Восстановление полей дрейфа морского льда по последовательным радиолокационным изображениям спутника Sentinel-1 с использованием градиентно-ориентированных гистограмм

Движение морского льда - дрейф оказывает существенное влияние на жизнь в полярных регионах и является важным компонентом в системе океан-атмосфера. Систематические наблюдения за дрейфом проводятся уже более века, однако в последние несколько десятков лет наиболее универсальным способом для исследования особенностей движения морского льда является спутниковое дистанционное зондирование.
Одной из важнейших хозяйственных задач, успешно решаемых методами дистанционного зондирования (активной радиолокацией), является ледовая разведка в арктических морях. В связи с увеличением транспортных перевозок и сложностью ледовых условий в данном регионе, задача расчета полей дрейфа морского льда становится одной наиболее решаемых. Однако с появлением новых способов исследования, появились проблемы в обработке получаемой информации, которая чаще всего представляет собой изображение (цифровой снимок). Основную часть информации с изображения человек получает по зрительному каналу (глаза) и далее эффективно обрабатывает полученную информацию на подсознательном уровне, не придавая этому большого значения. Однако машина (компьютер) видит изображение как двумерную функцию от яркости пикселов и не может воспринимать особенности самой изображенной информации, поэтому встает вопрос о возможности машинной реализации данного процесса. За счет возрастания сложности решаемых научно-технических задач, автоматическая обработка и анализ визуальной информации становятся все более актуальными. В дальнейшем этот процесс будем называть компьютерным зрением. Отличительной чертой компьютерного зрения, является извлечение описаний из изображений или последовательности изображений. Эта функция компьютерного зрения будет использована для создания автоматизированного алгоритма расчета полей дрейфа льда.
В последнее десятилетие в рамках теории компьютерного зрения были разработаны методы обнаружения и распознавания объектов, использующие для описания объектов их локальные ключевые (особые) точки. Особые точки – это точки, отличающиеся своей окрестностью . Они описываются вектором признаков, вычисляемых на основе флуктуаций градиентов или других характеристик точек окрестности. Особые точки бывают как простыми (углы, единичные пиксели), так и сложными, представленными группами объектов или блоками, поэтому для каждого типа особенностей существует свой детектор – фильтр, перебирая через который все пиксели изображения можно идентифицировать особые точки.
Одним из самых популярных детекторов является SIFT (Scale-invariant feature transform) детектор. SIFT решает две задачи: поиск особых точек изображения и создание их дескрипторов (набор чисел для каждой особой точки, который описывает флуктуации градиента вокруг нее), инвариантных к масштабу и повороту.
Метод показал беспрецедентно удовлетворительные результаты и инвариантность к геометрическим преобразованиям и изменению освещенности на радиолокационных снимках. В ходе непосредственной работы с изображениями, которая включается в себя несколько этапов: низко- и высокочастотная фильтрация изображений, поиск особых точек, создание дескрипторов, их сопоставление и фильтрация полученных результатов, был создан алгоритм, основой для которого послужили градиентно-ориентированные гистограммы на базе алгоритма SIFT. Основная идея алгоритма состоит в поиске совпадений (особых точек) на паре изображений и их дальнейшее сопоставление, в результате чего появляется возможность отследить на двух последовательных снимках скорость и направление движения ледовых образований.
Работа выполнена в рамках двухстороннего международного российско-норвежского проекта "Развитие системы мониторинга и прогнозирования морского льда для поддержки безопасной работы и навигации в арктических морях" (Development of sea ice monitoring and forecasting system to support safe operations and navigation in Arctic Seas – SONARC), поддержанного Российским Фондом Фундаментальных Исследований (проект № 15-55-20002) и Исследовательским советом Норвегии.