Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ проблемы каталогизации данных дистанционного зондирования Земли 10
1.1. Содержание задачи электронной каталогизации космической видеоинформации 10
1.2. Анализ систем электронной каталогизации космических изображений 13
1.3. Пути повышения эффективности систем электронной каталогизации данных ДЗЗ 24
Основные результаты 28
2. Алгоритмы яркостной обработки изображений при их каталогизации 29
2.1. Схема формирования данных ДЗЗ 29
2.2. Высокоскоростные алгоритмы устранения импульсных помех и коррекции сбойных строк 31
2.3. Алгоритм выделения облачного покрова на основе колориметрического анализа спектрозональнои видеоинформации.. 41
2.4. Технология объектно-адаптивного контрастирования изображений 44
Основные результаты 49
3. Модели и технологии уточнения пространственной привязки изображений при их каталогизации 50
3.1. Геометрическая модель формирования изображений 50
3.2. Особенности задачи уточнения координатной привязки изображений при их каталогизации 59
3.3. Технология геодезической привязки изображений на основе уточнения параметров движения спутника ^
3.4. Модель геодезической привязки изображений от геостационарных спутников 72
3.5. Технология геодезической привязки данных фотоархива при их
каталогизации 79
Основные результаты 87
4. Реализация алгоритмов и технологий предварительной обработки данных ДЗЗ при их каталогизации 88
4.1. Система электронной каталогизации MeteorSat 88
4.2. Сетевой доступ потребителей к электронному каталогу 96
4.3. Концепция создания генерального каталога данных ДЗЗ 101
Основные результаты 112
Заключение 113
Список литературы 117
Приложение 129
- Содержание задачи электронной каталогизации космической видеоинформации
- Высокоскоростные алгоритмы устранения импульсных помех и коррекции сбойных строк
- Геометрическая модель формирования изображений
- Система электронной каталогизации MeteorSat
Введение к работе
Актуальность работы. Создание и использование систем дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) было и остается наиболее приоритетным направлением космической деятельности Российской Федерации и других стран мира [1-3]. Современные системы ДЗЗ, такие как LANDSAT (США), SPOT (Франция), «Монитор-Э», «Ресурс-ДК» (Россия) и др., позволяют выполнить съемку территорий в нескольких спектральных диапазонах с разрешением на местности 1-30 м через каждые 15-20 суток [4-11]. Получаемые изображения после соответствующей обработки эффективно используются в гидрометеорологии, картографии, геологии, сельском и лесном хозяйствах, экологии, военной разведке и многих других областях человеческой деятельности [12-18].
Эффективность использования космических снимков в различных предметных областях во многом определяется тем, насколько удачно обеспечен доступ потребителей к архивам спутниковых изображений. Эта проблема решается с помощью электронных каталогов (ЭК), которые автоматизируют процессы занесения информации в базу данных и поиска требуемых изображений. Основными информационными компонентами электронных каталогов являются многократно сжатые изображения земной поверхности и метаданные, включающие сведения о спутниках, видеодатчиках, спектральных диапазонах, времени съемки, географическом районе и др.
При формировании изображений лучистая энергия от поверхности Земли поступает на вход видеодатчика, где она разделяется на вполне определенные спектральные диапазоны и преобразуется в цифровые видеоданные, которые по каналу связи передаются на наземные центры приема. Как правило, видеоинформация поступает в центр приема при каждом обороте спутника вокруг Земли (примерно через каждые 1,5 часа). Объем информации, передаваемой со спутника за один сеанс связи, может достигать 5 Гб и более. Необходимо принятые данные разместить в ЭК до следующего сеанса связи со спутником. Часто процесс формирования изображений сопровождается воздействием целого ряда искажений, таких как импульсные и полосовые помехи, сужение яркостного диапазона, значительное покрытие наблюдаемой сцены облаками, неточные измерения параметров орбиты и углов ориентации спутника. В результате при отсутствии в составе метаданных показателей, характеризующих уровень яркостных и координатных искажений, пользователи при обращении к ЭК на свой запрос часто получают низкокачественные видеоданные, не соответствующие заданному географическому региону.
В настоящей диссертации представлены результаты исследований в части проектирования оперативных технологий оценки и улучшения качества спутниковых изображений и уточнения их геодезической привязки в процессе электронной каталогизации данных ДЗЗ.
Степень разработанности проблемы. Значительный вклад в области приема, обработки, хранения и распространения данных ДЗЗ внесли отечественные и зарубежные специалисты: Арманд Н.А., Асмус В.В., Журкин И.Г., Злобин В.К., Лукьященко В.И., Лупян Е.А., Макриденко Л.А., Новиков М.В., Новикова Н.Н., Полищук Г.М., Селиванов А.С., Чернявский Г.М., Huang Т., Jardan L., Kronberg P., Pratt W., Rosenfeld А. и др. Их исследования по дистанционному наблюдению Земли составляют теоретическую основу для решения поставленных задач.
К числу лучших отечественных и зарубежных систем обработки, хранения и распространения данных ДЗЗ относятся системы, созданные в рамках космических проектов SPOT [9], LANDS AT [7-8], «Pecypc-Ol» [5, 15], «Метеор-ЗМ» [19], Монитор-Э [22]. В нашей стране наиболее комплексно эти вопросы решены в рамках федерального центра Роскосмоса (Научный центр оперативного мониторинга Земли), отраслевых центрах Росгидромета (НИЦ космической гидрометеорологии «Планета»), Рослесхозе и других ведомствах, региональном центре г. Ханты-Мансийска на базе Югорского НИИ информационных технологий.
Однако с появлением новых современных средств ДЗЗ постоянно возникает потребность в совершенствовании процессов хранения и распространения данных ДЗЗ. Наиболее узким местом существующих средств обработки данных ДЗЗ является отсутствие технологий оперативной геодезической привязки спутниковых изображений перед их каталогизацией, что приводит к безадресному размещению принятой видеоинформации в архивы и затрудняет пользователям процесс поиска необходимой им информации. Другим узким местом является отсутствие оперативных технологий оценки качества данных ДЗЗ в процессе их каталогизации, прежде всего, уровня их зашумленности импульсными и полосовыми помехами, степени покрытия изображений облаками. В результате в архивы помещается информация, не имеющая в дальнейшем спроса у потребителей. Все это требует разработки соответствующих алгоритмов и технологий, что и является основным содержанием настоящей диссертации.
Цель диссертации состоит в разработке алгоритмов и технологий координатной и яркостной обработки видеоданных ДЗЗ в процессе их электронной каталогизации.
Задачи. Поставленная цель достигается путем решения следующих основных задач:
• системного анализа требований к современным системам каталогизации данных ДЗЗ;
• разработки высокоскоростных алгоритмов оценки и повышения качества спутниковых изображений;
• разработки оперативных алгоритмов уточнения координатной привязки изображений перед их каталогизацией;
• проектирования технологии и соответствующего программного обеспечения предварительной обработки данных ДЗЗ в процессе их
каталогизации.
Научная новизна работы определяется тем, что в ней предложены и исследованы новые оперативные технологии уточнения геодезической привязки спутниковых изображений и оценки качества данных ДЗЗ перед их каталогизацией.
На защиту выносятся следующие новые научные результаты:
• высокоскоростной алгоритм оценки степени зашумленности изображений импульсными и полосовыми помехами, основанный на статистическом анализе поврежденных пикселей, учитывающий специфику процесса электронной каталогизации данных ДЗЗ и требования потребителей;
• алгоритм оперативной оценки степени закрытия наблюдаемой сцены облаками, основанный на колориметрическом анализе спектрозональных изображений и позволяющий получить достоверные оценки степени пригодности изображений для последующего целевого использования;
• алгоритм адаптивного контрастирования протяженных маршрутов съемки, который обеспечивает высококачественное отображение объектов наблюдаемой сцены, резко отличающихся по яркостному диапазону;
• технология уточнения параметров орбиты спутника на основе измерения координат небольшого числа одноименных точек изображения и электронной карты;
• алгоритм геодезической привязки видеоданных от геостационарных космических аппаратов, основанный на геометрическом анализе контурных точек изображения диска Земли, контрастно наблюдаемого на фоне окружающего космоса;
• комплексная технология геодезической привязки архивных фотоснимков, основанная на комбинированном использовании метаданных и опорных точек местности и позволяющая выполнить пространственную привязку изображений при отсутствии сведений о времени и (или) географических координатах района съемки.
Практическая ценность работы состоит в том, что на базе предложенных алгоритмов созданы базовые технологии электронной каталогизации спутниковых изображений, которые вошли в состав систем обработки данных ДЗЗ BankSat, CatalogO, NormSatReg, MonitorSat, BelKA, MicroSat. Эти системы используются для обработки и каталогизации изображений от космических аппаратов «Pecypc-Ol», «Метеор-ЗМ», «Монитор-Э», а также архивных изображений от спутников семейства «Океан».
Реализация и внедрение. Диссертация выполнена в Рязанском государственном радиотехническом университете в рамках НИР 23-99Г, НИР 35-02Г, НИР 2-ОЗГ, НИР 13-ОЗГ, ОКР №11-04, ОКР №46-05, ОКР №24-06.
Результаты работы в виде специального программного обеспечения внедрены в Научном центре оперативного мониторинга Земли, Российском НИИ космического приборостроения, региональном центре Югорского НИИ информационных технологий г. Ханты-Мансийска, НИЦ космической гидрометеорологии «Планета» и других организациях.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на международных конференциях «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика» (Рязань - 2000, 2003, 2007), «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань - 2001, 2002, 2005, 2008), «Гагаринские чтения» (Москва - 2004); на всероссийских конференциях «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань - 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007), «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва - 2005).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 26 работ: 3 статьи, 19 тезисов докладов на международных и всероссийских конференциях, разделы в четырех отчетах по НИР, прошедших госрегистрацию.
Личный вклад автора по опубликованным работам состоит в следующем:
- в работе [40] соискателем предложена технология поддержания целостности базы данных сжатых спутниковых изображений на основе автоматического контроля изменений в БД и восстановления поврежденных данных из резервной копии;
- в работах [41, 43-45, 49, 52, 53, 57, 62] соискателем предложены алгоритмы обнаружения импульсных помех, выделения облачного покрова на базе колорометрического анализа, а также механизмы адаптивного контрастирования и уточнения геопривязки каталогизируемых изображений;
- в работе [42] соискателем предложена архитектура электронного каталога спутниковой информации в части предварительной обработки и каталогизации данных ДЗЗ;
- в работах [47, 48] соискателем представлен модуль каталогизации спутниковой информации с использованием разработанных алгоритмов предварительной обработки изображений;
- в работах [54, 56] соискателем предложен алгоритм определения положения центра и угла поворота диска Земли на снимках от геостационарных спутников посредством анализа контурных точек;
- в работе [61] соискателем предложена комплексная технология геодезической привязки кадров фотоархива, обеспечивающая функционирование в условиях ограниченного количества входных данных;
- работы [46, 50, 51, 55, 58, 59, 60, 94, 95] выполнены соискателем без соавторов.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 разделов, заключения и приложения. Объем работы составляет 128 страниц, в том числе: основное содержание - 116 страниц, список литературы (100 наименований) - 12 страниц. Приложение содержит документы, подтверждающие внедрение полученных результатов.
Содержание задачи электронной каталогизации космической видеоинформации
Исключительно большие объемы информации, получаемой в настоящее время от средств дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), и высокий темп ее поступления обусловливают необходимость создания информационных систем (ИС) для обработки, каталогизации и архивации поступающей информации. Данные, накапливаемые в информационной системе, могут использоваться для решения как оперативных, так и фундаментальных научных и прикладных народнохозяйственных задач [3-5]. Одними из основных элементов информационной системы данных ДЗЗ являются системы каталогизации и доступа к космической видеоинформации. Эти системы должны обеспечивать необходимый уровень обработки, надежности хранения данных и эффективность доступа пользователей к соответствующей информации. Как правило, ИС ориентируются на конечного пользователя. Поэтому информационная система обязана обладать простым, удобным, легко осваиваемым интерфейсом, который должен предоставить конечному пользователю все необходимые для его работы функции, и в то же время, исключить возможность выполнять какие-либо несанкционированные действия.
Основной целью системы каталогизации данных ДЗЗ является предварительная обработка спутниковых изображений, заполнение базы данных электронного каталога и обеспечение доступа пользователей к хранимым данным. При этом ее функциональность должна удовлетворять заданным критериям качества, включающим предоставление данных в заранее определенных структуре, объеме и т.д. В общем случае систему каталогизации можно разбить на две подсистемы, характеризующие этапы обработки информации: подсистема предварительной обработки, которая производит декоммутацию входных данных ДЗЗ, оценку качества изображений, выполняет их яркостную и координатную обработку; подсистема заполнения базы данных (БД) электронного каталога и обеспечения удаленного доступа к нему. Она выполняет корректное заполнение БД с поддержкой целостности хранимых данных, а также обеспечивает удаленный доступ пользователей к хранимой информации и предоставляет средства для поиска, выборки и оформления заказа на требуемые спутниковые данные.
Основными требованиями, предъявляемыми к данным подсистемам, являются производительность и надежность их функционирования. При этом требование к производительности обусловлено как объемами и темпами поступающей видеоинформации со спутников (особенно это актуально для системы предварительной обработки), так и типами наблюдаемых объектов, поскольку для ряда задач, критичных ко времени получения необходимых данных (например, предупреждение и ликвидация последствий естественных и техногенных катастроф), определяющим фактором качества является своевременное предоставление обзорной информации. Требование к надежности вытекает из необходимости в течение всего времени хранения спутниковых данных обеспечивать пользователю весь спектр средств доступа к хранимым данным.
Каждая из перечисленных подсистем должна обеспечивать выполнение целого ряда задач. Эти задачи вытекают непосредственно из целевых установок и фактически задают узловые функции систем каталогизации данных ДЗЗ.
В приведенной схеме можно выделить две подсистемы: подсистема предварительной обработки и подсистема заполнения БД и обеспечения удаленного доступа к каталогу. Подсистема предварительной обработки выполняет следующие основные функции: - декоммутация исходного файл-потока; - входной контроль качества поступающих данных; - пространственно-временная привязка; - яркостная коррекция данных; - подготовка метаданных и обзорных изображений на каталогизируемые спутниковые изображения.
Подсистема заполнения БД и обеспечения удаленного доступа к каталогу решает следующие задачи: - начальное заполнение и постоянное сопровождение справочной информации, необходимой для полноценного описания хранимых данных; - занесение обзорных изображений и описывающих их метаданных в электронный каталог; - обеспечение функций поиска, выбора и заказа данных пользователями; - доступ к каталогу спутниковых данных как авторизованных пользователей через локальную сеть при помощи специализированного программного обеспечения с рабочего места оператора, так и общий доступ территориально удаленных пользователей через глобальную сеть (например Internet); - обеспечение долговременного хранения каталожных данных и восстановление структуры и содержания электронного каталога при их повреждении; - обеспечение механизмов автоматического обмена каталожными данными между пунктами приема и обработки информации с помощью службы обмена данными.
Высокоскоростные алгоритмы устранения импульсных помех и коррекции сбойных строк
Фильтрация импульсных помех. Как правило, импульсные помехи на цифровом изображении имеют зональное расположение (рис. 2.1). Это связано с несовершенством механизмов слежения приемной антенны за космическим аппаратом и наиболее сильно проявляется в начале и конце сеанса приема информации. Если в зону интереса потребителя попадает полоса помех, то это делает изображение непригодным к использованию. Один из возможных путей решения этой проблемы заключается в проведении повторной съемки заданной территории. Однако подобный метод приведет к дополнительным затратам как временных, так и
Технология реализации алгоритмов фильтрации основана на резком отличии статистических свойств помех от статистических свойств изображений. В основном для изображения характерны небольшие изменения яркости видеосигнала от пиксела к пикселу, а резкие скачкообразные изменения редки и характерны лишь для границ ярко выраженных природных объектов, которые образуют протяженные контуры. Импульсные же помехи представляют собой элементы изображения, яркость которых резко отличаются от окружения.
Классические алгоритмы фильтрации импульсных помех [64-67, 100], основанные на частотной, рекурсивной и медианной фильтрации, оказываются неприменимыми в силу побочных эффектов, связанных со сглаживанием незашумленных участков изображений, удалением мелких объектов и изменением статистических свойств изображения. Кроме того, известные подходы обладают крайне низким быстродействием, что особенно важно, т.к. обрабатываемые изображения имеют большой объем (более 4 Гб). Поскольку при каталогизации информации скорость проводимых операций является одним из определяющих условий, то для достижения желаемых результатов необходимо использовать алгоритм фильтрации импульсных помех, обладающий большей производительностью, чем перечисленные выше.
Предлагаемый алгоритм [45, 58, 62, 63, 70], лишен недостатков известных подходов и обладает высоким быстродействием при минимальном уровне ложной идентификации помех. Это достигается благодаря поэтапному анализу изображения.
Обработка по данному алгоритму выполняется в два этапа. На первом этапе осуществляется предварительная проверка принадлежности пиксела импульсной помехе посредством сравнения яркости текущего пиксела b(m,n) с яркостями двух соседних элементов, расположенных сверху и слева: b(m,n)-b{m-\,п)\ S, b\m,n)-b{m,n — \) 5, где 8 - значение порога. Эта операция является самой массовой в исполнении и во многом определяет быстродействие всего алгоритма, что имеет принципиальное значение при каталогизации данных ДЗЗ. Если оба условия не выполняются, то пиксел b(m, п) не считается помехой, в противном случае осуществляется переход ко второму этапу проверки пиксела b{m,n)\ b(m, n) - b(m +1, n) 8, b(m, n) - b(m, n +1) j 8, b(m, n) - b(m +1, n +1) 8. (2.4)
Если все три условия (2.4) выполняются, то принимается окончательное решение о признании пиксела b(m,n) помехой, в противном случае пиксель признается неискаженным [98].
Наличие случайных выбросов в гистограмме не позволяет для вычисления второй производной в формуле (2.6) воспользоваться методом конечных разностей, то есть операции дифференцирования должна предшествовать процедура сглаживания гистограммы. Это можно было бы сделать, например, выполнив по методу наименьших квадратов аппроксимацию функции h(j), а затем полученный полином использовать в выражении (2.6). Однако подбор адекватного полинома в каждом конкретном случае вызывает определенные технические трудности. Поэтому сглаживание гистограммы h(j) выполним с помощью МНК - фильтра, на выходе которого сразу получается искомое значение второй производной
ад [45].
Сформируем скользящее окно, состоящее из отсчетов гистограммы. Для исключения ситуаций, связанных с пропуском или, наоборот, ложным обнаружением искомой точки перегиба, будем перемещать окно от точки у0 = arg max h(j) в сторону увеличения индекса j. При этом первый сглаженный отсчет определим в точке jQ, второй - в (j0 +1) и т.д.
Геометрическая модель формирования изображений
В основу геометрической модели получения изображений положены математические соотношения, устанавливающие однозначное соответствие между планарными (ш, п) и геодезическими координатами (ф, X) исходного снимка, а также между пикселами исходного В{т, п) и скорректированного D{x, у) изображений, где т, х - номера столбцов, а п, у - номера строк. Для того чтобы баллистическую модель геометрической обработки можно было адаптировать к различным типам сканирующих систем, видам картографических проекций и технологическим операциям межотраслевой обработки, ее проектирование будем выполнять по модульному принципу [52]. Анализ требований, предъявляемых к модели, показывает, что при ее построении, как показано на схеме, разумно выделить этапы, связанные с определением геодезических координат пиксела безотносительно к типу сканера и картографическим преобразованиям, где t, tH - текущее и время начала съемки; r(i) - вектор, задающий положение в пространстве визирующего луча датчика; r\(t) - вектор, характеризующий положение объекта в пространстве и рассчитываемый на основе орбитального прогноза на момент времени tH; FA =[F ,Fy,F J, Fr =\F ,F ), = [Fx,Fyj - функции, определяющие вычисление координат пиксела соответственно в орбитально-динамической OXnYaZn, геодезической (ф, X) и картографической (х, у) системах координат. Рассмотрим алгоритмы определения составляющих функций аи Fr [52,53,73-78].
3.1.2. Будем считать, что за период формирования изображения В положение космического аппарата (КА) характеризуется вектором r\(t) и описывается кеплеровскими уравнениями невозмущенного движения. Введем в рассмотрение орбитально-динамическую систему координат OXpY Z , центр которой совпадает с центром Земли. Ось OZn проходит через КА, рассматриваемый как материальная точка. Ось ОХд лежит в плоскости орбиты и ориентирована по направлению полета. Ось ОУд Рис. 3.1. Модель космической съемки земной поверхности дополняет систему координат до правой (рис. 3.1).
Матрица Ac(t) [adj(t) \ , і,j = 1,3, учитывает ориентацию КА относительно орбитально-динамической системы координат (ОДСК) по углам крена, тангажа и рыскания в момент времени t Время t однозначно определяется, исходя из планарных координат пиксела (т, п), поэлементной частоты опроса, межстрочного интервала и времени начала съемки tH.
Найдем строгое аналитическое решение уравнения (3.1), определив тем самым координаты сканируемого пиксела R(t)= (XT(t),Yr(t),ZT(t))T.
В ОДСК положение КА определяется вектором ч{ї) = = ( од(4 од(4 од(0)Т- Причем Xm(t) = Yoa{t) = 0, а Zon(t) - искомая длина радиус-вектора объекта, зависящая от углового положения спутника в пространстве, определяемого значением истинной аномалии объекта v(t), а также от параметров орбитального эллипса: эксцентриситета е0 и большой полуоси а0. Истинная аномалия определяется по известным уравнениям, определяющим связь между временем t, средней М{, эксцентрической Et и истинной аномалией объекта [79, 80]. Сначала вычисляется значение средней аномалии Mt ={t- n) /al , где и. = 0,398603-1015, тп - время прохождения перицентра. Затем определяется величина истинной аномалии КА vH в момент времени tH vH = wH - о)и, где ин - аргумент широты объекта на момент времени Гн, соп- угловое расстояние перицентра. После этого рассчитывается эксцентрическая аномалия Ен на начальный момент времени
Для определения координаты ZT в выражении (3.8) обратимся к рис. 3.1. На нем показаны сечения поверхности земного эллипсоида плоскостью орбиты Ох и плоскостью в, проходящей через радиус-векторы ц, г и R. Оба сечения представляют собой эллипсы, большие полуоси которых равны а3. Длина радиус-вектора R в плоскости эллипса в определяется известной формулой[79,80] i_ --" (3 9) где u s - угол между радиус-вектором R и большой полуосью эллипса в, еэ- эксцентриситет эллипса в. Записав выражение (3.9) для значения Ru при соответствующем значении аргумента широты и , получим соотношение для вычисления параметра R в виде, не требующем знания эксцентриситета
Система электронной каталогизации MeteorSat
Рассмотренные в главах 2 и 3 алгоритмы и технологии обработки спутниковых изображений перед их каталогизацией реализованы в виде программных модулей (ПМ), которые вошли в состав программных комплексов (ПК) по обработке и занесению в каталог данных ДЗЗ, функционирующих на базе персональных компьютеров. Для обработки и каталогизации данных от КА "Ресурс-01", "Океан-О", "Метеор", "Монитор Э" создано целое семейство ПК - это BankSat, CatalogOR, MonitorSat, NormSatReg, MeteorSat. Данные ПК внедрены и успешно функционируют в ряде организаций: Научном центре оперативного мониторинга Земли (г. Москва), НИЦ космической гидрометеорологии «Планета» (г. Москва), Югорском НИИ информационных технологий (г. Ханты-Мансийск), Российском научно-исследовательском институте космического приборостроения (г. Москва) и в Западно-Сибирском РЦПОД (г. Новосибирска). Поскольку ПК MeteorSat является наиболее поздней разработкой и включает в себя наибольшее количество разработанных ПМ предварительной обработки спутниковых изображений, то ниже будут рассматриваться принципы построения именно этого ПК.
ПК MeteorSat реализован в программной среде Windows 2000/ХР и показал высокую эффективность при эксплуатации. Проектирование и разработка его программных модулей выполнена в среде программирования Visual C++ версии 6.0 на базе Windows API 32 и библиотеки MFC [90] с применением методов объектно-ориентированного анализа, проектирования и программирования [91-93, 99]. Такой подход повышает надежность разработки отдельных блоков и упрощает модернизацию в ходе эксплуатации системы. Программные модули написаны на объектно ориентированном языке программирования C++ и включают более 50 файлов (около 50000 программных строк) с определениями различных классов и функций. . На рис. 4.1а и 4.16 представлено главное окно ПК MeteorSat в 2D и 3D режимах соответственно. Рассмотренные выше алгоритмы и технологии реализованы в нем в виде следующих модулей.
Модуль каталогизации. Выполняет следующие операции: разбиение файл-потока на равновеликие кадры; подсчет процента импульсных помех и облачного покрова в кадрах; контрастирование изображения. На рис. 4.2 приведен пример работы модуля на этапе контрастирования кадров. Модуль уточнения геодезической привязки изображений. Его основные функции: отображение изображений на фоне векторной карты в заданной проекции; предоставление оператору интерфейса для скола опорных точек местности; коррекция геодезической привязки изображений с использованием указанных оператором опорных точек.
Одной из особенностей данного модуля является его многопоточность, что позволяет получить существенный выигрыш в скорости его работы при запуске программы на компьютере, имеющем 2 и более процессоров. На рис. 4.3 показан пример изображения с низкой точностью геодезической привязки, а на рис. 4.4 тоже изображение, но прошедшее обработку в данном модуле.
Модуль просмотра базы данных. Реализует следующие функции: отображение обзорных изображений при помощи ЗО-модели Земного шара (рис. 4.7). 4.1.3. При отображении обзорных изображений на фоне карты в одной из заданных картографических проекций возникают трудности, если выводимые на экран изображения располагаются в разных частях Земного шара (в полярных и экваториальных областях). Это связано с тем, что используемые картпроекции имеют ограничения по отображаемым регионам. Так, например, изображение, отображаемое в проекции Меркатора, существенно искажается, если оно располагается в одной из полярных зон (т.е. если его широта больше 85 с.ш. либо 85 ю.ш.).
Использование 3D технологий позволяет решить эту проблему и существенно повысить наглядность представления отобранных изображений.
Таким образом, использование принципов модульного построения, многопоточности и объектно-ориентированного проектирования, а также базовых алгоритмов предварительной обработки данных ДЗЗ перед их каталогизацией (подсчет количества импульсных помех, сбойных строк, облачности, контрастирования; уточнения геодезической привязки) позволило создать универсальную многофункциональную систему каталогизации данных ДЗЗ, которая получила широкое внедрение на практике.
