сосредоточенные источники света, каустики световых лучей, отражен-
ных от различных поверхностей, например, корпусов автомобилей и
дорожного полотна в условиях дождя.
Шумы
проявляются на изображении в условиях низкой освещен-
ности, когда уровень полезного сигнала уменьшается и становится
сравним с уровнем шумов светочувствительной матрицы и тракта пе-
редачи ОЭМ.
Загрязнения поверхности пластины ГРЗ
приводят к наиболее су-
щественным искажениям, снижающим вероятность распознавания
символов. По степени неоднородности можно выделить три вида
загрязнений:
—
равномерное напыление – размер зерна неоднородности меньше
разрешения на один пиксел;
—
мелкозернистые – размер зерна неоднородности много меньше
ширины линий символов;
—
крупнозернистые – размер зерна неоднородности сравним с ши-
риной линий символов.
Если влияние равномерного напыления сводится преимуществен-
но к снижению контрастности, то зернистые загрязнения могут ис-
кажать форму символов, затруднять определение границ связанного
символа. Проблема фильтрации неоднородных загрязнений изображе-
ния достаточно актуальна, но полностью не решена в настоящее время.
Для формализации данной задачи требуется привлечение математиче-
ских методов цифровой обработки сигналов и корреляционного ана-
лиза. В частности, при определении размера зерна неоднородности
необходимо вычислять радиус корреляции значений интенсивности.
Фильтрация зерен неоднородности возможна при нахождении крите-
риев различия линий символов и зерен загрязнения.
Смазывание изображения
может возникать в результате:
—
рассеяния лучей при плохой видимости (туман, дождь, простран-
ственные флуктуации температуры воздуха и др.);
—
дефокусировки объектива видеокамеры;
—
относительного движения камеры и объекта.
Предварительная обработка включает в себя следующие задачи
восстановления изображения:
—
увеличение и выравнивание контрастности (локальное восста-
новление шкалы оттенков серого);
—
подавление шумов и уменьшение влияния мелкозернистых за-
грязнений фона (на основе анализа свойств функции интенсивности
как поверхности над плоскостью изображения);
—
повышение четкости и устранение смазывания (спектральная
регуляризация).
204
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
