Особливості отримання аерокосмічних зображень, їх оброблення та оцінювання шуму


  • N. B. Shakhovska Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів https://orcid.org/0000-0002-6875-8534
  • O. I. Kosar Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів
Ключові слова: оброблення графічних зображень; дистанційне зондування Землі; аерокосмічні зображення; накладання шумів на зображення; оцінка типу та ступеня спотворень

Анотація

Зроблено акцент на аерокосмічних зображеннях, методах їх отримання та застосування. Якість отриманих первинних зображень часто не відповідає потребам кінцевих користувачів. Якщо спотворювальним чинником для зображення є шум, то використовуються передусім фільтри, що з різним успіхом усувають різні типи шумів. Виділено групу сучасних систем та засобів програмного забезпечення, що використовують для отримання та оброблення аерокосмічних зображень. Охарактеризовано особливості таких зображень у різних спектральних діапазонах. Подано особливості типових спотворень для такого типу зображень. Окрему увагу при цьому приділено шумам різних типів. Оцінювати рівень шуму можна на базі одного та багатьох зображень. Для цього існують різні методи. Проаналізовано наявні методи оцінювання шуму для графічних зображень, зокрема такі типи методів: визначення функції рівня шуму з єдиного зображення, що використовує залежність дисперсії шуму від інтенсивності зображення і передбачає визначення ділянок однорідності (гомогенності); визначення типу та рівня шуму з гістограми яскравості зображення; оцінка на базі окремого зображення з використанням кусково-гладкої функції попередньої моделі зображень та функції відгуку камер із зарядовим зв'язком; оцінка на базі математичних співвідношень щодо залежності автокореляційної функції зображень від дисперсії адитивного шуму та інші. Експериментальним чином застосовано кілька методів для оцінки шуму для зображення з відкритого датасету DOTA.

Біографії авторів

N. B. Shakhovska, Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів

д-р техн. наук, професор, завідувач кафедри систем штучного інтелекту

O. I. Kosar, Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів

аспірант, кафедра систем штучного інтелекту

Посилання

Eremeev, V. V., Zenin, V. A., & Kniazkov, P. A. (2008). Statisticheskaia otcenka stepeni zashumlennosti kosmicheskikh izobrazhenii zemnoi poverkhnosti. Vestnik RGRTU, 2(24). Retrieved from: http://www.rsreu.ru/en/component/docman/doc_download/545-3-7 (Date of treatment: 25.05.2018). [In Russian].
Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2002). Digital image processing. (2nd ed.). New Jork: Upper Saddle River, 793 p.
Healey, G., & Kondepudy, R. (1994). Radiometric CCD camera calibration and noise estimation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 16(3), 267–276.
Kashkin, V. B., & Sukhinin, A. I. (2008). Tcifrovaia obrabotka aerokosmicheskikh izobrazhenii. Versiia 1.0. IPK SFU. Retrieved from: http://files.lib.sfu-kras.ru/ebibl/umkd/54/u_course.pdf (Date of treatment: 20.05.2018). [In Russian].
Kashtan, V. Yu. (2016). Kompiuterno-hrafichni tekhnolohii veivlet-obroblennia fotohrammetrychnykh skanernykh zobrazhen. Abstract of Candidate Dissertation for Technical Sciences (05.01.01 – Applied Geometry, Engineering Graphics). Dnipro, 24 p. [In Ukrainian].
Krivenko, S. S., Kolganova, E. O., & Lukin, V. V. (2013). Filtratciia izobrazhenii s ispolzovaniem preobrazovaniia Khaara v blokakh. Systemy obroblennia informatsii, 8, 63–69. [In Russian].
Liu, C., Freeman, W., Szeliski, R., & Kang, S. (2006). Noise Estimation from a Single Image. Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Retrieved from: http://people.csail.mit.edu/billf/publications/Noise_Estimation_Single_Image.pdf (Date of treatment: 23.05.2018).
Spectroradiometer. (2019). Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer. Retrieved from: https://modis.gsfc.nasa.gov/about (Date of treatment: 25.05.2018).
Stefano, A. De., White, P. R., & Collis, W. B. (2004a). Training Methods for Image Noise Level Estimation on Wavelet Components. EURASIP journal on advances in signal processing, 16. Retrieved from: https://www.researchgate.net/publication/26532314_Training_Methods_for_Image_Noise_Level_Estimation_on_Wavelet_Components/download (Date of treatment: 25.05.2018).
Stefano, A., White, P., & Collis, W. (2004b). Training methods for image noise level estimation on wavelet components. EURASIP Journal on Applied Signal Processing, 16, 2400–2407.
Sutour, C., Deledalle, C., & Aujol Sutour, J. (2015). Estimation of the noise level function based on a non-parametric detection of homogeneous image regions. Journal on Imaging Sciences, Society for Industrial and Applied Mathematics, 8(4). Retrieved from: https://pdfs.semanticscholar.org/1976/7f38908e3cce460fbec413a32321a86deed1.pdf (Date of treatment: 22.05.2018).
Опубліковано
2019-06-27
Як цитувати
Shakhovska, N. B., & Kosar, O. I. (2019). Особливості отримання аерокосмічних зображень, їх оброблення та оцінювання шуму. Науковий вісник НЛТУ України, 29(6), 102-106. https://doi.org/10.15421/40290621
Розділ
Інформаційні технології галузі