Введение к работе
Актуальность темы исследования. Возрастающая потребность в наблюдении и изучении территорий сельской местности и стремительное развитие компьютерной техники обусловили расширение масштабов применения систем дистанционного аэрокосмического зондирования. С помощью таких систем проводятся наблюдения за сооружениями, дорогами, мостами, нефте- и газопроводами, линиями электропередач, земельным и водным фондами.
Сельские территории России обширны и состоят в основном из сельскохозяйственных угодий и населенных пунктов. Используя космические многозональные снимки и современные методы дешифрирования в сочетании со справочной литературой, материалами полевых измерений, можно решать задачи картографии и мониторинга сельскохозяйственных угодий. Но для составления подробной электронной карты местности с населенными пунктами, особенно при решении инженерных задач, космические снимки часто оказываются непригодными ввиду низкого пространственного разрешения. Появление беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и разработка широкоформатных фотоаппаратов открыли новые возможности для получения качественных аэрофотоснимков в видимом диапазоне длин волн электромагнитного излучения. Применение БПЛА позволяет выполнять регулярную съемку небольших территорий и с небольшой высоты получать качественные аэрофотоснимки с большим пространственным разрешением. Также стоит отметить простоту организации процесса съемки и снижение затрат по сравнению с традиционной аэрофотосъемкой.
Важным этапом создания или обновления электронной карты является этап дешифрирования полученных данных, когда они обрабатываются с целью получения информации об изображенных на них полезных объектах, под которыми понимаются строения или дороги в сельской местности. Ввиду продолжительности этого этапа, выполняемого визуальным или машинно-визуальным способом, временные затраты на него составляют до 40 % всего затрачиваемого на создание или обновление электронной карты времени, а в некоторых случаях этот этап может занимать более половины всего затраченного времени.
Поскольку остальные этапы обработки аэрофотоснимков к настоящему времени автоматизированы, разработка новых, более эффективных методов дешифрирования позволит снизить общую трудоемкость создания и обновления электронных карт.
Вопросам разработки методов автоматизированного дешифрирования аэрофотоснимков уделяется в последнее время большое внимание. Проводятся научные исследования, появляются новые публикации и программные продукты, такие как отечественные программы Easy Trace, GeoDraw и зарубежные разработки ArcGIS, ERDAS Imagine, ENVI, Google Earth и другие.
Автоматизированное дешифрирование цифровых аэрофотоснимков, заключающееся в обработке изображений и распознавании образов, основано на анализе спектральных характеристик аэрофотоснимков с использованием методов кластеризации и классификации изображений, позволяющих обнаруживать и распознавать полезные объекты по заданным эталонам. Весомый вклад в теорию и практику
распознавания образов, цифровую обработку изображений внесли: Претт У., Журавлев Ю.И., Ту Дж., Гонсалес Р., Вудс Р., Анисимов Б.В., Дуда Р., Харт П., Фу К., Уинстон П., Васильев В.И., Цыпкин ЯЗ., Сальников И.И., Федотов Н.Г. и другие.
Однако существующие методы дешифрирования аэрофотоснимков плохо адаптированы, а подчас и вовсе непригодны для распознавания строений и дорог на аэрофотоснимках сельской местности. В то же время, благодаря повышению качества и пространственного разрешения аэрофотоснимков стало возможным использовать для автоматизированного дешифрирования структурные методы распознавания и методы распознавания, использующие отношения между изображениями объектов. Важная роль при этом отводится поэлементному анализу, эффективность которого постоянно растет вследствие непрерывного увеличения информационной производительности вычислительных ресурсов.
В этой связи тема диссертации, посвященная методам поэлементного анализа изображений аэрофотоснимков сельской местности с целью распознавания топографических объектов, является актуальной.
Объект исследования - аэрофотоснимки сельской местности, полученные с помощью низколетящих беспилотных летательных аппаратов.
Предмет исследования - методы и алгоритмы анализа изображений для распознавания объектов при формировании электронной карты сельской местности.
Цель диссертационной работы заключается в совершенствовании методов и алгоритмов автоматизированного дешифрирования аэрофотоснимков сельской местности для распознавания изображенных полезных объектов в виде строений и дорог.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи.
-
Обосновать математическую модель примитивов для описания взаимосвязанных отличительных признаков изображений полезных объектов искусственного происхождения на аэрофотоснимках в их совокупности.
-
Разработать метод и алгоритм поэлементного анализа изображений полезных объектов на аэрофотоснимках с целью формирования линейных контуров и локальных областей, связанных с линейными контурами.
-
Разработать метод и алгоритм распознавания изображений полезных объектов на аэрофотоснимках с учетом их структуры по взаимосвязанным отличительным признакам.
-
Разработать метод и алгоритм формирования изображений полигонов, который позволяет достроить недостающие фрагменты предполагаемых топографических объектов на электронной карте.
-
Разработать программное средство для проверки разработанных математических моделей, методов и алгоритмов, а также методику проведения экспериментов по оценке эффективности распознавания топографических объектов на аэрофотоснимках сельской местности.
Методы исследований. Для решения поставленных задач использованы методы математического моделирования, теории распознавания образов, теории множеств, дискретной математики и методы разработки программ в среде
Microsoft Visual Studio с использованием программной платформы NET Framework.
Научная новизна работы. Новыми являются следующие научные результаты.
-
Обоснована математическая модель описания примитивов - точки, линии, локальной области и полигона, отличающаяся составом кортежей параметров примитивов, использование которой позволяет выявлять полную совокупность взаимосвязанных отличительных признаков и описывать результат распознавания изображений полезных объектов на аэрофотоснимках сельской местности.
-
Создан новый метод поэлементного анализа изображения, отличающийся формированием локальных областей, соответствующих изображениям линейных контуров, и преобразованием их в линейные примитивы, а также формированием связанных с ними локальных областей, что позволяет получить взаимосвязанные отличительные признаки полезного объекта.
-
Разработан метод распознавания изображенных на аэрофотоснимках полезных объектов, который учитывает их структуру по взаимосвязанным отличительным признакам в виде примитивов.
-
Разработан метод формирования полигонов по множеству составляющих топографический объект линейных примитивов, который позволяет достроить предполагаемую форму полезного объекта и определить углы между непересекающимися линейными примитивами.
Практическая значимость работы.
Разработанное программное средство может применяться для мониторинга сельской местности в интересах сельских администраций, управлений лесным хозяйством регионов, противопожарных служб, а также в интересах кадастровых организаций.
Кроме того, разработанные алгоритмы анализа и распознавания топографических объектов могут быть реализованы на современной элементной базе с возможностью размещения оборудования на борту беспилотного летального аппарата и непрерывной передачи данных электронной карты на землю. Сжатие данных по изображениям земной поверхности обеспечивает непрерывную передачу их на землю по каналам радиосвязи.
Внедрение результатов работы. Основные результаты исследований внедрены в ООО «Научно-производственное предприятие «Старт-7», где используются при разработке технических систем охраны и мониторинга состояния охраняемых территорий. Методы анализа и распознавания изображений используются при изучении учебных дисциплин «Системы искусственного интеллекта», «Цифровая обработка сигналов» и «Системы технического зрения» в процессе реализации основных образовательных программ ВПО по направлению подготовки 230100 «Информатика и вычислительная техника» на кафедре «Вычислительные машины и системы» Пензенского государственного технологического университета.
Достоверность результатов работы подтверждается корректностью основных допущений, использованием апробированных методов математического моделирования, внедрением на промышленном предприятии, а также апробацией на научных конференциях различного уровня.
На защиту выносятся.
-
Математическая модель примитивов, отображающая в совокупности взаимосвязанные отличительные признаки изображенных полезных объектов на аэрофотоснимках сельской местности.
-
Метод и алгоритм поэлементного анализа изображения для формирования локальных областей, соответствующих изображениям линейных контуров, с преобразованием их в линейные примитивы и формированием связанных с ними локальных областей.
-
Метод и алгоритм распознавания изображенных на аэрофотоснимках полезных объектов, учитывающий их структуру по взаимосвязанным отличительным признакам в виде примитивов.
-
Метод и алгоритм формирования изображений полигонов по множеству линейных примитивов, который позволяет достроить предполагаемую форму изображения топографического объекта.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на всероссийских научно-технических конференциях: «Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов» (Пенза, 2007-2013), «Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе» (Йошкар-Ола, 2010, 2011), «Современные охранные технологии и средства обеспечения комплексной безопасности объектов» (г. Заречный Пензенской области, 2010).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 15 работ, в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, и 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.
Личный вклад автора. Все приведенные в работе новые результаты получены лично автором. В работах [1, 3], опубликованных в соавторстве, лично автором разработаны технические принципы формирования взаимосвязанных отличительных признаков изображений и топографических объектов. В работах [7, 10, 14] предложены методы автоматического удаления изображения растительного фона на аэрофотоснимках сельской местности. В работе [13] автором разработан метод устранения избыточности линейных примитивов.
Объем и структура диссертации. Работа состоит из введения, 4-х глав, основных результатов и выводов по работе, библиографического списка из 93 наименований и приложения. Текст изложен на 187 страницах, содержит 57 рисунков и 18 таблиц.
