Результаты исследования алгоритмов поиска одноименных точек на опорных и анализируемых изображениях земной поверхности

Одним из базовых элементов технологии наземной обработки изображений от спутниковых систем высокого пространственного разрешения является контроль геодезической привязки маршрутов съемки. В настоящий момент в НЦ ОМЗ эта операция выполняется с участием оператора, задачей которого является распознавание на снимке и опорном изображении одноименных объектов и измерение их координат. Увеличение числа спутников приводит к росту объемов информации, которая уже не может быть оперативно обработана в автоматизированном режиме. Поэтому актуальна задача разработки средств автоматического контроля геопривязки и уточнения элементов внешнего ориентирования маршрутов съемки.
В докладе приведены результаты исследования двух подходов к поиску одноименных точек на паре снимков. Первый, традиционный, основан на корреляционном сопоставлении фрагментов анализируемого снимка с множеством его образов в зоне поиска другого. Второй подход предполагает сопоставление SURF-дескрипторов локальных особенностей анализируемого и опорного изображений.
Поскольку и маршрут съемки, и фрагмент опорного растрового покрытия представляют собой массивы данных сверхбольшого объема (десятки и сотни гигабайт), то предъявляются высокие требования по скорости выполнения операции отождествления на снимках одноименных объектов. В связи с этим выполнено исследование быстродействия рассмотренных алгоритмов на современной вычислительной технике, включающей многоядерный центральный процессор (ЦП) и видеокарту (GPU). Выявлено, что алгоритм, основанный на дескрипторах SURF, может быть эффективно распараллелен на современной вычислительной технике. Его массивно-параллельная реализация как на многоядерном центральном процессоре, так и с привлечением ресурсов видеокарты, позволяет обеспечить формирование массивов координат одноименных точек со скоростью, на два порядка превышающей скорость корреляционно-экстремального поиска, так же реализованного параллельно.
Из результатов первой части исследования следует, что фактором, определяющим возможность практического применения алгоритма SURF, является надежность сопоставления. Эксперименты показали, что в условиях значительных сюжетных различий доля одноименных объектов, верно идентифицированных алгоритмом SURF, составляет 5-12% процентов. Доля верных идентификаций при корреляционно-экстремальном поиске — 25-65%. Замечено, что координатные рассогласования ошибочно сопоставленных объектов представляют собой случайно распределенные в зоне поиска значения. В то же время рассогласования верно идентифицированных объектов обладают систематичностью и соответствуют выборке из нормального распределения со среднеквадратическим отклонением в несколько пикселей.
Для получения набора координат одноименных объектов с заданной надежностью предложено воспользоваться аппаратом математической статистики. Указан способ определения с заданной достоверностью математического ожидания нормального определения по выборке, состоящей из смеси равномерного и нормального распределения. Рассчитаны параметры выборки, для которой может быть применен предложенный подход.
В результате исследования даны рекомендации по выбору алгоритма поиска опорных точек в условиях сильно различающихся сюжетов снимка и опорного изображения и его практической реализации в технологии автоматического контроля геопривязки материалов съемки.