В статье представлены результаты исследований двухэтапной процедуры выделения объекта привязки на текущем изображении, формируемом корреляционно-экстремальной системой, применяемой для автономной навигации беспилотных летательных аппаратов. Целью данной работы является теоретическая оценка вероятности селекции малоразмерных слабоконтрастных объектов на сегментированном с помощью информационных признаков текущем изображении по параметрам яркости и размерам площади в соответствии с предложенной двухэтапной процедурой. Для достижения поставленной цели решена задача сегментации формируемых системой навигации изображений поверхности визирования и последующей селекции объекта привязки при наличии разнородных объектов, отличающихся яркостными и площадными характеристиками. Наиболее существенным результатом является обоснование применения двухэтапной процедуры селекции объекта привязки на текущем изображении по параметрам яркости и размерам площади с использованием установленных порогов. Значимость полученных результатов состоит в установлении зависимости вероятности селекции объекта привязки от степени зашумленности текущих изображений. Особенность полученных результатов заключается в определении значений порогов квантования изображений по информативным признакам с учетом возможности возникновения ошибок первого и второго рода, при которых обеспечиваются требуемая вероятность селекции объекта привязки. Показано, что вероятность селекции объекта на изображении является функцией величины порога и может быть максимизирована выбором его значения. Такой подход позволяет учитывать влияние различных факторов, приводящих к зашумлению изображений, на качество формируемых системой навигации изображений за исключением геометрических, что позволяет упростить этап первичной обработки и повысить быстродействие системы. Показано, что при искажении более 31% пикселей изображения применение предлагаемой двухэтапной процедуры позволяет обеспечить селекцию объекта привязки на изображении с вероятностью не ниже 0,9. Отличие от известных работ заключается в осуществлении селекции объекта привязки на текущем изображении с использованием двухэтапной процедуры по значениям яркости и площади объектов в условиях, приводящих к формированию зашумленных изображений.

Articolul prezintă rezultatele unui studiu al unei proceduri în două etape de identificare a unui obiect de referință într-o imagine curentă generată de un sistem de corelație-extremă utilizat pentru navigarea autonomă a vehiculelor aeriene fără pilot. Scopul acestei lucrări este de a estima teoretic probabilitatea de selecție a obiectelor de dimensiuni mici, cu contrast scăzut într-o imagine curentă segmentată, în conformitate cu procedura propusă în două etape. Pentru a atinge acest obiectiv, a fost rezolvată problema segmentării imaginilor suprafeței de vizualizare și a selectării unui obiect de referință care diferă ca luminozitate și caracteristicile zonei. Cel mai important rezultat este motivarea utilizării unei proceduri în două etape pentru selectarea unui obiect de referință din imaginea curentă pe baza parametrilor de luminozitate și a dimensiunilor zonei folosind praguri stabilite. Semnificația rezultatelor obținute constă în stabilirea dependenței probabilității de selecție corectă a obiectului ancoră de gradul de zgomot din imaginile curente. Se arată că probabilitatea de selecție corectă a unui obiect dintr-o imagine este o funcție a valorii de prag și poate fi maximizată prin alegerea valorii acestuia. Această abordare ne permite să luăm în considerare influența diverșilor factori care duc la zgomotul imaginii asupra calității imaginilor generate de sistemul de navigație. Se arată că atunci când mai mult de 31% dintre pixelii imaginii sunt distorsionați de zgomot, utilizarea procedurii propuse în două etape face posibilă selectarea obiectului ancora în imagine cu o probabilitate de cel puțin 0.9.

The paper presents the results of the study of a two-stage procedure for selecting a reference object in the current image formed by a correlation-extreme system used for autonomous navigation of unmanned aerial vehicles. The aim of this paper is to theoretically evaluate the probability of selecting low-dimensional low-contrast objects in the segmented current image according to the proposed two-stage procedure. To achieve this goal, the problem of segmentation of images of the sighting surface and subsequent selection of the reference object in the presence of heterogeneous objects differing in brightness and area characteristics is solved. The most significant result is the justification of application of two-stage procedure of selection of the reference object in the current image by brightness and area parameters using the set thresholds. The significance of the obtained results consists in establishing the dependence of the probability of correct selection of the reference object on the noise level of the current images. It is shown that the probability of correct selection of the object in the image is a function of the threshold value and can be maximised by choosing its value. This approach allows to consider the influence of various factors leading to image noise on the quality of images formed by the navigation system. It is shown that when noise distorts more than 31% of the image pixels, the proposed two-stage procedure allows to ensure the selection of the reference object in the image with a probability not lower than 0.9.