Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2016, том 40, выпуск 4, страницы 526–534
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2016-40-1-526-534
(Mi co247)
 

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Атмосферная коррекция гиперспектральных изображений с использованием верифицированных данных малого объема

А. Ю. Денисоваab, В. В. Мясниковab

a Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, Самара, Россия
b Институт систем обработки изображений РАН – филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, Самара, Россия
Список литературы:
Аннотация: Предлагается метод атмосферной коррекции гиперспектральных изображений. Метод состоит из двух этапов. На первом этапе по зарегистрированному изображению определяются параметры атмосферных искажений в рамках известной модели переноса излучения. В отличие от других известных методов мы используем стандартное уравнение переноса излучения в полной (нелинейной) форме, а также линейную модель спектральной смеси как основу для описания неискажённого гиперспектрального изображения. Используя эти две математические модели одновременно, мы оцениваем параметры атмосферных искажений только по самому гиперспектральному изображению и верифицированным данным малого объёма. Последнее подразумевает набор спектральных сигнатур – неискажённых спектральных профилей определённых материалов, которые могут появляться в различных их линейных комбинациях на регистрируемом гиперспектральном изображении. Никакой прецедентной информации (множества отсчётов, содержащих известные спектральные профили) или «чистых» гиперспектральных отсчётов (содержащих только одну спектральную сигнатуру) в предлагаемом нами методе не требуется. Таким образом, метод может быть использован для идентификации модели атмосферных искажений и их последующего устранения. Представлены результаты экспериментальных исследований, демонстрирующие качественные характеристики предлагаемого метода.
Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, уравнение переноса излучения, гиперспектральные изображения, спектральные сигнатуры, спектральный профиль, линейная модель спектральной смеси.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 14-31-00014
Российский фонд фундаментальных исследований 16-37-00043_мол_а
15-07-01164-а
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке: Российского научного фонда (РНФ), грант №14-31-00014 «Создание лаборатории прорывных исследований дистанционного зондирования Земли». Результаты изложены в параграфах «Методология» и «Предлагаемое решение»; грантов Российского фонда фундаментальных исследований №16-37-00043_мол_а, №15-07-01164-а. Результаты изложены в параграфе «Экспериментальные исследования».
Поступила в редакцию: 19.08.2016
Принята в печать: 26.08.2016
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. Ю. Денисова, В. В. Мясников, “Атмосферная коррекция гиперспектральных изображений с использованием верифицированных данных малого объема”, Компьютерная оптика, 40:4 (2016), 526–534
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{DenMya16}
\by А.~Ю.~Денисова, В.~В.~Мясников
\paper Атмосферная коррекция гиперспектральных изображений с использованием верифицированных данных малого объема
\jour Компьютерная оптика
\yr 2016
\vol 40
\issue 4
\pages 526--534
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co247}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2016-40-1-526-534}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co247
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v40/i4/p526
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерная оптика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:182
    PDF полного текста:62
    Список литературы:37
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024