Алгоритмы структурного восстановления видеоинформации в системах наблюдения Земли в условиях статистической неоднородности получаемых изображений

Алгоритмы структурного восстановления видеоинформации в системах наблюдения Земли в условиях статистической неоднородности получаемых изображений

Автор: Зенин, Виктор Алексеевич

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2011

Место защиты: Рязань

Количество страниц: 144 с. ил.

Артикул: 5381281

Автор: Зенин, Виктор Алексеевич

Стоимость: 250 руб.

Алгоритмы структурного восстановления видеоинформации в системах наблюдения Земли в условиях статистической неоднородности получаемых изображений  Алгоритмы структурного восстановления видеоинформации в системах наблюдения Земли в условиях статистической неоднородности получаемых изображений 

Введение.
1. Анализ методов структурного восстановления изображений земной поверхности
1.1. Принципы формирования изображений земной поверхности
1.2. Основные задачи и методы радиометрической нормализации данных дистанционного зондирования Земли
1.3. Анализ существующих алгоритмов статистической коррекции структурных искажений на изображениях.
1.4. Основные направления исследований по созданию алгоритмов высококачественного структурного восстановления изображений в условиях их статистической неоднородности
Основные результаты
2. Алгоритмы структурного восстановления статистически неоднородных изображений.
2.1. Алгоритм коррекции структурного шума на основе нормирования функций распределения алгоритм НФР.
2.2. Алгоритм радиометрической коррекции, основанный на выравнивании представительства видеоданных от статистически разных объектов алгоритм ВПВ.
2.3. Алгоритм структурного восстановления видеоинформации на основе кластеризации объектов изображения алгоритм КОИ
2.4. Алгоритм радиометрического совмещения видеоданных от различных сканов
2.5. Алгоритм уточнения параметров структурного восстановления
на основе оценки уровня шума на изображении
Основные результаты
3. Алгоритмы коррекции времязависимых структурных искажений на статистически неоднородных изображениях
3.1. Алгоритм коррекции структурного шума, основанный на фильтрации неоднородностей сюжета алгоритм ФНС
3.2. Математические модели времязависимых структурных искажений.
3.3. Кусочнолинейные модели коррекции динамических структурных искажений на космических изображениях.
3.4. Алгоритм структурного восстановления времязависимых межскановых искажений на изображениях.
Основные результаты.
4. Программная реализация алгоритмов структурного восстановления видеоинформации в системах дистанционного зондирования Земли
4.1. Оценка уровня структурных искажений изображения на основе
его статистического анализа
4.2. Программная реализация алгоритмов радиометрической коррекции изображений
4.3. Результаты структурного восстановления натурной видеоинформации
Основные результаты
Заключение
Список литературы


Научная новизна работы определяется тем, что в ней впервые предложены и исследованы алгоритмы структурного восстановления изображений в условиях значительной статистической неоднородности наблюдаемой сцены и изменения чувствительностей ПЗСэлементов в процессе формирования данных ДЗЗ. Практическая ценность работы состоит в том, что на базе предложенных алгоритмов созданы программные комплексы структурного восстановления изображений, которые в составе систем ОпйоНогтЗсап, СеоБсап, Ногта1, МеГеогБа используются для обработки данных ДЭЗ от космических систем РесурсДК, МетеорМ и ЭлектроЛ. Реализация и внедрение. Диссертация выполнена в Рязанском государственном радиотехническом университете в рамках НИР 7Г, НИР , НИР Г, ОКР 4, ОКР , ОКР . Результаты работы в виде программных комплексов и эксплуатационной документации внедрены в ОАО Российские космические системы в рамках космической системы МетеорМ, ФГУП НПО им. С.А. Лавочкина в рамках космической системы ЭлектроЛ. Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на 5 международных и 9 всероссийских научнотехнических конференциях, а именно международных конференциях Оптикоэлектронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации Курск, , , XXXVI Гагаринские чтения Москва, , Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций Рязань, , и всероссийских конференциях Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса Москва, , , Актуальные проблемы ракетнокосмической техники и ее роль в устойчивом социальноэкономическом развитии общества Самара, , Интеллектуальные и информационные системы Тула, Актуальные проблемы ракетнокосмического приборостроения и информационных технологий Москва, , , Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании Рязань, , , . Публикации. По теме диссертации опубликованы работы 9 статей в том числе 7 статей по списку ВАК, тезисов докладов на международных и всероссийских конференциях. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложения, которое содержит документы о внедрении результатов. Основной текст работы содержит 6 с. Список литературы содержит 9 наименований на с. Дистанционные исследования поверхности Земли основаны на измерении с аэрокосмических аппаратов геометрических, энергетических и спектральных характеристик объектов наблюдаемой сцены. С этой целью на спутниках устанавливаются различные по принципу действия сканирующие устройства, которые в процессе полета осуществляют съемку земной поверхности в видимой, инфракрасной и радиолокационной областях спектра. Как правило, съемка выполняется одновременно несколькими сканирующими устройствами в различных спектральных диапазонах, и цифровая видеоинформация передается на наземные пункты приема и обработки . Вкт,п, т 1, М, п 1, у где т9п соответственно номера столбцов и строк. Я, ,, У, г, Д5,Ля, к йк, 1. ЕХ,9Л спектральная яркость точки земной поверхности с координатами ХуУ,2, соответствующей элементу изображения с координатами Ш спектральная чувствительность датчика в км спектральном диапазоне Я длина волны излучения. Каждый отдельный элемент изображения Вкт,п далее будем обозначать как ЬЫп или Ькт,п. Вкт,п, ЬЬиУ Ькт9п будем использовать обозначения Вт,п, ЬтП Ьт9п. При яркостной обработке в качестве объектов преобразования выступают значения энергетической яркости точек наблюдаемой сцены, измеренные в нескольких спектральных диапазонах. В идеальном случае процесс формирования изображений видеодатчиком должен описываться выражением 1. На практике этот процесс сопровождается действием многих искажающих факторов, в результате чего соотношение 1. Егп,п,Л Вт,пВт,пу
где Еп , к I, к функции, описывающие преобразование спектральной яркости Ет9п9А точек Земли в набор яркостей спектрозональиого изображения Е0 , к 1, АГ функции яркостной коррекции оператор, устанавливающий обратное соответствие между скорректированными изображениями Окт,п, к 1, К , и спектральной яркостью Ет,п, Л. Здесь Ет9п9Х с учетом выражений 1. ЕХ, У,Л. После яркостной коррекции изображений достигаются равенства
Окт9п т,,ЯЯ к 1,К.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.240, запросов: 244