Метод сокращения избыточности данных оптико-электронного дистанционного зондирования Земли на основе реструктуризации полутоновых изображений

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Григорьев А.Н., Дудин Е.А. Метод сокращения избыточности данных оптико-электронного дистанционного зондирования Земли на основе реструктуризации полутоновых изображений // Оптический журнал. 2018. Т. 85. № 10. С. 26–32. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2018-85-10-26-32

Grigoriev A.N., Dudin E.A. Method for reducing the redundancy of optoelectronic remote Earth-probing data based on the restructuring of gray-scale images [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2018. V. 85. № 10. P. 26–32. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2018-85-10-26-32

Ссылка на англоязычную версию:

A. N. Grigor’ev and E. A. Dudin, "Method for reducing the redundancy of optoelectronic remote Earth-probing data based on the restructuring of gray-scale images," Journal of Optical Technology. 85(10), 618-623 (2018). https://doi.org/10.1364/JOT.85.000618

Аннотация:

Предлагается метод сокращения избыточности (сжатия) данных дистанционного зондирования Земли — полутоновых изображений. Разработанный метод основан на процедуре реструктуризации изображения и методе главных компонент. Разработана методика анализа качества метода сокращения избыточности данных дистанционного зондирования, на основе которой выполнено сравнение разработанного метода и существующих стандартов сжатия данных, используемых в интересах дистанционного зондирования. Показано, что разработанный метод сокращения избыточности данных обеспечивает качество результатов обработки лучше аналогов. Сформулированы частные рекомендации по использованию разработанного метода сокращения избыточности данных.

Ключевые слова:

дистанционное зондирование, оптико-электронная съёмка, реструктуризация изображений, сокращение избыточности, сжатие данных

Коды OCIS: 100.2000, 280.4991

Список источников:

1. Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. 384 с.
2. Дудин Е.А., Титков Б.В., Алтухов А.И. Технология компрессии изображений больших размеров // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2009. Т. 1. № 72. С. 46–51.
3. Григорьев А.Н., Дудин Е.А. Метод адаптивного сжатия спутниковых изображений земной поверхности // Изв. вузов. Приборостроение. 2015. Т. 58. № 3. С. 179–184.
4. Гришенцев А.Ю. Эффективное сжатие изображений на базе дифференциального анализа // Журнал радиоэлектроники. 2012. № 11. С. 10–11.
5. Лезин И.А., Соловьев А.В. Сжатие изображений с использованием многослойного персептрона // Известия Самарского научного центра РАН. 2016. Т. 18. № 4(4). С. 770–773.
6. Дудин Е.А., Карин С.А., Григорьев А.Н. Сжатие многоспектральных данных дистанционного зондирования Земли с использованием метода главных компонент // Информация и космос. 2014. № 4. С. 77–81.
7. Григорьев А.Н., Дудин Е.А. Процедура реструктуризации полутоновых изображений, сформированных оптико-электронными средствами дистанционного зондирования Земли // Оптический журнал. 2017. Т. 84. № 4. С. 20–24.
8. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972. 489 с.
9. Кормен Т.Х., Лейзерсон Ч.И., Ривест Р.Л., Штайн Кл. Алгоритмы: построение и анализ. М.: Вильямс, 2006. 1296 с.