Метод и алгоритмы межканальной градиентной реконструкции многоспектральных изображений в оптико-электронных комплексах воздушной и космической разведки

Системный анализ, управление и обработка информации


Авторы

Шипко В. В.

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», ул. Старых Большевиков, 54а, Воронеж, 394064, Россия

e-mail: shipko.v@bk.ru

Аннотация

В статье представлены метод и алгоритмы межканальной градиентной реконструкции многоспектральных цифровых изображений, искаженных аппликативными помехами. Как показали результаты проведенных численных и экспериментальных исследований, предлагаемый метод и его алгоритмическая реализация позволяют получить более высокую точность обнаружения и реконструкции искаженных участков изображения по сравнению с существующими методами обработки. При этом вычислительные затраты разработанных алгоритмов позволяют обрабатывать цветные (3-х канальные) изображения в масштабе времени близком к реальному.

Ключевые слова

цветные цифровые изображения, многоспектральные изображения, аппликативные помехи, импульсные помехи, межканальная градиентная реконструкция, медианная фильтрация

Библиографический список

  1. Тарасов В.В., Якушенков Ю.Г. Двух- и много диапазонные оптико-электронные системы с матричными приемниками излучения. – М.: Университетская книга, Логос, 2007. – 192 с.

  2. Дворкин Б.А., Дудкин С.А. Новейшие и перспективные спутники дистанционного зондирования Земли // Геоматика. 2013. № 2. С. 16 – 36.

  3. Бельский А.Б., Чобан В.М. Математическое моделирование и алгоритмы распознавания целей на изображениях, формируемых прицельными системами летательного аппарата // Труды МАИ. 2013. № 66. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=40856

  4. Lukin V. Processing of multichannel RS data for environment monitoring // Proc. of NATO Advanced Research Workshop on Geographical Information Processing and Visual Analytics for Environmental Security. Trento, (Italy): Springer Netherlands, July 2009. P. 129 – 138.

  5. Барабин Г.В., Гусев В.Ю. Фотограмметрический метод построения единого изображения при спутниковой съемке секционированным датчиком изображений // Труды МАИ. 2013. № 71. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=46740

  6. Казбеков Б.В. Совмещение инфракрасных изображений с изображениями видимого диапазона в задачах идентификации подвижных наземных целей с борта беспилотного летательного аппарата // Труды МАИ. 2013. № 65. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=35912

  7. Козирацкий Ю.Л., Юхно П.М. Синтез оптических помех // Радиотехника. 2000. № 10. С. 52 – 59.

  8. Калинин П.В., Сирота А.А. Моделирование аппликативных искажений с различной степенью прозрачности и случайной формой // Цифровая обработка сигналов. 2013. № 1. С. 28 – 33.

  9. Шипко В.В. Экспериментальные исследования полей изображений в условиях воздействия засветочных лазерных помех на многоканальный фотоприемник // Вестник военно-воздушной академии. 2014. № 2 (21). С. 181 – 185.

  10. Асанов С.В., Егоров С.М., Игнатьев А.Б., Морозов В.В., Резунков Ю.А., Степанов В.В. Нелинейность и инерционность отклика матричных инфракрасных фотоприемников на лазерное излучение // Оптический журнал. 2014. Т. 1. № 9. С. 62 – 68.

  11. Стафеев В.И., Бурлаков И.Д., Бонтарь К.О., Акимов В.М., Климанов Е.А., Сагинов Л.Д. Экспериментальное исследование оптической стойкости матрицы «смотрящего» типа на основе CdxHg1-xTe к воздействию лазерного излучения с длиной волны 10,6 мкм // Материалы электронной техники. 2007. № 2. С. 31 – 34.

  12. Воскобойников Ю.Е., Белявцев В.Г. Нелинейные алгоритмы фильтрации векторных сигналов // Автометрия. 1999. № 5. С. 97 – 105.

  13. Можейко В.И., Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю. Адаптивный метод ранговой многоканальной фильтрации для подавления шумов в цветных изображениях // Известия Вузов. Приборостроение. 2009. Т. 52. № 8. С. 30 – 37.

  14. Самойлин Е.А., Шипко В.В. Межканальная градиентная реконструкция сигналов цветных цифровых изображений искаженных импульсными помехами // Автометрия. 2014. Т. 50. № 2. С. 22 – 30.

  15. Самойлин Е.А., Шипко В.В. Исследование точностных характеристик метода межканальной градиентной реконструкции цветных цифровых изображений // Автометрия. 2014. Т. 50. № 4. С. 59 – 66.

  16. Самойлин Е.А., Шипко В.В. Метод межканальной компенсации импульсных помех в задачах восстановления многокомпонентных цифровых изображений // Оптический журнал. 2013. Т. 80. № 10. С. 53.

  17. Самойлин Е.А., Шипко В.В. Итерационные алгоритмы межканальной градиентной реконструкции многокомпонентных изображений, искаженных аппликативными помехами // Оптический журнал. 2014. Т. 81. № 4. С. 54 – 60.

  18. Самойлин Е.А., Шипко В.В. Метод межканальной градиентной реконструкции искаженных сигналов цветных цифровых изображений // Цифровая обработка сигналов. 2013. № 3. С. 13 – 16.

  19. Самойлин Е.А., Шипко В.В. Метод различения случайных сигналов многокомпонентных изображений и импульсных помех на основе свойства межканальной избыточности // Цифровая обработка сигналов. 2014. № 3. С. 13 – 16.

  20. Самойлин Е.А. Алгоритмы оценивания импульсного шума в задачах цифровой фильтрации оптических изображений // Оптический журнал. 2006. Т. 73. № 12. С. 42 – 46.

  21. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.

  22. Самойлин Е.А., Шипко В.В., Трифонов П.А. Итерационный алгоритм восстановления цифровых изображений с адаптивным обнаружением импульсных помех // Материалы XIX Международной научной конференции «Радиолокация навигация связь». – Воронеж: Изд-во САКВОЕЕ, 2013. Т. 1. С. 182 – 189.


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2021

Вход