ІДЕНТИФІКАЦІЯ ОБ\'ЄКТІВ НА ФОТОГРАММЕТРИЧНИХ ЦИФРОВИХ ЗОБРАЖЕННЯХ В УМОВАХ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ПАРАМЕТРІВ ЇХ ФІКСАЦІЇ :

Краткое содержание

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

Вступ містить загальну характеристику роботи. Розкривається зміст, стан і перспективи розв’язання науково-прикладних задач ідентифікації ГФ об'єктів на цифрових фотограмметричних зображеннях. У вступі обґрунтована актуальність теми дисертаційного дослідження, сформульовані мета і задачі дослідження, показана наукова новизна, практична значущість результатів досліджень, рівень їхньої апробації і публікацій, а також їхнє впровадження в практику.

Перший розділ містить основні принципи формування фотограмметричних зображень та основні їх властивості відносно достовірного розпізнавання на них ГФ об'єктів. Також у розділі наведені основні поширені сучасні методи та підходи до обробки двовимірних цифрових даних та підвищення інформаційної значущості багатоспектральних фотограмметричних зображень. Дана графічна інтерпретація інтегральних інформаційних ознак ГФ зображень на основі їх семіінваріантів.

Процеси формування багатоспектральних фотограмметричних зображень залежать від факторів, більшість яких має недостатньо визначений характер. Це стосується характеристик оптичної системи фокусування електромагнітного проміння - носія видової інформації та позиційних параметрів фіксації зображень, які мають випадковий характер внаслідок нестабільностей носія сенсору у процесі його динаміки. Недостатньо означеною є ГФ об'єктів на зображенні, оскільки вона залежить від неоднорідного розподілу яскравості по полю зображення.

Аналіз наведених у розділі методів попередньої обробки багатоспектральних растрових зображень дозволяє встановити недоліки цих методів відносно підвищення інформаційної значущості зображень та ідентифікації ГФ об'єктів на них з урахуванням нечіткості статистичних характеристик параметрів формування таких зображень.

Метод колірної нормалізації дозволяє покращувати візуальну якість БСЗ, але без урахування фізичних механізмів фіксації видової інформації (міжканальної кореляції), що запобігає визначенню інформаційної значущості зображень щодо їх інтерпретації.

Пірамідальні методи об'єднання зображень є найбільш ефективними при підвищенні характеристик інформативності растрових зображень, але потребують значних обчислювальних ресурсів (при цьому виникають труднощі при використанні всього наявного обсягу первинних видових даних) та розвинені для зображень, отриманих обмеженою кількістю сенсорів видової інформації.

Кратно-масштабний аналіз БСЗ на основі вейвлет технологій виявляє найбільшу ефективність при одночасній обробці багатоспектрального та панхроматичного зображень. У роботі встановлено, що вейвлет аналіз дозволяє отримувати кращі результати обробки при використанні оптимізації за певним критерієм інформативності, що унеможливлює універсальне його використання.

Методи декореляції просторових розподілів яскравості засновані на обчисленні статистичних параметрів цифрових зображень, визначення яких утруднено при великих обсягах первинних даних. Також за таких методів враховується лише внесок спектральної інформації, що міститься в первинних багатотонових зображеннях.