Д.А. Локтев, А.Н. Алфимцев
8
ры сравнения двух синхронно полученных изображений. При реаль-
ном расстоянии до объекта 5,20 м, комплекс определял расстояние от
4,5 до 5,0 метров, всего было сделано десять измерений. Задний фон
не подбирался специальным образом, и область тени между тумбой и
полом сливалась с цветом самого объекта, в ходе эксперимента спе-
циально не создавались наилучшие условия для распознавания и де-
тектирования, поэтому результаты работы комплекса, учитывая одно
из первых приближений методики, можно признать хорошими.
Рис. 4.
Распознавание движущегося объекта на изображениях,
получаемых со стереопары
Поскольку проводимое исследование предполагает влияние на
конечные результаты обработки изображений большого количества
различных факторов, то для формулировки полноценных и одно-
значных выводов о применимости данной методики в разных усло-
виях проведения съемки и рекомендаций по интервалам допустимых
невязок в зависимости от расстояния от камеры до объектов, необхо-
димо выполнить множество моделирований и компьютерных экспе-
риментов, чтобы набрать необходимую статистику. После этого ме-
тодами статистической обработки данных наборы полученных изме-
рений обрабатываются и выявляются границы оптимального исполь-
зования предложенного алгоритма, в качестве одного из параметров
оценки можно использовать характеристическую функцию случай-
ного процесса. Данная величина представляет собой преобразование
Фурье от плотности вероятности. Поскольку результаты измерения
расстояния зависят от нескольких основных процессов, то целесооб-
разно применять многомерную характеристическую функцию:
1
1
1
1
1
1
,..., ; ,...,
...
,..., ; ,..., ...
,
n
k k
k
j u x
n
n
n
n
n
n
n
u u t
t
e
w x x t
t dx dx
(5)
где
1
1
, ..., ; , ...,
n
n
n
u u t
t
–
характеристическая
функция;
1
1
, ..., ; , ...,
n
n
n
w x x t
t
– плотность вероятности.
