Preview

Радиопромышленность

Расширенный поиск

Архитектура объектно-ориентированной программной реализации алгоритмов полного цикла обработки оптических изображений неизвестного объекта

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2020-30-4-23-34

Полный текст:

Аннотация

Постановка проблемы. В процессе программной обработки сильно искаженных оптических изображений (ОИ) удаленных объектов, формируемых в телескопах наземного базирования, возникает необходимость решения задач оценки параметров фонового излучения, фильтрации изображений информационных объектов, выделения их на исходных ОИ и классификации. Эта ситуация характерна для обработки изображения как одиночного объекта, так и движущихся космических объектов на снимках звездного неба. В этой связи авторами в рамках объектно-ориентированного подхода разработан универсальный шаблон проектирования, позволяющий реализовать необходимую обработку с единых позиций.

Цель. Разработка прототипа программной реализации алгоритмов для решения вышеупомянутых задач в рамках предложенного авторами шаблона проектирования, проверка возможности его использования при разработке архитектуры программного обеспечения, с примерами обработки ОИ, полученными в натурных условиях.

Результаты. В статье изложены результаты разработки архитектуры программной реализации алгоритмов обработки искаженных ОИ удаленных космических объектов, формируемых в телескопах наземного базирования. В рамках объектно-ориентированной парадигмы программирования с использованием универсального языка моделирования (UML) дается описание основных компонент статической и динамической моделей архитектуры. В части статической модели предложено новое представление ОИ с использованием совокупности булевых матриц. В рамках динамической модели разработан универсальный шаблон (интерфейс) для реализации алгоритмов обработки искаженных ОИ с использованием диаграмм деятельности UML. Приводится его детализация при решении задач выделения отдельных конструктивных элементов на изображении одиночного объекта и выделения треков движущихся объектов на изображении звездного неба.

Практическая значимость. Разработанные программные реализации алгоритмов обработки оптических изображений невысокого качества могут быть использованы в рамках модернизации программных комплексов наземных телескопов.

Об авторах

В. В. Лавров
ПАО «Межгосударственная акционерная корпорация «Вымпел» (ПАО «МАК «Вымпел»)
Россия

Лавров Василий Васильевич, к. т. н., ведущий научный сотрудник

125480, Москва, ул. Героев Панфиловцев, д. 10, корп. 1
тел.: +7 (916) 904-67-89 



Р. С. Лучкин
ПАО «Межгосударственная акционерная корпорация «Вымпел» (ПАО «МАК «Вымпел»)
Россия

Лучкин Роман Сергеевич, к. т. н., начальник сектора

125480, Москва, ул. Героев Панфиловцев, д. 10, корп. 1
тел.: +7 (916) 303-15-21 



М. Е. Прохоров
ПАО «Межгосударственная акционерная корпорация «Вымпел» (ПАО «МАК «Вымпел»)
Россия

Прохоров Максим Евгеньевич, к. т. н., старший научный сотрудник

125480, Москва, ул. Героев Панфиловцев, д. 10, корп. 1
тел.: +7 (916) 933-57-81 



Ю. Г. Рындин
ПАО «Межгосударственная акционерная корпорация «Вымпел» (ПАО «МАК «Вымпел»)
Россия

Рындин Юрий Георгиевич, к. т. н., ведущий научный сотрудник

125480, Москва, ул. Героев Панфиловцев, д. 10, корп. 1
тел.: +7 (916) 927-06-29 



А. В. Тестов
ПАО «Межгосударственная акционерная корпорация «Вымпел» (ПАО «МАК «Вымпел»)
Россия

Тестов Андрей Всеволодович, нач. сектора 22/2

125480, Москва, ул. Героев Панфиловцев, д. 10, корп. 1
тел.: +7 (916) 060-37-91 



Список литературы

1. Методы и алгоритмы полного цикла обработки последетекторного малоконтрастного оптического изображения / В. В. Лавров, Р. С. Лучкин, О. И. Немыкин, М. Е. Прохоров, Ю. Г. Рындин, В. С. Тюрин // Вопросы радиоэлектроники. 2018. № 3. С. 99–107. DOI 10.21778/2218-5453-2018-3-99-107

2. Фаулер М. Архитектура корпоративных программных приложений. М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. 544 с.

3. Bass L., Clements P., Kazman R. Software Architecture in Practice (SEI Series in Software Engineering). Addison-Wesley Professional, 2012, 624 p.

4. Dennis А., Wixom B. H., Tegarden D. Systems Analysis and Design: An Object-Oriented Approach with UML. New York, John Wiley & Sons Inc, 2015, 544 p.

5. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя. М.: ДМК, 2000. 496 c.

6. Фаулер М., Скотт К. UML в кратком изложении. Применение стандартного языка объектного моделирования. М.: Мир, 1999. 192 с.

7. Чочиа П. А. Пирамидальный алгоритм сегментации изображений [Электронный ресурс] // Информационные процессы. 2010. Т. 10, № 1. C. 23–35. URL: http://www.jip.ru/2010/23–35–2010.pdf (дата обращения 06.10.2020).

8. Харинов. М. В. Обобщение трех подходов к оптимальной сегментации цифрового изображения // Труды СПИИРАН. 2013. № 2. C. 294–316.

9. Milyukova O. P. On Justification of Image Model // Optical Information Science and Technology (OIST97), Proc. SPIE, 1997, vol. 3348, pp. 283–289.

10. Колесса А. Е., Репин В. Г. Робастный адаптивный алгоритм выделения отметок от целей в цифровом изображении. Межгосударственная акционерная корпорация «Вымпел» [Электронный ресурс]. URL: https://docplayer.ru/51026878Robastnyy-adaptivnyy-algoritm-vydeleniya-otmetok-ot-celey-v-cifrovom-izobrazhenii.html (дата обращения: 06.10.2020).

11. Chittapur M. Track-Before-Detect Technique for Mitigating Sea Clutter Based on Hough Transform. IJCSN International Journal of Computer Science and Network, 2014, vol. 3, iss. 3, pp. 66–70.


Дополнительные файлы

Для цитирования:


Лавров В.В., Лучкин Р.С., Прохоров М.Е., Рындин Ю.Г., Тестов А.В. Архитектура объектно-ориентированной программной реализации алгоритмов полного цикла обработки оптических изображений неизвестного объекта. Радиопромышленность. 2020;30(4):23-34. https://doi.org/10.21778/2413-9599-2020-30-4-23-34

For citation:


Lavrov V.V., Luchkin R.S., Prokhorov M.E., Ryndin Yu.G., Testov A.V. Architecture of an object-oriented software implementation of algorithms for a full cycle of optical images of an unknown object processing. Radio industry (Russia). 2020;30(4):23-34. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2413-9599-2020-30-4-23-34

Просмотров: 146


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2413-9599 (Print)
ISSN 2541-870X (Online)