IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Компьютерные технологии применяются при проектировании и составлении карт; создании информационных систем, использующих в своей работе электронные карты; а также использовании возможностей сети Internet для хранения электронных карт и доступа к ним огромного количества пользователей.

Одним из источников информации при создании электронных карт являются материалы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), т. е. данные, полученные в ходе наблюдения поверхности Земли авиационными и космическими средствами, оснащёнными различной съемочной аппаратурой [1,3].

Следующим шагом в процессе создания электронной карты является интерпретация или дешифрирование материалов, полученных в ходе дистанционного зондирования, т. е. распознание на изображении объектов, границ, а также определенных характеристик с обозначением их соответствующими условными знаками.

По ряду причин цифровые аэрофотоснимки прежде чем интерпретировать, подвергают предварительной обработке и анализу. Так, многие изображения бывают искажены разного рода шумами и помехами, возникновение которых обусловлено способами их получения и дальнейшей оцифровки.

При создании программного модуля из множества способов обработки были выделены два основных: фильтрация и сегментация изображений. Фильтрация выполняется для удаления шумов [6], а сегментация – для выделения линий и площадных объектов и последующего анализа изображений [4].

К реализованным методам фильтрации относятся пространственный линейный сглаживающий фильтр и пространственный нелинейный медианный фильтр. Также для реализации в программном модуле были выбраны два следующих метода сегментации: выделение границ, основанное на разности яркости элементов и фона изображения, и пороговая обработка, заключающаяся в разделении яркостных характеристик согласно определенному порогу. Алгоритмы первой группы математически заключаются в вычислении производных, представленных для цифровых изображений в виде дискретных приближений градиента [2,5]. К ним относятся методы, основанные на операторах Робертса, Собела, Лапласа. Алгоритмы второй группы применяется при обработке изображений, отдельные однородные области которых имеют определенное среднее значение яркости. Распространенным методом пороговой обработки является бинаризация изображения, т. е. такое преобразование, результатом применения которого является представление пикселей только одним из двух цветов. Также в случаях, когда необходимо выделить объекты, цвет которых принадлежит определенному диапазону, используется сегментация, обеспечивающая выделение одного из трёх каналов цвета.

В основе существующего множества методов пороговой обработки лежит анализ гистограмм оригинального изображения. Гистограммой называется график статистического распределения различных значений яркости цифрового изображения, в котором по оси абсцисс представлена яркость, а по оси ординат — относительное число пикселей с данным значением яркости.

Таким образом, в разработанном программном модуле анализ изображения выполняется путём построения гистограмм составляющих цвета и яркости, т.е. графиков зависимости числа пикселей от соответствующей им яркости.

Обработка изображений же осуществляется следующими способами:

• фильтрация сглаживающим и медианным фильтрами;

• выделение границ операторами Лапласа, Собела и Робертса;

• преобразование цветного изображения в оттенки серого;

• бинаризация изображения;

• отображение составляющих цвета (каналов красного, зелёного и синего).

Все реализованные методы цифровой обработки изображений были выбраны в силу их относительно высокой эффективности и быстродействия, а также простоты реализации.

Для разработки программы был выбран язык Java, т.к. он достаточно современен, быстр и безопасен; является объектно-ориентированным языком программирования; имеет встроенные библиотеки, которых достаточно для решения поставленной задачи; а также является кроссплатформенным языком, что позволит использовать его на множестве платформ и оперативных систем.

Для реализации рассмотренных выше методов обработки изображений можно воспользоваться модулями современных коммерческих геоинформационных систем или программным обеспечением для моделирования. Но т.к. эти системы являются комплексами средств, направленных на сбор, хранение, анализ и графическую визуализацию данных и связанной с ними информации о необходимых объектах, то использование их только для обработки может быть несколько проблематично, в силу того, что конкретный модуль ГИС может включать в себя не все требуемые методы обработки изображений; а поиск дополнительного ПО, включающего нужные способы, приведёт к дополнительным затратам средств и времени.

Также описанные методы цифровой обработки изображений можно реализовать аппаратно, используя микропроцессор, микроконтроллер или ПЛИС. Однако, т.к. обычно для решения задачи используется последовательное применение нескольких методов цифровой обработки изображений, создание аппаратного модуля, реализующего множество способов обработки, будет крайне затруднительно и достаточно дорого. А учитывая быстродействие современных компьютеров, использование ПО, предназначенного только для обработки изображений, может привести к значительному снижению затрат времени. Также использование специализированного ПО для цифровой обработки изображений позволит изменять и модифицировать алгоритмы обработки согласно условиям конкретной задачи.

Таким образом в данной статье был произведен обзор программного модуля для предварительной обработки и анализа цветных цифровых аэрофотоснимков. А также рассмотрены использованные методы фильтрации и сегментации цифровых изображений.

Список литературы

1. Сальников И.И. Растровые пространственно-временные сигналы в системах анализа изображений. М.: Физматлит, 2009. – 248 с.

2. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. – М.: Мир, 1982.

3. Сальников И.И. Анализ пространственно-временных параметров удаленных объектов в информационных технических системах. М.: Физматлит, 2011. – 252 с.

4. Сальников И.И. Поэлементный анализ растровых изображений. Пенза.: Приволжский Дом знаний, 2015. – 180 с.

1. Сальников И.И. Размерная селекция бинарных изображений локальных объектов при анализе аэрофотоснимков // Телекоммуникации. 2015. – №2. – С.17-23.

2. Тарасов П.В., Ушенина И.В. Методы фильтрации, использующиеся при подготовке аэрофотоснимков к дешифрированию // Международный студенческий научный вестник. 2016. – №3-1. – С. 93-94.

Код для цитирования: Скопировать