Определение положения быстро движущегося малоконтрастного объекта на зашумленном изображении
Abstract
The problem of determining the position of a fast moving object in a noisy image obtained using the CCD is considered. Application of Radon transform allows to select the motion path. Fourier transformation of autocorrelation along the trajectories obtained allows to find the speed in the image plane. Using this speed and taking into account features of CCD it is possible to construct the motion model. Maximum correlation is the initial position of the object. A model of the system is worked-out, which permits to obtain estimates of achievable accuracy of the object location at different signal/noise ratios.
- noisy image
- Radon transform
- autocorrelation
- cross-correlation
- computer model
Аннотация (на русском)
Определение положения быстро движущегося малоконтрастного объекта на зашумленном изображении
Рассматривается задача определения положения быстро движущегося объекта на зашумленном изображении, полученном с помощью ПЗС камеры. Применение преобразования Радона позволяет выделить траекторию движения. Преобразование Фурье от автокорреляции вдоль найденной траектории дает возможность найти скорость движения в плоскости изображения. По найденной скорости, с учетом особенностей работы ПЗС камеры, строится модель движения. По максимуму корреляции находится начальное положение объекта. Разработана модель системы, и с ее помощью получены оценки достижимой точности определения положения объекта при различных отношениях сигнал/шум.
For citation
Treshchalin A.P., Osadchii I.S., Bogdanov V.P. Определение положения быстро движущегося малоконтрастного объекта на зашумленном изображении // Journal of Radio Electronics. – 2014. – No. 3.
References
- Трещалин А.П. Применение оптико-электронной аппаратуры космических аппаратов для предварительного определения параметров орбит околоземных объектов // Труды МФТИ. - 2012. -Т. 4, № 3. - С. 122-131.
- Оценка координат астероида на дискретном изображении. В.Е Саваневич, А.Б. Брюховецкий, А. М. Кожухов, Е. Н. Диков.// Радиотехника: Всеукр. межвед. науч.-техн. сб. 2010. Вып. 162. С. 78 - 86.
- Gusyatin, O. “Novel Segmentation Technique to Enhance Detection of Fast Moving Objects with Optical Sensors.” Proceedings of the Advanced Maui Optical and Space Surveillance Technologies Conference, held in Wailea, Maui, Hawaii, September 14-17, 2010.
- Simms L., Riot V., DeVries W., Olivier S. S., Pertica A., Bauman B. J., Phillion D., Nikolaev S. "Optical Payload for the STARE Mission". SPIE Defense And Security, Orlando, FL, United States, Apr 25 - Apr 29, 2011.
- Princen J.P., Illingworth, J. and Kittler, J.V., “A Formal Definition of the Hough Transform: Properties and Relationships”, Journal of Mathematical Imaging and Vision, 1992, vol.1, num.1, pp.153-168.
- Toft P.A., “The Radon Transform: Theory and Implementation”, PhD Thesis, Technical University of Denmark, 1996.
- David Donoho, XiaomingHuo, “Applications of Beamlets to Detection and Extraction of Lines, Curves and Objects in Very Noisy Images”, Nonlinear Signal and Image Processing (NSIP), 2001.
- CheyneGaw Ho, Rupert C. D. Young, Chris D. Bradfield, Chris R. Chatwin, “A Fast Hough Transform for the Parametrisation of Straight Lines using Fourier Methods”, Real-Time Imaging, 2000, vol.6, num.2, pp.113-127.
- Volegov D.B., Gusev V.V., Yurin D.V. “Straight Line Detection on Images via HartleyTransform. Fast Hough Transform”, 16-th International Conference on Computer Graphics and Application GraphiCon'2006, July 2006, Novosibirsk, Akademgorodok, Russia.
- Айфичер Э.С., Джервис Б.У. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание.: пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2004. - 992 с
- Перов А.И. Статистическая теория радиотехнических систем. Учеб. пособие для вузов. - М.: Радиотехника, 2003. - 400с.
- Тихонов В. И. Оптимальный приём сигналов. - М.: Радио и связь, 1983. - 320с.