Одной из важных областей применения космических аппаратов (КА) является дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ), для чего они оснащаются малогабаритными бортовыми оптико-электронными системами (ОЭС). В настоящее время в мире на различных стадиях разработки и реализации находится несколько десятков программ ДЗЗ из космоса, к которым проявляют интерес широкий круг потребителей [1]. Орбитальная группировка КА, оснащенных ОЭС, размещается на орбитах со специально подобранными параметрами и выполняет не-прерывную съемку земной поверхности с раз-личными целями. Среди решаемых ОЭС информационных задач особой актуальностью характеризуется распознавание объектов, к числу которых относятся технологические, сельскохозяйственные, природные образования, элементы рельефа местности и т.п.

Штатному функционированию систем технического зрения (СТЗ) КА могут препятствовать различные факторы, среди которых выделим попадание в поле интенсивного лазерного излучения (ЛИ). Такой сценарий возможен по причине применения лазерных технологий в интересах освоения околоземного пространства. Так, например, лазеры используются в тех же системах ДЗЗ и мониторинга околоземного космического пространства. Кроме того, к настоящему времени создана и функционирует сеть специальных лазерных станций, входящих в международную систему International Laser Ranging Service (ILRS) по контролю орбит околоземных КА и космического мусора [2]. Заметим, что мощность применяемых в данных си-стемах лазеров находится в диапазоне от единиц ватт до нескольких киловатт.

Опасность попадания интенсивного ЛИ на входную апертуру ОЭС КА заключается в том, что оно фокусируется в плоскости матричного фотоприемного устройства (МФП), наиболее чувствительного к такому воздействию. В результате этого при малых значениях энергии может иметь место засветка части МФП, искажающая получаемое изображение, а при больших – обратимое или необратимое нарушение его чувствительности, способное существенно снизить эффективность использования ОЭС [3].

Вопросам экспериментальных исследований влияния ЛИ на функционирование МФП раз-личных типов и диапазонов посвящен ряд работ [4-9], в которых приводятся результаты, позволяющие определять пороговые для различных эффектов значения параметров ЛИ. Созданы и верифицированы имитационные модели, позволяющие оценить эти параметры теоретически [10, 11]. Однако целенаправленные исследования по оценке влияния помех, вызванных попаданием ОЭС в поле интенсивного ЛИ, на функционирование СТЗ, реализующих конкретные алгоритмы распознавания, не проводились.

Целью данной работы является оценка влияния помех, вызванных попаданием ОЭС в поле интенсивного ЛИ и искажающих формируемое изображение, на решение задач по распознаванию объектов с использованием корреляционных алгоритмов, реализованных в библиотеке алгоритмов СТЗ OpenCV.

Современная аппаратура наблюдения, размещенная на спутниках, представляет собой, как правило, много- или гиперспектральную ОЭС. Это обусловлено необходимостью получения наиболее полной информации о наблюдаемом объекте с одновременным определением его местоположения, геметрических и спектральных характеристик, для чего используется многомерное спектральное изображение, называемое гиперкубом данных [12]. Оно может отображаться как с использованием 8-битной шкалы оттенков серого, так и 24-битной шкалы, основанной на смешении оттенков трех основных цветов (красного, зеленого, синего). Структурно многоспектральное изображение возможно представить как наложение нескольких изображений с получением результата, содержащего выявленные для каждого канала особенности. Пример такого наложения приведен на рисунке 1.

Спектральные каналы в оптических системах КА формируются следующим образом:

● пучок света, поступивший на входную апертуру ОЭС, делится на несколько лучей с помощью призм и/или дифракционных решеток;
● каждый луч, проходя свой оптический путь, идет через спектральный фильтр, пропускающий только необходимую для детектора часть спектра.

Однако в настоящее время на околоземных орбитах функционируют КА, осуществляющие съемку преимущественно только в инфракрасной области. В таком случае имеется лишь один канал для формирования изображения наблюдаемого объекта, что при попадании ОЭС в поле интенсивного ЛИ, вызывающем нарушение нормального ее функционирования, существен-но затрудняет, а зачастую и исключает возможность восстановления компенсацией недостающей информации, получаемой за счет наличия других спектральных диапазонов.

Для оценки влияния попадания ОЭС в поле интенсивного ЛИ проведем вычислительный эксперимент, основанный на имитационном моделировании. Предположим, что на вход алгоритма обработки информации подается снимок городской местности, полученный в среднем инфракрасном диапазоне (рисунок 2). При попадании ОЭС в поле интенсивного ЛИ возможны следующие эффекты:

1) засветка всей поверхности МФП, в результате чего построение изображения наблюдаемого объекта оказывается невозможным (наиболее вероятен при высоких плотностях потока ЛИ и/или длительном пребывании ОЭС в его поле);
2) засветка части пикселей МФП, что в случае искажения изображения наблюдаемого объекта может существенно повлиять на его распознавание (проявляется при низких плотностях по-тока ЛИ и/или кратковременном пребывании ОЭС в его поле).

С целью оценки последствий проявления описанных эффектов на решение задачи распознавания объектов воспользуемся известными алгоритмами, реализованными в том числе на орбитальных КА. К числу наиболее распространенной и нашедшей широкое применение в науке и технике, является библиотека технического зрения OpenCV.

Известно, что получаемый спутниковый снимок изначально имеет некоторые повреждения, вызванные браком при изготовлении МФП и проявлением шумов различной природы. С целью их устранения применяются морфологические преобразования, однако при этом возможно ухудшение резкости. Сопоставляя размер отображаемого объекта со степенью зашумленности, определяется наиболее подходящий вид преобразований, позволяющий восстановить изображение с минимальной потерей качества. Так, например, засветки или брак размером в 1-3 пикселя устраняются программным способом и существенного влияния на функционирование СТЗ не оказывают.

Распознавание объектов на полученном от-фильтрованном изображении производится методом сравнения его с заданным эталоном, который создается с условием его идентичности распознаваемой цели и максимальной приближенностью условий получения его изображения к условиям получения исследуемого снимка. В OpenCV имеется несколько корреляционных алгоритмов, раелизующих процедуру распознавания. Их расчетные формулы, для которыхI(x,y) – исходное изображение, T(x’,y’) – изображение шаблона, приведены ниже [13]:



Окончательное нахождение местоположения объекта на изображении определяется результирующими значениями максимумов при обработке методами I, III, V и значениями минимумов при обработке методами II, IV, VI. Графические представления этих результирующих значений для объекта распознавания, являющегося зданием, показаны на рисунке 3.

Для проведения вычислительного эксперимента зададимся следующими исходными данными:

● в СТЗ формируется изображение, полученное в спектральном диапазоне 3-5 мкм;
● пространственное разрешение получаемого снимка составляет три метра;
● имеется шаблон объекта для осуществления его распознавания СТЗ, полученный в условиях отсутствия помех;
● результат воздействия ЛИ на изображении представлен белым пятном, имитирующим засветку.

В качестве допущений и ограничений принято следующее:

● шаблон идеально коррелирует с распознаваемым объектом на формируемом изображении (является его фрагментом);
● повреждения получаемого изображения, возникающие за счет шумов и дефектов МФП, полностью устраняются при фильтрации



В случае засветки некоторого порогового числа пикселей, участвующих в построении изображения распознаваемого объекта, результат работы алгоритма оказывается непредсказуем, что демонстрирует рисунок 4. На нем окружностью обведена область засветки, возникшей в результате попадания ОЭС в поле интенсивного ЛИ, прямоугольником – неверно обнаруженная в результате работы алгоритма область изображения.

В СТЗ изображение представляется в виде матриц с количеством строк и столбцов, соответствующих количеству ячеек изображения по горизонтали и вертикали, а считываемые в ячейках матрицы цифровые значения соответствуют значениям яркости изображения в этих пикселях. При работе корреляционных алгоритмов в случае засветки части пикселей, участвующих в по-строении изображения распознаваемого объекта, происходит поиск такой же по размерам области изображения, что и эталонное, и максимально близкой по наборам яркости пикселей в ней.

Это может быть проиллюстрировано рисунком 5, на котором показаны примеры гистограмм яркостей объектов и эталона с уровнем квантования 20, взятым для большей наглядности.

Суммарные значения гистограмм яркостей для эталона и искаженного изображения объекта отличаются на 33,5%, а для эталона и неверно обнаруженного участка изображения – 7,85%, поэтому и происходит его ошибочное распознавание. Следует заметить, что при использовании корреляционных алгоритмов устанавливается пороговый минимум несовпадения эталона с распознаваемым объектом, в случае превышения которого объект не распознается.

Анализ результатов проведенного вычисли-тельного эксперимента показал, что при засветках размером 1-3 пикселя работа СТЗ не нарушается, так как применяемые для фильтрации получаемого изображения морфологические преобразования полностью компенсируют подобные помехи. Частичная (в данном случае по-рядка 40%) засветка пикселей, участвующих в построении распознаваемого объекта, приводит:

а) к неверному распознаванию другого участка изображения при непревышении порогового минимума корреляции эталона с целью;
б) к необнаружению объекта при превышении порогового минимума.

Вероятность распознавания объекта зависит от нескольких факторов, среди которых фоноцелевая обстановка и наличие шаблонов с частично поврежденным изображением объекта. Например, распознавание водоема на фоне песков пустыни возможно даже при повреждении 95% пикселей, отображающих его. Поэтому вы-явление закономерностей распознавания цели от доли засвеченных ячеек ее изображения воз-можно только для конкретного случая.

Направлением дальнейших исследований верификация результатов вычислительного эксперимента в условиях реального функционирования СТЗ.

Иллюстрации:


Рисунок 1. Результат наложения изображений в зеленом, красном, ближнем инфракрасном диапазонах спектра и маски зданий


Рисунок 2. Снимок городской местности, полученный с КА для среднего инфракрасного диапазона длин волн


Рисунок 3 а, б, в. Результирующие значения корреляции: а) максимальное, б) минимальное, в) местоположение обнаруженного объекта на изображении


Рисунок 4. Пример неверного распознавания объекта по шаблону при засветке порогового числа пикселей, участвующего в построении его изображения


Рисунок 5 а, б, в. Гистограммы яркостей: а) эталонного изображения, б) найденного в результате работы алгоритма при искажении части формируемого изображения, в) искаженного изображения объекта

В статье аналитика, основанной на анализе открытых источников в сети и спутниковых снимков, утверждается, что «засвечивание приводит к временной потере оптическими и электронно-оптическими устройствами своих возможностей обнаружения, наполняя их светом, который ярче того, который они пытаются отобразить», тогда как «ослепление наносит непоправимый урон таким системам».

Головным разработчиком «Пересвета» называется Российский федеральный ядерный центр — Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики (РФЯЦ-ВНИИЭФ), находящийся в Сарове. Хендрикс обращает внимание на то, что в РФЯЦ-ВНИИЭФ строится УФЛ-2М, считающаяся самой мощной в мире лазерной исследовательской установкой. Эксперт затруднился назвать конкретный тип лазера, используемого «Пересветом». Среди наиболее возможных вариантов — лазер с ядерной накачкой и кислородно-йодный лазер на фотодиссоциации с йодной взрывной накачкой.

За создание системы наведения лазера, которая, вероятно, получила обозначение СМ-890, отвечает петербургское Конструкторское бюро специального машиностроения. Суперкомпьютерная система, которой управляется лазерный комплекс, вероятно, имеет название «Стужа-РН» («Шторм»). Научно-производственное объединение «Луч» в Подольске могло отвечать за адаптивную оптическую систему коррекции лазерного излучения, которая позволяет компенсировать атмосферные возмущения на пути лазерного луча в космос.

Согласно эксперту, комплекс «Пересвет» использует тягач КамАЗ-65225 и полуприцеп ЧМЗАП-99903. Сами установки развернуты в пяти локациях, положение четырех из которых известно (54-я ракетная дивизия под Тейково, 39-я ракетная дивизия под Новосибирском, 35-я ракетная дивизия под Барнаулом и 14-я ракетная дивизия под Йошкар-Олой).

Аналитик пишет, что «Пересвет» со стороны Минобороны получил официальное обозначение 14Ц034. Хендрикс отметил, что в настоящее время Россия, вероятно, работает над еще двумя системами лазерного оружия (воздушного базирования и противоспутниковым лазером на Кавказе).

В декабре 2018 года американское издание патриотической направленности We Are The Mighty написало, что, наблюдая «пропагандистские» новости и ролики про российское лазерное оружие, стоит обратить внимание на «две вещи» — Россия «лжет о новой технологии все время» и «ни разу не показала ее в действии».

Боевой лазер «Пересвет» был представлен президентом России Владимиром Путиным в марте 2018 года в ходе послания Федерального собрания. «Не хочу в этой части вдаваться в детали, просто пока не время. Но специалисты поймут, что наличие таких боевых комплексов кратно расширяет возможности России в сфере своей безопасности», — сказал тогда глава государства.