. Как правило, в алгоритмах с «вложенным кодированием» таким коэффициентом является номер верхнего «отбрасываемого битового этажа» (truncated bit plane) (см. рис. 1.2). В JPEG2000 этот вариант неприменим из-за наличия R-D оптимизации (rate-distortion optimization), поэтому в данной работе предлагается определять коэффициент квантования суммой закодированных стадий (coding passes) всех спектральных блоков. Проверено, что при постоянной сумме уровень искажений неизменен, а меняется размер сжатых данных, определяемый корреляционными свойствами исходного изображения.

В четвертой главе анализируется применение компрессии алгоритмом JPEG2000 к данным гиперспектрометра, использующего технологию съемки PushBroom. В НПО «Лептон» изготовлен действующий макет гиперспектрометра с 290 спектральными каналами в видимом и ближнем ИК диапазонах спектра.

Большое число каналов позволило получить спектральное разрешение гиперспектрометра от 1 до 10 нм (разрядность цифровых данных – 12). Прибор с такими характеристиками в России создан впервые.

Т.к. гиперспектрометр предполагается использовать как измерительный прибор, то искажения при компрессии недопустимы. Поэтому JPEGиспользуется в режиме без потерь int mode.

Излагаются основные понятия гиперспектральной съемки и технологии PushBroom. По технологии PushBroom информационная строка раскладывается на спектральные составляющие и записывается в память в виде однокоординатного (по пространству) многоспектрального кадра (ОМК). Таким образом, весь маршрут съемки записывается в бортовой памяти как последовательность ОМК.

Применив переупаковку, вместо пакета ОМК получают серию обычных двухкоординатных изображений, полученных в узких спектральных диапазонах (в гиперспектральных каналах). Таким образом, алгоритм компрессии можно применить как напрямую к последовательности ОМК, так и к двухкоординатным изображениям.

Первый способ удобен тем, что перед сжатием нет необходимости выполнять процедуру переупаковки, занимающую значительное время. Также не требуется ожидать окончания съемки всего маршрута, компрессию можно начинать, получив первый ОМК. С другой стороны, алгоритм JPEG разработан и оптимизирован для сжатия именно двухкоординатных изображений.

В работе исследуется и сравнивается эффективность компрессии для этих двух вариантов входных потоков. Результаты сведены в таблицу.

Таблица входной среднее значение коэффициента компрессии поток ОМК 2.ДИ 2.По итогам делается вывод, что алгоритм JPEG 2000 предпочтительно применять к данным, упакованным в ОМК. К числу преимуществ такого метода относятся:

1) отсутствие процедуры переупаковки, 2) возможность компрессии данных в потоке (не дожидаясь окончания съемки маршрута), 3) высокая помехоустойчивость.

Pages:     | 1 || 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»