Разработка метода и алгоритмов восстановления изображений земной поверхности по спутниковым снимкам высокого разрешения

• Автор: Щербинина, Наталья Владимировна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Белгород
• Количество страниц: 163 с. : ил.

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЙ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ
1.1. Анализ формирования спутниковых изображений земной поверхности
1.2. Проблемы обработки изображений земной поверхности при наличии функции рассеяния точки
1.3. Анализ существующих методов восстановления изображений земной поверхности, полученных в оптическом диапазоне
1.4. Постановка задач исследования
Выводы к главе
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ВОССТАНОВЛЕНИЯ СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ НА ОСНОВЕ МОДИФИКАЦИИ ОПЕРАТОРА ТИХОНОВА
2.1. Аддитивное представление восстанавливающего оператора
2.2. Адаптивное оценивание параметров восстанавливающего оператора
2.3. Итерационная процедура восстановления изображений земной поверхности
2.4. Определение параметров восстанавливающего оператора для эталонных снимков
участков земной поверхности
Выводы к главе
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ
3.1. Алгоритм численной реализации метода восстановления
3.2. Исследование алгоритма восстановления на модельных примерах
3.3. Алгоритм восстановления изображений при наличии паразитных полос
3.4. Алгоритм восстановления при геометрическом несовершенстве фотоприёмных линеек
Выводы к главе
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ
4.1. Разработка прототипа программной реализации алгоритмов восстановления изображений
земной поверхности
4.2. Проведение сравнительных вычислительных экспериментов
Выводы к главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
ПРИЛОЖЕНИЕ В

ВВЕДЕНИЕ
Применение космических средств дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) не только обеспечивает возможность эффективного мониторинга окружающей среды и получения новых знаний о Земле. Сегодня спутниковые снимки оптического диапазона становятся незаменимым средством информационного обеспечения принятия управленческих решений при реализации широкого спектра практических задач, таких как планирование застройки земной поверхности, возведение и реконструкция строительных объектов различного назначения (промышленных, транспортных, жилых, военных, гидротехнических, сельскохозяйственных и др.), организация эффективного функционирования их инженерной инфраструктуры (энерго-, тепло-, водоснабжения и т.п.), решение вопросов земельного кадастра, обеспечение техносферной безопасности [1,80,94,95, 96].
При этом повышение качества получаемых данных тракта ДЗЗ, определяющего степень достоверности этих данных и их соответствия рассматриваемым объектам, расположенным на данной территории земной поверхности, приобретает первостепенное значение и требует совершенствования методов формирования и обработки спутниковых изображений; восстановления тонкой структуры образов наблюдаемых объектов [2,3,4,5,7,8,15]; поддержки структурной, геометрической и морфологической корректности формируемых изображений, а также корректности декомпозиции изображений на регулярные и стохастические (шумовые) составляющие [9,8,10,11,77,78].
При интерпретации спутниковых снимков, полученных в оптическом диапазоне - в связи с имеющимися частотно-шумовыми искажениями, вносимыми звеньями сквозного информационного тракта: атмосферой (прежде всего ее аэрозольными составляющими), самой оптической системой, приемником изображения, смазом и др. - возникают существенные проблемы, связанные с подавлением высокочастотных составляющих на изображении. В

результате ухудшаются визуальные характеристики качества изображения: резкость, четкость, контраст [1,2,10,12,76,82,87].
Улучшение параметров спутниковых изображений было бы возможным путем изготовления ПЗС-матриц с большим числом фотоприемных элементов и создания на их основе новых оптоэлектронных приборов. Однако подобный подход на сегодняшний день является практически не реализуемым в связи с существующими технологическими проблемами. Таким образом, основными направлениями обработки изображений объектов, расположенных на данной земной поверхности по спутниковым снимкам, являются цифровые методы. Их исследованию посвящено большое количество научных работ, проводимых как в нашей стране, так и за рубежом, например: Арманда H.A., Асмуса В.В., Злобина
В.К., Лупяна Е.А., Полищука Г.М., Чернявского P.M., Kronberg Р., Pratt W., Rosenfeld A., Абросимова Н.И., Острикова В. H., Хохловой Н.В., Аганбекяна К.А., Зражевского А.Ю., Арвидсона Р., Батлера Д., Хартли Р., Басса Ф.Г., Фукаса И.М., Бейтса Р., Мак-Доннела М., Горелика А.Л., Скрипкина В.А., Винтаева В.Н., Елюшкина В.Г., Мартыненко А.И., Яблонского Л.И., Жилякова Е.Г., Каппелини
В., Эмилиани П., Кондратенкова Г.С., Ревзона А.Л., Тихонова А.Н, Костомарова Д.П., Атамана E., Бохлендера Г., Кринера К., Гордона H., Кларка Д., Карини H.A., Дай X., Хоран С., Хаммена Дж., Кристофа С., Баумгарднера М., Шовенгердта Р.
Наибольшую известность получил метод регуляризации задач восстановления Тихонова А.Н., который, однако, также не позволяет восстановить высокочастотные компоненты и получить результирующее изображение с достаточным уровнем резкости [20,38, 69,76].
Таким образом, задача устойчивого восстановления спутниковых снимков высокого разрешения, полученных в оптическом диапазоне, с одновременным повышением резкости изображений сегодня является крайне актуальной.
Цель и задачи диссертационного исследования. Целью работы является повышение эффективности информационного обеспечения управленческих решений в строительной сфере и ЖКХ за счет совершенствования методов

• радиусы корреляции структурных элементов 00 существенно анизотропны;
• корреляционная процедура распознавания 00 с учетом имеющегося эталона позволяет восстановить с высокой достоверностью (в том числе интерполяционно) все яркостные и геометрические элементы ОО,
• при выясненной статистике шума на ЦКИ высокого разрешения может использоваться технология фильтрации оптимальной по разрешению.
С целью повышения эффективности коррекции ЧКХ целесообразно использовать аппарат градиентной фильтрации с вариабельным порядком оператора и с ПЧС, характеризующимся гармониками, не так резко восходящими по амплитудам к периферии ПЧС. Операция дифференцирования, определяемая для допускающих Фурье-представление функций, представляется в виде
где £>“ - дифференциальный оператор порядка а, а - нецелый порядок, Г'( (<») -прямое преобразование Фурье, J - мнимая единица.
Из соотношения (2.1.5) следует, что псевдоградиентный фильтр (оператор) реализуется на базе спектрального представления операции дифференцирования на вещественные значения порядка £>“, I)“ (0<а,/3<1)
где Рх(л)х,ау) - прямое двумерное преобразование Фурье функции 8(х,у); сох,соу-
координаты на спектральной плоскости; О - носитель спектра.
Для построения дифференциального оператора, описанного выражением
(2.1.6), необходимо ввести аксиоматические правила дифференцирования тригонометрических функций:
[6,14,24,29,34,62,72]
Р(ОаДх)) = (^уР/(си),
(2.1.5)
“ 0^{х, у) = у(охУ^(оуУ Р5(сох,а>у сій,у, (2.1.6)
(2.1.7)