en
Назад
DOI: 10.17586/1023-5086-2018-85-04-19-27
УДК: 621.397.3
Определение параметров искажений изображений спектральным способом в задаче обработки снимков поверхности Земли, полученных со спутников и самолётов
Полный текст «Оптического журнала»
Полный текст на elibrary.ru
Публикация в Journal of Optical Technology
Сизиков В.С., Степанов А.В., Меженин А.В., Бурлов Д.И., Экземпляров Р.А. Определение параметров искажений изображений спектральным способом в задаче обработки снимков поверхности Земли, полученных со спутников и самолётов // Оптический журнал. 2018. Т. 85. № 4. С. 19–27. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2018-85-04-19-27
Sizikov V.S., Stepanov A.V., Mezhenin A.V., Burlov D.I., Ekzemplyarov R.A. Determining image-distortion parameters by spectral means when processing pictures of the earth’s surface obtained from satellites and aircraft [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2018. V. 85. № 4. P. 19–27. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2018-85-04-19-27
V. S. Sizikov, A. V. Stepanov, A. V. Mezhenin, D. I. Burlov, and R. A. Éksemplyarov, "Determining image-distortion parameters by spectral means when processing pictures of the earth’s surface obtained from satellites and aircraft," Journal of Optical Technology. 85(4), 203-210 (2018). https://doi.org/10.1364/JOT.85.000203
Решается задача устранения смазывания, дефокусирования и зашумления аэрокосмических изображений (снимков) поверхности Земли, полученных при дистанционном зондировании. Тип искажения (смазывание или дефокусирование) определяется модифицированным спектральным способом (с определением значений параметров искажений по выведенным оригинальным формулам). Определение типа искажения и получение оценок параметров искажения позволяют повысить точность восстановления изображений путём решения интегральных уравнений (некорректная задача). Предложена новая модель шума — мультиполярный импульсный шум, более адекватный, чем биполярный импульсный шум, и фильтр для его фильтрации. Показано, что погрешность восстановления изображений может зависеть от того, в какой последовательности выполнено устранение смаза/дефокусирования и шума. Приведены результаты обработки искажённых снимков некоторого участка земной поверхности.
искажённые изображения земной поверхности, смазывание, дефокусирование, зашумление, устранение искажений, функция рассеяния точки, спектральный способ оценки параметров искажений, мультиполярный импульсный шум, последовательность операций, MatLab
Коды OCIS: 100.0100
Список источников:1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006. 1072 с.
2. Сизиков В.С. Оценка функции рассеяния точки по спектру искаженного томографического изображения // Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 10. С. 13–17.
3. Сизиков В.С. Спектральный способ оценки функции рассеяния точки в задаче устранения искажений изображений // Оптический журнал. 2017. Т. 84. № 2. С. 36–44.
4. Сизиков В.С. Прямые и обратные задачи восстановления изображений, спектроскопии и томографии с MatLab. СПб.: Лань, 2017. 412 с.
5. Василенко Г.И., Тараторин А.М. Восстановление изображений. М.: Радио и связь, 1986. 304 с.
6. Бейтс Р., Мак-Доннелл М. Восстановление и реконструкция изображений. М.: Мир, 1989. 336 с.
7. Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. Цифровая обработка изображений в информационных системах. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. 352 с.
8. Сизиков В.С. Обратные прикладные задачи и MatLab. СПб.: Лань, 2011. 256 с.
9. Сизиков В.С., Экземпляров Р.А. Последовательность операций при фильтрации шумов на искажённых изображениях // Оптический журнал. 2013. Т. 80. № 1. С. 39–48.
10. Остриков В.Н., Плахотников О.В. Идентификация функции рассеяния точки канала наблюдения по калибрующему изображению посредством метода наименьших квадратов // Оптический журнал. 2006. Т. 73. № 2. С. 26–30.
11. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. 616 с.
12. Yan L., Lin H., Zhong S., Fang H. Semi-blind spectral deconvolution with adaptive Tikhonov regularization // Applied Spectroscopy. 2012. V. 66. № 11. P. 1334–1346.
13. Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В. Обратные задачи обработки фотоизображений // Некорректные задачи естествознания / Под ред. Тихонова А.Н., Гончарского А.В. М.: Изд-во МГУ, 1987. С. 185–195.
14. Hansen P.C. Discrete inverse problems: Insight and algorithms. Philadelphia: SIAM, 2010. 213 p.
15. Леонов А.С. Решение некорректно поставленных обратных задач: Очерк теории, практические алгоритмы и демонстрации в МАТЛАБ. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. 336 с.
16. Протасов К.Т., Белов В.В., Молчунов Н.В. Восстановление изображений с предварительным оцениванием функции рассеяния точки // Оптика атмосферы и океана. 2000. Т. 13. № 2. С. 139–145.
17. Воскобойников Ю.Е. Комбинированный нелинейный алгоритм восстановления контрастных изображений при неточно заданной аппаратной функции // Автометрия. 2007. Т. 43. № 6. С. 3–16.
18. Антонова Т.В. Методы идентификации параметра в ядре уравнения первого рода типа свертки на классе функций с разрывами // Сибирский журнал вычислительной математики. 2015. Т. 18. № 2. С. 107–120.
19. Сидоров Д.Н. Методы анализа интегральных динамических моделей: теория и приложения. Иркутск: Изд-во ИГУ, 2013. 293 с.
20. Sidorov D. Integral dynamical models: singularities, signals and control. Singapore–London: World Sci. Publ., 2014. 243 p.
21. Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. СПб.: Питер, 2002. 608 с.
22. Sizikov V.S., Stepanov A.V. Method of training examples in solving inverse ill-posed problems of spectroscopy // Sci.
Techn. J. Information Technologies, Mechanics and Optics. 2015. V. 15. № 6. P. 1147–1154.
23. Леонов А.С., Ягола А.Г. Адаптивные оптимальные алгоритмы решения некорректных задач с истокообразно представимыми решениями // Журн. вычисл. матем. и матем. физики. 2001. Т. 41. № 6. С. 855–873.
24. Lim J.S. Two-dimensional signal and image processing. New Jersey: Prentice Hall PTR, 1990. 694 p.
25. Яне Б. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2007. 584 с.
26. Бурлов Д.И., Меженин А.В., Немолочнов О.Ф., Поляков В.И. Автоматизация выбора метода сжатия цифрового видео в интеллектуальных системах железнодорожного транспорта // Вестник РГУПС. 2014. № 1(53). С. 35–40.