Эффективность, помехозащищенность и помехоустойчивость видовых оптико-электронных систем

239 В первом из них, основанном на теории статистических решений и форму- ле Байеса, решение формируется на основе величины апостериорной вероятности. При этом основу критериальных функций составляет вычис- ление взаимной корреляционной функции предъявляемого и эталонного изображений. Второй, алгебраический, подход базируется на последователь- ном вычислении некоторой меры сходства – коэффициента взаимной кор- реляции К двух изображений – предъявляемого v ( x , y ) и эталонного e ( x , y ), который определяется следующей общей формулой: 1 1 1 2 , 0 , 0 , 0 2 2 1 1 1 1 2 2 , 0 , 0 , 0 , 0 1 1 ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) 1 1 1 1 [ ( , )] ( , ) [ ( , )] ( , ) N N N x y x y x y N N N N x y x y x y x y v x y e x y v x y e x y N N K v x y v x y e x y e x y N N N N                                      . При этом принимается решение в пользу той категории объектов с со- ответствующим эталонным изображением, для которой величина К макси- мальна. Для данного подхода характерно то, что при этом открывается воз- можность работы с произвольно сложными изображениями, а также реше- ния ряда принципиально новых и важных задач автоматической обработки изображений без априорного введения алфавита и эталонных изображений, ибо коэффициент взаимной корреляции с точностью до мультипликатив- ной постоянной дает меру сходства двух изображений, которые до процеду- ры сравнения были неизвестны. Использование этого подхода при решении задач распознавания объектов по их ИК изображениям обычно обеспечива- ет наиболее высокую эффективность [194]. Если при этом в формулу для коэффициента взаимной корреляции К ввести весовую функцию, совпада- ющую с квадратом функции передачи модуляции зрительного анализатора, то решение, принимаемое на основе данной меры сходства, вполне отвеча- ет решению задачи распознавания и человеком-оператором, моделируя тем самым его действия [174]. Для практической реализации данных методов распознавания объектов местности используются как голографические и оптико-электронные устрой- ства, так и цифровые – последним по некоторым причинам (точность, гиб- кость, абсолютная воспроизводимость) отдается определенное предпочтение. Понятно, что выявляемые на изображениях объекты должны обладать характерными свойствами (демаскирующими признаками), позволяющими отличать их от других объектов сцены. Также очевидно, что эти признаки, хотя бы частично, должны присутствовать на изображениях в виде соответ- ствующих дешифровочных признаков. Однако измеряемые в процессе съемки Ãëàâà 3.4. Àâòîìàòèçàöèÿ îáðàáîòêè èçîáðàæåíèé