Определение однородности спутниковых снимков является одной из актуальных задач дистанционного зондирования Земли. Данная метрика может использоваться для оценки территорий с повторяющейся текстурой.
Под однородностью изображения понимается некая равномерно повторяющаяся группа пикселей данного изображения. Данную метрику можно отнести к текстурным признакам, которые представляют собой низкоуровневые характеристики изображений, используемые для описания содержимого снимка или его региона.
В качестве основной концепции решения задачи нахождения однородности снимка в данной работе предлагается использование метода яркостной декомпозиции изображения по топологическим особенностям на отдельные матрицы (компоненты).
Основная суть метода лежит в просмотре пикселей изображения по мере убывания яркости. При нахождении данного значения яркости на изображении создаётся компонента с размерами исходного изображения и первоначально заполненная нулями, у которой возрастает значение яркости в рассматриваемой точки. Нумерация компонент происходит в порядке их появления. Изображения рассматриваются слева направо и сверху вниз.
Если рассматриваемая точка на изображении находится слева/справа/сверху/снизу от уже созданной компоненты, то эта точка будет относится к данной компоненте, у которой в данных координатах значение увеличится на единицу.
При соприкосновении нескольких компонент происходит поглощение одной компоненты другой, приоритет отдаётся наиболее ранее созданной компоненте, и значения поглощаемой компоненты в ненулевых координатах становятся равными единице.
Для определения однородности спутникового снимка предлагается его разбиение на строки и столбцы и составление баркода на основе полученных матриц для каждого элемента по отдельности.
Для улучшения точности работы алгоритма в качестве составляющих баркода помимо поглощённых компонент, было предложено использование и поглощаемых элементов до того, как произошло слияние.
Следующим этапом является анализ баркода каждого элемента, что включает в себя: отсеивание компонент по их периоду существования и их кластеризация.
После разделения компонент на кластеры из баркода снимка выделялись значимые характеристики на основе кластеров с различным количеством поглощённых и поглощаемых компонент.
После анализа каждого из элементов изображения и определения их однородности, вычисляется однородность всего снимка.
Данная метрика может быть применена для контроля вырубки лесов, анализа арктических зон, автоматизации агропромышленного сектора при мониторинге состояния полей и др.
Исследование выполнено за счёт гранта Российского научного фонда № 23- 21-10064, https://rscf.ru/project/23-21-10064/.