Обчислювальні методи обробки даних для виявлення об’єктів із локально незмінними параметрами видимого руху

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 01.05.02 - Математическое моделирование и вычислительные методы. - Харьковский национальный университет радиоэлектроники Министерства образования и науки, молодежи и спорта Украины, Харьков, 2012.

Диссертация посвящена повышению показателей качества обнаружения движущихся объектов при приемлемых вычислительных затратах за счет разработки эффективных вычислительных методов обработки данных для автоматизированного обнаружения объектов с локально неизменными параметрами видимого движения.

В работе введен класс объектов с локально неизменными параметрами видимого движения, к которым могут быть отнесены ИСЗ, малые тела Солнечной системы, самолеты, элементарные частицы. Установлено наличие противоречия между современными средствами наблюдений, позволяющими оперативно наблюдать большие зоны наблюдения и устаревшими визуальными методами обнаружения объектов с ненулевым видимым движением, которое в работе разрешается за счет создания вычислительных методов межкадровой обработки данных, учитывающих локальную неизменность параметров видимого движения объектов.

Усовершенствован вычислительный метод обработки данных для оценки видимого блеска объекта. Метод позволяет снизить значение СКО оценки видимого блеска объектов на 13-37% по сравнению с традиционно применяемыми методами. Это достигается использованием впервые разработанной двудиапазонной кусково-линейной модели зависимости значения видимого блеска объекта от логарифма амплитуды его сигнала на цифровом кадре. Коэффициенты модели определяются МНК.

Впервые разработан двухэтапный иерархический вычислительный метод обработки данных для обнаружения объекта с локально неизменными параметрами видимого движения. Метод обеспечивает накопление данных вдоль траекторий объектов с неизвестными параметрами движения путем использования предложенного многозначного преобразования координат объектов. За счет этого метод обеспечивает потенциально возможные показатели качества обнаружения движущихся объектов, обеспечивая их тождественность значениям показателей качества обнаружения неподвижных объектов. Вычислительные затраты метода стабилизированы на приемлемом уровне за счет двухэтапной реализации накопления данных вдоль возможных траекторий и линейной зависимости вычислительных затрат от количества обрабатываемых отметок, в отличие от экспоненциальной зависимости при использовании стробовых методов. Перед проведением предварительного обнаружения объекта производится отбраковка объектов, неподвижных на серии кадров. Метод позволяет устойчиво обнаруживать объекты с видимым блеском до 20,5 звездной величины при наблюдении телескопами с диаметром апертуры 45 см при экспозиции 4 мин. и 60 см при суммарной экспозиции подсерии 1,5 мин.

Усовершенствован амплитудно-координатный вычислительный метод обработки данных для обнаружения объекта и оценки параметров траектории его видимого движения, позволяющий более чем на порядок сократить количество ложных обнаружений, по сравнению с данным количеством без его применения.

Разработанные вычислительные методы успешно внедрены в модулях межкадровой обработки программы автоматизированного обнаружения астероидов CoLiTec, используемой в двух обсерваториях (Андрушевская астрономическая обсерватория и российская удаленно управляемая обсерватория ISON-NM). С помощью данной программы к 10 декабря 2011 года были открыты две кометы и 864 астероида, отправлены в Центр малых планет 202 314 измерений.

Ключевые слова: вычислительные методы обработки данных для обнаружения объектов, объекты с локально неизменными параметрами видимого движения.

ABSTRACT

Bryukhovetskiy O. B. Computational methods of data processing for detection for detection of objects with locally constant parameters of apparent motion. - As the Manuscript.

Dissertation for the candidate's degree of technical science in a specialty 01.05.02 - mathematical modeling and computational appproaches. - Kharkiv National University of Radio Electronics of the Ministry of Education and Science, Youth and Sport of Ukraine, Kharkiv, 2012.

Dissertation is devoted to the quality improvement for detection of objects with locally constant parameters of apparent motion with set computational cost through development of effective computational methods of data processing for automated detection of objects with locally constant parameters of apparent motion. According to the analysis of detection features of objects with locally constant parameters of apparent motion, already known methods of data processing for objects' detection have to be adapted to automated detection of objects on CCD frames series. A computational method of data processing for the object's apparent brightness estimation has developed. The method permits to reduce the RMS of estimates of apparent brightness for barely visible objects (comparing with traditional methods) by the application of designed double-range piece-line model of photometric scaling. A two-stage hierarchical computational method of data processing for detection of object with locally constant parameters of apparent motion has developed. The method permits to accumulate data along objects' trajectories with unknown motion parameters. This assures increasing of moving objects' detection quality up to the level of motionless objects' detection quality. The amplitude-coordinates computational method of data processing for object detection and its apparent motion trajectories' parameters estimation has upgraded. The method permits to reduce false detections in automated mode, on a series of frames with automated objects detection compared with previously used methods.

Keywords: computational methods of data processing for objects detection, detection of the objects with locally constant parameters of apparent motion.

Размещено на Allbest.ru