Эффективность, помехозащищенность и помехоустойчивость видовых оптико-электронных систем

245 • вытянутость 4 п min ( ) L d i D  . Для распознавания полностьюоткрытого объекта используется вектор признаков F 1 , определяемый как   1 1 2 3 4 1в 2в 3в 4в 3н 4н , , , , , , , , , F G G G G L L L L L L  , где индексы «в» и «н» означают, что локальные признаки выделяются из верхней и нижней части контура изображения объекта соответственно. Распознавание частично экранированного объекта осуществляется путем использования одного из векторов признаков   2 1в 2в 3 4в в , , , F L L L L  ;   3 1л 2л 3л 4л , , , F L L L L  ;   4 1пр 2пр 3пр 4пр , , , F L L L L  , где индексы «л» и «пр» означают, что локальные признаки выделяются из левой и правой части контура изображения объекта соответственно. При этом вектор признаков F 2 устойчив к экранированию нижней час- ти объекта, F 3 – правой, а F 4 – левой. Соответствующие эксперименты показали высокую эффективность методов распознавания, использующих данные дешифровочные признаки изображений объектов. В общем случае отбор дешифровочных признаков объектов может быть осуществлен на основе, например, методик [176]. Несмотря на уже достигнутые успехи в области автоматической обра- ботки изображений, в сложных ситуациях распознавания объектов на нео- днородном фоне, особенно замаскированных, когда решающее значение приобретает контекст изображения, знание свойств объектов, возможных сцен и ситуаций, автоматическое распознавание объектов становится неэф- фективным [30]. При этом все зависит от обстановки: чем она сложнее и неопределеннее, тем больше роль и значение оператора-дешифровщика, способного вскрыть малоразмерные, замаскированные и подвижные объекты по косвенным демаскирующим признакам, не поддающимся формализации и, стало быть, затрудняющим или вообще исключающим автоматизацию процесса наблюдения и вскрытия объектов местности. Поэтому приемле- мых результатов удалось добиться лишь для идеализированных условий дешифрирования. Так, выполненное авторами [88] сравнение эффективности визуально- го и автоматического распознавания искусственно зашумленных изображе- ний стилизованных объектов простой геометрической формы показало, что использование для автоматического дешифрирования набора дешифровоч- ных признаков изображений объектов, состоящего из отношения толщины, коэффициента симметрии, отношения аспекта и коэффициента выпуклости, Ãëàâà 3.4. Àâòîìàòèçàöèÿ îáðàáîòêè èçîáðàæåíèé