Спасибо, а можно пояснить - чем видеонаблюдение отличается?
>Это совсем просто, это было банальное суммирование. Регулярный сигнал ( буквы) дает устойчивое усиление сигнала, а нерегулярный гауссовский шум, характерный для цифровых матриц, и шум чтения матрицы, в силу случайности характера, "размазывается". Соответственно, отношение сигнал/шум после суммированния увеличивается весьма существенно, и в случае текста читаемость увеличивается очень существенно. Метод старый, надежный, требует очень мало вычислительной мощности, но для задач видеоразведки малоприменимый. Там приходится использовать куда более изощренные методы.
А чем задачи видеоразведки отличаются от того же текста? Изменением формы объекта из-за атмосферных искажений?
>А чем задачи видеоразведки отличаются от того же текста? Изменением формы объекта из-за атмосферных искажений?
1) Ограничение по массе на малых и средних БПЛА. То есть, по определению на малых аппаратах стоят камеры с маленькими варифокальными объективами ( но с преимущественно длинным фокусом) и с маленькими матрицами. Следовательно, сразу теряем по светосиле, по шумности, да и по разрешающей способности.
2) Опять же, у нас подвижный аппарат с вибрацией от работы двигателя/движителя против стационарного.
То есть, мы всегда на матрице имеем смаз изображения.
Вообще в случае стационарной съемки мы имеем возможность обеспечить практически идеальные условия для съемки, правильное расположение, идеально подоьранный объектив под объект съемки и под расстояние, правильное освещение, минимизация динамического смаза. А в случае БПЛА мы вынуждены использовать один объектив на все про все. Поэтому чаще всего ставят несколько камер, если грузоподъемность позволяет, лазерную подсветку-дальномер, тепловизионный канал.
3)Атмосферные помехи, пыль, туман, дымка, осадки, часто недостаточное освещение, колебания воздуха.
4) Объекты наблюдения часто преднамеренно малоконтрастные и замаскированные.
5) Чаще всего задачи применения БПЛА требуют получения оперативной информации. То есть, надо получить улучшение изображения практически он-лайн. То есть, нежелательно использовать фильтры и прочие улучшайзеры изображения с ощутимой задержкой. А это требует применения фильтров со сложной математикой, требующих очень мощные вычислительные ресурсы. Сейчас софт для военных БПЛА часто подпирается искусственным интеллектом, умеющим распознавать типовые военные объекты.
То есть, кратко суммируя, качество сырого изображения с БПЛА чаще всего плохое и очень плохое, его надо сильно обрабатывать хорошей математикой для получения приемлемых результатов. В стационарных условиях, если нет ограничений на оборудование, только качество самого объекта может дать плохой результат, вот как в том примере с неконтрастным плохо читаемым текстом.