Методика автоматизированного распознавания образов железнодорожных путей по данным дистанционного аэрокосмического зондирования

• Автор: Макаров, Алексей Юрьевич
• Шифр специальности: 25.00.35
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 177 с. : ил.

1. Анализ состояния рынка данных ДЗЗ высокого разрешения
1.1. Данные ДЗЗ высокого разрешения
1.2. Картографирование территорий
1.3. Геоинформационная продукция
1.4. Работа с данными ДЗЗ в других задачах
1.5. Российский космический комплекс РесурсДК
1.5.1. Основные характеристики КА РесурсДК1
1.5.2. Бортовая целевая аппаратура КА РесурсДК1
1.5.3. Наземный сегмент КК РесурсДК
2. Формирование, получение и анализ данных ДЗЗ
2.1. Формирование и искажение исходного изображения
2.1.1. Формирование изображения приемником на базе матриц ПЗС, работающих в режиме ВЗН
2.1.2. Искажения изображения звеньями сквозного тракта
2.1.2.1. Искажения изображения оптической системой
2.1.2.2. Искажения изображения турбулентной атмосферой
2.1.2.3. Искажения изображения ОЭП
2.1.2.4. Неэффективность переноса зарада
2.1.2.5. Определение ФРТ приемника по его ЧКХ
2.2. Исправление и обработка полученных данных ДЗЗ
2.2.1. Модуль компенсации искажений
2.2.1.1. Описание алгоритма оценки яркостных искажений изображения
2.2.1.2. Описание алгоритма компенсации яркостных искажений
2.2.1.3. Описание алгоритма оценки динамического диапазона изображения
2.2.1.4. Описание алгоритма нормализации динамического
диапазона изображения
2.2.2. Модуль коррекции геометрического рассогласования полос
2.2.2.1. Описание алгоритма оценки геометрического рассогласования полос
2.2.2.2. Описание алгоритма уточнения положения строк полосы входного изображения
2.2.3. Модуль геометрической трансформации изображения 1
2.4. Выводы по главе 2
3. Методика автоматизированного распознавания образов железнодорожных путей
3.1 .Улучшения качества изображения
3.1.1. Фильтрация
3.1.2. Высокочастотная фильтрация
3.2. Автоматизированное распознавание железнодорожных путей с помощью модифицированного преобразования Хока
3.3. Эксперимент по созданию ЦМГГР с использованием методики автоматизированного распознавания
3.4. Создание тематической продукции по материалам съемок КА РесурсДК1
3.4.1. Подготовка космических изображений
3.4.2. Создание цифровых векторных карт
3.5. Выводы по главе 3
Заключение
Литература


ЭВМ и средств математического обеспечения обработки данных ДЗЗ 1,2,0 млрд. До объема услуг последней категории составляет обработка данных в интересах геоинформатики, которая охватывает автоматизированное картографирование и ГИС. Действительно, геоинформатика развивается бурно и стимулирует использование и обработку данных ДЗЗ, особенно данных с высокой разрешающей способностью. Уже в г. ГИС достиг 5,3 млрд. Долл. Долл. В настоящее время он составляет не менее 6 млрд. По различным прогнозам, соотношение объемов продаж необработанных и обработанных данных ДЗЗ составляет от 0 до . Картографические источники, питающие информацией ГИС, требуют постоянного обновления и актуальной поддержки своих баз данных. Информационные источники этих баз данных, сопряженные с пространственными характеристиками, в свою очередь, питаются и поддерживаются в большей части данными дистанционного зондирования Земли. Существуют объективные количественные показатели, позволяющие составить определенное представление о потенциале мирового рынка космической информации, например, для картографических нужд. Одним из таких показателей является степень покрытия площади Земли каргами различных масштабов. Систематизированные данные о покрытии картами поверхности Земли, содержащиеся в документе Конференции ООН В. Р.З. Секретариатом ООН, приведены в таблице 2. Прогнозируется, что к г. Дело в том, что картографирование значительных территорий, упомянутых в таблице 1. Эта потребность будет усиливаться с течением времени.