<<
>>

Аппаратно-ориентированный алгоритм обработки изображений стрелочных индикаторо

В результате проведенного анализа, рассмотренного в первом разделе диссертационной работы, известные методы определения показаний стрелочных индикаторов не удовлетворяют требованиям быстродействия, поскольку обладают высокой вычислительной сложностью.

Наиболее быстродействующим из известных методов является метод определения показаний стрелочных индикаторов, предложенный в работе [22], основанный на вычислении угла наклона стрелочного указателя с помощью метода наименьших квадратов. Вычислительная сложность известного метода:где n - количество пикселей в строке (столбце) двумерной

матрицы пикселей изображения стрелочного индикатора.

В диссертационной работе синтезируется аппаратно-ориентированный алгоритм обработки изображений стрелочных индикаторов [34], основанный на математической модели процесса обработки изображений индикаторов панели приборов, обладающий большим быстродействием и малыми требованиями к аппаратным средствам при аппаратно-программной реализации, по сравнению с методом [22] и содержащий следующие шаги:

1) вводится полутоновое изображение стрелочного индикатора соответствующее начальному показанию стрелочного указателя;

2) вводится полутоновое изображение стрелочного индикатора соответствующее текущему показанию стрелочного указателя;

3) выполняется вычитание двух изображений по формуле (2.6) и формирование двух массивов по формулам (2.7-2.8), причем в процессе вычитания производится формирование двух массивов, один из которых

содержит изображение указателя, соответствующего начальному его

4) осуществляется формирование бинаризованных изображений

5) сканирование изображений) по всем пикселям с целью

определения координат x0,y0центра стрелочного указателя по формуле (2.10).

6) сканирование изображенийпо всем черным пикселям

с целью определения координат точекцентров

образованных отрезков (2.11- 2.12).

7) вычисление тангенса угла наклона указателя на изображениях формулу (2.13).

8) преобразование найденных значений tg(φ)для начального и текущего положений стрелочного указателя с использованием заранее определенных табличных значений в численные значения φA,φBуглов отклонения указателей;

9) вычисление значения искомого угла φмежду начальным и текущего положениями стрелочного указателя по формуле (2.14);

10) вычисление значения показания стрелочного индикатора D = Z (ф), используя формулу (2.15).

Наиболее вычислительно затратными операциями являются операция вычитания изображений и операция бинаризации (2.6 - 2.9), которые возможно реализовать аппаратно, параллельно обрабатывая пиксели.

С учетом этого верхняя граница вычислительной сложности разработанного аппаратно-ориентированного алгоритма составляет величину где n- количество пикселей в строке (столбце) двумерной матрицы пикселей изображения стрелочного индикатора. Особенностью разработанного алгоритма является также отсутствие вычислительно затратной операции умножения при расчете угла наклона указателя, что предоставляет выигрыш в быстродействии и снижении аппаратных требований при реализации алгоритма с использованием программируемой

логической интегральной схемы.

Блок-схема алгоритма приведена на рисунке 3.2, где аппаратно реализуемые операции выделены пунктирной линией.

Рисунок 3.2.

Блок-схема аппаратно-ориентированного алгоритма определения показаний стрелочных индикаторов

Для доказательства работоспособности разработанного алгоритма было проведено экспериментальное исследование погрешности разработанного алгоритма с помощью программного моделирования. В таблице 3.1 приведены значения абсолютной погрешности угла между двумя

положениями стрелочного указателя с помощью известного и разработанного алгоритмов.

Продолжение рисунка 3.2

62

Таблица 3.1

Рассчитанная абсолютная погрешность алгоритмов

φ,° |А1(р)| |Аг(ф)| φ,° δ' |Аг(ф)| φ,° δ' |Аг(ф)|
0 0 0 60 0,025 0,317 120 0,146 0,259
5 0,009 0,469 65 0,11 1,256 125 0,046 1,214
10 0,142 0,687 70 0,267 1,359 130 0,082 0,509
15 0,035 0,337 75 0,207 0,607 135 0,016 0,266
20 0,094 0,46 80 0,126 1,132 140 0,078 0,715
25 0,017 0,563 85 0,438 0,447 145 0,041 0,605
30 0,078 1,05 90 10,85 0 150 0,045 0,317
35 0,11 1,214 95 0,343 0,469 155 0,035 0,429
40 0,143 0,509 100 0,032 0,687 160 0,176 0,502
45 0,059 0,266 105 0,153 0,337 165 0,09 0,607
50 0,017 0,715 110 0,187 0,46 170 0,055 0,219
55 0,069 0,328 115 0,063 0,563 175 0,103 0,447

На основе экспериментальных данных таблицы 3.1 построены графики зависимостейабсолютной погрешности определения угла

между двумя положениями стрелочного указателя от значения угла конечного положения стрелочного указателя соответственно для известного и разработанного алгоритмов. При этом примем значение угла начального положения указателяТогда

Полученные графики зависимостейприведены на

рисунке 3.3.

По результатам проведенных экспериментальных исследований известный алгоритм показал в среднем значение абсолютной погрешности в то время как разработанный алгоритм - значение Отличающей особенностью разработанного алгоритма является стабильная работа при значениях угла наклона линий, близких к 90 градусов (отсутствие локального максимума функциипри), в

отличие от известного алгоритма.

Рисунок 3.3. Расчет абсолютной погрешности

Таким образом, максимальное значение абсолютной погрешности вычисления угла между двумя положениями стрелочного индикатора не превышает значения 2 градуса, среднее значение абсолютной погрешности

Разработанный алгоритм также обладает низкими требованиями к аппаратным средствам при реализации с использованием программируемой логической интегральной схемы.

<< | >>
Источник: Лысенко Ян Александрович. МОДЕЛЬ, МЕТОД И ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЕ УСТРОЙСТВО ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ИНДИКАТОРОВ ПАНЕЛИ ПРИБОРОВ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Курск - 2019. 2019

Скачать оригинал источника

Еще по теме Аппаратно-ориентированный алгоритм обработки изображений стрелочных индикаторо:

  1. Нарушения, связанные с составлением конкурсной документации
  2. Технико-криминалистические методы и средства, используемые при обнаружении, фиксации и изъятии вещественных доказательств.
  3. Классификация судебных экспертиз.
  4. Компьютеризация процесса расследования преступлений
  5. Компьютеризация экспертных исследований
  6. 4. Голография в криминалистике
  7. 6. Фотопортретная экспертиза
  8. Расследование создания, использования и распространения вредоносных программ для ЭВМ
  9. Существует две основные формы измерения степени успеха
  10. 16. Восприятие и обработка информации как основа механизма принятия решения о покупке.
  11. Память и ее роль в системе обработки информации потребителем. Виды памяти.