Меню
Публикации
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор
НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2024-24-2-182-189
УДК 535.2
Моделирование и анализ фрактального преобразования искаженных снимков земной поверхности, получаемых оптико-электронными системами наблюдения
Читать статью полностью
Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования:
Аннотация
Ссылка для цитирования:
Андрусенко А.С., Григорьев А.Н., Коршунов Д.С. Моделирование и анализ фрактального преобразования искаженных снимков земной поверхности, получаемых оптико-электронными системами наблюдения // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24, № 2. С. 182–189. doi: 10.17586/2226-1494-2024-24-2-182-189
Аннотация
Введение. Представлены результаты исследования методов обработки оптико-электронных снимков земной поверхности. Показано применение фрактальных преобразований для решения задач автоматизированного и автоматического анализа изображений местности, обеспечивающих разделение природных и антропогенных объектов без использования машинного обучения. Анализ существующих работ показал отсутствие исследований, связывающих результат фрактального преобразования с качеством изображения, зарегистрированного в реальных условиях оптико-электронной съемки. Отсутствует обоснование выбора конкретного фрактального преобразования для прикладной обработки снимков, имеющих определенные типовые искажения. Целью данной работы явилось выявление зависимости отношения сигнал/шум фрактальной размерности от качества исходных изображений, определение типа фрактального преобразования, наиболее устойчивого к действию рассматриваемых негативных факторов. Методы. Определены методы фрактальных преобразований для тематической обработки изображений, к которым отнесены метод призм и дифференциальный метод подсчета кубов, представлено их описание. Для исследования выбранных методов использованы реальные снимки земной поверхности, моделирующие искаженные изображения местности. Рассмотрены искажения изображений, определяемые нестабильностью условий съемки и свойств оптико-электронного комплекса: расфокусировка, смаз и шум. В обобщенном виде представлены математические модели, используемые для их описания. Основные результаты. Изложена методика анализа отношения сигнал/шум фрактального преобразования, предполагающая обработку эталонного и искаженного изображений местности. Указаны аспекты моделирования искажений и показатели, характеризующие уровень искажения изображения. Для реализации эксперимента выбраны изображения местности, характеризующиеся различными сюжетами. Для каждого сюжета получены зависимости отношения сигнал/шум от показателей, характеризующих исследуемые искажения. Обсуждение. Путем оценивания отношения сигнал/шум выполнен анализ влияния искажающих факторов на формируемое поле фрактальной размерности. Результаты эксперимента подтвердили возможность использования фрактальных преобразований для тематической обработки искаженных оптико-электронных снимков. Показано, что зависимость отношения сигнал/шум от показателя искажения имеет выраженный нелинейный характер. Установлено, что для искажений типа расфокусировки и смаза более устойчивым является метод призм, а при наличии шумов — метод дифференциальных кубов. Для обработки снимков местности, представленной в основном изображениями лесной растительности, лучший результат показывает применение дифференциального метода подсчета кубов.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, оптико-электронная съемка, изображение, смаз, расфокусировка, шум, фрактальное преобразование, отношение сигнал/шум
Список литературы
Список литературы
- Sun W., Xu G., Gong P., Liang S. Fractal analysis of remotely sensed images: A review of methods and applications // International Journal of Remote Sensing. 2006. V. 27. N 22. P. 4963–4990. https://doi.org/10.1080/01431160600676695
- Mandelbrot B.B. Fractals: Form, Chance and Dimension. San Francisco: W.H. Freeman, 1982. 625 p.
- Марков Е.П., Андрусенко А.С., Шабаков Е.И. Фрактальный метод обнаружения групповых объектов транспортной инфракструктуры на изображениях // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2016. № 4(8). С. 10–15.
- Андрусенко А.С., Шабаков Е.И., Марков Е.П. Анализ метода фрактальной селекции объектов на цифровых изображениях // Актуальные проблемы подготовки военных специалистов в области сбора и обработки информации техническими средствами. СПб.: ВКА имени А.Ф. Можайского, 2018. С. 23–30.
- Катулев А.Н., Храмичев А.А., Ягольников С.В. Цифровая обработка 2D слабоконтрастных изображений, формируемых оптико-электронным прибором в сложных фоновых условиях: обнаружение, распознавание, сопровождение динамических объектов: монография. М.: Радиотехника, 2018. 407 с.
- Слободян С.М. Оценка фрактальности отношения сигнал-шум // Метрология. 2008. № 1. С. 3–12.
- Гонсалес Р.С., Вудс Р.Е. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. М.: Техносфера, 2012. 1103 с.
- Маркушин Г.Н., Коротаев В.В., Кошелев А.В., Самохина И.А., Васильев А.С., Тимофеев А.Н., Васильева А.В., Ярышев С.Н. Двухдиапазонные оптико-электронные системы обнаружения субъектов браконьерского промысла // Оптический журнал. 2022. Т. 89. № 9. С. 36–48. https://doi.org/10.17586/1023-5086-2022-89-09-36-48
- Goodchild M.F. Fractals and the accuracy of geographical measures // Journal of the International Association for Mathematical Geology. 1980. V. 12. N 2. P. 85–98. https://doi.org/10.1007/bf01035241
- Sarkar N., Chaudhuri B.B. An efficient approach to estimate fractal dimension of textural images // Pattern Recognition. 1992. V. 25. N 9. P. 1035–1041. https://doi.org/10.1016/0031-3203(92)90066-R
- Плешанов В.С., Напрюшкин А.А., Кибиткин В.В. Особенности применения теории фракталов в задачах анализа изображений // Автометрия. 2010. Т. 46. № 1. P. 86–97.
- Потапов А.А. Фракталы в радиофизике и радиолокации: Топология выборки: 2-е изд., перераб. и доп. М.: Университетская книга, 2005. 847 с.
- Clarke K.C. Computation of the fractal dimension of topographic surfaces using the triangular prism surface area method // Computers & Geosciences. 1986. V. 12. N 5. P. 713–722. https://doi.org/10.1016/0098-3004(86)90047-6
- Тренихин В.А. Методы фрактальной обработки и комплексирования радиолокационных и спектрозональных данных в системах космического наблюдения: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина». Екатеринбург, 2017. 123 с.
- Voss R. Fractals in nature: From characterization to simulation // The Science of Fractal Images. Springer, 1988. P. 21–70. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-3784-6_1
- Сосулин Ю.Г., Русскин А.Б. Фрактальное обнаружение протяженных малоконтрастных объектов на изображениях // Радиотехника. 2009. № 12. С. 48–57.
- Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений: пер. с англ. М.: Техносфера, 2013. 589 с.
