Информатика и автоматизация
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






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


Информатика и автоматизация, 2021, выпуск 20, том 2, страницы 302–340
DOI: https://doi.org/10.15622/ia.2021.20.2.3
(Mi trspy1145)
 

Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)

Цифровые информационно-телекоммуникационные технологии

Формирование комплексного изображения земной поверхности на основе кластеризации пикселей локационных снимков в многопозиционной бортовой системе

В. А. Ненашевa, И. Г. Ханыковb

a Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения» (ГУАП)
b Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук»
Аннотация:  Предлагается способ комплексирования разноракурсных изображений с применением алгоритма квазиоптимальной кластеризации пикселей к исходным снимкам земной поверхности. Исходные разноракурсные изображения, сформированные бортовой аппаратурой многопозиционных локационных систем, состыковываются в единый составной снимок и при помощи высокоскоростного алгоритма квазиоптимальной кластеризации пикселей редуцируются до нескольких цветов с сохранением характерных границ. Особенность алгоритма квазиоптимальной кластеризации заключается в генерации серии разбиений с постепенно увеличивающейся детализацией за счет переменного числа кластеров. Эта особенность позволяет выбрать подходящие разбиения пар состыкованных изображений из серии сгенерированных.
На паре изображений из выбранного разбиения состыкованного снимка осуществляется поиск опорных точек выделенных контуров. Для этих точек определяется функциональное преобразование и после его применения к исходным снимкам осуществляется оценка степени корреляции комплексированного изображения. Как положение опорных точек контура, так и само искомое функциональное преобразование уточняется до тех пор, пока оценка качества комплексирования не будет приемлемой. Вид функционального преобразования подбирается по редуцированным по цвету изображениям, а затем применяется к исходным снимкам. Этот процесс повторяется для кластеризованных изображений с большей детализацией в том случае, если оценка качества комплексирования не является приемлемой. Целью настоящего исследования является разработка способа, позволяющего сформировать комплексное изображение земной поверхности из разноформатных и разнородных снимков.
В работе представлены следующие особенности способа комплексирования. Первая особенность заключается в обработке единого составного изображения из пары состыкованных исходных снимков алгоритмом кластеризации пикселей, что позволяет подобным образом выделить одинаковые области на его различных частях. Вторая особенность заключается в определении функционального преобразования по выделенным точкам контура на обработанной паре кластеризованных снимков, которое и применяется к исходным изображениям для их комплексирования.
В работе представлены результаты формирования комплексного изображения как по однородным (оптическим) снимкам, так и по разнородным (радиолокационным и оптическим) снимкам. Отличительной чертой предлагаемого способа является улучшение качества формирования, повышение точности и информативности итогового комплексного изображения земной поверхности.
Ключевые слова: кластеризация пикселей, разноракурсные изображения, синтезирование комплексного изображений, локационные бортовые системы, полноразмерные изображения земной поверхности, опорные точки контура, комплексирование информации, беспилотный летательный аппарат, многопозиционная система.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 19-79-00303
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 19-79-00303).
Поступила в редакцию: 16.12.2020
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.932
Образец цитирования: В. А. Ненашев, И. Г. Ханыков, “Формирование комплексного изображения земной поверхности на основе кластеризации пикселей локационных снимков в многопозиционной бортовой системе”, Информатика и автоматизация, 20:2 (2021), 302–340
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{NenKha21}
\by В.~А.~Ненашев, И.~Г.~Ханыков
\paper Формирование комплексного изображения земной поверхности на основе кластеризации пикселей локационных снимков в многопозиционной бортовой системе
\jour Информатика и автоматизация
\yr 2021
\vol 20
\issue 2
\pages 302--340
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/trspy1145}
\crossref{https://doi.org/10.15622/ia.2021.20.2.3}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=45594819}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy1145
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v20/i2/p302
  • Эта публикация цитируется в следующих 5 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и автоматизация
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:102
    PDF полного текста:70
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024