bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИР10.35596/1729-7648-2020-18-2-96-104bsuir-2646Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКАELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICSСПОСОБ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ В ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМАХ НАБЛЮДЕНИЯ ТЕПЛОВИЗИОННОГО ТИПАMETHOD OF IMAGE PROCESSING IN THE PROBLEM OF DETECTING MOVING OBJECTS IN OPTICAL-ELECTRONIC SURVEILLANCE SYSTEMS OF THERMAL IMAGING TYPEМихнёнокЕ. И.MikhnionokE. I.

Михнёнок Евгений Игоревич, младший научный сотрудник НИЛ кафедры автоматизированных систем управления войсками

220057, Республика Беларусь, г. Минск, пр. Независимости 220; тел. +375-29-291-27-36

Mikhnionok Evgeny Igorevich, Junior Researcher of Research laboratory automated control system of troops

220057, Republic of Belarus, Minsk, Nezavisimosti ave., 220; tel. +375-29-291-27-36

actosum@gmail.comВоенная академия Республики БеларусьMilitary Academy of the Republic of Belarus20203103202018296104Copyright © Михнёнок Е.И., 20202020Михнёнок Е.И.Mikhnionok E.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/2646

В статье рассмотрен предлагаемый автором способ обработки изображений применительно к задаче автоматического обнаружения движущихся объектов в оптико-электронных системах тепловизионного типа. Исследованию подлежат движущиеся объекты на наблюдаемой сцене, поэтому для решения задачи обнаружения целесообразно применение алгоритмов, основанных на методах вычитания фона. Однако среди наблюдаемых объектов могут находиться как объекты интереса (человек, транспортное средство), так и другие объекты и элементы фона, повышающие шумовую составляющую наблюдаемой обстановки. Также на повышение шумовой составляющей огромное влияние оказывает ложная сегментация в передний план областей обрабатываемых изображений при переносе поля зрения датчика оптико-электронной системы наблюдения. Целью настоящей статьи является доказательство снижения вероятности ложной тревоги автоматического обнаружителя за счет предлагаемых автором подходов к обработке изображений. Для исследования используется математический аппарат теории вероятностей и имитационное моделирование с последующей статистической обработкой данных. В статье показано, что вероятность ложной тревоги автоматического обнаружителя, построенного на методе вычитания фона, существенно возрастает после переноса поля зрения датчика оптико- электронной системы наблюдения и уменьшается после прекращения движения по мере автоматической сегментации ложно выделенных в передний план областей обрабатываемого изображения. Проведенное моделирование показало: предлагаемые автором подходы позволяют повысить пиковое отношение сигнал/шум обрабатываемых изображений и снизить вероятность ложной тревоги автоматического обнаружителя объектов интереса. Полученные результаты показывают реализуемость адаптации алгоритмов обнаружения, построенных на методах вычитания фона, для работы в сканирующих оптико- электронных системах наблюдения.

The article considers the method of image processing proposed by the author in relation to the problem of automatic detection of moving objects in optoelectronic thermal imaging systems. Moving objects on the observed scene are subject to investigation, so it is advisable to use algorithms based on background subtraction methods to solve the detection problem. However, the observed objects may include objects of interest (a person, a vehicle), as well as other objects and background elements that increase the noise component of the observed situation. Also, the increase in the noise component is greatly influenced by false segmentation in the foreground of the areas of processed images when transferring the field of view of the sensor of the optical-electronic surveillance system. The purpose of this article is to prove the reduction of the probability of false alarm of an automatic detector due to the author's proposed approaches to image processing. The research uses the mathematical apparatus of probability theory and simulation with subsequent statistical processing of data. The article shows that the probability of a false alarm of an automatic detector based on the background subtraction method increases significantly after the transfer of the field of view of the sensor of the optical-electronic surveillance system and decreases after the movement stops as the areas of the processed image that are falsely highlighted in the foreground are automatically segmented. The simulation showed that the approaches proposed by the author can increase the peak signal-to-noise ratio of processed images and reduce the probability of a false alarm of the automatic detector of objects of interest. The results obtained show the feasibility of adapting detection algorithms based on background subtraction methods to work in scanning optoelectronic surveillance systems.

способ обработкидвижущиеся объектыоптико-электронная системаprocessing methodmoving objectsoptical-electronic systemReferencesZivkovic Z. Improved adaptive gaussian mixture model for background subtraction. IEEE Proceedings of the 17 th International Conference. 2004;28-31.Zivkovic Z. Improved adaptive gaussian mixture model for background subtraction. IEEE Proceedings of the 17th International Conference. 2004;28-31.Заливин А.Н., Балабанова Н.С. Обнаружение движущихся объектов методом вычитания фона с использованием смеси Гауссовых распределений. Автоматизированные технологии и производства. 2016;3:45-48.Zalivin A.N., Balabanova N.S. [Detecting moving objects by subtracting the background using a mixture of Gaussian distributions]. Avtomatizirovannyye tekhnologii i proizvodstva = Automated Technologies and Production. 2016;3:45-48. (In Russ.)Dougherty E.R. The dual representation of gray-scale morphological filters. IEEE Trans. PAMI. 1989.Dougherty E.R. [The dual representation of gray-scale morphological filters]. IEEE Trans. PAMI. 1989.Конюхов А.Л., Костевич А.Г., Курячий М.И. Критерии оценки отношения сигнал/шум в активно-импульсных телевизионно-вычислительных системах. Доклады ТУРСУРа. 2012;2:111-115.Konyukhov A.L., Kostevich A.G., Kuryachiy M.I. [Criteria for evaluating the signal-to-noise ratio in active-pulse television and computer systems]. Doklady TURSURa = Proceedings of Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics. 2012;2:111-115. (In Russ.)Barnich O. ViBe: A universal background subtraction algorithm for video sequences. IEEE Transactions on Image Processing. 2011;20(6):1709-1724.Barnich O. ViBe: A universal background subtraction algorithm for video sequences. IEEE Transactions on Image Processing. 2011;20(6):1709–1724.Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. Москва: Высшая школа; 2000:480.Venttsel' Ye.S., Ovcharov L.A. [Probability theory and its engineering applications]. Moscow: Vysshaja Shkоla; 2000:480. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.