2.4. Требования к программному обеспечению.

К функциональным характеристикам данного программного обеспечения относятся:

• формирование модели изображения, которая может быть сформирована стационарным или нестационарным монохромным яркостным фоном, движущимися по нему появляющимися и исчезающими точечными объектами и случайными помехами, зашумляющими изображение. В модели изображения могут присутствовать от одной до всех из вышеперечисленных компонент. “Сложность” фона, параметры объекта и помех могут задаваться в широком диапазоне, что позволяет имитировать близкие к реальным или соответствующие таковым ситуации, в исследовании которых возникает необходимость;

• моделирование алгоритмов автоматического распознавания подвижных точечных объектов по информации, получаемой с дискретного поля наблюдения оптического приемника. Под точечным объектом здесь понимается изображение такого малоразмерного объекта, проекция которого на поле наблюдения оптического приемника занимает один элемент его разрешающей способности. Точечный объект называется подвижным, если его траектория пересекает за определенное время не менее определенного числа последовательно расположенных элементов дискретного поля наблюдения (рецепторов сетчатки). Распознавание заданного класса объектов в каждом машинном эксперименте осуществляется в соответствии с одним из пяти вышеперечисленных алгоритмов;

• исследование систем распознавания с помощью цифровой модели, которая должна оценивать качество их работы методом цифрового статистического моделирования и исследовать поведение систем в отдельных ситуациях. Качество работы моделей алгоритмов оценивается по вероятностям ошибочных решений и средним количеством последовательных замеров признаков, то есть быстродействием.

  2.5. Входные и выходные данные.

1. Для цифровой модели изображения входными данными будут являться параметры каждой составной части сложного динамического изображения, а именно:

• начальные координаты, направление и скорость движения подвижного точечного объекта, а также данные о его яркости;

• параметры сложного яркостного фона, который в данной цифровой модели может складываться из 9-ти различных функций яркости («плоскость», «усеченная плоскость», «дважды усеченная плоскость», «эллиптический цилиндр», «параболический цилиндр», «волновая поверхность» и так далее) взаимодействующих по 3-ем принципам (по приоритету, по максимуму яркости, и наложением яркостей) и параметрами каждой конкретной функции, задаваемой пользователем;

• среднеквадратическое отклонение и математическое ожидание амплитуды случайных помех, зашумляющих изображение;

• параметры случайных помех, зашумляющих сразу «разностное изображение».

  Для цифровой модели алгоритмов распознавания в качестве входной информации будут использоваться данные, полученные в результате моделирования изображения и временного дифференцирования последовательных кадров; ряд вероятностных параметров, как, например, вероятность ложного обнаружения или вероятность потери подвижного точечного объекта, а так же список предполагаемых параметров потенциального точечного объекта (например, максимальная и минимальная возможные скорости движения объекта, предполагаемая яркость объекта, размер выборки, то есть минимальная длина траектории объекта).

  Для статистической части цифровой модели алгоритмов распознавания входной информацией будут являться результаты работы моделей алгоритмов, то есть количество верных и ложных распознаваний подвижного точечного объекта, данные об обнаружении помех, количество замеров признаков моделью распознавания.

1. Выходными данными для цифровой модели изображения будет являться “сложный” яркостный фон с движущимися по нему точечными объектами и появляющимися и исчезающими случайными помехами (то есть массив яркостей предыдущего и настоящего кадров, а так же массив, несущий информацию о «разностной картине» 2-ух последовательных кадров, полученный при помощи операции «временного дифференцирования»);

В результате работы цифровой модели алгоритмов распознавания будут выдаваться данные об обнаружении точечных объектов (верных и ложных) об обнаружении помех, об потере подвижного точечного объекта и т.д., кроме того выходными данными цифровой модели будет являться количество последовательных замеров признаков, исследуемых при работе алгоритмов, а так же непосредственно выборки признаков, по которым принимается определенное решение о наличии объекта или помехи;

Для статистической системы цифровой модели выходными данными будут являться результаты оценки и сравнения качества и быстродействия распознавания подвижного точечного объекта различными алгоритмами, а именно такие параметры, как вероятность потери, либо ложного обнаружение объекта, вероятность верных и ложных распознаваний помех, скорость работы алгоритма, то есть количество минимально необходимой выборки признаков.