Détection d'objets par la méthode Otsu. Probabilité de détection d'objets Estimation de la probabilité de détection automatique d'objets

Actuellement, la principale méthode de détermination des caractéristiques de sortie des systèmes de visualisation d'images optiques-électroniques (OEIS) est la méthode de recherche expérimentale directe (méthode d'expertise). Pour obtenir des résultats statistiquement fiables, cette méthode nécessite l'implication d'un grand nombre d'observateurs formés. La conséquence en est un temps et des coûts économiques importants pour la création d’échantillons de travail d’OESVI. Lorsqu'on utilise la méthode d'expertise pour optimiser les paramètres du système, il devient nécessaire de créer plusieurs systèmes avec des paramètres différents ou un système dans lequel le paramètre étudié varie, ce qui rend l'obtention de résultats expérimentaux encore plus coûteuse.

L’élimination de ces défauts est possible en créant un modèle mathématique de l’OESVI, qui comprend un modèle mathématique de l’organe de vision de l’observateur (03). Dans ce cas, le volume des expériences nécessaires est considérablement réduit, puisqu'elles ne sont nécessaires que pour trouver les fonctions et coefficients inconnus inclus dans le modèle, ainsi que pour déterminer les limites de son applicabilité. Les modèles mathématiques permettent non seulement de réduire considérablement le temps de recherche des types existants d'OESVI, mais également d'analyser les OES prometteurs sans créer de prototypes, ce qui réduit considérablement le temps et les coûts économiques.

Une caractéristique de la plupart des travaux visuels, réalisés à la fois à l'aide de l'OESVI et à l'œil nu, est la présence d'une répartition aléatoire et inégale de la luminosité dans le champ de vision. Ainsi, l'observation dans OESVI peut se produire dans des conditions de superposition additive du bruit du chemin électronique (« bruit additif ») sur un objet et un arrière-plan non aléatoires. Lors de l'observation sur le terrain, un objet (en particulier un objet avec une coloration aléatoire) remplace en règle générale de manière applicative une partie d'un arrière-plan aléatoire tel qu'un paysage, une surface d'eau, des nuages, etc., de sorte que les zones d'image l'intérieur et l'extérieur du contour de l'objet cessent d'être corrélés (« fond applicatif »). De plus, des cas de bruit additif et de fond applicatif sont observés ensemble.

Comme l'a montré l'analyse des données de la littérature, il manque actuellement une description mathématique du processus de détection par un observateur d'objets sur des fonds réels comportant à la fois des composantes additives et applicatives, ce qui rend impossible le développement d'un modèle mathématique d'OESVI pour cela. cas. Par conséquent, le sujet proposé pour la thèse peut être considéré comme pertinent.

La thèse comprend une table des matières, une introduction, six chapitres, des conclusions sur le travail et une liste de références.

Le premier chapitre contient une analyse littéraire de plus de 100 modèles différents de vision humaine au seuil, indiquant leurs avantages et leurs inconvénients. Une classification de tels modèles est proposée, selon laquelle quatre approches de leur création peuvent être distinguées : empirique, physiologique, informationnelle et statistique. Sur la base des résultats obtenus, nous pouvons conclure que l'approche statistique est la plus prometteuse pour résoudre le problème formulé.

Dans le deuxième chapitre, un schéma structurel du modèle statistique 03 est proposé sur la base de la fonction de rapport de vraisemblance, et des relations calculées sont obtenues qui permettent de trouver la probabilité de détecter des objets et de reconnaître des paires d'objets par un observateur sur des fonds aléatoires, en prenant en compte l'influence conjointe du fond applicatif, du bruit additif et de la coloration de masquage de l'objet. Les relations obtenues permettent également de prendre en compte l'influence des éléments optiques de l'observateur OESVI et 03 sur les résultats de calcul utilisant le modèle.

Au début du troisième chapitre, une description analytique de la fonction de diffusion du point de l'optique oculaire est obtenue, basée sur les résultats d'expériences de plusieurs auteurs et permettant de prendre en compte les propriétés réelles de l'optique oculaire dans le modèle 03. Ensuite, une analyse du fonctionnement de l'analyseur visuel à des niveaux d'adaptation de luminosité élevés est effectuée et le processus d'obtention de la dépendance fonctionnelle de la distribution de la sensibilité rétinienne est pris en compte sur la luminosité de l'arrière-plan et la distance du centre de la fovéa. Le logiciel créé à cet effet est décrit. Cette dépendance est une composante importante du modèle, qui permet de passer de la répartition de la luminosité dans l'espace des objets à la répartition des réactions des récepteurs à travers la rétine 03.

Le quatrième chapitre comprend une description d'un ensemble de programmes d'application qui implémentent le modèle 03 développé et permettent de calculer la probabilité de détecter des objets et d'identifier des paires d'objets sur des arrière-plans aléatoires.

Le cinquième chapitre décrit les caractéristiques de la représentation des fonctions continues dans un ordinateur et justifie la nécessité de prendre en compte les erreurs qui surviennent lors des calculs à l'aide du programme DETECTOR, qui implémente le modèle 03 créé. Une méthode d'estimation de ces erreurs, provoquées à la fois par des erreurs grossières discrétisation et découpage en bordure des tableaux de fonctions incluses dans les expressions calculées du modèle. Cette technique vous permet de sélectionner un intervalle d'échantillonnage qui minimise l'erreur totale des calculs à l'aide du programme DETECTOR.

Le sixième chapitre contient une description de la méthode de recherche expérimentale et du schéma de configuration permettant de déterminer la probabilité de détecter des objets et de reconnaître l'orientation des objets par un observateur sur des arrière-plans aléatoires. La méthode et le schéma spécifiés sont destinés à tester les performances du modèle proposé 03 dans diverses conditions d'observation 8. Une description du logiciel du dispositif expérimental et de la méthodologie de son étalonnage est donnée. Des méthodes permettant de réaliser des expériences visuelles et d'évaluer l'erreur des résultats sont également décrites. Une comparaison des résultats des calculs utilisant le modèle avec les données expérimentales a montré leur accord avec un niveau de confiance de 0,9 dans une large gamme de conditions d'observation.

Les résultats des travaux de thèse ont été publiés dans six ouvrages imprimés, testés lors de la Conférence scientifique et technique internationale "0lighting"9b" (Varna, 1996), de la Conférence scientifique et technique des étudiants de Moscou "Radioélectronique et génie électrique dans l'économie nationale". (MPEI, 1997), la IIIe conférence internationale sur l'ingénierie de l'éclairage (Novgorod, 1997) et les séminaires scientifiques du département d'ingénierie de l'éclairage du MPEI.

CONCLUSIONS SUR LES TRAVAUX

1. Les résultats les plus significatifs dans le développement de 03 modèles pour résoudre le problème de détection d'objets sur des arrière-plans aléatoires ont été obtenus sur la base de TCP. Cependant, dans la littérature, il n'y a aucune description de 03 modèles pour résoudre le problème de détection d'objets sur des fonds aléatoires. des arrière-plans réels qui comportent à la fois des composants additifs et applicatifs.

2. Un modèle statistique 03 a été développé, qui permet de calculer la probabilité de détecter un objet en tenant compte des caractéristiques de l'objet, du bruit additif et du fond applicatif. La performance du modèle 03 sur des fonds aléatoires, c'est-à-dire dans des conditions fondamentalement différentes des conditions de sa normalisation, indique que l'algorithme embarqué dans le modèle est assez proche de celui mis en œuvre par l'organe de vision.

3. Il est montré que pour calculer la probabilité de détecter des objets sur des arrière-plans réels, il suffit de déterminer seulement deux caractéristiques du modèle 03 : le rapport de vraisemblance seuil et la dépendance fonctionnelle de la sensibilité rétinienne sur la luminosité d'adaptation et la distance du centre de l'objet. fovéa. Une comparaison des résultats de calcul et expérimentaux indique la constance du rapport de vraisemblance seuil avec les variations de la luminosité moyenne de l'arrière-plan, la répartition de la luminosité sur l'objet et les caractéristiques statistiques des images observées.

4. Les calculs multivariés utilisant le modèle 03, mis en œuvre sous la forme d'un progiciel d'application, ont montré une influence significative de l'intervalle d'échantillonnage des fonctions incluses dans les expressions de calcul du modèle sur les résultats des calculs. La méthode développée pour estimer l'erreur de calcul permet de sélectionner un intervalle d'échantillonnage qui donne la valeur minimale de cette erreur, qui pour des conditions d'observation typiques ne dépasse pas 20 %.

5. Il est démontré que lors d'une observation sur un fond à texture fine, un choix rationnel de coloration d'un objet peut toujours permettre d'obtenir un camouflage efficace, alors que lors d'une observation sur un fond fortement corrélé, il est impossible de camoufler un objet en le colorant de manière aléatoire. Une augmentation de la dispersion du fond applicatif conduit d'abord à une diminution de la probabilité de détecter des objets, puis à son augmentation. Augmenter la dispersion du bruit additif ne peut qu'aggraver les conditions de détection des objets.

6. Le dispositif expérimental développé, combinant des méthodes électroniques et optiques de formation d'images, a permis d'obtenir la dépendance de la probabilité de détection d'objets sur les conditions d'observation avec une erreur ne dépassant pas 17 %. Il est montré que les résultats des calculs utilisant le modèle 03 développé coïncident avec les résultats expérimentaux avec un niveau de confiance de 0,9.

7. Les résultats obtenus montrent que l'application du modèle développé 03 au calcul de la probabilité de détection d'objets est légitime lorsque la luminosité de l'arrière-plan est de 10~2,102 cd/m2 et que les tailles angulaires des objets sont O.Yu0. Un bon accord entre les dépendances calculées et expérimentales est observé lorsque les caractéristiques statistiques des images varient dans la plage suivante :

Intervalle de corrélation de bruit additif 0,30" ;

Intervalle de corrélation du fond applicatif 0,80" ;

Intervalle de corrélation de masquage d'objet 0,30" ;

Écart type relatif du bruit additif o.0,1 ;

Écart type relatif du fond applicatif o.0,14 ;

L'écart type relatif du camouflage de l'objet est d'environ 0,05.

8. Une étude informatique et expérimentale des dépendances de la probabilité de reconnaître des paires d'objets sur les conditions d'observation confirme l'hypothèse selon laquelle détecter un objet et reconnaître une paire d'objets sont des tâches équivalentes pour l'observateur.

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