Segmentation of Images Used in Unmanned Aerial Vehicles Navigation Systems
Вантажиться...
Дата
2023
DOI
https://doi.org/10.52254/1857-0070.2023.4-60.03
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
Problemele Energeticii Regionale. - 2023. - № 4(60). - P. 30-42
Анотація
У статті наведено результати досліджень двоетапної процедури виділення
об'єкта прив'язки на поточному зображенні, що формується кореляційно-екстремальною системою,
застосовується для автономної навігації безпілотних літальних апаратів. Метою даної роботи
є теоретична оцінка ймовірності селекції малорозмірних слабоконтрастних об'єктів на
сегментованому за допомогою інформаційних ознак поточному зображенні за параметрами
яскравості та розмірам площі відповідно до запропонованої двоетапної процедури.
The paper presents the results of the study of a two-stage procedure for selecting a reference object in the current image formed by a correlation-extreme system used for autonomous navigation of unmanned aerial vehicles. The aim of this paper is to theoretically evaluate the probability of selecting low-dimensional low-contrast objects in the segmented current image according to the proposed twostage procedure. To achieve this goal, the problem of segmentation of images of the sighting surface and subsequent selection of the reference object in the presence of heterogeneous objects differing in brightness and area characteristics is solved. The most significant result is the justification of application of two-stage procedure of selection of the reference object in the current image by brightness and area parameters using the set thresholds. The significance of the obtained results consists in establishing the dependence of the probability of correct selection of the reference object on the noise level of the current images. It is shown that the probability of correct selection of the object in the image is a function of the threshold value and can be maximised by choosing its value. This approach allows to consider the influence of various factors leading to image noise on the quality of images formed by the navigation system. It is shown that when noise distorts more than 31% of the image pixels, the proposed two-stage procedure allows to ensure the selection of the reference object in the image with a probability not lower than 0.9.
В статье представлены результаты исследований двухэтапной процедуры выделения объекта привязки на текущем изображении, формируемом корреляционно-экстремальной системой, применяемой для автономной навигации беспилотных летательных аппаратов. Целью данной работы является теоретическая оценка вероятности селекции малоразмерных слабоконтрастных объектов на сегментированном с помощью информационных признаков текущем изображении по параметрам яркости и размерам площади в соответствии с предложенной двухэтапной процедурой. Для достижения поставленной цели решена задача сегментации формируемых системой навигации изображений поверхности визирования и последующей селекции объекта привязки при наличии разнородных объектов, отличающихся яркостными и площадными характеристиками. Наиболее существенным результатом является обоснование применения двухэтапной процедуры селекции объекта привязки на текущем изображении по параметрам яркости и размерам площади с использованием установленных порогов. Значимость полученных результатов состоит в установлении зависимости вероятности селекции объекта привязки от степени зашумленности текущих изображений. Особенность полученных результатов заключается в определении значений порогов квантования изображений по информативным признакам с учетом возможности возникновения ошибок первого и второго рода, при которых обеспечиваются требуемая вероятность селекции объекта привязки. Показано, что вероятность селекции объекта на изображении является функцией величины порога и может быть максимизирована выбором его значения. Такой подход позволяет учитывать влияние различных факторов, приводящих к зашумлению изображений, на качество формируемых системой навигации изображений за исключением геометрических, что позволяет упростить этап первичной обработки и повысить быстродействие системы. Показано, что при искажении более 31% пикселей изображения применение предлагаемой двухэтапной процедуры позволяет обеспечить селекцию объекта привязки на изображении с вероятностью не ниже 0,9. Отличие от известных работ заключается в осуществлении селекции объекта привязки на текущем изображении с использованием двухэтапной процедуры по значениям яркости и площади объектов в условиях, приводящих к формированию зашумленных изображений.
The paper presents the results of the study of a two-stage procedure for selecting a reference object in the current image formed by a correlation-extreme system used for autonomous navigation of unmanned aerial vehicles. The aim of this paper is to theoretically evaluate the probability of selecting low-dimensional low-contrast objects in the segmented current image according to the proposed twostage procedure. To achieve this goal, the problem of segmentation of images of the sighting surface and subsequent selection of the reference object in the presence of heterogeneous objects differing in brightness and area characteristics is solved. The most significant result is the justification of application of two-stage procedure of selection of the reference object in the current image by brightness and area parameters using the set thresholds. The significance of the obtained results consists in establishing the dependence of the probability of correct selection of the reference object on the noise level of the current images. It is shown that the probability of correct selection of the object in the image is a function of the threshold value and can be maximised by choosing its value. This approach allows to consider the influence of various factors leading to image noise on the quality of images formed by the navigation system. It is shown that when noise distorts more than 31% of the image pixels, the proposed two-stage procedure allows to ensure the selection of the reference object in the image with a probability not lower than 0.9.
В статье представлены результаты исследований двухэтапной процедуры выделения объекта привязки на текущем изображении, формируемом корреляционно-экстремальной системой, применяемой для автономной навигации беспилотных летательных аппаратов. Целью данной работы является теоретическая оценка вероятности селекции малоразмерных слабоконтрастных объектов на сегментированном с помощью информационных признаков текущем изображении по параметрам яркости и размерам площади в соответствии с предложенной двухэтапной процедурой. Для достижения поставленной цели решена задача сегментации формируемых системой навигации изображений поверхности визирования и последующей селекции объекта привязки при наличии разнородных объектов, отличающихся яркостными и площадными характеристиками. Наиболее существенным результатом является обоснование применения двухэтапной процедуры селекции объекта привязки на текущем изображении по параметрам яркости и размерам площади с использованием установленных порогов. Значимость полученных результатов состоит в установлении зависимости вероятности селекции объекта привязки от степени зашумленности текущих изображений. Особенность полученных результатов заключается в определении значений порогов квантования изображений по информативным признакам с учетом возможности возникновения ошибок первого и второго рода, при которых обеспечиваются требуемая вероятность селекции объекта привязки. Показано, что вероятность селекции объекта на изображении является функцией величины порога и может быть максимизирована выбором его значения. Такой подход позволяет учитывать влияние различных факторов, приводящих к зашумлению изображений, на качество формируемых системой навигации изображений за исключением геометрических, что позволяет упростить этап первичной обработки и повысить быстродействие системы. Показано, что при искажении более 31% пикселей изображения применение предлагаемой двухэтапной процедуры позволяет обеспечить селекцию объекта привязки на изображении с вероятностью не ниже 0,9. Отличие от известных работ заключается в осуществлении селекции объекта привязки на текущем изображении с использованием двухэтапной процедуры по значениям яркости и площади объектов в условиях, приводящих к формированию зашумленных изображений.
Опис
Ключові слова
кореляційно-екстремальна система навігації, безпілотні літальні апарати, інформаційні ознаки, сегментація зображень, селекція об'єкта, correlation-extremal navigation system, unmanned aerial vehicles, information features, image segmentation method, decision function, корреляционно-экстремальная навигационная система, беспилотные летательные аппараты, информационные признаки, сегментация изображений, селекция объекта, publikatsii u WoS
Бібліографічний опис
Yeromina, N. Segmentation of Images Used in Unmanned Aerial Vehicles Navigation Systems / Yeromina N., Udovenko S., Tiurina V. and ot. // Problemele Energeticii Regionale. - 2023. - № 4(60). - P. 30-42. - DOI: https://doi.org/10.52254/1857-0070.2023.4-60.03/
YEROMINA, N., UDOVENKO , Sergey, TIURINA, Valeriia, BOICHENKO, Оleksii, BREUS, Pavlo, ONISHCHENKO, Yurii, GNUSOV, Iurii, SVITLYCHNYI, Vitalii. Segmentation of Images Used in Unmanned Aerial Vehicles Navigation Systems. In: Problemele Energeticii Regionale, 2023, nr. 4(60), pp. 30-42. ISSN 1857-0070. DOI: https://doi.org/10.52254/1857-0070.2023.4-60.03.
YEROMINA, N., UDOVENKO , Sergey, TIURINA, Valeriia, BOICHENKO, Оleksii, BREUS, Pavlo, ONISHCHENKO, Yurii, GNUSOV, Iurii, SVITLYCHNYI, Vitalii. Segmentation of Images Used in Unmanned Aerial Vehicles Navigation Systems. In: Problemele Energeticii Regionale, 2023, nr. 4(60), pp. 30-42. ISSN 1857-0070. DOI: https://doi.org/10.52254/1857-0070.2023.4-60.03.