Claims (9)
1. Способ активного контроля качества изображения объектов, заключающийся в том, что1. The method of active control of image quality of objects, which consists in the fact that
производят съемку изображений сцены внутри помещения, по меньшей мере, одной инфракрасной камерой;shooting images of the scene indoors with at least one infrared camera;
при наличии нескольких камер синхронизируют изображения с разных камер по тактам;in the presence of several cameras, images from different cameras are synchronized by measures;
детектируют и отслеживают определенные объекты на изображениях, оценивают качество изображений объекта;detect and track certain objects in the images, evaluate the quality of the images of the object;
при наличии нескольких камер реконструируют трехмерную модель сцены и координируют положения камер и инфракрасных осветителей на ней;if there are several cameras, they reconstruct the three-dimensional model of the scene and coordinate the positions of the cameras and infrared illuminators on it;
управляют инфракрасным освещением и каждой из камер, корректируя, в частности, направление оптической оси, оптическое увеличение, выдержку и диафрагму камеры;control infrared lighting and each of the cameras, adjusting, in particular, the direction of the optical axis, optical zoom, shutter speed and aperture of the camera;
создают список высококачественных изображений объектов для дальнейшей обработки.create a list of high-quality images of objects for further processing.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что детектируют и отслеживают один или несколько определенных объектов на каждом из синхронизованных изображений и оценивают надежность выделения изображения объекта; если для нескольких камер выделены изображения одного объекта, то оценивают надежность выделения объекта и с учетом результатов переоценивают надежность выделения изображения объекта для этих камер; если только для одной камеры выделено изображение объекта, то надежность выделения изображения объекта совпадает с надежность выделения объекта; если надежность выделения объекта меньше заданного порога, то объект не отслеживают данными камерами на следующем такте; если надежность выделения изображения объекта меньше заданного порога, то изображение объекта исключают из претендентов на попадание в список высококачественных изображений объектов.2. The method according to claim 1, characterized in that one or more specific objects are detected and tracked on each of the synchronized images, and the reliability of object image isolation is evaluated; if images of one object are selected for several cameras, then the reliability of object selection is evaluated and, taking into account the results, the reliability of object image selection for these cameras is overestimated; if the image of the object is selected only for one camera, then the reliability of the selection of the image of the object coincides with the reliability of the selection of the object; if the reliability of selecting an object is less than a predetermined threshold, then the object is not monitored by these cameras on the next measure; if the reliability of selecting an image of an object is less than a predetermined threshold, then the image of the object is excluded from applicants for getting into the list of high-quality images of objects.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что оценивают разрешение и положение изображения объекта на кадре и проверяют эти оценки на соответствие требованиям последующей обработки; изображения объекта, не удовлетворяющие требованиям, не отмечают в качестве претендентов на попадание в список высококачественных изображений объектов.3. The method according to claim 1, characterized in that they evaluate the resolution and position of the image of the object on the frame and check these estimates for compliance with the requirements of the subsequent processing; images of an object that do not meet the requirements are not marked as applicants for getting into the list of high-quality images of objects.
4. Способ по п.3, отличающийся тем, что корректируют направление оптической оси камеры и оптическое увеличение для того, чтобы улучшить разрешение и положение изображения объекта на последующих кадрах; если разрешение детектированного изображения объекта менее требуемого, то производят оптическое увеличение изображения объекта с учетом его положения на кадре; если изображение детектированного объекта обрезаются противоположными границами кадра, то производят оптическое уменьшение изображения объекта; если детектированное изображение объекта обрезается одной из границ или двумя смежными границами кадра, то смещают направление оптической оси камеры в сторону объекта; в режиме отслеживания объекта управляют направлением оптической оси камеры и оптическим увеличением, чтобы держать разрешение и положение изображения объекта на кадре в допустимом диапазоне на базе предыдущих данных; при такой коррекции используют, преимущественно, трехмерную реконструкцию сцены для скоординированных камер.4. The method according to claim 3, characterized in that the direction of the optical axis of the camera and the optical zoom are corrected in order to improve the resolution and position of the image of the object in subsequent frames; if the resolution of the detected image of the object is less than required, then produce an optical increase in the image of the object, taking into account its position on the frame; if the image of the detected object is cut off by the opposite borders of the frame, then optical reduction of the image of the object is performed; if the detected image of the object is cropped by one of the borders or two adjacent borders of the frame, then the direction of the optical axis of the camera is shifted towards the object; in the object tracking mode, the direction of the optical axis of the camera and the optical magnification are controlled to keep the resolution and position of the image of the object on the frame in an acceptable range based on previous data; with this correction, mainly three-dimensional reconstruction of the scene for coordinated cameras is used.
5. Способ по п.3, отличающийся тем, что для изображений объектов, которые претендуют на попадание в список высококачественных изображений объекта, оценивают метрики качества, отвечающие за фокусировку, контраст, выдержку и информационную плотность; изображение объекта предварительно разбивают на локальные области и оценивают данные метрики качества для этих локальных областей; если по всем оцененным метрикам качество изображения высокое, то изображение объекта добавляют в список высококачественных изображений объектов.5. The method according to claim 3, characterized in that for the images of objects that claim to be in the list of high-quality images of the object, quality metrics responsible for focusing, contrast, exposure and information density are evaluated; the image of the object is preliminarily divided into local areas and the quality metrics for these local areas are evaluated; if the image quality is high for all estimated metrics, then the image of the object is added to the list of high-quality images of objects.
6. Способ по п.5, отличающийся тем, что для выделенных с нескольких камер и оцененных локальных областей на изображении объекта производят восстановление локальных областей по изображениям с других камер, если информационная плотность этих областей не удовлетворяет требованиям последующей обработки; используют трехмерную реконструкцию для более точного нанесения текстуры локальной области на восстанавливаемое изображение; производят повторную оценку качества изображения объекта и по его результатам принимают решение относительно добавления изображения в список высококачественных изображений объектов.6. The method according to claim 5, characterized in that for selected from several cameras and evaluated local areas in the image of the object, local areas are restored from images from other cameras, if the information density of these areas does not satisfy the requirements of subsequent processing; use three-dimensional reconstruction to more accurately apply the texture of the local area to the restored image; re-evaluate the image quality of the object and, based on its results, decide on adding the image to the list of high-quality images of objects.
7. Способ по п.6, отличающийся тем, что для претендентов, не попавших в список высококачественных изображений объектов, производят управляющие действия камерами и светом в соответствии с анализом факторов, вызвавших плохое качество; расфокусировка из-за управления камерой оценивается по сигналу с контролера камеры и влечет управление экспозицией и диафрагмой; расфокусировка из-за движения человека оценивается по результатам слежения за объектом и влечет компенсацию смазывания по направлению движения объекта, управление экспозицией и диафрагмой; плохое значение метрик оценки контраста или выдержки влечет управление инфракрасными источниками света, преимущественно, на базе трехмерной реконструкции модели объекта.7. The method according to claim 6, characterized in that for applicants who are not on the list of high-quality images of objects, control actions are performed by cameras and light in accordance with the analysis of factors that caused poor quality; defocusing due to camera control is estimated by the signal from the camera controller and entails exposure and aperture control; defocusing due to the movement of a person is estimated from the results of tracking the object and entails the compensation of blurring in the direction of movement of the object, exposure control and aperture; the poor value of contrast or exposure assessment metrics entails the management of infrared light sources, mainly on the basis of a three-dimensional reconstruction of the object model.
8. Способ по п.6, отличающийся тем, что на каждом такте формируют и передают на последующую обработку список высококачественных изображений объектов.8. The method according to claim 6, characterized in that at each step a list of high-quality images of objects is formed and transmitted for subsequent processing.
9. Активная система контроля качества изображения, содержащая следующие элементы, объединенные сетью передачи данных:9. An active image quality control system containing the following elements connected by a data network:
подсистема захвата изображений, включающая, по меньшей мере, один комплект, состоящий из камеры для видеозахвата изображений и контроллера камеры, управляющего направлением оптической оси, оптическим увеличением, выдержкой и диафрагмой;an image capturing subsystem including at least one set consisting of a camera for video capturing images and a camera controller controlling the direction of the optical axis, optical zoom, shutter speed and aperture;
подсистема управления инфракрасным светом, включающая, по меньшей мере, один комплект, состоящий из источника света и контроллера для источника;infrared light control subsystem, comprising at least one set consisting of a light source and a controller for the source;
блок контроля качества изображений объектов, состоящий, по меньшей мере, из одного программируемого цифрового сигнального процессора.a unit for monitoring the quality of images of objects, consisting of at least one programmable digital signal processor.