Исследование методов совмещения видеоданных дистанционного зондирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.01, кандидат физико-математических наук Василейский, Александр Сергеевич

• Василейский, Александр Сергеевич
• кандидат физико-математических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Василейский, Александр Сергеевич

1. Введение

2. Глава 1. Постановка задачи совмещения изображений 8 ш 2.1. Задачи, решаемые на основе совмещения изображений

2.2. Требования к процессу совмещения изображений

2.3. Точность предварительной привязки как требование к процессу совмещения изображений

2.3.1. Методика оценки точности предварительной привязки

2.3.2. Исходные данные для оценки точности

2.3.3. Результаты оценки точности предварительной привязки

3. Глава 2. Известные методы совмещения видеоданных

3.1. Площадные методы совмещения

3.2. Контурные методы совмещения

3.3. Трансформирование изображений при совмещении

3.4. Сравнительный анализ методов совмещения

4. Глава 3. Предлагаемый метод субпиксельного совмещения видеоданных и его преимущества

4 4.1 Предлагаемый общий алгоритм совмещения

4.2. Идентификация опорных точек

4.2.1. Методика скользящего окна

4.2.2. Корреляционный метод

4.2.3. Метод наименьших квадратов

4.2.4. Выбор размера фрагмента и области поиска

- Зона поиска

- Размер фрагмента

- Выбор размера фрагмента для корреляционного метода

- Выбор размера фрагмента для МНК

4.3. Отбор опорных точек

4.3.1. Оператор Моравека

4.3.2. Оператор энтропии 61 it 4.3.3. Сравнение операторов Моравека и энтропии

4.3.4. Выбор однородной сети опорных точек

4.3.5. Предсказание положения опорных точек

- Функция преобразования

- Оценка функции преобразования

4.4. Предобработка изображений

4.4.1. Радиометрические преобразования

4.4.2. Пространственная фильтрация

4.4.3. Выделение границ

4.5. Уточнение местоположения опорных точек 98 4.5.1. Субпиксельное уточнение с использованием МНК

4.6. Верификация опорных точек

4.6.1. Верификация по остаточным ошибкам

4.6.2. Верификация по корреляционному коэффициенту

4.6.3. Верификация по ошибке МНК

4.6.4. Верификация по корреляции Уолша

4.6.5. Комбинированная многоступенчатая верификация

5. Глава 4. Экспериментальная проверка метода субпиксельного совмещения видеоданных

5.1. Совмещение модельных видеоданных с КА FUEGO/FFEW

5.2. Совмещение изображений разных каналов

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование методов совмещения видеоданных дистанционного зондирования»

Актуальность работы

Изображения земной поверхности, получаемые с космических аппаратов (КА), уже на протяжении нескольких десятков лет с успехом применяются для изучения Земли. В последнее время наблюдается устойчивая тенденция роста использования видеоданных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в решении научных, хозяйственных и прикладных задач.

Объем видеоинформации ДЗЗ и необходимость оперативного использования большей ее части требуют разработки и реализации эффективных методов автоматизированной и автоматической обработки получаемых из космоса изображений земной поверхности.

Космические видеоданные, отражающие результаты съемки одних и тех же участков земной поверхности, получают в разное время, разными съемочными системами, с разных КА, в различных спектральных зонах и с разным пространственным разрешением. В то же время, эффективность исследования большинства характеристик земной поверхности и происходящих на ней процессов может быть достигнута только при совместной обработке большей части всех вышеперечисленных видеоданных.

Такая совместная обработка разных изображений одного и того же участка земной поверхности требует их координатного совмещения с субпиксельной точностью.

При совмещении двух изображений одно из них принято называть базовым или опорным, второе обычно называют совмещаемым. Совмещение изображений это процесс трансформирования совмещаемого изображения, осуществляемого таким образом, чтобы одни и те же пространственные структуры на нем и на базовом изображении имели одинаковые координаты в принятой системе координат (например, в системе координат базового изображения).

Таким образом, проблема совмещения различных получаемых из космоса изображений земной поверхности может рассматриваться как задача координатной привязки совмещаемого изображения к базовому. Автоматизация такого совмещения является весьма актуальной задачей.

Цель работы

Целью диссертационной работы явилась разработка метода, алгоритма и программного обеспечения автоматизированного совмещения крупномасштабных разновременных изображений одних и тех же участков земной поверхности. В основу представляемой к защите диссертационной работы легла работа автора в рамках проекта ESA FUEGO/FFEW. Основной задачей этого проекта является разработка системы КА ДЗЗ для детектирования и мониторинга лесных пожаров. Разрабатываемое диссертантом программно-алгоритмическое обеспечение предназначалось для совмещения изображений, получаемых в разное время оптико-электронной съемочной системой перспективного КА FUEGO/FFEW. В то же время представленные в диссертационной работе методические и алгоритмические решения могут с успехом использоваться для совмещения видеоданных с других съемочных систем.

Методы исследования

Основные результаты данной диссертационной работы получены путем изучения существующих методов совмещения изображений, анализа их эффективности и разработки алгоритма, оптимизирующего решение задачи совмещения, а также компьютерного моделирования процесса совмещения для подтверждения эффективности предлагаемого алгоритма и выбора его основных параметров.

Структура и основное содержание работы

Диссертационная работа включает введение, четыре главы, заключение, список литературы и приложения.

Заключение диссертации по теме «Приборы и методы экспериментальной физики», Василейский, Александр Сергеевич

Заключение

В представленной диссертационной работе приведены результаты исследования методов и разработки программно-алгоритмического обеспечения совмещения изображений, получаемых при дистанционном зондировании Земли (ДЗЗ). Совместная обработка изображений одного и того же участка земной поверхности, полученных в разное время, разными съемочными системами, на борту разных космических аппаратов (КА), в различных спектральных зонах и с разным пространственным разрешением требует их координатного совмещения с субпиксельной точностью. Большие объемы видеоинформации ДЗЗ и необходимость ее оперативного использования требуют разработки эффективных методов автоматизированного совмещения.

Разработка метода совмещения видеоданных в рамках представленной диссертационной работы осуществлялась на основе анализа задач исследований Земли из космоса, при решении которых необходимо проведение совмещения разных изображений, и основных требований к решению задачи совмещения.

Проведенный подробный сравнительный анализ известных методов совмещения изображений и их эффективности позволил выбрать структуру предложенного алгоритма совмещения разновременных и разноканальных данных ДЗЗ.

При разработке алгоритма совмещения и выборе оптимальных методов, используемых на каждом из его шагов, в рамках представленной диссертационной работы:

Предложен метод выбора оптимальной сети опорных точек на изображениях, обеспечивающий их однородное распределение. Разработан эффективный метод предсказания положения опорных точек на основе одновременного использования глобальных функций преобразования и локальных свойств изображений.

Разработан двухступенчатый метод уточнения положения опорных точек на основе метода наименьших квадратов (МНК), обеспечивающий надежную идентификацию опорных точек и субпиксельную точность совмещения изображений.

Предложен комбинированный многоступенчатый метод верификации опорных точек с использованием остаточных ошибок и сравнения текстурных признаков фрагментов изображений с помощью преобразования Уолша.

Проведены исследования, позволяющие выбирать оптимальные параметры алгоритма, минимизирующие временные затраты на его выполнение и максимизирующие точность получаемых результатов.

Предложенный алгоритм совмещения изображений реализован в виде специализированного программного обеспечения.

Эффективность разработанного в рамках данной диссертационной работы метода и алгоритма подтверждается рядом проведенных экспериментов по совмещению разновременных и разноканальных изображений, полученных с съемочной аппаратурой КА Landsat, SPOT, Ресурс-01.

Разработанное при выполнении представленной диссертационной работы программно-алгоритмическое обеспечение предназначалось для совмещения изображений, получаемых в разное время оптико-электронной съемочной системой перспективного КА FUEGO/FFEW, создаваемого в рамках проекта Европейского Космического Агентства (ESA). В то же время представленные методические и алгоритмические решения и программное обеспечение могут с успехом использоваться для совмещения видеоданных, получаемых другими съемочными системами.

В настоящее время разработанное программно-алгоритмическое обеспечение используется для оперативной автоматизированной обработки данных ДЗЗ в нескольких европейских научных центрах, проводящих работы в рамках различных проектов ESA, и позволяет решать с использованием разновременных космических снимков задачу мониторинга динамических процессов и явлений, происходящих на земной поверхности. На основе предложенного метода совмещения изображений автором диссертационной работы в рамках совместного проекта ИКИ РАН и Немецкого Аэрокосмического Центра (DLR) разработана методика для прецизионной межканальной геометрической калибровки аппаратуры ДЗЗ, установленной на борту КА BIRD.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Василейский, Александр Сергеевич, 2003 год

1. Агапов С.В. Фотограмметрия сканерных снимков. М., Картгеоцентр-Геодезиздат, 1976.-176 с.

2. Андросов В.А., Бойко Ю.В., Бочкарев А.М., Однорог А.П. Совмещение изображений в условиях неопределенности // Зарубежная радиоэлектроника.- 1985.- № 8, С.54-70.

3. Василейский А.С., Витриченко Э.А. Решение кривых блеска звезды ВМ Ori, полученных Волфом в полосах UVBYRI // Письма в астрономический журнал.- 2000.- Т.26.- № 8.- С.613-624.

4. Василейский А.С., Железное М.М., Зиман Я.Л. Алгоритмы координатной привязки космических видеоданных по навигационным измерениям // Известия ВУЗов: приборостроение.- 2002.- Т.46.- № 4.- С.37-43.

5. Василейский А.С., Железное М.М., Зиман Я.Л., Форш А.А. Повышение точности координатной привязки данных дистанционного зондирования Земли // Известия ВУЗов: приборостроение.- 2002.- Т.46.- № 4.- С.62-65.

6. Гарбук С.В., Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли.- М.: Издательство А и Б, 1997.- 296 с.

7. Гимельфарб Г.Л. Автоматизированная межотраслевая обработка снимков земной поверхности, получаемых с ИСЗ серии LANDSAT // Зарубежная радиоэлектроника, 1988, № 8, С.56-84.

8. Ю.Злобин В.К., Селиванов А.С., Еремеев В.В., Тучин Ю.М. Мультипроцессорная технология межотраслевой обработки видеоданных, полученных системой Ресурс-01 // Исследования Земли из космоса,- 1992.- № 2.- С.82-90.

9. Космическая съемка Земли. М.: ИПРЖР.-2002.- С.131.

10. Левшин В. Л. Биокибернетические оптико-электронные устройства автоматического распознавания изображений.- М.: Машиностроение, 1987.-176 с.

11. Математические и технические проблемы обработки изображений. Под ред. АС.Алексеева, Новосибирск.- 1986.

12. Мишев Д. Дистанционное зондирование Земли из космоса: Пер.с болг.- М.: Мир, 1985.- 232 с.

13. Непоклонов Б.В. Решение обратной фотограмметрической задачи по изображениям, получаемым с помощью многозональных сканирующих устройств с плоскостной разверткой // Труды ГосНИЦИПР.- Вып.27, Л.: Гидрометеоиздат, 1986.-С.141-148.

14. Непоклонов Б.В. Фотограмметрия изображений, получаемых с помощью многозональных сканирующих устройств с плоскостной разверткой // Труды ГосНИЦИПР.- Вып.27, Л.: Гидрометеоиздат, 1986.- С.122-140.

15. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ.- М.: Мир, 1982, 4.1, С.1-310.

16. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ.- М.: Мир, 1982, 4.2, С.316-790.

17. Собчук В. Г., Координатная привязка видеоинформации по опорным точкам / Аэрокосмические исследования Земли, обработка видеоинформации на ЭВМ.- М.: Наука.-С.71-78.

18. Тищенко А.П., Головчин В.Р. Пространственная привязка спутниковых сканерных изображений по траекторным данным / Аэрокосмические исследования Земли, обработка видеоинформации на ЭВМ,- М.: Наука.- С.56-65.

19. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника: Пер. с англ.- М.: Мир.- 1989.- 624 с.22.