Метод пассивного оптического обнаружения беспилотных летательных аппаратов на предельной дальности регистрации
- 1,2,3,4 ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет» (г. Воронеж, Россия)
Аннотация
Постановка проблемы. Актуальность данной работы обусловлена необходимостью увеличения эффективности и автоматизации процесса детекции в условиях, когда объекты находятся на значительном удалении от пункта наблюдения, что делает их распознавание оператором невозможным. Поскольку размеры объектов на изображении могут иметь различные параметры в зависимости от удаления от пункта наблюдения, необходимо применение адаптивных алгоритмов обработки, например, методов компьютерного зрения.
Цель. Представить подход к решению задачи оптического обнаружения объектов с использованием алгоритма комплексной предварительной обработки изображения, направленного на выделение инвариантных к масштабу признаков для последующего обнаружения.
Результаты. Предложен алгоритм выбора адаптивного порога яркости по методу Оцу с максимизацией межклассовой дисперсии и представлена методика выбора порогового значения. Приведен алгоритм получения бинарной маски границ изображения с помощью применения гауссовского сглаживания и гистерезисной пороговой фильтрации по методу детектора границ Кэнни. Рассмотрен процесс получения бинарной маски границ изображения по методу детектора границ Кэнни. Дано описание метода преобразования Хафа, позволяющего по априорной информации о паттернах объекта определить местоположения детектируемого объекта на изображении. Приведено прикладное решение задачи предварительной обработки изображения программным методом с построением бинарной маски границ и индикацией обнаруженного объекта на тестовом изображении.
Практическая значимость. Полеченные результаты могут быть использованы в системах оптического обнаружения для детекции объектов, находящихся в дальней зоне обнаружения.
- Поступила
- 28.05.2026
- Одобрена
- 01.06.2026
- Принята
- 30.06.2026
Для цитирования
Сукачев А.И., Рябых М.С., Сукачева Е.А., Долгих Н.Д. Метод пассивного оптического обнаружения беспилотных летательных аппаратов на предельной дальности регистрации // Радиотехника. 2026. Т. 90. № 7. С. 88-92. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202607-16
Список источников
- Богуславский А.А., Соколов С.М. Обнаружение образов объектов с изменяющейся структурой в системах технического зрения реального времени // Информационные технологии и вычислительные системы. 2006. № 1. С. 61–77.
- Астапова М.А., Лебедев И.В. Обзор подходов к детектированию дефектов элементов ЛЭП на изображениях в инфракрасном, ультрафиолетовом и видимом спектрах // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2020. Т. 8. № 4(31). С. 36-69. DOI: 10.26102/2310-6018/2020.31.4.036.
- OpenCV: Introduction [Электронный ресурс]. URL: https://docs.opencv.org/4.x/d1/dfb/intro.html.
- Szeliski R. Computer vision: algorithms and applications. 2nd ed. Springer. 2022. 925 p.
- Otsu N.A. Threshold selection method from gray-level histograms // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1979. V. 9. № 1. P. 62–66.
- Forsyth D.A., Ponce J. Computer vision: a modern approach. 2nd ed. Pearson. 2011. 792 p.