Разработка субполосных методов и алгоритмов предварительной обработки изображений земной поверхности

• Автор: Заливин, Александр Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Белгород
• Количество страниц: 178 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ И СОВРЕМЕННЫЕ АЛГОРИТМЫ ИХ РЕШЕНИЯ
1.1 Дистанционное зондирование Земли из космоса в задачах мониторинга и управления
1.2. Назначение и роль предварительной обработки в задачах анализа ИЗП
1.3. Характеристика современных методов и алгоритмов предварительной обработки ИЗП
1.3.1. Повышение резкости ИЗП
1.3.2 Изменение масштабов фрагментов ИЗП
1.3.3 Совмещение и комплексирование изображений, полученных в различных диапазонах частот
1.4 Основы субполосного анализа и синтеза изображений
1.5 Задачи исследования
ГЛАВА 2. СУБПОЛОСНЫЕ СВОЙСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ
2.1 Метод повышение резкости изображений на основе оптимального субполосного выделения компонент из адаптивно определяемых интервалов ПЧ
2.1.1 Теоретические основы повышения резкости
2.1.2 Концептуальные основы экспериментальных исследований
2.1.3 Планирование вычислительных экспериментов
2.1.4 Описание результатов повышения резкости и выделения линейных структур
2.2 Алгоритмы адаптивного повышения резкости ИЗП и выделения линейных структур
2.3 Основные результаты и выводы главы
ГЛАВА 3. ИЗМЕНЕНИЯ МАСШТАБОВ И ПОВЫШЕНИЕ КОНТРАСТНОСТИ КОНТУРОВ ФРАГМЕНТОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ
3.1 Разработка на основе частотных представлений методов дифференцирования и интерполяции двумерных сигналов
3.1.1 Интерполяция на основе оптимальной аппроксимации производной
3.2 Разработка алгоритма масштабирования изображений на основе субполосной интерполяции
3.3 Разработка алгоритма оконтуривания на основе метода вычисления производной
3.4 Вычислительные эксперименты
3.4.1 Теоретические основы методов выделения контуров и масштабирования изображений
3.4.2 Концептуальные основы экспериментальных исследований
3.4.3 Планирование вычислительных экспериментов
3.4.4 Описание результатов вычислительных экспериментов
3.5 Основные результаты и выводы главы
ГЛАВА 4. СОВМЕЩЕНИЕ И КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ
4.1 Совмещение изображений
4.1.1 Основы методов совмещения изображений
4.1.2 Концептуальные основы экспериментальных исследований
4.1.3 Планирование вычислительных экспериментов
4.1.4 Описание результатов вычислительных экспериментов
4.2 Комплексирование изображений
4.2.1 Основы методов комплексировапия изображений
4.2.2 Концептуальные основы экспериментальных исследований
4.2.3 Планирование вычислительных экспериментов

4.2.4 Описание результатов вычислительных экспериментов
4.3 Программная реализация разработанных методов и алгоритмов предварительной обработки изображений
4.3.1 Архитектура программной поддержки
4.3.2 Модуль оконтуривания фрагментов изображений на основе вычисления частных производных
4.3.3 Модуль масштабирования изображений
4.3.4 Модуль повышения резкости фрагментов изображений
4.3.5 Структура входных и выходных данных
4.4 Основные результаты и выводы главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
ПРИЛОЖЕНИЕ В
ПРИЛОЖЕНИЕ Е
ПРИЛОЖЕНИЕ Д
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы Изображения земной поверхности (ИЗП) широко используются для решения задач информационного обеспечения в сельском и лесном хозяйстве, экологии, мониторинге и контроле чрезвычайных ситуаций, при проведении научных и прикладных исследований окружающей среды и др.
В большинстве случаев ИЗП получают в ходе проведения дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) при помощи установленных на космических аппаратах различных оптико-электронных датчиков, которые реагируют на энергию в определенных диапазонах длин электромагнитных волн (разноспектральные ИЗП). Использование нескольких диапазонов длин волн обусловлено необходимостью получения дополнительной информации об изучаемых объектах. При этом возникает задача комплексирования таких изображений с целью повышения общей информативности относительно одних и тех же участков земной поверхности. Для установления закономерностей широко применяется сопоставление ИЗП или их фрагментов, полученных в различные моменты времени, что принято называть совмещением. При анализе фрагментов ИЗП часто возникает необходимость изменения их размеров (масштабирование). Достоверность результатов анализа и обоснованность выводов во многом зависят от контрастности и резкости контуров фрагментов ИЗП, что принято называть визуальным качеством.
Обработку ИЗП с целью повышения визуального качества, комплексирования и совмещения принято называть предварительной обработкой.
Применяемые в настоящее время методы повышения резкости и выделения контуров фрагментов изображений чувствительны к воздействиям флуктуационных шумов, что часто приводит к появлению лишних деталей (ложные контуры) на результирующих изображениях. Поэтому возникает необходимость разработки градиентных операторов менее чувствительных к

f,k = H F(x,y) exp(- /x(; -1)) e.xp(-jy(k - ))dxdy / 4л2 , (1.24)
-7C-7C
где у - мнимая единица (y2=-l);F- трансформанта Фурье (основная частотная характеристика)

Fix, у) = £ Ё Л ехр(-ух(/ -1)) ехр(-у>(£ -1)). (1.25)
/Ы1
Справедливо равенство Парсеваля, которое целесообразно представить в следующей форме [46]
UN Iй S
£. = ZZ/.'=rZI Я | F(x, у)2 dxdy, (1.26)
1=1 у=1 471 r,=i s=i
где интервалы Vsr определяют разбиение двумерной области ПЧ на
интервалы следующего вида
V„ = { (X е [~Пг2 ,-Qtl) u [Qsl, Q t2)) n {у e [-Пг2 ,-П„ ) u [QH, Qr2)) } (1.27)
On = «1.2 “ 11 = A.2 = '
Имеется в виду, что переменная х принимает значения из интервала
(субполосы) оси абсцисс плоскости ПЧ Ц= [-Qs2,-Qsl)u[Qt1,Q!2), тогда
как одновременно переменная у попадает в следующий интервал (субполосу) оси ординат. = [-Q-OufQQ). Субинтервал Vr, схематично изображен на на рис. 1.7.

Рисунок 1.7 Двумерная область ПЧ Vsr (субинтервал) Отметим, что интегралы