Коррекция цифровых космических изображений на основе верифицирующего моделирования

• Автор: Ушакова, Наталья Николаевна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Белгород
• Количество страниц: 255 с. : ил.

Введение
Оглавление

Глава 1. Анализ математической модели формирования
видеоизображения при дистанционном зондировании
Земли
1.1. Характерные аспекты использования результатов дистанционного зондирования
1.2. Особенности отображения объектов антропогенного происхождения
1.3. Математическая модель формирования изображения по
данным радиолокационного аэрокосмического зондирования
1.4. Математическая модель формирования изображения по
данным дистанционного зондирования оптического диапазона
1.5. Особенности формирования изображений в инфракрасном диапазоне при дистанционном зондировании
1.6. Проблемы использования материалов дистанционного зондирования
1.7. Методология работы, цели и задачи исследования
Выводы к Главе
Глава 2. Метод цифровой коррекции видеоданных по опорным
ориентирам
2.1. Распознавание образов объектов антропогенного происхождения
и моделирование эталонов
2.2. Фильтрация образов объектов антропогенного происхождения
2.3. Коррекция видеоданных по опорным ориентирам
Выводы к Главе
Глава 3. Разработка верифицирующих алгоритмов
3.1. Общая схема построения верифицирующих алгоритмов
3.2. Верифицирующие градиентные фильтры
3.3. Вариационный метод синтеза верифицирующих градиентных фильтров
3.4. Полнота набора опорных ориентиров
Выводы к Главе
Глава 4. Критерии анализа информации при обработке дистанционного видеоизображения
4.1. Критерии выбора порогов в задаче фильтрации и распознавания опорных ориентиров
4.2. Разграничение задач коррекции разрешения и
контрастирования
4.3. Коррекция разрешения и информационная пропускная способность
тракта
Выводы к Главе
Заключение
Список литературы
Список сокращений и обозначений
Приложение 1. Список алгоритмов и программ поддержки
задач коррекции изображения
1.1. Список процедур индустриальной обработки космической информации
1.2. Список программных модулей, разработанных для реализации метода
Приложение 2. Материалы исследования модифицированного веерного фильтра
2.1. Исходный текст программы основного модуля веерного фильтра
с тестовым изображением
2.2.Оценка влияния случайных сдвигов изображения на результат веерной фильтрации
2.3. Оценка работоспособности веерного фильтра
2.4. Демонстрация сравнительных исследований веерного фильтра
Приложение 3. Особенности построения процессов
обработки изображения
3.1. Алгоритм работы математического процессора фокусировки изображения между двумя соседними
слоями последовательной трехмерной модели
3.2. Особенности цифровой обработки данных в процессе корректировки изображения
Приложение 4. Ключевые аспекты практического применения методики коррекции разрешения
4.1. Методика коррекции пространственно распределенных данных
4.2. Численные оценки информативности и
разрешающей способности обрабатываемых изображений
4.3. Прямые дешифровочные признаки визуального
распознавания опорных ориентиров
4.4. Экспериментальная оценка влияния радиуса спектрального портрета эталона на результаты дообработки изображения
Первое математическое исследование рассеяния волн на неровной поверхности было проведено Рэлеем [13], который рассмотрел дифракцию плоской волны на синусоиде. Рассеяние электромагнитных волн статистически неровной поверхностью исследовалось Мандельштамом, исчерпывающая теория этого эффекта была дана в почти одновременно появившихся работах Андронова, Леонтовича и Ганса. В перечисленных работах рассчитывалось распределение по направлениям интенсивности рассеянного поля в приближении теории возмущений.
В дальнейшем разработка теории шла по линии развития приближения малых возмущений и приближения Кирхгофа[13,51]. Метод возмущений и метод Кирхгофа сейчас являются наиболее распространенными в теории рассеяния волн статистически неровными поверхностями. По сути дела теория волновых полей над статистически неровной поверхностью отвечает на вопрос, каково распределение интенсивности на удалении от светящейся точки - это и есть ФРТ. Флуктуации этой ФРТ - есть ее составляющая в стохастической аддитивной добавке п.
В природных условиях практически никогда не приходится иметь дела с регулярными периодическими поверхностями, а даже небольшие нарушения периодичности приводят к качественно новым явлениям: смазыванию
дифракционных максимумов, исчезновению скользящих спектров и т. д. Кроме того, в большинстве встречающихся на практике случаев нет необходимости в выяснении тонкой структуры рассеянного поля, а оказывается достаточным знание некоторых параметров отраженного сигнала, усредненных по целому классу поверхностей и отражающих объектов[51,71,83]. Поэтому в последнее время широкое распространение получил статистический подход к решению задач дифракции волн на неровной поверхности [13].
Математическая модель, сопутствующая, как правило, решению вопроса о рассеянии отталкивается, в первую очередь, от задания поверхности раздела сред: рассматривается поверхность, уравнение которой можно записать в виде функции г=г (х, у, 0 трех переменных—двух пространственных координат х, у