Науковий вісник НГУ

Технологія злиття багатоспектрального та панхроматичного супутникових зображень високої розрізненості

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Інформаційні технології, системний аналіз та керування

Останнє оновлення: 03 листопада 2015

Опубліковано: 03 листопада 2015

Перегляди: 3876

Автори:

В.В. Гнатушенко, доктор технічних наук, професор, Дніпропетровський національний університет імені Олеся Гончара, завідувач кафедри автоматизованих систем обробки інформації, м. Дніпропетровськ, Україна.

Вік.В. Гнатушенко, кандидат технічних наук, доцент, Національна металургійна академія України, доцент кафедри інформаційних технологій та систем, м. Дніпропетровськ, Україна.

О.О. Кавац, кандидат технічних наук, доцент, Національна металургійна академія України, доцент кафедри інформаційних технологій та систем, м. Дніпропетровськ, Україна.

В.Ю. Шевченко, Дніпропетровський національний університет імені Олеся Гончара, м. Дніпропетровськ, Україна.

Реферат:

Мета. Основною метою роботи є збільшення просторової розрізненості мультиспектральних супутникових знімків з виключенням спектральних спотворень у локальних областях.

Методика. Технологія на основі HSV-, ІСА- та Wavelet-перетворень включає отримання вхідних зображень різного просторового розрізнення однієї й тієї ж сцени; переведення після спектральної корекції первинних зображень у кольоровий простір HSV; вейвлет-декомпозиція отриманих зображень; вейвлет-формування синтезованого RGB-зображення, за якого внесок відповідних низькочастотних складових зображень ураховується за допомогою лінійних форм. Визначення їх коефіцієнтів формулюється як оптимізаційна задача за критерієм максимізації інформаційної характеристики, зокрема ентропії. Потім здійснюється пряме ІСА-перетворення отриманого RGB-зображення; заміна першої компоненти ІСА-зображення первинним панхроматичним зображенням; зворотне ІСА-перетворення. У результаті одержуємо синтезоване багатоспектральне зображення підвищеної просторової розрізненості.

Результати. Розроблена нова технологія підвищення інформативності аерокосмічних багатоканальних знімків на основі HSV, IСA- та вейвлет-перетворень. Проведене тестування ефективності запропонованого методу на восьмиканальних знімках з супутника Worldview-2. Отримані результати свідчать про те, що синергетична обробка сканерних багатоканальних даних за допомогою запропонованої інформаційної технології дає більш якісний результат, а синтезоване зображення має підвищену інформативність і деталізацію об'єктів без колірних спотворень. Отримані синтезовані зображення відрізняються більшим контрастуванням та чіткістю на границях «об’єкт інтересу – фон».

Наукова новизна. На відміну від відомих способів підвищення якості багатоканальних зображень, таких як Грама-Шмідта, Брові, PCA, аналіз незалежних компонент, IHS-алгоритм та ін., що не враховують особливості побудови сучасних скануючих пристроїв, відповідних структур і форматів даних, що призводить до викривлення кольорів первинного зображення, запропонований метод дозволяє зберегти спектральну інформацію оригінального багатоканального зображення при підвищенні просторової розрізненості. Крім того, з’являється можливість уникнути кольорових спотворень і досягти більшої деталізації цифрового зображення, особливо в ділянках затінення об’єктів інтересу.

Практична значимість. Інформаційна технологія може бути застосована при обробці аерокосмічних зображень для збільшення просторової розрізненості мультиспектральних супутникових знімків. Крім того, використання запропонованої технології надає можливість ефективно проводити подальше розпізнавання та оперативний моніторинг дислокації військової техніки, об'єктів будівництва інфраструктури тощо.

Список літератури / References:

1. Schowengerdt, R. (2007), Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing, Academic Press, New York.

2. 10Pohl, C. and Van Genderen, J.L. (1998), “Multisensor image fusion in remote sensing: concepts, methods and applications”, International Journal of Remote Sensing, Vol. 19, no. 5, pp. 823–854.

http://dx.doi.org/10.1080/014311698215748

3. Blum, R.S. and Liu, Z. (2006), Multi-sensor Image Fusion and Its Applications, CRC Press, Taylor & Francis Group, NW.

4. Rubén Javier Medina Daza; Carlos Pinilla Ruiz and Luis Joyanes Aguilar (2013), “Two-dimensional fast Haar wavelet transform for satellite-image fusion”, Journal Appl. Remote Sensing, no. 7(1), 073698 (Sep. 24, 2013).

http://dx.doi.org/10.1117/1.JRS.7.073698

5. Li, S., Kwok, J.T. and Wang, Y. (2002), “Using the discrete wavelet frame transform to merge Landsat tm and Spot panchromatic images”, Information Fusion, Vol. 3, pp. 17–23.

Doi: 10.1016/S1566-2535(01)00037-9

6. Gonzalez-Audicana, M., Saleta, J.L., Catalan, R.G., and Garcia, R. (2004), “Fusion of multispectral and panchromatic images using improved IHS and PCA mergers based on wavelet decomposition”, IEEE Transactions Geoscience Remote Sensing, vol. 42, no. 6, pp. 1291–1299, Jun. 2004.

Doi: 10.1109/TGRS.2004.825593

7. Chen, F., Guan, Z., Yang, X. and Cui, W. (2011), “A novel remote sensing image fusion method based on independent component analysis”, International Journal of Remote Sensing, no.32, pp. 2745–2763.

Doi: 10.1080/01431161003743207

8. Hnatushenko, V., Kavats, A. and Safarov, O. (2013), Doslidzhennia vplyvu kharakterystyk veivletiv na efektyvnist obiednannia fotohrammetrychnykh zobrazhen [The Influence on the Efficiency Characteristics of Wavelets Association Photogrammetric Images], Applied Geometry and Engineering Graphics, Proceedings of the Taurian State Agro-Technical University, Melitopol.

Гнатушенко В.В Дослідження впливу характеристик вейвлетів на ефективність об’єднання фотограмметричних зображень / В.В.Гнатушенко, О.О. Кавац, О.О.Сафаров // «Прикладна геометрія та інженерна графіка», Праці Таврійського державного агротехнічного університету – 2013. – Вип. №4. – Т. №56. – С. 33–40.

9. Wang, Z., Bovik, A.C., Sheikh, H.R. and Simoncelli, E.P. (2004), “Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 13, no. 4, pp. 600–612. http://dx.doi.org/10.1109/TIP.2003.819861.

2015_04_hnatushenko
2015-11-03  1.12 MB  1048

• Наступна >