Методы и средства обработки цифровых аэрокосмических изображений объектов промышленности для создания тематических слоев геопространственной информации

• Автор: Мирошниченко, Сергей Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 186 с. : ил.

Введение
Глава 1. Аналитический обзор методов и средств создания тематических электронных карт ГИС на основе аэрокосмических изображений

1.1. Методы цифровой обработки аэрокосмических изображений.

1.2. Программные средства векторизации цифровых аэрокосмических

изображений.

Глава 2. Математическая модель синтеза тематического слоя объектов промышленности по аэрокосмическому изображению.

2.1. Математическая модель аэрокосмического изображения.

2.1.1. Математическая модель аэрокосмического изображения как случайного поля яркостей.

2.1.2. Математическая модель изображения объекта.

2.1.3. Модель формирования теней объектов на аэрокосмическом изображении

2.1.4. Модель теней объектов на аэрокосмическом изображении

2.2. Математическая модель процесса формирования векторных представлений объектов по аэрокосмическому изображению
2.2.1. Математическая модель компенсации теней объектов на аэрокосмическом изображении
2.2.1.1. Функция вычисления азимута Солнца и оценки положения теней объектов
2.2.1.2. Функция локализации теней объектов.
2.2.1.3. Функция яркостной компенсации теней объектов.
2.2.2. Математическая модель построения контуров объектов на аэрокосмическом изображении
2.2.2.1. Функции выделения, утончения и бинаризации контурных линий объектов на аэрокосмическом изображении.
2.2.2.2. Функции векторного кодирования и трассировки контуров объектов
2.2.2.3. Математическая модель идентификации контурных представлений промышленных объектов.
2.2.2А. Математическая модель геометрической коррекции и
приведения к основанию контуров промышленных объектов
Выводы.
3. Методы и алгоритм обработки цифровых аэрокосмических изображений
3.1. Обобщенный алгоритм построения векторных представлений объектов промышленности.
3.2. Метод локализации и компенсации теней объекгов аэрокосмическом изображении
3.3. Метод построения контуров объектов
3.4. Метод идентификации контурных представлений, геометрической
коррекции и приведения к фундаменту объектов промышленности
4. Исследование точности разработанных методов и разработка быстродействующей системы обработки аэрокосмических изображений.
4.1. Методика исследования харакгеристик разработанных методов
4.2. Исследование метода локализации и компенсации теней объектов .
4.3. Исследование метода построения контуров объектов на аэрокосмическом изображении.
4.4. Исследование совместного применения разработанных методов
Заключение
Библиографический список
ВВЕДЕНИЕ


Также, применение методов данной группы на объектах с размытыми границами в некоторых случаях приводит к нсвозможеюсти локализации центральной части контурной линии, вызванной существованием области неопределенности нескольких смежных точек с равными значениями модуля градиента, ни одна из которых не удовлетворяет критерию локального максимума модуля. В отличие от методов с константными масками первые частные производные. НЧфилыров предполагают расчет дискретных аппроксимаций непосредственно перед сверткой с изображением, поскольку содержат параметр сг фильтра Гаусса и а фильтра Тихонова, позволяющий варьировать размеры, функции отклика и настраивать ее на определештую длину перепада яркости, который при свертке производит наибольший по модулю отклик . Метод выделения контуров, основанный на первых частных производных функции Гаусса одномерная дифференциальная функция отклика показана на рис. Тихонова рис. Рис. Общим недостатком данной группы методов является постоянство размеров функции отклика в пределах обрабатываемого изображения и отсутствие его изменения подстройки с учетом локальных свойств функции яркости аэрокосмического изображения . Методы второй производной основаны на применении изотропного не учитывая направления вектора градиента критерия пересечения нуля второй производной функции яркости 9, . Данная группа методов использует лишь одну маску свертки, поскольку вторая производная НЧфильтра представляет собой четную, симметричную относительно нуля функцию. К данной группе относятся как методы, использующие маски с постоянными весовыми коэффициентами различные вариации оператора Лапласа 7,9, так и вторые производные функций отклика НЧфильтров Лапласиан Гауссиана, также известный как фильтр мексиканская шляпа, рис 1. По аналогии с методами первой производной, операторы с априори рассчитанными масками обладают лучшей производительностью, тогда как вторым производным НЧфильтров характерна большая универсальность за счет возможности изменения размеров маски. Рис. В результате свертки исходного изображения с одной из описанных масок формируется карта вторых производных функции яркости, содержащая как положительные, так и отрицательные значения. Для утончения контурных линий применяется критерий, определяющий точку ее центральной части по пересечению нуля второй производной функции яркости вдоль любой из прямых, проведенных через данную точку 9, , . Преимуществом методов второй производной является наибольшая среди методов пространственного дифференцирования производительность, обусловленная применением одной маски свертки для построения контурной карты. Недостаток методов заключается в высокой информационной избыточности результирующей контурной карты содержит все различимые контурные линии объектов на аэрокосмическом изображении, причем устранить избыточность при помощи пороговых операторов не представляется возможным т. К группе комбинированных относится единственный метод, называемый iviv i i ii , . Данный метод использует критерий пересечения нуля второй производной в направлении градиента функции яркости, который предполагает вычисление как первой требуется только карта направлений, так и второй производных исходного изображения. Расчет карты направлений вектора градиента производится с помощью одного из описанных методов первой производной. Вычисление второй производной осуществляется с помощью трех масок свертки, представляющих аппроксимации вторых частных производных функции отклика фильтра Гаусса. Й,Ц С2 v,iVx,2ivv , 1. V vx, значение угла вектора градиента в полярных координатах. Утончение контурных линий объектов выполняется с помощью критерия, определяющего принадлежность текущей точки центру контурной линии на основании пересечения нуля второй производной 1. Преимуществами данного метода являются высокая точность локализации центров контурных линий объектов, обусловленная применением наиболее совершенного граничного критерия, высокая помехоустойчивость и возможность создания масок свертки ориентированных на выделение перепадов яркости определенной длины причем допускается независимая настройка соответствующих параметров для первой и второй производных .