Определение параметров 3D-объектов.

Демонстрационная версия системы определения параметров положения 3D-объекта в пространстве разработана в Лаборатории интеллектуального управления Исследовательского центра искусственного интеллекта Институте программных систем РАН. Автором программы и всех используемых в ней методов и алгоритмов является сотрудник ИЦИИ Грибов М.Г.

Основные достоинств системы:

Ниже, после описания интерфейса, приведены способы подтверждения этих свойств системы с помощью предоставляемой демонстрационной версии.

Интерфейс программы.

Главная форма программы разделена на три части: два рисунка, слева моделируемое изображения телекамеры, справа изображение синтезированное программой по измеренным параметрам, которая позволяет визуально оценить точность измерения параметров объекта. Нижняя часть формы содержит элементы управления и некоторую информацию о работе программы. Под реальным изображением (слева) в цифровом представлении можно изменять параметры объекта: X - положение по горизонтали, Y- положение по горизонтали, S- масштаб, K- угол крена. Предоставлена возможность изменения параметров с помощью кнопок(стрелки) увеличения и уменьшения, находящиеся справа от соответствующего поля. Флажки слева от полей позволяют отключить поиск соответствующих параметров.

Также предоставлена возможность управления параметрами качества изображения: Blur - степень размытия изображения, Noise - уровень шума, Noise Length - средняя длина шумовых линий.

Система готова к работе сразу после загрузки программы. Как только Вы измените параметры реального объекта, программа попытается измерить его параметры, а результат выведет в двух видах: в цифровом, в соответствующих полях справа, и в графическом виде, правое изображение, сгенерированное по вычисленным параметрам объекта. Время решения задачи, вычисление параметров, показывается в поле Time, в секундах.

Предоставляется возможность изменения самого объекта, меню File/Load modelЕ. Описания объектов хранятся в файлах с расширением mod. По умолчанию загружается файла Model.mod.

Эксперименты

Несколько экспериментов с программой, позволяющие подтвердить слова, сказанные ранее о достоинствах программы.

Устойчивость к шумам.

Для того, чтобы убедится в этом достаточно поставить высокий уровень шума, например 20.

Даже для человека оказывается непростой задачей определить параметры при таком уровне шума. И хотя работа системы становится менее устойчивой, программа определяет параметры с приемлемой точностью даже при таком низком качестве картинки. При дальнейшем увеличении шума, увеличивается флуктуация параметров, но средняя их величина остается близкой к реальным параметрам, если не произошло "срыва".

Видно, что флуктуации измеряемых параметров невелики, в чем можно убедиться при сравнении изображений.

Компенсация фона

Был разработан алгоритм, позволяющий компенсировать фоновое изображение. Хотя это увеличло время определения параметров, но позволило расширить круг задач, в которых может быть использована подобная система.
Для загрузки фона необходимо воспользоваться меню Background/Load..., для очистки фона - Background/Clear.

Инвариантность относительно линейных преобразований яркости изображения.

Моделируемое изображение на левой картинке имеет случайное значение яркости и контрастности для каждого кадра, тем не менее на качество определения параметров это никак не влияет. Такое свойство системы важно, так как яркостные характеристики реального изображения не стабильны. Кроме этого не требуется проводить калибровку по яркости, она проводится автоматически для каждого кадра.

Устойчивая работа с размытым изображением.

Для варьирования степенью размывания изображения, с которым работает программа, варьируется число в поле Blur.

Размывание картинки приводит примерно к таким же эффектам, что и зашумление. Разница только в степени реагирования различных параметров. Например, ошибка определения угла крена может сильно вырасти с увеличением размывания, в то время как остальные параметры будут определяться нормально. Еще одна особенность в данной реализации системы, масштаб при сильном размывании определяется с систематической ошибкой, связанной с размазыванием краев.

Высокое быстродействие.

Об эффективности используемого алгоритма можно судить по времени выполнения измерения, поле Time. Варьируя количеством измеряемых параметров, с помощью флажков, можно убедиться, что время измерения линейно по отношению к количеству, то есть при добавлении еще двух параметров, время одного измерения окажется в пределах одной секунды. Измерения проводились на ПК Pentium-100 с памятью 32 Mb, что в настоящее время не считается мощной машиной. То есть существует потенциал увеличения производительности за счет улучшения аппаратной базы.

Заключение

В заключение хотелось бы сказать, что системы имеет огромный потенциал повышения эффективности ее работы и демонстрирует, во-первых, правильность работы разработанных алгоритмов и, во-вторых, применимость данной системы в реальных приложения. Кроме программной оптимизации существует возможности улучшения и оптимизации самих алгоритмов, используемых в системе. По поводу последних разработок в этой области можно обращаться к автору по адресе gribov@vesta.botik.ru.