Введение к работе
Актуальность темы. Одной из важнейших проблем современной науки и техники является изучение антропогенных изменений в атмосфере и на поверхности Земли. Значительное место в подобных исследованиях занимают аэро- и космические системы наблюдения, которые позволяют регулярно получать информацию о текущем состоянии земной поверхности и обеспечивают глобальный обзор при достаточно большом пространственном разрешении единичного наблюдения (снимка земной поверхности). Снимки, получаемые при дистанционном зондировании земли (ДЗЗ), дают возможность сравнительного изучения больших площадей, состояние которых зафиксировано в один момент времени. Это позволяет рассматривать среду обитания как единую систему. Кроме того, снимки одного и того же участка местности, полученные синхронно в разных зонах электромагнитного спектра, дают комплексную характеристику местности и позволяют получать достоверную информацию не только о непосредственно наблюдаемых объектах природной среды, но и о некоторых скрытых компонентах. Возможность получать повторные съёмки земной поверхности с заданной периодичностью обеспечивает условия для динамического картографирования различных процессов и явлений, сравнительно быстро изменяющихся во времени.
Из-за больших объемов получаемой спутниковой информации одной из наиболее насущных задач в современных технологиях ДЗЗ становится автоматизация её обработки и получение на этой основе полезных прикладных результатов.
В диссертации рассматривается одно из основных направлений
автоматизации решения задач экологического мониторинга земной поверхности -
автоматизированная обработка многозональных аэрокосмических снимков в
целях улучшения их зрительного восприятия и выделения спектрально или
текстурно однородных участков, которые могут рассматриваться как
составные элементы наблюдаемых объектов при тематическом
дешифрировании.
Цель работы. Диссертационная работа имеет следующие основные цели: 1. Исследовать общий вероятностный подход к постановке и решению задач цифровой обработки изображений, в котором искомые и исходные изображения описываются с помощью моделей марковских случайных полей (МСП) с гиббсовскими распределениями вероятностей, или гиббсовских случайных полей (ГСП). 2. Показать эффективность применения МСП (ГСП)-моделей и полученных на их основе байесовских алгоритмов в задачах выделения однородных участков при дистанционном экомониторинге земной поверхности.
Научная новизна работы заключается в следующем:
-
предложена и исследована новая совместная бирастровая ГСП-модель многозонального снимка и карты участков;
-
выполнен сравнительный анализ совместных и независимых максимально правдоподобных оценок параметров предложенной модели с помощью метода стохастической аппроксимации;
-
введены новые типы оценок маргинальных вероятностей, используемых при реализации составного байесовского решающего правила в сегментации изображений, и выполнен их теоретический и экспериментальный анализ;
-
совместная бирастровая ГСП-модель применена для дистанционных оценок гидрофизических и гидробиологических состояний водоёмов.
Практическая ценность работы. На основании проведённых исследований разработаны и программно реализованы сегментации одно- и многозональных снимков земной поверхности и снимков иных объектов, используемых в экологическом мониторинге.
Теоретические и практические результаты работы использованы при решении прикладных задач обработки реальных многозональных изображений в процессе выполнения работ по договору №23/90 "Экологические исследования и разработка системы мониторинга состояния природной среды в зоне влияния Катунских водохранилищ" и в инициативном исследовании (код 1.13.2) "Решение задач сегментации с целью выделения объектов земной поверхности при дистанционном экомониторинге". Отдельные разделы работы используются автором в спецкурсе "Распознавание образов и обработка изображений" на математическом факультете Алтайского государственного университета. Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на семинаре по обработке изображений в ВЦ СО РАН (г.Новосибирск, 1993г.), на Международном симпозиуме по компьютерной томографии (г.Новосибирск, 1993г.), научно-технической конференции стран СНГ "Распознавание образов и обработка изображений" (г.Минск, 1993г.), Сибирской конференции по прикладной и индустриальной математике (^Новосибирск, 1994г.), 6-й Международной конференции по компьютерному анализу изображений и образов (г.Прага, 1995г.). Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ. Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения и списка литературы. Полный объём работы составляет 172 страницы, из них: основного текста -133 страницы, рисунков - 39 страниц; библиография - 81 наименование.
