Теория и расчет оптико-электронных приборов - Якушенков Ю.Г.
ISBN 5-88439-035-1
Скачать (прямая ссылка):
Адаптивные свойства коррелятора-преобразователя позволяют осуществлять слежение за объектами, меняющими свою ориентацию и масштаб изображения.
Корреляторы описанного типа позволяют решать задачи обнаружения, селекции и слежения за подвижными объектами в реальном масштабе времени. В отличие от ряда других известных когерентных корреляторов для них не требуются голографические элементы и специальные фазовые фильтры, они стабильны в работе. Важными достоинствами этих корреляторов являются сравнительно простая конструкция, возможность осуществлять согласованную фильтрацию, адаптируясь к виду оптического сигнала (изображения) путем принятия каждого предыдущего кадра за эталонное изображение для его корреляции с текущим кадром. Если цикл обработки сигнала принять коротким, так чтобы обнаруживаемый или отслеживаемый сигнал был стационарным в течение нескольких кадров, то в выходной плоскости
363 Ю.Г. Якушенков. Теория и расчет оптико-электронных приборов
коррелятора (на МПИ2) будет создаваться достаточно мощный сигнал.
Наиболее сложными компонентами схемы, представленной на рис. 11.30, являются многоэлементные приемники, ПВМ, а также Фурье-объективы. Определенные трудности может представить необходимость обеспечения широкого углового поля объектива с сохранением хорошего качества изображения по всему полю, а также обеспечение высокого и стабильного пространственного разрешения МПИ, т.е. выбор приемника с большим числом элементов малых размеров.
11.11. Общие сведения из теории распознавания образов
Описанные способы выделения полезного сигнала на фоне помех и шумов можно рассматривать как частные случаи решения общей задачи распознавания образов. Все наблюдаемые или исследуемые с помощью прибора объекты или создаваемые ими сигналы можно разделить на отдельные классы по ряду признаков — свойств объекта или сигнала, поддающихся количественному описанию: по спектру излучения, размерам, времени появления и т.д. Процесс распознавания сводится к определению класса наблюдаемого объекта или сигнала, т.е. к его идентификации с одним из возможных эталонов, характеризующим этот класс. Структурная схема системы распознавания представлена на рис. 11.31.
Рис. 11.31. Структурная схема системы распознавания: ПО — поле объектов; ПС — приемная система; ВП — блок выделения признаков; ПР — блок принятия решений; БЭ — блок эталонов
После прохождения приемной системы или системы первичной обработки информации сигнал представляет собой функцию некоторого числа переменных (X1, х2, ..., хп), одни из которых более информативны, т.е. лучше описывают специфику сигнала, другие —менее. Целесообразно в дальнейших звеньях системы распознавания ис-
364 Глава 11. Фильтрация сигналов в оптико-электронных приборах
пользовать по возможности ограниченное число признаков, чтобы не перегружать ее память (память ЭВМ) и не усложнять конструкцию. Поэтому в состав системы часто вводят блок выделения таких признаков (yv у2,.... ут), причем т<п.
Принятие решения о принадлежности сигнала к тому или иному классу выполняется классификатором (блоком принятия решения). Этот блок выполняет две задачи: сначала разбивает пространство измерений (признаков, сигналов) на области решения, т.е. находит разделяющие их функции, а затем отождествляет любой сигнал (вектор измерения) с каким-либо из классов (областей) признаков.
Рассмотрим случай распознавания оптического сигнала —излучения какого-либо черного тела по создаваемой им освещенности в плоскости входного зрачка ОЭП. Эта монохроматическая освещенность может быть описана формулой (см. § 3.2)
F _ tA IjK Аэб
где Tc- — спектральное пропускание среды; Lx — спектральная плотность яркости объекта; Ao6 — видимая площадь объекта; I — расстояние до него.
В системе координат (Exi, Ex2), представленной на рис. 11.32, а, в соответствии с законом Планка для идеального случая объекту с какой-либо температурой Т, т.е. для определенной кривой Ex (рис. 11.32, б), будет соответствовать лишь одна точка. Однако в-силу случайности величин Ao6, I, T при распознавании объекта в области (Exi, Ex2) мы имеем дело не с точкой, а с некоторой областью возможных значений (Exi, Ex2), определяемой законами распределения вероятностей этих случайных величин. Совокупность случайно распределенных значений сигналов образует так называемый кластер. Можно
Ф
CZt
Рис.11.32. Признаки объектов в области (Ext, Ex2): ¦ кластеры сигналов; б — кривые Ex для двух излучателей
365 Ю.Г. Якушенков. Теория и расчет оптико-электронных приборов
отметить, что корреляция между сигналами в различных областях (X1 и X2) приводит к вытянутости кластера.
Объекты (сигналы) могут быть отнесены к тому или иному классу по разным правилам. Одним из простейших случаев является тот, когда удается установить линейные границы разделения классов (границы решения), например прямые линии, равноудаленные от точек, соответствующих средним значениям сигналов, относящихся к тому или иному классу.
Обычно при распознавании используются вероятностные методы и методы теории статистических решений. Если законы распределения, характеризующие признаки различных объектов или явлений различных классов, могут быть представлены кривыми, которые не пересекаются, то объект или явление можно достоверно отнести к одному из классов. На практике почти всегда указанные кривые пересекаются, и для оценки вероятности принадлежности сигнала к тому или иному классу рассматриваются полные вероятности этой принадлежности.
