Предисловие

В последние годы все большее распространение получают системы извлечения информации, включающих в себя пространственные апертуры дат­чиков сигналов. Такие системы используются для дистанционного исследова­ния Земли и других планет, в медицине, геологии, навигации и во многих дру­гих приложениях. Исходной информацией при этом, как правило, являются ди­намические массивы данных, получаемые оптическими, радиолокационными, акустическими и другими методами. Класс подобных данных может быть пред­ставлен в виде многомерных изображений (МИ), характерной особенностью ко­торых является их пространственно-временная коррелированность.

Наличие временной динамики наблюдаемых объектов приводит к анализу последовательностей МИ. Случайный характер помех и других мешающих фак­торов делает целесообразным применение в качестве математических моделей МИ случайных полей (СП), а используемая в реальных системах дискретизация по пространству и времени приводит к моделям СП, заданным на многомерных сетках. Кроме того, при создании алгоритмического обеспечения приходится учитывать динамику наблюдаемой сцены и пространственные перемещения датчиков сигналов, а также несовершенство их конструкции, например, нерав­номерность чувствительности и нестабильность разверток электронных мише­ней и т.д. Влияние указанных факторов может быть описано математическими моделями пространственно-временных деформаций многомерных сеток, на ко­торых заданы изображения.

Создание эффективных методов оценки изменяющихся параметров про­странственных деформаций (ПД) является одной из важных проблем обработки последовательностей изображений. Характерным примером задачи, требующей оценивания ПД, может служить задача совмещения многозональных изображе­ний при дистанционных исследованиях Земли и в медицинских исследованиях. В последнем случае, когда объектом исследования является живой организм, а изображения получены не только разными датчиками, но и в разное время, вза­имные ПД носят очень сложный характер. Другими примерами задач, где необ­ходим учет ПД, могут служить поиск фрагмента на изображении, оценка про­странственного поля скорости ветра по радиолокационным изображениям об­лачности, идентификация дактилоскопических отпечатков, навигационные за­дачи отслеживания курса подвижного объекта в условиях ограниченной види­мости, управление пространственным положением систем сбора информации, и

многие другие.

Отдельным аспектам проблемы оценивания параметров пространственно- временных деформаций изображений посвящено большое число научных пуб­ликаций. В частности, рассмотрены задачи определения параллельного сдвига изображений, поворота и скорости перемещения объектов. Однако комплексное решение задачи оценивания изменяющегося вектора параметров ПД отсутству­ет. Кроме того, известные методы и алгоритмы обработки изображений, как правило, носят нерекуррентный характер и не могут быть непосредственно применены в реальных информационных системах, характеризующихся боль­шими скоростями поступления данных в изменяющихся условиях при наличии импульсных помех, искажений уровня сигнала и пр.

Предлагаемая книга посвящена разработке алгоритмов оценивания пара­метров ПД пространственно-временных сигналов, ориентированных на реали­зацию в системах реального времени. С этой целью в первой главе рассмотрены вопросы синтеза и анализа оптимальных алгоритмов оценивания параметров ПД гауссовских изображений, наблюдаемых на фоне помех. Вторая глава по­священа разработке и исследованию квазиоптимальных неадаптивных алгорит­мов оценивания межкадровых сдвигов, ориентированных на реализацию в сис­темах непрерывной обработки информации. В третьей главе разрабатываются адаптивные псевдоградиентные алгоритмы, обладающие высоким быстродей­ствием и позволяющие оценивать параметры межкадровых ПД изображений больших размеров в условиях априорной неопределенности.

Автор выражает особую признательность профессору К.К.Васильеву за его постоянный интерес, критические замечания и поддержку в работе над книгой, а также за помощь, оказанную при написании разделов 1.2-1.4 и разрешение на использование в указанных разделах полученных им результатов. Автор в долгу также перед профессором В.Р.Крашенинниковым за ряд предоставленных ре­зультатов, использованных в разделах 1.4, 1.5 и 3.1.

Замечания, пожелания и отзывы о книге прошу направлять по адресу: 432027, Ульяновск, Северный Венец, 32, типография УлГТУ E-mail: tag@ulstu.ru