intTypePromotion=1

Về một giải pháp tự động xác định điểm nổ cho đài quan sát pháo binh mặt đất trên cơ sở ứng dụng công nghệ xử lý ảnh

Chia sẻ: Thi Thi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

0
24
lượt xem
3
download

Về một giải pháp tự động xác định điểm nổ cho đài quan sát pháo binh mặt đất trên cơ sở ứng dụng công nghệ xử lý ảnh

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong tác chiến pháo binh hiện nay, việc phát hiện điểm nổ được thực hiện thủ công bởi trắc thủ thường tốn thời gian và độ chính xác không cao trong khi điểm nổ xảy ra nhanh và thời gian tồn tại ngắn. Bài báo đề xuất một giải pháp tự động xác định điểm nổ cho đài quan sát pháo binh mặt đất trên nền công nghệ xử lý ảnh với cấu trúc đơn giản, có thể giải quyết được các tồn tại trên.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Về một giải pháp tự động xác định điểm nổ cho đài quan sát pháo binh mặt đất trên cơ sở ứng dụng công nghệ xử lý ảnh

§iÒu khiÓn & Tù ®éng hãa<br /> <br /> <br /> VÒ mét gi¶I ph¸p tù ®éng x¸c ®Þnh ®iÓm næ<br /> cho ®µi quan s¸t ph¸o binh mÆt ®Êt<br /> trªn c¬ së øng dông c«ng nghÖ xö lý ¶nh<br /> Ph¹m trung dòng*, nguyÔn quang hïng**, lª kh¸nh thµnh**<br /> Tãm t¾t: Trong t¸c chiÕn ph¸o binh hiÖn nay, viÖc ph¸t hiÖn ®iÓm næ ®­îc thùc hiÖn thñ<br /> c«ng bëi tr¾c thñ th­êng tèn thêi gian vµ ®é chÝnh x¸c kh«ng cao trong khi ®iÓm næ x¶y ra<br /> nhanh vµ thêi gian tån t¹i ng¾n. Bµi b¸o ®Ò xuÊt mét gi¶i ph¸p tù ®éng x¸c ®Þnh ®iÓm næ cho<br /> ®µi quan s¸t ph¸o binh mÆt ®Êt trªn nÒn c«ng nghÖ xö lý ¶nh víi cÊu tróc ®¬n gi¶n, cã thÓ<br /> gi¶i quyÕt ®­îc c¸c tån t¹i trªn.<br /> Tõ khãa: Ph¸o binh mÆt ®Êt, §iÓm næ, Xö lý ¶nh.<br /> <br /> 1. ®Æt vÊn ®Ò<br /> Trong t¸c chiÕn cña ph¸o binh, viÖc x¸c ®Þnh ®iÓm næ sÏ gióp cho viÖc hiÖu chØnh ph¸o<br /> b¾n tróng môc tiªu mét c¸ch nhanh chãng vµ chÝnh x¸c ngay tõ nh÷ng lo¹t ®¹n ®Çu. C«ng<br /> viÖc nµy tr­íc ®©y th­êng ®­îc thùc hiÖn thñ c«ng bëi c¸c tr¾c thñ nªn th­êng mÊt thêi<br /> gian vµ ®é chÝnh x¸c kh«ng cao. HiÖn nay, nhê sö dông c¸c ®µi quan s¸t víi hÖ thèng trinh<br /> s¸t hiÖn ®¹i, c¸c hÖ thèng truyÒn sè liÖu vµ c¸c hÖ thèng tÝnh to¸n, ®iÒu khiÓn, giao diÖn<br /> th©n thiÖn cho phÐp c¸c trËn ®Þa ph¸o triÓn khai nhanh, cã kh¶ n¨ng b¾n tiªu diÖt môc<br /> tiªu chÝnh x¸c vµ cã kh¶ n¨ng c¬ ®éng cao. Trong c¸c ®µi quan s¸t nµy, nhiÖm vô<br /> ph¸t hiÖn ®iÓm næ cã ¶nh h­ëng lín tíi chÊt l­îng cña toµn hÖ thèng vµ kh«ng ngõng<br /> ®­îc quan t©m nghiªn cøu hoµn thiÖn.<br /> §· cã mét sè c«ng tr×nh nghiªn cøu ¸p dông c«ng nghÖ xö lý ¶nh ®Ó ph¸t hiÖn ®¸m<br /> ch¸y, khãi trong c¸c øng dông d©n sù nh­ phßng chèng ch¸y rõng, b¶o vÖ kho tµng, c«ng<br /> tr×nh [1-8]. §Æc ®iÓm chung cña löa khãi trong c¸c nghiªn cøu nµy lµ diÖn tÝch lín, thêi<br /> gian tån tµi dµi vµ liªn tôc. Tuy nhiªn, còng nhËn thÊy r»ng, c¸c nghiªn cøu vÒ ®iÓm næ<br /> trªn nÒn c«ng nghÖ xö lý ¶nh øng dông trong quèc phßng hÇu nh­ ch­a ®­îc c«ng bè c«ng<br /> khai. Víi tÝnh chÊt cña ®iÓm næ lµ x¶y ra nhanh, diÖn tÝch khãi vµ löa cña ®iÓm næ th­êng<br /> nhá, thay ®æi vµ khuÕch t¸n nhanh. Do ®ã, ¸p dông trùc tiÕp c¸c gi¶i ph¸p ®· ®­îc nghiªn<br /> cøu trong c¸c øng dông d©n sù ®Ó tù ®éng ph¸t hiÖn ®iÓm næ cho ph¸o mÆt ®Êt lµ kh«ng<br /> kh¶ thi. Tõ nh÷ng ph©n tÝch trªn cho thÊy, viÖc nghiªn cøu gi¶i ph¸p tù ®éng x¸c<br /> ®Þnh ®iÓm næ cho ®µi quan s¸t ph¸o binh trªn nÒn c«ng nghÖ xö lý ¶nh ®Ó phôc vô<br /> chiÕn ®Êu lµ rÊt cÇn thiÕt.<br /> 2. GI¶I PH¸P Tù §éNG X¸C §ÞNH §IÓM Næ<br /> Mét nhiÖm vô quan träng cña ®µi quan s¸t ph¸o binh mÆt ®Êt lµ x¸c ®Þnh ®­îc ®iÓm næ<br /> mét c¸ch chÝnh x¸c sau ®ã cung cÊp th«ng tin nµy cho trung t©m së chØ huy ph¸o. Khèi tù<br /> ®éng x¸c ®Þnh ®iÓm næ trong ®µi quan s¸t cã cÊu tróc lµ phÇn ®ãng khung bëi ®­êng nÐt<br /> ®øt trªn h×nh 1. Nh­ vËy, trong khèi tù ®éng x¸c ®Þnh ®iÓm næ ®­îc cÊu thµnh tõ c¸c thµnh<br /> phÇn sau:<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> H×nh 1. CÊu tróc khèi tù ®éng ph¸t hiÖn ®iÓm næ trong m« h×nh chØ huy b¾n cÊp ®¹i ®éi.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 10 P. T. Dòng, N. Q. Hïng, L. K.Thµnh, ”VÒ mét gi¶i ph¸p tù ®éng x¸c ®Þnh … xö lý ¶nh.”<br /> Nghiªn cøu khoa häc c«ng nghÖ<br /> <br /> ThiÕt bÞ quan s¸t vµ ®o xa laser: Bao gåm c¸c camera quan s¸t vµ ®o xa laser. Camera<br /> liªn tôc thu h×nh ¶nh göi vÒ m« ®un xö lý ®Ó x¸c ®Þnh ®iÓm næ. §o xa cung cÊp th«ng tin<br /> vÒ cù ly tõ ®µi quan s¸t tíi vïng môc tiªu ®Ó hiÖu chØnh h×nh ¶nh, ®¶m b¶o kÝch th­íc cña<br /> ®iÓm næ lu«n æn ®Þnh khi xö lý ngay c¶ khi ®iÓm næ ë gÇn hay ë xa. §iÒu nµy ¶nh h­ëng<br /> trùc tiÕp tíi kÕt qu¶ xö lý ®iÓm næ. M« ®un xö lý vµ hiÓn thÞ: M« ®un nµy ch¹y phÇn mÒm<br /> xö lý ®iÓm næ vµ tÝnh to¸n c¸c tham sè l­îng söa kh¸c. PhÇn mÒm liªn tôc xö lý c¸c ¶nh<br /> thu ®­îc tõ camera ®Ó tù ®éng x¸c ®Þnh ®iÓm næ dùa trªn c¸c ®Æc tÝnh cña ®iÓm næ. M«<br /> ®un ®iÒu khiÓn vµ truyÒn th«ng sè liÖu: Dùa trªn c¸c kÕt qu¶ tÝnh to¸n tõ m« ®un xö lý, m«<br /> ®un nµy sÏ ®iÒu khiÓn c¸c thiÕt bÞ quan s¸t vµ truyÒn th«ng sè liÖu víi së chØ huy trung t©m<br /> cña trËn ®Þa ph¸o. Qu¸ tr×nh ph¸t hiÖn ®iÓm næ tù ®éng dùa trªn c«ng nghÖ xö lý ¶nh ®­îc<br /> thùc hiÖn theo l­u ®å h×nh 2.<br /> Chuçi ¶nh ®Çu vµo tõ camera quan s¸t ®­îc<br /> ®­a vµo khèi tiÒn xö lý ¶nh. T¹i ®©y ¸p dông<br /> c¸c thuËt to¸n läc bá nhiÔu t¹p, chuÈn hãa kÝch<br /> cì ¶nh theo th«ng tin cù ly, lo¹i bá c¸c ®èi<br /> t­îng qu¸ bÐ, hoÆc qu¸ lín trong ¶nh. Th«ng<br /> tin tiªn nghiÖm ®­îc sö dông ë ®©y chÝnh lµ<br /> kÝch cì ¶nh ®iÓm næ. ¶nh qua kh©u tiÒn xö lý<br /> ®­îc ®­a sang khèi ph¸t hiÖn ¶nh ®iÓm næ s¬<br /> bé. Sù thay ®æi cña ®iÓm næ trong mét kho¶ng<br /> thêi gian dÉn tíi ¶nh ®iÓm næ sÏ thay ®æi tõ<br /> ¶nh nµy sang ¶nh kh¸c trong chuçi ¶nh, nh­<br /> vËy sÏ ph¶i ®­a bµi to¸n ph¸t hiÖn ®iÓm næ vÒ<br /> bµi to¸n ph¸t hiÖn ®èi t­îng thay ®æi trong<br /> ¶nh. §Çu ra cña khèi nµy sÏ cho ¶nh ®èi t­îng<br /> H×nh 2. L­u ®å qu¸ tr×nh tù ®éng cã kh¶ n¨ng lµ ®iÓm næ. §Ó kh¼ng ®Þnh chÝnh<br /> ph¸t hiÖn ®iÓm næ. x¸c ¶nh ®èi t­îng võa t¸ch ra lµ ®iÓm<br /> næ,nghiªn cøu sÏ xem xÐt thªm tÝnh chÊt löa vµ<br /> khãi cña ¶nh ®èi t­îng ®ã. KÕt qu¶ cña qu¸ tr×nh chÝnh x¸c hãa nµy sÏ kh¼ng ®Þnh ®· ph¸t<br /> hiÖn ®­îc ®iÓm næ hay ch­a. TiÕp theo sÏ ®i s©u xem xÐt nguyªn lý tù ®éng x¸c ®Þnh ®iÓm<br /> næ, c¸c tÝnh chÊt cña ®iÓm næ ®­îc øng dông trong gi¶i ph¸p ®Ò xuÊt.<br /> 2.1. Ph¸t hiÖn s¬ bé ®iÓm næ<br /> §iÓm næ ®­îc xem lµ ®èi t­îng thay ®æi trong ¶nh cã diÖn tÝch thay ®æi theo thêi gian.<br /> Do ¶nh thu ®­îc trong qu¸ tr×nh b¾n ph¸o chÞu ¶nh h­ëng cña nhiÒu yÕu tè ngÉu nhiªn t¸c<br /> ®éng nh­ c­êng ®é ¶nh s¸ng thay ®æi, c¸c lo¹i nhiÔu t¹p Do vËy trong nghiªn cøu nµy sÏ<br /> lùa chän ph­¬ng ph¸p MOG [2] (Mixture Of Gaussian) lµ ph­¬ng ph¸p phæ biÕn ®­îc sö<br /> dông ®èi víi c¸c nÒn ®éng ®Ó t¸ch ®iÓm næ. Theo ph­¬ng ph¸p nµy, mçi ®iÓm ¶nh nÒn<br /> sÏ®­îc m« h×nh hãa bëi mét tæ hîp K Gaussian. Dùa trªn tÝnh æn ®Þnh vµ sù thay ®æi cña<br /> mçi Gaussian, cã thÓ x¸c ®Þnh ®­îc Gaussian nµo t­¬ng øng víi nÒn. C¸c gi¸ trÞ ®iÓm ¶nh<br /> kh«ng t­¬ng øng víi ph©n bè nÒn sÏ ®­îc xem nh­ lµ ®èi t­îng trªn nÒn. X¸c xuÊt xuÊt<br /> hiÖn mµu t¹i vÞ trÝ ®iÓm ¶nh X ®­îc tÝnh theo c«ng thøc sau:<br /> K<br /> P( X t )   i ,t *  ( X t ,  i ,t ,  i ,t ) (1)<br /> i 1<br /> trong ®ã, K lµ sè ph©n bè Gaussian, lµ ­íc l­îng cña träng sè cña Gaussian thø i trong<br /> tæ hîp c¸c Gaussian ë thêi ®iÓm t, lµ gi¸ trÞ trung b×nh cña Gaussian thø i trong tæ hîp<br /> c¸c Gaussian ë thêi ®iÓm t,  i,t lµ ma trËn ph­¬ng sai cña Gaussian thø i trong tæ hîp c¸c<br /> Gaussian ë thêi ®iÓm t, lµ hµm mËt ®é x¸c xuÊt Gaussian:<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> T¹p chÝ Nghiªn cøu KH&CN Qu©n sù, Sè 30, 04 - 2014 11<br /> §iÒu khiÓn & Tù ®éng hãa<br /> <br /> <br /> (2)<br /> <br /> Gi¸ trÞ K ®­îc x¸c ®Þnh dùa trªn kh¶ n¨ng tÝnh to¸n vµ bé nhí, th­êng gi¸ trÞ tõ 3 ®Õn 5<br /> ®­îc sö dông. T­¬ng tù nh­ thÕ, dùa trªn kh¶ n¨ng vÒ bé nhí vµ kh¶ n¨ng tÝnh to¸n, ma<br /> trËn ph­¬ng sai ®­îc sö dông lµ ma trËn ®­êng chÐo:<br /> <br /> k ,t<br />  k2 I (3)<br /> Theo ph­¬ng ph¸p nµy, mçi gi¸ trÞ ®iÓm ¶nh míi ®­îc so s¸nh víi c¸c ph©n bè K<br /> Gaussian ®ang tån t¹i cho tíi khi t×m ®­îc c¸i phï hîp. Mét ph©n bè Gaussian trong tæ hîp<br /> ®­îc coi lµ phï hîp víi Xt nÕu gi¸ trÞ ®iÓm ¶nh n»m trong ph¹m vi 2.5 lÇn ®é lÖch chuÈn<br /> cña ph©n bè. NÕu kh«ng cã thµnh phÇn nµo trong sè K ph©n bè phï hîp víi Xt th× ph©n bè<br /> cã ý nghÜa gÇn nhÊt ®­îc sö dông thay thÕ. C¸c träng sè tr­íc cña K ph©n bè ë thêi ®iÓm t,<br /> , k,t, ®­îc ®iÒu chØnh nh­ sau:<br />  k ,t  (1   ) k ,t 1   k ,t (4)<br /> trong ®ã,  lµ tèc ®é häc,  k ,t b»ng 1 víi m« h×nh t×m ®­îc lµ phï hîp víi gi¸ trÞ ®iÓm ¶nh<br /> míi vµ b»ng 0 víi c¸c m« h×nh cßn l¹i. Sau khi thùc hiÖn phÐp xÊp xØ nµy, c¸c träng sè sÏ<br /> ®­îc chuÈn hãa. Gi¸ trÞ 1/  ®Þnh nghÜa h»ng sè thêi gian x¸c ®Þnh tèc ®é thay ®æi c¸c tham<br /> sè cña ph©n bè Gaussian. C¸c tham sè cña ph©n bè phï hîp víi d÷ liÖu quan s¸t míi ®­îc<br /> cËp nhËt nh­ sau:<br /> t  (1   ) t 1  X t (5)<br />  t2  (1   ) t21   ( X t   t )T ( X t   t ) (6)<br /> trong ®ã,    ( X t |  k ,  k ) .<br /> C¸c ph©n bè K sÏ ®­îc ph©n cÊp dùa trªn gi¸ trÞ thÝch hîp , vµ chØ nh÷ng gi¸ trÞ tin<br /> cËy nhÊt H sÏ ®­îc chän nh­ lµ phÇn cña nÒn, gi¸ trÞ H ®­îc chän nh­ sau:<br /> h<br /> H  arg min h (  k  T ) (7)<br /> k 1<br /> trong ®ã, T lµ ng­ìng, sau ®ã c¸c ®iÓm ¶nh víi mµu lín h¬n 2.5 lÇn sai kh¸c chuÈn so<br /> víi mçi ph©n bè H sÏ ®­îc coi nh­ lµ ®èi t­îng chuyÓn ®éng trªn nÒn. NÕu chän gi¸ trÞ T<br /> nhá, m« h×nh nÒn sÏ bÞ suy gi¶m.ViÖc ph©n tÝch vµ bãc t¸ch ®­îc ®èi t­îng chuyÓn ®éng<br /> trong ¶nh lµ b­íc quan träng x¸c ®Þnh ®iÓm næ vµ vÞ trÝ cña nã. Dùa trªn ®èi t­îng chuyÓn<br /> ®éng ®­îc t¸ch ra vµ trong kho¶ng mét sè khung h×nh nhÊt ®Þnh (thêi gian ®ñ lín cßn tån<br /> t¹i c¸c ®Æc tr­ng cña ®iÓm næ), chóng ta sÏ ph©n tÝch thªm c¸c ®Æc tr­ng cña ®iÓm næ ®Ó<br /> ®­a ra quyÕt ®Þnh chÝnh x¸c ®èi t­îng chuyÓn ®éng trong ¶nh cã lµ ®iÓm næ hay kh«ng.<br /> C¸c ph©n tÝch nµy sÏ ®­îc tr×nh bµy trong phÇn tiÕp theo.<br /> 2.2. C¸c tÝnh chÊt cña ®iÓm næ<br /> Sau khi ph¸t hiÖn ®­îc ®èi t­îng chuyÓn ®éng trong ¶nh, cÇn ph¶i ph©n tÝch xem ®èi<br /> t­îng ®ã cã ph¶i lµ ®iÓm næ hay kh«ng dùa trªn c¸c ph©n tÝch c¸c tÝnh chÊt löa vµ khãi<br /> trong ®iÓm næ.<br /> 2.2.1 TÝnh chÊt löa trong ®iÓm næ<br /> Löa lµ tÝnh chÊt ®Çu tiªn cña ®iÓm næ mµ ta nh×n thÊy khi cã ®iÓm næ xuÊt hiÖn trªn ¶nh<br /> vµ v× thÕ nã lµ mét ®Æc ®iÓm quan träng gióp chóng ta ph©n biÖt gi÷a ®iÓm næ vµ ®èi t­îng<br /> kh¸c chuyÓn ®éng trong ¶nh. XÐt trong kh«ng gian mµu RGB, ®iÓm ¶nh P t¹i vÞ trÝ (x,y)<br /> trong ¶nh ®­îc xem lµ ®iÓm löa nÕu c¸c luËt sau ®©y ®­îc tháa m·n [4]:<br /> LuËt 1: R(x,y) > RT (8)<br /> <br /> <br /> <br /> 12 P. T. Dòng, N. Q. Hïng, L. K.Thµnh, ”VÒ mét gi¶i ph¸p tù ®éng x¸c ®Þnh … xö lý ¶nh.”<br /> Nghiªn cøu khoa häc c«ng nghÖ<br /> <br /> LuËt 2: R(x,y) ≥ G(x,y) ≥ B(x,y) (9)<br /> LuËt 3: S ≥( ( 255 - R( x, y ) ) * ST / RT ) (10)<br /> trong ®ã, R(x,y), G(x,y), B(x,y) t­¬ng øng víi c¸c thµnh phÇn Red, Green, Blue cña ®iÓm<br /> ¶nh;ST vµ RT lÇn l­ît lµ c¸c gi¸ trÞ ng­ìng cña kªnh mµu Red vµ ®é b·o hßa (saturation),S<br /> lµ ®é b·o hßa cña toµn ¶nh. NÕu c¶ ba luËt trªn ®ång thêi ®óng th× ®iÓm ®ang xÐt lµ ®iÓm<br /> löa. Ng­îc l¹i ®iÓm ®ang xÐt kh«ng ph¶i lµ ®iÓm löa, C¸c luËt (8), (9) vµ (10) sÏ ®­îc t¸c<br /> gi¶ sö dông ®Ó ph©n tÝch tÝnh chÊt löa cña ®iÓm næ.<br /> 2.2.2 TÝnh chÊt khãi trong ®iÓm næ<br /> Trong ®iÒu kiÖn ph©n tÝch tÜnh, khãi th­êng hiÓn thÞ b»ng mµu x¸m trong suèt qu¸ tr×nh<br /> ph¸t t¸n cña nã. Mµu x¸m ®ã cã thÓ ph©n biÖt thµnh hai khu vùc møc x¸m: x¸m nh¹t vµ<br /> x¸m tèi. §iÒu nµy cho thÊy ba thµnh phÇn R, G, B cña ®iÓm ¶nh khãi t­¬ng ®­¬ng nhau.<br /> V× thÕ, c¸c mµu x¸m nµy cã thÓ ®­îc m« t¶ víi I (c­êng ®é) cña kh«ng gian mµu HSI. C¸c<br /> c­êng ®é cña c¸c khu vùc mµu x¸m nh¹t vµ mµu x¸m tèi trong kho¶ng tõ L1 tíi L2 vµ tõ D1<br /> tíi D2 c¸c møc x¸m. B»ng c¸ch ph©n tÝch mµu s¾c, c¸c ®iÒu kiÖn [9]:<br /> R ±α = G ±α = B ±α (11)<br /> vµ L1≤ I ≤ L2 vµ D1 ≤ I ≤ D1 (12)<br /> có thể được sử dụng như một điều kiện để xác định khói. Trong ®iÒu kiÖn ë trªn, c¸c gi¸ trÞ<br /> L1 vµ L2, D1 vµ D2 phô thuéc vµo c¸c sè liÖu thèng kª thùc nghiÖm. Kho¶ng gi¸ trÞ th«ng<br /> th­êng lµ trong kho¶ng tõ 15 tíi 20, c¸c gi¸ trÞ trong kho¶ng x¸m nh¹t tíi x¸m tèi lµ tõ 80<br /> (D1) tíi 150 (D2) vµ 150 (L1) tíi 220 (L2). Ba luËt ®­îc ®Þnh nghÜa ®Ó quyÕt ®Þnh ®iÓm ¶nh<br /> cã lµ ®iÓm khãi hay kh«ng:<br /> LuËt 1: R ±α = G ±α = B ±α<br /> LuËt 2: L1≤ I ≤ L2<br /> LuËt 3: D1≤ I ≤ D2<br /> If (LuËt 1) AND [(LuËt 2) OR (LuËt 3)] = TRUE<br /> §iÓm ¶nh lµ ®iÓm khãi<br /> Else<br /> §iÓm ¶nh kh«ng lµ ®iÓm khãi.<br /> Trong ®iÒu kiÖn ph©n tÝch ®éng, khãi lan ra theo mét qu¸ tr×nh khuÕch t¸n. Nh×n chung<br /> dßng kh«ng khÝ sÏ ¶nh h­ëng tíi h×nh d¹ng cña khãi, tèc ®é di chuyÓn vµ h­íng di chuyÓn<br /> cña c¸c phÇn tö khãi. Dßng kh«ng khÝ sÏ lµm thay ®æi h×nh d¹ng cña khãi bÊt cø lóc nµo vµ<br /> dã ®ã khã cã thÓ ®o ®­îc h×nh d¹ng cña nã, mét luËt n÷a ®­îc sö dông trong ph©n tÝch<br /> khãi cña ®iÓm næ:<br /> NÕu (SEP / STP) ≥ STD (13)<br /> §iÓm ¶nh lµ ®iÓm khãi thùc<br /> Ng­îc l¹i<br /> §iÓm ¶nh kh«ng lµ ®iÓm khãi,<br /> trong ®ã, SEP lµ tæng cña c¸c chu vi cña c¸c khu vùc khãi ®­îc ph©n ®o¹n, STP lµ tæng c¸c<br /> ®iÓm ¶nh khãi t¸ch ®­îc,STD lµ ng­ìng thay ®æi hçn lo¹n ®Ó ph©n biÖt víi c¸c ®èi t­îng<br /> gièng khãi kh¸c. Tû lÖ SEP/STP x¸c ®Þnh møc ®é rèi lo¹n cña khãi, STD lµ biÕn trong c¸c<br /> t×nh huèng thay ®æi vµ phôc thuéc vµo c¸c thùc nghiÖm d÷ liÖu tÜnh.<br /> 2.3. Mét sè kÕt qu¶ thùc nghiÖm<br /> Trªn h×nh 3 lµ kÕt qu¶ t¸ch ®iÓm næ ra khái nÒn ¶nh sö dông thuËt to¸n MOG. H×nh 3a<br /> lµ kÕt qu¶ t¸ch ®iÓm næ t¹i khung h×nh thø 23, ®­îc thÓ hiÖn trªn 4 cöa sæ: cöa sè gãc trªn-<br /> bªn tr¸i lµ ¶nh ®Çu vµo, cöa sæ gãc trªn bªn ph¶i lµ mask cña ®iÓm næ t¸ch ®­îc, cöa sè<br /> gãc d­íi-bªn tr¸i lµ nÒn theo thêi gian vµ cöa sæ gãc d­íi-bªn ph¶i lµ ®iÓm næ thùc ®­îc<br /> t¸ch. T­¬ng tù h×nh 3a, h×nh 3b lµ kÕt qu¶ t¸ch ®iÓm næ t¹i khung h×nh thø 30. Trªn h×nh 4<br /> lµ kÕt qu¶ ph©n tÝch tÝnh chÊt löa trong ®iÓm næ trong ®ã ¶nh ®Çu vµo ë cöa sè bªn tr¸i<br /> (INPUT) vµ ¶nh ®iÓm löa ®­îc t¸ch ë cöa sæ bªn ph¶i (MASK). Trªn h×nh 5 lµ kÕt qu¶<br /> <br /> <br /> <br /> T¹p chÝ Nghiªn cøu KH&CN Qu©n sù, Sè 30, 04 - 2014 13<br /> §iÒu khiÓn & Tù ®éng hãa<br /> <br /> ph©n tÝch tÝnh chÊt khãi trong ®iÓm næ. Cöa sè gãc trªn-bªn tr¸i lµ h×nh ¶nh ®Çu vµo, cöa sè<br /> gãc trªn-bªn ph¶i lµ mask cña khãi t¸c ®­îc, cöa sè gãc d­íi-bªn tr¸i lµ nÒn theo thêi gian,<br /> cöa sè gãc d­íi-bªn ph¶i lµ khãi thùc ®­îc t¸ch.<br /> Dùa trªn c¸c kÕt qu¶ ph©n tÝch chuyÓn ®éng trong ¶nh vµ kÕt qu¶ ph©n tÝch tÝch chÊt löa<br /> vµ khãi trong ®èi t­îng chuyÓn ®éng ë mét kho¶ng thêi gian ®ñ ng¾n, ®µi quan s¸t ph¸o<br /> binh cã thÓ ®­a ra kÕt luËn vÒ sù tån t¹i cña ®iÓm næ vµ vÞ trÝ cña nã trong ¶nh. Tõ c¸c kÕt<br /> qu¶ thùc nghiÖm cho ta thÊy ®iÓm næ ®­îc ph¸t hiÖn ngay tõ khi nã xuÊt hiÖn (ë c¸c khung<br /> h×nh 23 ®Õn khung h×nh 50, víi tèc ®é 20 h×nh/gi©y) ®¸p øng ®­îc yªu cÇu vÒ kh¶ n¨ng<br /> ph¸t hiÖn ®iÓm næ víi thêi gian tån t¹i ng¾n, x¶y ra nhanh, khãi vµ löa khuÕch t¸n nhanh.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 3a (frame 23) 3b (frame 30)<br /> H×nh 3. D·y ¶nh ®Çu vµo (1), nÒn theo thêi gian (3),<br /> mask cña ®iÓm næ t¸ch ®­îc (2), ®iÓm n« thùc ®­îc t¸ch (4).<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> H×nh 4. Ph©n tÝch tÝnh chÊt löa: ¶nh ®Çu vµo (tr¸i)<br /> vµ c¸c ®iÓm ¶nh löa ®­îc t¸ch (ph¶i).<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> H×nh 5. D·y ¶nh ®Çu vµo (1), nÒn theo thêi gian (3), mask cña khãi t¸ch ®­îc (2),<br /> khãi thùc ®­îc t¸ch (4).<br /> <br /> <br /> 14 P. T. Dòng, N. Q. Hïng, L. K.Thµnh, ”VÒ mét gi¶i ph¸p tù ®éng x¸c ®Þnh … xö lý ¶nh.”<br /> Nghiªn cøu khoa häc c«ng nghÖ<br /> <br /> 3. KÕT LUËN<br /> Víi viÖc ph©n tÝch ®iÓm næ dùa trªn c¸c tÝnh chÊt chuyÓn ®éng, khãi vµ löa b»ng c¸c<br /> thuËt to¸n xö lý ¶nh ®· cho phÐp chóng ta x©y dùng ®­îc mét gi¶i ph¸p tù ®éng x¸c ®Þnh<br /> ®iÓm næ cho ®µi quan s¸t ph¸o binh mÆt ®Êt. C¸c kÕt qu¶ nghiªn cøu cho thÊy gi¶i ph¸p cã<br /> thÓ tù ®éng c¸c ®Þnh ®iÓm næ nhanh vµ chÝnh x¸c, cÊu tróc kh«ng qu¸ phøc t¹p, hoµn toµn<br /> cã kh¶ n¨ng ¸p dông trªn thùc tÕ.<br /> <br /> Tµi liÖu tham kh¶o<br /> [1] Zoran Zivkovic, "Improved Adaptive Gaussian Mixture Model for Background<br /> Subtraction," icpr, vol. 2, pp.28-31, 17th International Conference on Pattern<br /> Recognition (ICPR'04) - Volume 2, 2004.<br /> [2] T. Celik, H. Demirel, H. Ozkaramanli, M. Uyguroglu, "Fire detection using statistical<br /> color model in video sequences", Journal of Visual Communication and Image<br /> Representation (2007) 176-185.<br /> [3] T. H. Chen, C. L. Kao and S. M. Chang, "An Intelligent Real-Time Fire-Detection<br /> Method Based on Video Processing,"in Proceedings of the IEEE 37th Annual (2003)<br /> International Carnahan Conference on Security Technology, pp. 104-111,2003.<br /> [4] Turgay Celik, Huseyin Ozkaramanly, and Hasan Demirel, “Fire and smoke detection<br /> without sensors: Image processing based approach”, in 15th European Signal<br /> Processing Conference (EUSIPCO 2007), Poznan, Poland, September 3-7, 2007,<br /> copyright by EURASIP<br /> [5] T. H. Chen, P. H. Wu vµ Y. C. Chiou, “An Early Fire Detection Method Based on<br /> Image Processing”, 2004 IEEE International Conference On Image Processing,<br /> Singapore, Oct. 2004, pp. 1707-1710.<br /> [6] Zhang, Zhengyou, “A Flexible New Techniquefor Camera Calibration,“ Microsoft<br /> Research Technical Report, 1999.<br /> [7] Tsai, Roger Y., “ A Versatile Camera Calibration Technique for High Accuracy 3D<br /> Machine Vision Metrology Using Off the Shelf Cameras and Lenses,” IEEE Journal of<br /> Robotics and Automation Vol. RA-3 No 4, 1987, pp.323-346.<br /> [8] T.H. Chen, Y.H. Yin, S.F. Huang, and Y.T. Ye. ,”The smoke detection for early fire-<br /> alarming system base on video processing,” In Intelligent Information Hiding and<br /> Multimedia Signal Processing, 2006. IIH-MSP’06. International Conference on, pages<br /> 427-430. IEEE, 2006.<br /> <br /> ABSTRACT<br /> AN AUTOMATIC SOLUSION IN DETECTING EXPLOSION-POINT<br /> FOR THE ArTILLERY OBSERVATORY basedON<br /> IMAGE PROCESSING TECHNOLOGY<br /> This article shows an automatic solution in detecting explosion-point and its application<br /> for the artillery observatory based on image processing technology. This solution is able to<br /> accurately detect explosion-point which occures in quick and short duration.<br /> Keywords: Artillery, Explosion, Fire, Smoke, Image processing.<br /> <br /> <br /> Nhận bài ngày 24 tháng 01 năm 2013<br /> Hoàn thiện ngày 17 tháng 02 năm 2014<br /> Chấp nhận đăng ngày 10 tháng 03 năm 2014<br /> §Þa chØ: * Khoa kü thuËt ®iÒu khiÓn, Häc viÖn Kü thuËt qu©n sù;<br /> ** ViÖn Tù ®éng hãa kü thuËt qu©n sù.<br /> Email: itacspro@gmail.com , ®iÖn tho¹i 0936298936;<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> T¹p chÝ Nghiªn cøu KH&CN Qu©n sù, Sè 30, 04 - 2014 15<br />
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2