Материалы 21-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 13–17 ноября 2023 г.

(http://conf.rse.geosmis.ru)

XXI.A.213

Градиентная морфология в оценивании параметров объектов в изображениях

Терентьев Е.Н. (1), Махнюк М.В. (1), Балабан Е.Д. (1), Романов Д.Р. (1), Шацков И.А. (1)
(1) МГУ имени М.В. Ломоносова, физический факультет, Moscow, Россия
На проблему по поиску вихрей в космических изображениях наше внимание обратили Перов С.П. и Показеев К.В. Методами обычной морфологии эта задача не решалась, так как вихрь в обычном понимании (формы букв, цифр, геометрических фигур) не имеет формы. В рамках Методов Градиентной Морфологи (ГМ) проблема поиска вихрей была решена. Основная идея метода ГМ состоит в том, что с помощью отношения Сигнал/Шум (SNR(grad (P|X))) анализируется градиентное поле grad P изображения P с помощью шаблонов векторов единичной длины X для оценивания параметров искомых объектов в изображении. Градиентные поля оцениваются с помощью Конечно-Мерной Теоремы Отсчетов (КМТО). В работе приводятся реализации методов ГМ, кратко рассматриваются модели векторных шаблонов искомых объектов и необходимость отфильтровывания одиночных точек в изображении как опасных для точных вычислений градиентного поля. Решены задачи по оцениванию параметров очаговых пожаров и пожаров с дымовыми шлейфами, оценивание параметров кильватерных следов кораблей и, конечно, по оцениванию параметров вихревых течений, образований в океане и атмосфере. Методы ГМ срабатывают и там, где работают обычные морфологические и корреляционные методы.
Методы градиентной морфологии превосходят на порядок по точности локализации, например, обычные морфологические и корреляционные методы. Для успешной работы методов ГМ требуется настройка (параметров) шаблонов Х и фильтрация одиночных точек в исходных изображениях требуется подбор параметра фильтрации pF>0.
Методы ГМ найдут широкие применения в решении задач геофизики, волновой физики, в электродинамике, астрофизике и, конечно, в дистанционных исследованиях т.п. Методы ГМ, КМТО (FDST) включены в стандарты Американского Института Физики (AIP, https://pubs.aip.org) в разделе методов обработки сигналов. изображений и четыре наших работы опубликованы в изданиях AIP.

Ключевые слова: Преобразование Фурье (ПФ), дифференцирование и интегрирование массивов чисел с интерполяцией, дискретные операции теории поля, краевые эффекты в ПФ, четные продолжения функций, массивов чисел, ошибка мантиссы, точность операций
Литература:
  1. Пытьев Ю. П., Чуличков А.И., Методы морфологического анализа изображений: учеб. Пособие. М. ФИЗМАТЛИТ, 2010. 336 с.
  2. Терентьев Е.Н., https://orcid.org/0000-0003-1024-2575
  3. Terentiev, E.N., Shilin–Terentyev, N.E., Prikhodko, I.N., Farshakova, I.I. (2018). Vector operations for accurate indication of local objects in images, Scientific Notes of the Physics Faculty of Moscow University, (5): 1850308–10, (in Russian)
  4. E.N. Terentiev, I.N. Prikhodko, I.I. Farshakova, I.D. Kuznetsov, N.E. Shilin-Terentyev, Localization of the Vortices and Road Sings in Images, https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-11533-3_30
  5. E.N. Terentiev, I.N. Prikhodko, I.I. Farshakova Problems of accurate localization objects in imagers, AIP Conference Proceedings 2171, 110009 https://doi.org/10.1063/1.5133243
  6. E.N. Terentiev, I.N. Prikhodko, I.I. Farshakova Applications of finite dimensional sampling theories, AIP Conference Proceedings 2195, 020019; https://doi.org/10.1063/1.5140119
  7. Evgeni Nikolaevich Terentiev, Irina Nikolaevna Prikhodko, Pavel Evgenievich Aleshin, (2023), Estimating the Parameters of Vortex and Ship Wakes in Images, Journal of Applied Mathematics and Computation, 7(2), 234-242, DOI: 10.26855/jamc.2023.06.004

Презентация доклада



Ссылка для цитирования: Терентьев Е.Н., Махнюк М.В., Балабан Е.Д., Романов Д.Р., Шацков И.А. Градиентная морфология в оценивании параметров объектов в изображениях // Материалы 21-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2023. C. 56. DOI 10.21046/21DZZconf-2023a

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

56