СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Цифровая обработка широко используется в промышленности, образовании и космосе, которые работают с изображениями высокого разрешения. При дистанционном зондировании земной поверхности для исследования недр и полезных ископаемых необходимы изображения высокого разрешения. Однако снимки, получаемые со спутников и с помощью аэрофотосъемки, не всегда обладают достаточным качеством, вследствие чего их подвергают дополнительной компьютерной обработке. Поэтому разработка модели субпиксельной обработки аэрокосмических снимков для последующего повышения их качества является актуальной задачей для теоретических исследований и решения различных прикладных задач.

Космическая фотосъемка является важной составляющей для получения фотоснимков местности и ее последующего анализа. Она может проводиться различными способами: через одиночную или прицельную, маршрутную или глобальную съемку, каждая из которых обладает своим преимуществом. Также космическая съемка различается относительно масштаба, обзорности, пространственного разрешения и спектральных характеристик.

Для повышения качества получаемых снимков имеется 3 группы методов: линейные, нелинейные методы и суперразрешение. Последний метод также называется сканированием, под которым понимается обработка нескольких снимков низкого разрешения, сдвинутых относительно друг друга на часть пикселя. Для того чтобы повысить качество изображения с помощью метода субпиксельной обработки, и была разработана модель, подразумевающая преобразование исходного «непрерывного» снимка в «дискретный» (в виде матрицы) через функции рассеяния точки.

Таким образом, в данной статье проанализированы способы получения космических снимков земной поверхности, рассмотрены методы повышениях их качества, а также разработана модель субпиксельной обработки аэрокосмических изображений при дистанционном зондировании Земли, что позволит проводить исследования и мониторинг полезных ископаемых и состояния недр земли.

1. Фетисов Д.В., Колесенков А.Н. Субпиксельная обработка изображений как средство увеличения пространственного разрешения снимков // Новые информационные технологии в научных исследованиях: материалы XXIII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов. – Рязань, 2018. – Т. 2. – С. 390–391.

2. Фетисов Д.В., Колесенков А.Н. Увеличение пространственного разрешения аэрокосмических снимков с использованием субпиксельной обработки // Современные технологии в науке и образовании СТНО-2018: сборник трудов Международной научно-технической и научно-методической конференции. – Рязань, 2018. – С. 221–226.

3. Improving the aerospace image quality using subpixel processing for the earth’s distance monitoring / D.V. Fetisov, A.N. Kolesenkov, T.A. Fetisova, V.V. Strotov // Proceedings Collections from SPIE Remote Sensing. –Berlin, 2018. – Paper 10792-17. – P. 1–6.

4. Fetisov D.V., Kolesenkov A.N., Fetisova T.A. Automatic scaling method of aerospace images using spectral transformation // 2018 International Russian Automation Conference (IRAC). – Sochi, Russia, 2018. – DOI: 10.1109/RUSAUTOCON.2018.8501672.

5. Козлов В.Л., Кузьмичев И.Р. Измеритель дальности и размерных параметров объектов на основе цифровой фотокамеры // Вестник БГУ. – 2011. – № 1. – С. 33–37.

6. Блажевич С.В., Селютина Е.С. Повышение разрешения цифрового изображения с использованием субпиксельного сканирования // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Математика. Физика. – 2014. – № 5. – С. 186–190.

7. Козлов В.Л., Васильчук А.С. Субпиксельная обработка изображений для измерения дальности на основе цифровой фотокамеры // Приборы и методы измерений. – 2012. – № 1. – С. 115–120.

8. Бескид П.П., Куракина Н.И., Орлова Н.В. Геоинформационные системы и технологии. – СПб.: РГГМУ, 2013. – 173 с.

9. Синтез цифровых изображений субпиксельного уровня разрешения с использованием расфокусировки / С.В. Блажевич, В.Н. Винтаев, Е.С. Селютина, Н.Н Ушакова // Техническое зрение в системах управления, 2011: сборник трудов научно-технической конференции. – М., 2012. – С. 127–137.

10. Чернявский Г.М. Перспективы космического мониторинга земли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2004. – Т. 1. – C. 39–46.

11. Гонсалес Р.С., Вудс Р.Е. Цифровая обработка изображений: монография / пер. с англ. под ред. П.А. Чочиа. – М.: Техносфера, 2006. – 1072 с.

12. Костяшкин Л.Н., Логинов А.А., Никифоров М.Б. Проблемные аспекты системы комбинированного видения летательных аппаратов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 5 (142). – С. 61–65.

13. Таганов А.И. Анализ и классификация рисков проекта методами нечеткой кластеризации // Информационные технологии моделирования и управления. – 2010. – № 4 (63). – С. 455–461.

14. Костров Б.В., Саблина В.А. Адаптивная фильтрация изображений со структурными искажениями // Цифровая обработка сигналов. – 2008. – № 4. – С. 49–53.

15. Костров Б.В., Костров В.В., Саблина В.А. Алгоритм восстановления изображений с периодическими низкочастотными искажениями // Радиотехника. – 2009. – № 11. – С. 92–95.