Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ математической модели формирования видеоизображения при дистанционном зондировании Земли 16
1.1. Характерные аспекты использования результатов дистанционного зондирования 16
1.2. Особенности отображения объектов антропогенного происхождения 19
1.3. Математическая модель формирования изображения по данным радиолокационного аэрокосмического зондирования 20
1.4. Математическая модель формирования изображения по данным дистанционного зондирования оптического диапазона 21
1.5. Особенности формирования изображений в инфракрасном диапазоне при дистанционном зондировании 22
1.6. Проблемы использования материалов дистанционного зондирования 43
1.7. Методология работы, цели и задачи исследования 53
Выводы к Главе 1 58
Глава 2. Метод цифровой коррекции видеоданных по опорным ориентирам 60
2.1. Распознавание образов объектов антропогенного происхождения и моделирование эталонов 60
2.2. Фильтрация образов объектов антропогенного происхождения 78
2.3. Коррекция видеоданных по опорным ориентирам 90
Выводы к Главе 2 104
Глава 3. Разработка верифицирующих алгоритмов 105
3.1. Общая схема построения верифицирующих алгоритмов 105
3.2. Верифицирующие градиентные фильтры 126
3.3. Вариационный метод синтеза верифицирующих градиентных фильтров 136
3.4. Полнота набора опорных ориентиров 144
Выводы к Главе 3 147
Глава 4. Критерии анализа информации при обработке дистанционного видеоизображения 149
4.1. Критерии выбора порогов в задаче фильтрации и распознавания опорных ориентиров 149
4.2. Разграничение задач коррекции разрешения и контрастирования 159
4.3. Коррекция разрешения и информационная пропускная способность
тракта 163
Выводы к Главе 4 167
Заключение 168
Список литературы 171
Список сокращений и обозначений 185
- Характерные аспекты использования результатов дистанционного зондирования
- Распознавание образов объектов антропогенного происхождения и моделирование эталонов
- Общая схема построения верифицирующих алгоритмов
- Критерии выбора порогов в задаче фильтрации и распознавания опорных ориентиров
Введение к работе
Информационное обеспечение задач экологического мониторинга, строительной индустрии, разведки и контроля природных ресурсов на современном этапе тесно связано с развитием геоинформационных систем, а также средств их поддержки, включая системы космического зондирования Земли [20,23,44,45,89,91,107,118].
На современном этапе космические методы исследования природной среды характеризуются систематической и планомерной съемкой земной поверхности. При проведении такого вида работ используются и фотографические системы получения изображения, и фототелевизионные, и радиолокационные, и радиотепловые с привлечением цифровых методов формирования и обработки космических изображений [22,119].
Зондирование из космоса позволяет за короткое время получать легко обозримый и достаточно точный материал о значительной территории земной поверхности. Так, например, в ходе работ космического корабля "Союз-22" было сделано около 2,5 тысяч космических снимков. Если эту работу выполнять с использованием самолета, временные затраты составили бы почти десятилетие [126].
Высокая обзорность космических фотоснимков позволяет выявить пространственные закономерности и взаимосвязи явлений, наблюдать динамику изменения природной среды на больших площадях. Космический снимок является документом многоцелевого и межотраслевого использования (обновление топографических карт, получение данных по гидрогеологии и состоянию почв, инвентаризация лесов, контроль окружающей среды [124]). Как правило, целью научно-технического проекта исследований и изысканий с привлечением космических платформ является, по крайней мере, двадцать направлений, отвечающих запросам гидротехнического строительства, горнодобывающей промышленности, растениеводства и животноводства, лесного хозяйства, нефтяной промышленности [23,27,62,109,161].
По дымовому шлейфу можно определить источник загрязнения. Вокруг объектов химической, цементной, металлургической промышленности на многие километры наблюдаются негативные изменения растительности -увядание, замедленное развитие и, возможно, исчезновение некоторых видов. Если по наземным данным можно составить довольно приблизительную картину влияния промышленности на природную среду, то на космических снимках такая градация определяется довольно четко [22,96].
Исследование качества окружающей среды, ее улучшение являются основными целями на всех стадиях освоения территории. Для этого существуют тематические карты обстановки района исследования, которые составляются на основе космических снимков [162].
Космические снимки отвечают большинству требований, предъявляемых к источникам информации, на основе которых могут составляться тематические карты: генерализация изображения, объективность, отражение возможных изменений, возможность дообработки с использованием приемов автоматизации и методик, применяемых для составления карт. В настоящее время актуально создание различных отраслевых тематических карт, в основном природоресурсных - геологических, почвенных, лесных, геоботанических и др. Однако, необходимо отметить, что карт непосредственно используемых в градостроительстве, еще недостаточно. Разработка содержания таких карт и методика их составления являются одной их важных и трудных задач современной картографии [89,91,93,119].
И, тем не менее, материалы космической съемки могут быть использованы на всех стадиях разработки проектов освоения территорий. Они позволяют решать большинство задач, а, кроме того, появляется возможность перенести часть работ, выполняемых в натуре, в камеральные условия, что дает ощутимый экономический эффект. По космическим снимкам можно изучать динамику процессов, как, например, интенсивность движения городского транспорта, контролировать ход строительства и состояние крупных промышленных объектов, степень загрязнения почвы и водоемов в ходе
8 строительства в результате воздействия различного вида технологических факторов [21,49,69,126,127].
Пространственная модель, созданная с помощью космических снимков, позволяет выбирать оптимальные решения при реконструкции городов, определении трасс транспортных магистралей, нефтяных и газовых трубопроводов (за счет наглядности и большой точности воссоздаваемой модели) [20,85,91,135].
Отдельные снимки не всегда удобны для использования в практической деятельности. В связи с этим согласно требуемой точности измерений составляются такие виды фотодокументов как фотосхема, фотоплан, топографическая фотокарта [96,108,136,137,148,149,158].
В особенности градостроительное проектирование базируется на достаточно качественных картографических материалах в части их временного соответствия действительному состоянию местности. Однако, обновление топографических карт достаточно длительный и трудоемкий процесс, поэтому в практике не всегда используются материалы, отражающие динамику изменения местности. Космическая съемка открыла широкие перспективы для своевременного обновления топографических карт. При относительно небольших изменениях на местности по космическим снимкам получившуюся ситуацию наносят на так называемые дежурные карты. При значительном изменении ситуации производят ее обновление, выполняя тот же комплекс работ, что и при аэрофототопографической съемке. Методы и технология обновления карт на основе материалов космического зондирования в настоящее время развиты достаточно широко [23,58,80,127,137,171].
Космические снимки содержат большой объем данных как о планировке и застройке жилых и промышленных массивов, так и о структуре местности, наличии природных и искусственных водоемов, состоянии растительности, наличии полезных ископаемых и др. Все перечисленные сведения важны при изучении урбанизированных территорий в аспекте градостроительных исследований. Наиболее эффективно использование космической съемки при
9 решении таких важнейших проблем, как разработка схем расселения на территории регионов и генеральной схемы расселения на территории страны, составление схем развития и размещения производительных сил на территории экономических районов, выявление комплекса оценочных характеристик территории при составлении проектов районной планировки, проектирование пригородных зон, выявление градостроительной ситуации в городах (застройка, транспортные пути, инженерные сооружения, зеленые зоны и т.п.). Как показывают практические работы, для изучения населенных пунктов наиболее приемлемы космические снимки среднего разрешения, увеличенные в 10-15 раз. Такие снимки позволяют ясно видеть границы изучаемых территорий, общую схему планировки, характер застройки, возможные особенности планировочной структуры и функциональные зоны - промышленную, жилую с малоэтажной застройкой, новостройки с высокой этажностью и т.п. Используя снимки, сделанные в разное время можно увидеть динамику развития городов по таким показателям, как интенсивность роста за определенный период, состояние транспортной сети, уровень загрязнения атмосферы, почвы и водоемов по физическим, химическим и гидробиологическим показателям. Так как космические снимки регистрируют почти все виды загрязнений воздуха, воды и почвы, то систематическое их исследование дает достаточно полную картину всестороннего состояния изучаемой территории.
Разрешающая способность современных космических снимков повышается с каждым годом, но не может еще в полной мере обеспечить полноценное обновление планов городов. Естественно, каждому уровню разрешения на снимке можно поставить в соответствие свой ряд задач, решаемых в интересах градостроительства. Доверительные характеристики параметров, замеряемых на снимках непосредственно связаны с повышением уровня их разрешающей способности. Носители космических снимков с разрешением 2 м обеспечивают обзор на площади S~10xl2 км2. Обзор на небольших площадях обеспечивается снимками более низкого разрешения. Осуществление обзора на широкой площади с хорошим разрешением требует
10 "многократности" орбитальных наблюдений, что в свою очередь влияет на планирование орбитальных экспериментов, нивелирование расхождений из-за разновременности и атмосферных условий съемок, нормализации и т.д. [1,3,6,120,139]. Методы обеспечения возможного разрешения на синтезируемом по данным дистанционного зондирования (ДЗ) космическом изображении развиваются непрерывно и вряд ли актуальность этой задачи снизится в ближайшие годы [8,14,19,162,166,169,172].
Выполнение основных видов коррекций: радиационной,
радиометрической, приборной, геометрической, на угол места источника (солнца, радиолокатора), собственно алгоритмов фильтрации, фотограмметрии, многомерных преобразований, поддержки процессов синтеза апертур в конечном итоге посвящается (кроме задачи синтеза изображения как такового) алгоритмам восстановления подавленной в тракте дистанционного зондирования (ДЗ) тонкой структуры образов наблюдаемых объектов и препарированию изображений на регулярные и стохастические (шумовые) составляющие [25,44,46].
Связность объектов антропогенного происхождения, устойчивое
взаиморасположение (с соблюдением законов пропорциональности) их
структурных составляющих, протяженность и регулярность границ
(альтернативно границам образований неантропогенного происхождения) в
определенной степени облегчает задачу распознавания таких объектов даже в
так называемой сложной фоношумовой обстановке на генерализованном
изображении исследуемого района. Этот факт позволяет синтезировать, по
крайней мере, набор отдельных структурных составляющих, присущих
объектам антропогенного происхождения, взятым в качестве эталонов.
Сравнение этих эталонов с реально предоставленными на снимках объектами
существенно поможет иметь представление о гипотетической функции
(передаточной характеристике) дистанционного тракта, адекватная
компенсация погрешностей которой дает возможность проведения
корректировки так называемой разрешающей способности снимка для
повышения его полезности на всех стадиях технологических проектов, оценки состояния окружающей среды и тлі.
Актуальность работы заключается в решении задачи улучшения результата дистанционного зондирования объектов антропогенного происхождения без изменения технических характеристик сложившегося дистанционного тракта (без замены спутника, без замены авиааппаратуры, без замены дистанционных датчиков и процессоров, включая алгоритмы базовой обработки данных на центрах приема информации).
Цель работы: Построение метода цифровой коррекции линейной разрешающей способности пространственно распределенных данных (изображений) на основе использования опознаваемых опорных ориентиров -объектов антропогенного происхождения.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
исследование влияния объема параметров моделей опорных ориентиров и достоверности их распознавания на уровень коррекции линейной разрешающей способности тракта;
исследование полноты пространства опорных ориентиров;
разработка и исследование верифицирующих моделей тракта дистанционного зондирования;
разработка пакета программ, реализующего предложенный метод коррекции пространственно распределенных данных.
Практическая ценность работы:
Разработана методика коррекции линейной разрешающей способности цифровых космических изображений, реализация которой позволяет расширить область применения космического снимка и снизить временные и экономические затраты в работе систем орбитального наблюдения.
На защиту выносятся:
метод построения и использования эталонов распознаваемых образов
для коррекции разрешения на изображении;
алгоритм модифицированного веерного фильтра границ образов
объектов антропогенного происхождения;
метод вычисления функции рассеяния точки на основе набора опорных
ориентиров;
метод верифицирующего моделирования тракта дистанционного
зондирования на основе малого возмущения вычислимого
представления исходной модели.
Научная новизна работы заключается в:
методике коррекции линейной разрешающей способности цифрового космического снимка по результатам сравнения распознаваемых на снимке образов с их эталонами;
модификации веерного фильтра с применением модального нечеткого исчисления на этапе установки порогов;
получении аналитической зависимости полезного расширения радиуса пространственного спектра опорных ориентиров;
методике верифицирующего моделирования тракта ДЗ на основе малого возмущения операции умножения и параметров градиентной фильтрации.
Реализация и внедрение результатов. 1. Разработанный метод коррекции линейной разрешающей способности изображения применен в НИИ Аэрокосмической информатики Азербайджанского Национального Аэрокосмического Агентства при выполнении работ по созданию программного комплекса улучшения репрезентативных свойств космического изображения. 2. Разработанная методика верификации данных применена
13 комбинатом «КМАруда» при обработке дистанционных данных рельефа шахтной выработки. 3. Разработанные алгоритмы обработки графической информации внедрены в учебный процесс дисциплин «Компьютерная графика», «Моделирование» Белгородского филиала Совеременной Гуманитарной академии.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на:
IV международной научно-практической конференции «Пилотируемые полеты в космос» (РГНИИ ЦПК им. Ю.А. Гагарина, Москва, Звездный городок, 2000).
Международной научно-практической конференции «Качество, безопасность, энерго- и ресурсосбережение в промышленности строительных материалов и строительстве на пороге XXI века» (БелГТАСМ, Белгород, 2000).
Региональной научно-практической конференции «Современные проблемы технического, естественнонаучного и гуманитарного знания» (БИИММАП, Губкин, 2001).
Международном технологическом конгрессе «Современные технологии при создании продукции военного и гражданского назначения» (ОГТУ, Омск, 2001).
Международной научно-практической конференции «Экология и безопасность жизнедеятельности» (ПДЗ, Пенза, 2002).
Региональной научно-практической конференции «Космическая эра цивилизации и образование» (БелГУ, Белгород, 2002).
Международной научно-методической конференции «Научно-методические и практические аспекты подготовки специалистов в современном техническом вузе»(БелГТАСМ, Белгород, 2003).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 научных трудов.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографии из 172 названий и 4 приложений. Текст изложен на 190 страницах, содержит 49 иллюстраций и 8 таблиц.
Во введении обоснована актуальность темы, сформулирована цель, основные задачи и методика проведения исследования, определены научная новизна и практическая ценность результатов работы, приведены сведения об их реализации и апробации.
В первой главе анализируются концепции моделирования космических изображений, методы решения задач их синтеза и улучшения качества, анализируется и выводится базовая модель процесса подавления линейной разрешающей способности на космическом видеоизображении, строится формализованная постановка задачи, обосновывается выбор математической модели.
Вторая глава посвящена разработке метода коррекции линейной разрешающей спосоности изображений по информации, предоставляемой опознаваемыми объектами антропогенного происхождения, разработке метода моделирования эталонов, построению и исследованию фильтрации образов, оценке ошибки при интерактивном распознавании объектов.
В третьей главе разрабатываются и исследуются верифицирующие градиентные фильтры, схема обобщенной верификации данных, разрабатывается континуальный набор верифицирующих родственных моделей тракта дистанционного зондирования и вариационный метод определения оптимальных параметров верифицирующих алгоритмов, анализируется полнота эталонов для решения задачи коррекции линейной разрешающей способности изображений.
Четвертая глава посвящена согласованию с методом коррекции данных радиотехнического и лингвистического описания порогов фильтрации и распознавания образов, а также разработке методологии оценки результативности метода на базе разграничения задач коррекции разрешения и коррекции контрастов.
В заключении формулируются общие выводы и рекомендации по применению метода к обработке космических видеоизображений с целью расширения номенклатуры используемых космических платформ.
В приложениях приведены материалы исследования разработанной
процедуры фильтрации; результаты исследований работоспособности метода
коррекции линейной разрешающей способности по опорным ориентирам;
методика коррекции космического изображения и примеры решения
характерных задач дистанционного зондирования с ее применением; перечень
модулей разработанного программного обеспечения; модель
функционирования алгоритма коррекции в благоприятных условиях и рекомендации по синтезу эталонов.
Характерные аспекты использования результатов дистанционного зондирования
Использование данных ДЗ имеет следующую принципиальную особенность: чем выше разрешение на снимке ДЗ, тем качественнее и точнее решаются прикладные задачи, достовернее определяются опорные точки и координаты в геодезических сетях, планах, фотокартах и т.п. документах [22,60,83,102,137].
Анализ снимка поверхности Земли позволяет в общем виде получить некоторую дополнительную, выражаемую нередко лингвистически информацию. Эта информация может быть использована в методе «дотягивания» разрешения на уже генерализованном изображении или уточнения решения, принятого при дешифрировании, поднимая, в целом, информационную емкость снимка, рассматриваемого в абстрактном аспекте лишь как геометрическое место яркостных точек (ГМЯТ) [3,5,73,119,161].
В работе рассматривается восстановление пространственных спектров тонкой структуры объектов снимка, которая не уничтожена, а всего лишь подавлена правым краем амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) тракта формирования снимка. Для проведения такого вида коррекции используются так называемые опорные ориентиры (ОО) - объекты антропогенного происхождения. Такими объектами являются изображения жилых и промышленных зданий, автомобильных и железных дорог, мостов, аэродромов, морских и речных портов, оконтуренных площадок различного назначения (стадионов, парков и т.п.). АЧХ, естественно, строится в пространственных частотах описания изображения [15,115,117,119,169]. Перечисленные объекты, во-первых, часто обладают симметрией, а главное достаточно протяженными гладкими контурами, т.е. вдоль направления протяженности контур объекта на полосе пространственных спектров может занимать средние или низкочастотные области, что означает: - радиус корреляции образа объекта в области его контура тк анизотропен; - тангенциальный радиус корреляции на контуре тт больше радиуса корреляции шума т; - радиус корреляции поперек контура объекта - радиальная составляющая zR соизмерим ст. Восстановление таких контуров сравнением с соответствующим эталоном - это уже в целом перспективная задача. Можно построить итерационный процесс, схема которого приведена на Рис. 1.1. Синтез космического изображения представляет собой сложнейшие технологические цепочки преобразования волновых зондирующих потоков с выявлением информативных составляющих, причем алгоритмы преобразований и обработки данных, как правило, сильно зависят от целевых функций синтеза изображения, от структуры априорных и апостериорных данных, от диапазонов зондирующих потоков (от их комплексирования) и т.д., однако, любой факт предъявления так называемого регистрируемого изображения Sa(x,y), полученного при конкретных описанных частностях, представляется моделью вида [15] SR(x,y) = SM(x ,y ,) 0PT(x,y,x ,y ) + n(x,y\ (1.1) где SR - регистрируемое изображение; SM — идеальное изображение; ФРТ -функция рассеяния точки; - операция свертки; п - шумовая составляющая. Таким образом, каждое космическое изображение характеризуется своей конкретной функцией рассеяния точки (ФРТ) и наличием п. На ареалах бОкмхбО км, как правило, ФРТ изопланатична [15,52,56,72]. Здесь регистрируемое, идеальное изображение и шум - это контрасты яркости черно-белого изображения. В ДЗ присвоение значений цвета осуществляется по заранее обусловленным соответствиям. Как правило, черно-белое изображение в ДЗ формируется на определенной длине волны зондирующего излучения. При генерализации расцвеченных изображений используются специально выбранные длины волн или диапазоны, в каждом из которых формируемые изображения являются черно-белыми. Однако, наиболее распространенной моделью цвета в ДЗ является модель RGB, нередко применяется модель HSB (форматы файлов в подавляющем большинстве типа .tif, .gif, .bmp). В настоящей работе поэтому речь идет фактически о любом из каналов формирования цветности при генерализации изображения - т.е. о черно-белом представлении.
Результаты современных методов снижения влияния ФРТ в дистанционном зондировании определяются степенью адекватности аналитической или статистической модели переносящей среды и канала переноса информации в целом. Решение проблемы синтеза приближенной к реальной модели передаточной характеристики тракта и оценки ФРТ одновременно с решением задачи снижения шумов на регистрируемом изображении означает восстановление высших мод пространственных спектров образов, что соответствует повышению разрешающей способности на местности при дистанционном зондировании и повышению уровня дешифрируемости образов [9,13,14,69,76,84,150,164].
При этом поступающая космическая информация на центрах приема и обработки данных со спутников обрабатывается посредством четырех десятков процедур [115,170], обеспечивающих так называемую конечную обработку данных. Примерный список таких процедур приведен в Приложении 1. Развитие и пополнение этого списка, как правило, представляет собой уже научную задачу. Прямо или косвенно приведенные процедуры (часто они именуются процедурами межотраслевой обработки данных) способствуют улучшению качества видеоизображения. Если рассмотреть вопрос о снижении влияния ФРТ на изображение, то, прежде всего, эту ФРТ необходимо выделить, оценить (синтезировать по результатам анализа снимка), чему ни одна из приведенных процедур непосредственно не служит.
Распознавание образов объектов антропогенного происхождения и моделирование эталонов
Естественно, что если такие возможности на предъявленном паттерне уже были исчерпаны, то вряд ли в этой методологии следует тогда ожидать существенных результатов.
Необходимо отметить, что, даже располагая идеальными эталонами для опорных ориентиров в методе коррекции разрешения по опорным ориентирам не удается получить идеальное разрешение - предельное разрешение определяется реальной «полосой пропускания», выраженной в пространственных частотах. С другой стороны, эта полоса создается особенностями аппаратуры тракта ДЗ и алгоритмами первичной обработки и не всегда оказывается полностью использованной. Это утверждение можно конкретизировать следующим образом: если в качестве эталона для опорного ориентира в методе коррекции разрешения выбрать объект, тонкая структура которого соответствует гипотетическому субмиллиметровому разрешению, а анализируемый снимок соответствует метровому разрешению, то восстановление на образах снимка «субмиллиметровой» составляющей заведомо невозможно.
Речь идет о дообработке информации, предоставляемой только самим паттерном. Полученные цифровые паттерны сканерных или радиолокационных спутниковых изображений Земли с уже внесенными коррекциями (геометрической, радиометрической, приборной) будем считать регистрируемым изображением SR. На языке спектральных представлений задача формулируется как построение метода обработки видеоизображения с целью восстановления высших мод пространственных спектров образов. Тракт от отражающего (рассеивающего) зондирующую волну исследуемого объекта, до выходного носителя с результатами обработки (паттерна), включая саму обработку (программно-аппаратными средствами) представим в дистанционном зондировании линейной системой, что имеет место в подавляющем большинстве случаев. Нелинейные случаи могут рассматриваться в рамках теории возмущений (или линеаризации) и сводятся к операторному произведению преобразований вычислимых представлений. Модели этих систем позволяют строить алгоритмические подходы к решению обратной задачи оценки входа по результатам анализа выхода, т.е. алгоритмов учета и устранения (в возможной степени) возмущений. Трактом ДЗ считаем все, что было на пути информации от объекта до паттерна. По отношению к описываемому тракту транзита информации - чем выше достоверность генерализуемого изображения (или его структурных составляющих) без привлечения дополнительной (полигонной и т.п.) информации, тем выше она будет при использовании дополнительной информации, не извлекаемой из самого снимка. Номенклатура типов КА и решаемых ими целевых задач достаточно обширна. В подавляющем большинстве случаев отработка космического ствола завершается генерализацией изображения, созданного с учетом целевых функций зондирования. В зависимости от этих целевых функций генерализованные изображения обладают различной разрешающей способностью; улучшение разрешения на генерализованном изображении, с одной стороны, есть улучшение его качества при заданных целевых задачах, с другой стороны, это расширение области его использования. В связи с этим цели исследования формулируются как: - определение возможности компенсации деградированной или недостаточной информационной способности данного космического ствола; - определение роли и возможности использования образов протяженных объектов антропогенного происхождения для создания соответствующих эталонов и коррекции информационной пропускной способности данного ствола; - расширение области использования цифровых космических снимков. На основании проведенного анализа можно сделать следующие выводы: 1. Наличие в тракте ДЗ ФРТ с ненулевой апертурой означает подавление высших мод гармоник пространственного спектра генерализованного изображения, так как финитная ФРТ порождает финитный ее спектр, т.е. финитную амплитудно-частотную характеристику тракта ДЗ. 2. Наличие флуктуации ФРТ приводится к шумовой аддитивной составляющей (в сумме с «естественным» шумом) на генерализованном изображении. 3. Наблюдаемые образы объектов антропогенного происхождения характеризуются на фоне шума и естественных образований резким отличием статистических характеристик: протяженностью и регулярностью обрамляющих их границ. 4. Границы и контуры образов объектов антропогенного происхождения устойчивы как инвариантные структурные элементы образов к преобразованиям масштаба и изменениям порядков градиентных фильтров. На основании вышеизложенного можно сформулировать постановку задачи для исследования: 1. Разработать и исследовать методику коррекции линейного разрешения (коррекции высших мод пространственных спектров) образов на космических снимках. 2. Разработать метод сравнения объектов антропогенного происхождения и их эталонов с эффективным шумоподавлением. 3. Разработать метод верификации вычисляемых параметров на откорректированном космическом снимке с целью увеличения продуктивности его использования.
Общая схема построения верифицирующих алгоритмов
В работе [15] и соответствующих предпроектных исследованиях для выполнения процедуры восстановления утерянной фокусировки изображения используется широко распространенный подход, основанный на методах решения интегрального уравнения (1.1) и представляющий собой в вычислительном аспекте процесс деконволюции при известном или предполагаемом пятне (и распределении в нем) ФРТ. Наиболее распространенная и зарекомендовавшая себя схема - это использование решения системы линейных уравнений, к которой приводится интегральное соотношение (1.1) итерационными методами (наиболее распространен из них метод Гаусса-Зейделя) с применением быстрых преобразований Фурье для вычисления возникающих в задаче сверток. Однако, устойчивых успешных решений задачи фокусировки изображения при наличии шума насчитывается крайне мало. Исходная предварительная фильтрация и фильтрация на итерациях процесса фокусировки, в целом, оказывает положительное влияние, но следует отметить главное: процесс фокусировки строится на модели расфокусирования изображения, при этом задача расфокусирования в вычислительном аспекте это всего лишь свертка плоского изображения с ФРТ — двумерная задача.
Корректировка изображения реализуется на математическом процессоре дофокусировки. Прямая задача - расфокусировка плоского изображения (каким считается наблюдаемое с больших высот космическое изображение) может описываться как трехмерной (третье измерение - ось Z, перпендикулярное плоскости изображения), так и двумерной моделью, представляющей собой двумерное интегральное преобразование исходного изображения с ядром, которым является ФРТ (свертка с ФРТ). Обратная задача - восстановление фокусировки, решаемая итерационными методами, методами деконволюции, методами инверсной фильтрации, винеровской фильтрации в большинстве случаев содержит в себе различного рода недоопределенности, и решения ее являются в достаточной мере неустойчивыми, а при наличии шумов вообще трудно достижимыми. Обратная задача, в принципе, не может быть двумерной: после определения пятна ФРТ (апертура и распределение интенсивности в ней) обратный процесс сведения в точку пятна представляет собой послойное восстановление, в котором соответствующие послойные переходы и являются третьим измерением, перпендикулярным плоскости изображения. При этом плотность, с которой селятся в порядке возрастания номеров все слои на этой оси определяет с каким номером пиксела в соседнем слое при расфокусировке суммировался (помноженный на соответствующее значение амплитуды ФРТ) пиксел из предыдущего слоя. При заданном пятне ФРТ уплотнение на упомянутой оси слоев (приближении их к друг к другу) приводит к уменьшению разности номеров описанных пикселов. При решении обратной задачи для каждых двух пикселов, таким образом, определяется: - какую часть яркости вычесть из пиксела верхнего слоя; - в каком номере пиксела следующего вниз по соседству слоя эту яркость разместить в виде аддитивной добавки.
При этом решение обратной задачи между любыми двумя соседними слоями становится мало чувствительным к выбору метода решения (из перечисленных выше, в особенности, если при этом применяется процедура корректного удаления шумовой составляющей). В работе предложен процессор фокусировки, построенный на принципах деконволюции, реализуемых между двумя слоями. Выведение процесса фокусировки в необходимый режим выполняется на фоне интерактивной оценки качества результата (точно так же как это происходит при настройке фокуса в реальных оптических системах). Недостаточное количество плотности слоев приводит к высокой вероятности пропуска точки фокусировки - т.е. к развалу изображения. Увеличение количества плотности слоев может в худшем случае затянуть процесс фокусировки. В связи с этим стратегия фокусировки строится с использованием меньшей плотности слоев на первых двух-трех итерациях (если уже не произошло развала) и разумного их увеличения в последующей обработке. Эксперименты показывают, что в отличие от описанных выше всех методов дофокусировки, предложенный процессор работает устойчиво с любыми изображениями без ограничений.
Критерии выбора порогов в задаче фильтрации и распознавания опорных ориентиров
Оценка числа верифицирующих версий алгоритмов определяет достижимый эффект при решении задачи улучшения соотношения SRHn2 . Коррекция контрастов линеаментов образов с использованием веерных фильтров возможна в силу анизотропии г на тонких структурах объектов антропогенного происхождения.
При построении верифицирующих версий Lt на виртуальных возмущениях Vt или малых взаимных сдвигах частичных результатов в операции умножения с учетом того, что норма х операции умножения [28] непрерывно варьируется с вариацией параметра/?,, и возмущение уместно определять значения управляющего параметра Д, так, чтобы определялся задаваемый или желаемый разнос отклика алгоритмов на регулярную и стохастическую составляющую. Здесь /?с - возмущенное значение основания системы счисления.
Полезность реализации малых возмущений операций вычислимых представлений операторов (алгоритмов) в исследованных задачах корректировок основных характеристик дистанционного тракта [5,28,30,133] поддерживается, прежде всего, логикой следующих (общих) рассуждений: среди выделяющих в соответствии с математической моделью полезную информацию алгоритмов, записанных в любой языковой среде, но опирающихся на алгебру с дискретной сигнатурой и, следовательно, не только обладающих конечным числом шагов (операций), но и насчитывающих конечное число модификаций (среди алгоритмов, скажем, фильтрации длиной N, их число колеблется в максимальном случае около N\Aj,A3N...A% 1, где AkN А[ число размещений), при том, как правило, один или несколько из них имеют наилучший отклик, покрывают все виртуальное пространство моделей конечным множеством[133].
В работах по обработке космических изображений [3] нередко встречалась ситуация, когда эффект "фильтрующего" алгоритма, построенного на модели лежал в одной из "щелей", образовавшихся от упоминаемого покрытия виртуального пространства моделей конечным набором. Этот же факт показан на Рис.3.16.
Сверточная модель тракта ДЗ (1.1) стимулирует задачи коррекции разрешающей способности космического снимка, коррекции амплитудно-частотной характеристики тракта ДЗ методом деконволюции. При этом варьирование параметров модели: отсчетов ядра ФРТ интегрального преобразования, параметров наборов опорных ориентиров [4] позволяет в большинстве случаев обработки данных находить максимально возможную резкость снимка, причем этот максимум определяется информационными свойствами базовой модели, т.е. возможностью выявления в данной модели регулярных составляющих на фоне стохастических и увеличивается при учете в виде взвешенной добавки, полученной по результатам решения задачи о коррекции разрешения, основанной на другой модели тракта, отличающейся не перебором параметров, который уже состоялся при нахождении максимума резкости, а набором операций, представляющих новую модель [50]. Построением малых и непрерывных по норме операций (норму операции целесообразно отождествить с нормой результата ее воздействия на операнды) возмущений операций в модели тракта порождается континуальное множество моделей, в которых при "малых" возмущениях операций отклики алгоритмов фильтрации и коррекции на регулярные составляющие изображений сигналов практически не меняются.
Само интегральное равенство [15] представляет собой математическую (аналитическую) запись принципа Гюйгенса, при этом, как само деление сигналов на регулярную и стохастическую составляющие, так и вид взаимодействия этих составляющих в виде аддитивного замешивания, в общем, весьма далеки от истины, хотя это представление позволяет строить процедуры обработки сигналов с адекватными в достаточной мере результатами. Почти непреложной истиной, а тем более экспериментальным фактом является наличие ФРТ - т.е. преобразования идеальной точки в пятно, что и есть ФРТ, но и здесь модели распределения яркости на апертуре пятна предполагаются и выводятся из моделей коллективных взаимодействий восходящих информационных потоков и возмущений в тракте ДЗ [13]. Неинвариантность пятна от точки к точке очевидна, нестабильность его во времени измерима, но в моделях трактов (и пока это дает результаты) ФРТ считается изопланатичной [1,5], а нерегулярная ее составляющая представляется маскирующей стохастической компонентой. Принцип Гюйгенса, воплощенный в [15] говорит, что надо суммировать и в модели тракта появляется интеграл или знак суммы в дискретном представлении; представление о том, что ФРТ, столь сложную в структуре, надо умножать на яркость точки в SM, уже не столь сильное, но достаточно привычное и поэтому повсеместно бытующее. Сохраняя в модели (1.1) структуру данных SM, SR ФРТ и п, можно слегка возмутить операцию "умножить", чем реализовать альтернативу в представлении закона взаимодействия компонент в модели [15].
