2.3 Urządzenie do wprowadzania obrazu
2.3.5 Automatyka kamery
Dla zapewnienia sobie właściwej jakości obrazu cyfrowego trzeba zadbać o to, by obraz dostarczany przez kamerę TV był odpowiednio naświetlony i odpowiednio kontrastowo ustawiony. Można tu bazować na ręcznej regulacji, ale stosunkowo łatwo można skonstruować algorytm automatycznego ustawiania ostrości obrazu, oparty na analizie pochodnej obrazu w obszarach odpowiadających automatycznie wykrywanym krawędziom obiektów. Zasada działania tego algorytmu podana jest na rysunku 2.34.
FUNKCJA
PIERWSZA POCHODNA
a) b)
Rys. 2.34. Przykładowe przebiegi funkcji zmian stopni szarości pikseli oraz ich pochodne, dla obrazu nieostrego (a) i obrazu ostrego (b).
44 2 Metody pozyskiwania obrazów cyfrowych
Przebieg i profil krawędzi wybranych obiektów na obrazie przedstawiono na rysunkach 2.35 i 2.36 - odpowiednio dla obrazu ostrego i dla obrazu nieostrego.
Na rysunkach tych pokazano także histogramy16 odpowiednich obrazów.
0 9 18 27 36 45 54 63 72 81 90 99 108 117 126 135 144 153 162 171 180 189 198 207 216 225 234 243 252
0 40 80 120
Rys. 2.35. Idealna krawędź, jej profil linii i histogram.
Rys. 2.36. Nieostra krawędź, jej profil linii i histogram.
Przy ocenie ostrości obrazu na podstawie histogramu lub przekroju linii zasad-nicze znaczenie ma wybór takiego fragmentu obrazu, aby rozmycie krawędzi wpływało z jak największą wagą na kształt histogramu. Kąt pomiędzy analizo-waną linią a krawędzią powinien być jak najbardziej zbliżony do kąta prostego, ze względu na pewne rozmycie występujące nawet w subiektywnie najostrzejszych krawędziach. Zależność kształtu profilu linii od wspomnianego kąta przedsta-wiona jest na rys. 2.37.
Należy tu rozróżnić dwa podejścia do wyboru i analizy fragmentu obrazu: glo-balne i lokalne. Podejście gloglo-balne stosujemy, gdy pozyskujemy po raz pierwszy obraz, którego jakość należy poprawić. Chodzi o to, aby wybrać np. jeden z kilku możliwych obiektów, będący najbardziej miarodajnym. Natomiast podejście lokalne stosujemy, gdy mamy już zlokalizowany np. właściwy obiekt i określamy, jak zachowuje się jego krawędź w wyniku zmian nastawienia ostrości. Aby przeprowadzić właściwą analizę globalną należy więc określić na wstępie, jak duży może być obszar pośredni (rozostrzona krawędź) pomiędzy dwoma obsza-rami, przy maksymalnej nieostrości obrazu. Eksperymenty wykazały jednak dość
16 Pojęcie histogramu i elementy analizy obrazu oparte na technice histogramowej omówione będą dokładniej w rozdziale 3.
2.3 Urządzenie do wprowadzania obrazu 45 dużą rozbieżność tego parametru w zależności od ogniskowej i od konstrukcji obiektywu.
Rys. 2.37. Zależność kształtu profilu linii od kąta pomiędzy linią i krawędzią: 90° (a), 45° (b), 20° (c), 10° (d), 5° (e), 2° (f). Wyniki dla obrazu ostrego.
46 2 Metody pozyskiwania obrazów cyfrowych
Rodzaj oświetlenia ma duży wpływ na intensywność obrazu, a co się z tym wiąże - na takie parametry jak przysłona i głębia ostrości, czas migawki oraz na-stawienie poziomu bieli, itd. Dla wzroku ludzkiego płynne zmiany oświetlenia nie są tak zauważalne jak dla systemu wizyjnego, ponieważ człowiek wrażliwy jest na różnicę poziomów (kontrast), a nie na ich absolutną wartość. Zilustrowano to na rys. 2.38 i rys. 2.39, na których pokazano histogramy oraz profile linii obrazu ostrego, który był oświetlany światłem dziennym, a następnie światłem sztucznym o wyraźnie innym natężeniu światła. Różnica pomiędzy wynikami testów jest duża. Widać wyraźne „przesunięcie” histogramu w kierunku wartości wyższych, czyli rozjaśnienie obrazu. Efektem niepożądanym jest utrata „piku czerni” ze względu na pojawiające się odbicia i nierównomierność pokrycia powierzchni. Jak widać, w takim przypadku analiza obrazu metodą profilu linii jest korzystniejsza - kształt linii jest mniej zależny od rodzaju oświetlenia.
0
Rys. 2.38. Fragment obrazu ostrego oświetlonego światłem dziennym, jego histogram i przekrój linii.
0
Rys. 2.39. Fragment obrazu ostrego oświetlonego światłem sztucznym, jego histogram i przekrój linii.
Przeprowadzano również próby mające na celu określenie wpływu nierówno-miernego i zmieniającego się oświetlenia oraz cieni na możliwości oceny ostrości obrazu. Obiekt (czarny kwadrat) przesuwany był w obrębie obszaru nierówno-miernie oświetlonego, gdzie występowały również cienie. Ostrość nastawiona była właściwie. Histogramy fragmentów zawierających zawsze ten sam fragment krawędzi różnią się od siebie, jednak wydaje się, że można dopuścić pewne
2.3 Urządzenie do wprowadzania obrazu 47 zmiany oświetlenia podczas analizy kolejnych obrazów w trakcie „dochodzenia”
do ostrości. Cechy obrazu ostrego można było odróżnić w każdym przypadku.
Na rysunkach 2.40 i 2.41 przedstawiono wpływ przysłony na histogram obrazu ostrego. Wraz ze zwiększeniem przysłony (od 2 do 11) widać „przesuwanie” się histogramu w kierunku wartości mniejszych i jednocześnie zmniejszanie kon-trastu obrazu („piki” zbliżają się do siebie). Jednocześnie zwiększenie przysłony powoduje zwiększenie głębi ostrości. Zbyt mała wartość przysłony powodowała natomiast prześwietlenie obrazu i krawędzie stawały się niewykrywalne.
0
Rys. 2.40. Wykrywanie krawędzi dla obiektywu kamery otwartego do wartości
„Przysłona 2”.
Rys. 2.41. Wykrywanie krawędzi dla obiektywu kamery zamkniętego do wartości
„Przysłona 11”.
Rys. 2.42. Rozmieszczenie linii, według których badana jest pochodna sygnału przy automatycznym ustawianiu ostrości obrazu.
48 2 Metody pozyskiwania obrazów cyfrowych
Na rysunku 2.42. pokazano lokalizację automatycznie wybieranych linii obrazu, wzdłuż których wybierane są funkcje opisane wyżej, stanowiące podstawę pro-cesu automatycznego wyostrzania.
Efekty procesu automatycznego wyostrzania pokazano na rysunku 2.43. Rysunek ten sygnalizuje jednak pewien problem, jaki może się pojawić przy realizacji procesu automatycznego wyostrzania obrazu. Po pierwsze badania wykazały, że krawędź ostrego obrazu rzeczywistego nie jest funkcją skokową. Dlatego nie mo-żemy poszukiwać obrazu, który posiada maksymalną różnicę pomiędzy dwoma sąsiadującymi punktami, gdyż może się zdarzyć, iż obraz ten nie będzie obrazem najostrzejszym. Przejście pomiędzy płaszczyznami o różnych odcieniach wystę-puje dla obrazów ostrych na ogół na trzech do pięciu pikselach. Ocena ostrości obrazu, poprzez poszukiwanie tylko jednej największej różnicy, może doprowa-dzić do błędnych wniosków, np. ze względu na występujące zakłócenia.
Rys. 2.43. Obraz na początku i na końcu procesu automatycznego wyostrzania fragmentu obrazu .
0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0
czas [s]
4.0 8.0 12.0 16.0 20.0 24.0
wspczynnik ostroci
Rys. 2.44. Przebieg procesu automatycznego wyostrzania obrazu.
2.3 Urządzenie do wprowadzania obrazu 49 Po drugie - w miarę poruszania pierścieniem ostrości obiekty na obrazie przesu-wają się nieznacznie. Analizowana krawędź znajduje się więc w coraz to innym miejscu na tym odcinku. Sposób przemieszczania się krawędzi jest zależny od odległości obiektu od kamery, położenia obiektu na obrazie, ogniskowej obiekty-wu. Nie udało się znaleźć zależności opisujących te przemieszczenia i uwzględnić ich w algorytmie, w celu zmniejszania ilości danych poprzez stopniowe ogra-niczanie analizowanego fragmentu obrazu. Nie można też lokalizować krawędzi ani obiektu do którego ona należy, ponieważ cechy tej krawędzi zmieniają się dynamicznie wraz z regulacją ostrości. Dopiero w końcowej fazie regulacji ostrości można wyróżnić obiekty lub wyznaczyć cechy krawędzi, w początkowej fazie ze względu na duże rozmycie krawędzi oraz interferencję jest to niemożliwe.
Wyznaczony fragment obrazu musi posiadać więc rezerwę taką, aby analizowana krawędź nie znalazła się w trakcie regulacji poza nim.
Trzeba mocno podkreślić, że proces uzyskiwania przez kamerę właściwej ostrości obrazu jest procesem rozłożonym w czasie (rys. 2.44), co oznacza, że dla szybko poruszających się obrazów konieczne jest sterowanie nadążne elementami nastawnymi optyki kamery.
Sposób ogniskowania obiektu kamery w trakcie tego procesu pokazano na ry-sunku 2.45. Jak wspomniano na wstępie, przy wyborze konkretnej kamery dość istotną rolę odgrywa możliwości sterowania silnikami zmiany parametrów obiektywu, co umożliwia automatyczne ustawianie ostrości. Podczas projektowa-nia systemów wizyjnych, których zadaniem jest m.in. śledzenie obiektów, po-winno się jednak określić ich maksymalne prędkości, przy których system będzie w stanie je kontrolować. Prędkości te zależą od możliwości kamery, efektywności algorytmu oraz możliwości obliczeniowych komputera analizującego sekwencję obrazów i sterującego kamerą, a w przypadku zamocowania kamery np. na plat-formie obrotowo - uchylnej (por. rys. 2.21) - także od możliwości ruchowych tego stanowiska.
Rys. 2.45. Parametry wyostrzania obrazu.
50 2 Metody pozyskiwania obrazów cyfrowych
Pomiary skuteczności automatycznego ustawiania przez kamerę ostrości obrazu mogą być wykonane na stanowisku, którego schemat pokazuje rysunek 2.46.
KAMERA
odległość
obiekt
D
00.2s 0.2s 0.2s 0s
minimalna
Rys. 2.46. Układ do badania dynamiki kamery sterowanej komputerem oraz badania prędkości obiektów śledzonych przez kamerę.
Na wstępie znaleziona może być zależność odległości płaszczyzny ostrości od kamery od czasu obracania pierścieniem ostrości (rys. 2.47).
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00
czas [s]
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00
odlego obiektu od kamery [m]
Legenda 0.2s 0.3s 0.5s 0.8s wynikowy
Rys. 2.47. Zależność odległości płaszczyzny ostrości od kamery, od czasu obracania pierścieniem ostrości.
2.3 Urządzenie do wprowadzania obrazu 51
1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
odleg o obiektu od kamery [m]
0.00 0.40 0.80 1.20 1.60 2.00
prdko [m/s]
Legenda 0.2s 0.3s 0.5s 0.8s
Rys. 2.48.a. Zależność maksymalnej możliwej prędkości obiektu (którego ostrość może być utrzymana) w zależności od odległości od kamery. Wyniki przy sterowaniu
impulsami prostokątnymi o długościach 0.2s, 0.3s, 0.5s, 0.8s.
0.80 1.20 1.60 2.00 2.40 2.80
odleg o obiektu od kamery [m]
0.00 0.40 0.80 1.20 1.60 2.00
prdko [m/s]
Rys. 2.48.b. Zależność maksymalnej możliwej prędkości obiektu (którego ostrość może być utrzymana) w zależności od odległości od kamery, przeliczona na pracę ciągłą
silnika sterującego. Prosta regresji: y = 0.92x - 0.72.
52 2 Metody pozyskiwania obrazów cyfrowych
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00
odleg o obiektu od kamery [m]
0.00 0.40 0.80 1.20 1.60 2.00
prdko [m/s]
Legenda 0.3s 0.4s
Rys. 2.49.a. Zależność maksymalnej prędkości z jaką może się poruszać obiekt (którego wielkość w kadrze jest utrzymywana) od jego odległości od kamery, przy sterowaniu
krótkimi impulsami o zmiennej długości (0.3s, 0.4s).
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00
odleg o obiektu od kamery [m]
0.00 0.40 0.80 1.20 1.60
prdko [m/s]
Rys. 2.49.b. Zależność jak na rys. 2.49.a, przeliczona na pracę ciągłą silnika regulującego ogniskową. Prosta regresji: y = 0.46x - 0.1.
2.3 Urządzenie do wprowadzania obrazu 53 Na tej podstawie określona może być maksymalna prędkość przesuwania płasz-czyzny ostrości w zależności od oddalania się obiektu od kamery. Przedstawione jest to na rysunkach 2.48.a i 2.48.b. Rysunek 2.48.a przedstawia tę zależność przy poruszaniu silnikami kamery za pomocą krótkich sygnałów o różnej długości (0.2s, 0.3s, 0.5s, 0.8s), czyli jest to sytuacja podobna do tej, jaka ma miejsce w rzeczywistym dochodzeniu do ostrości w kilku lub kilkunastu krokach i śle-dzeniu obiektu. Rysunek 2.48.b pokazuje, z jaką prędkością może się przesuwać obiekt w przypadku ciągłej pracy silnika.
Podobne pomiary mogą być przeprowadzone w celu określenia możliwości utrzymania stałej wielkości obiektu w kadrze (test systemu zoom). Rysunek 2.49 przedstawia zależność maksymalnej prędkości, z jaką może się przemieszczać obiekt (którego wielkość na obrazie jest niezmienna) od odległości tego obiektu od kamery. Wykres na rysunku 2.49.a, dotyczy sterowania silnika zmieniającego ogniskową obiektywu krótkimi sygnałami (symulacja pracy kamery w rzeczywi-stym systemie), a wykres na rysunku 2.49.b dotyczy pracy ciągłej silnika. Należy zaznaczyć, iż podczas zmian ogniskowej obiektywu, wykonywana była również korekta ostrości.
W systemach śledzących obiekty na obrazie i utrzymujących ich stałą wielkość w kadrze wykorzystywana jest funkcja ZOOM obiektywu. Jej charakterystyka regulacyjna dana jest na rysunku 2.50.
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5
Rys. 2.50. Zależność krotności powiększenia od czasu regulacji.
Należy podkreślić, że opisane wyżej eksperymenty dotyczące prędkości obiektów wykonane zostały dla sytuacji najbardziej niekorzystnych (długa ogniskowa obiektywu, słabe oświetlenie). W rzeczywistości warunki takie występują bardzo rzadko. Przykładowo, dla krótszych ogniskowych obiektywu i dużych wartości
54 2 Metody pozyskiwania obrazów cyfrowych
przysłon, głębia ostrości jest duża. Może wystąpić sytuacja gdy wszystkie obiekty znajdujące się w odległości większej niż kilka metrów są ostre. W takiej sytuacji silnik ostrości obiektywu nie jest uruchamiany. Dopuszczalne prędkości obiektów poruszających się blisko kamery nie są duże, jednak rosną dość znacznie dla obiektów bardziej odległych. W doświadczeniach obiekty poruszały się wzdłuż osi optycznej obiektywu kamery. W przypadku śledzenia obiektów porusza-jących się w innym kierunku bierzemy pod uwagę jedynie składową prędkości równoległą do osi obiektywu kamery; prędkości obiektów mogą być więc większe.
Podsumowując te ogólne rozważania warto może przytoczyć konkretne da-ne techniczda-ne jedda-nej z kamer często używanych dla cyfrowych systemów wi-zyjnych.
Tabela 2.1. Wybrane parametry techniczne kamery typu CCD-SFI-5612P Przetwornik CCD, 1/2 cala, max. 568000 pikseli (V)×(H)=625×909
typ HQ-HAD Interline Transfer Sensor (440000 el. obrazu)
min. oświetlenie 0.03 lx (*1)
obiektyw: /jasność/ F=1,4
ogniskowa 8.5 ÷ 68 mm (8-krotny zoom)
migawka elektroniczna 1/50 ÷ 1/10000 s 8 podzakresów zakres regulacji ostrości od 1.1 m do ∞
system telewizyjny CCIR, 625 linii, 50Hz, PAL wyjście video 1 Vpp / 75 Ω Y/C (S-VHS)
wrażliwość spektralna 250÷1000 nm
współczynnik korekcji gamma 0.45
stosunek sygnału do szumu > 46dB układ automatyki ostrości TTL-Autofocus rozdzielczość obrazu (linie TV) 564 (H) zasilanie / pobór mocy 12 V / 4.8 VA zakres temperatur pracy –30°÷ 60° C
wilgotność względna do 95 %
wymiary 85×96×265 mm
masa 1150g