Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Архив конференций
Дополнительная информация
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:

Пятнадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"

XV.A.393

Сравнительная оценка времени работы алгоритмов вторичной обработки радиолокационной информации

Голованова М.В. (1)
(1) АО "Концерн "Вега", Москва, Россия
В докладе рассмотрены алгоритмы оценки размеров объекта и фильтрации ложных отметок на радиолокационных изображениях, а также приведены примеры их применения.
При определении размеров объекта использованы пороговые и градиентные сегментационные методы, преобразование Хафа, а также метод вычисления центральных моментов инерции. Данные методы показывают схожую точность вычислений на объектах на радиолокационных изображениях, однако время их работы различно и может существенно меняться при работе с изображениями низкого разрешения и при добавлении изображению шумовой составляющей.
Для фильтрации ложных отметок были использованы небайесовские и байесовские методы, в частности, оптимальный фильтр Байеса и модифицированный фильтр, основанный на особенностях работы РЛС. В отличие от многих других методов фильтрации построение фильтра Байеса и модифицированного фильтра позволяет хранить не полное изображение, а его фрагменты с приписанными параметрами, характеризующими положение фрагментов относительно фиксированного момента времени. Это свойство методов позволяет существенно сократить время вычислений.
Показано применение алгоритмов к фрагментам радиолокационных изображений различного разрешения и зашумлённости. Производится сравнение времени работы алгоритмов в совокупности с точностью производимых ими вычислений для этих фрагментов. Результаты представлены как в виде графиков оценки точности вычислений, так и в табличном виде.

Ключевые слова: скорость работы алгоритмов, размеры объекта, радиолокация, методы сегментации, преобразование Хафа, центральные моменты инерции, оптимальный байесовский фильтр
Литература:
  1. Canny J. F. A computational approach to edge detection. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8:679-698, 1986.
  2. Chernov N., Ososkov G., Silin I. Robust Fitting of Ellipses to Non-Complete and Contaminated Data // Czech. J. Phys. 2000. V. 50, Suppl. S1. C. 347-354.
  3. Hough P. V. C. A Method and Means for Recognizing Complex Patterns. US Patent: 3, 069, 654. 1962.
  4. Hussin R., Rizon Juhari M., Kang N.W., Ismail R.C., Kamarudin A. Digital Image Processing Techniques for Object Detection From Complex Background Image – URL:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877705812025684[International Symposium on Robotics and Intelligent Sensors 2012 (IRIS 2012)].
  5. Гейдаров П.Ш. Алгоритм определения расположения и размеров объектов на основе анализа изображений объектов// Компьютерная оптика, 2011 - №2, т.35, с. 275-280
  6. Лебедев С.А., Ососков Г.А. Быстрые алгоритмы распознавания колец и идентификации электронов в детекторе RICH эксперимента CBM // Письма в ЭЧАЯ. 2009. Т.6., №2(151). С. 260-284 – URL: http://www1.jinr.ru/Pepan_letters/panl_2_2009/09_leb.pdf
  7. Shrivakshan G.T., Chandrasekar Dr.C., A Comparison of various Edge Detection Techniques used in Image Processing // IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 9, Issue 5, No 1, September 2012
  8. Saxena A., Chung S.H., Ng A.Y. Learning Depth from Single Monocular Images – URL: http://www.cs.cornell.edu/~asaxena/learningdepth/NIPS_LearningDepth.pdf [NIPS, 2005].
  9. Куприянов В. В. Обработка ПЗС-изображений при наблюдений объектов ГСО в системе Apex II - (Рус.) - URL:http://lfvn.astronomer.ru/instr/apex_2_2/index.htm [3 февраля 2012].
  10. Blacksman S., Popoli R. Design and analysis of modern tracking systems. Boston: Artech House, 1999
  11. Кузьмин С.З. Цифровая радиолокация. Введение в теорию. Киев: КВИЦ, 2000
  12. Li F.K., Johnson W.T.K. Ambiguities in spaceborne synthetic aperture radar systems // IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Syatems. May 1983. V.19. P.389-397
  13. Коваленко А.И. Анализ эффекта допплеровской неоднозначности для космических радиолокаторов с синтезированной апертурой детального наблюдения Земли // Электромагнитные волны и электронные системы. 2008. Т.13.№ 4. С.22-23
  14. Охонский А.Г. Подавление азимутальных выбросов в искусственной диаграмме направленности РСА // Труды XXII Всероссийского симпозиума «Радиолокационное исследование природных сред». Вып.4. М.: ИПЦ АНО «СИП ПИА», 2005. С.129-138
  15. Mobley S.G., Maier M.W. Synthetic aperture radar with a non-uniform pulse repetition interval // Proc. Of SSST’95. 1995. P.498
  16. Romeiser R. Reprocessing of TerraSAR-X Divided-Antenna Mode Data for Current Retrievals in Coastal Areas and Rivers // Proc. of EUSAR’16. Hamburg, Germany. June 6-9 2016
  17. Kovalenko A. Method of Selective One-Dimensional Azimuth Ambiguity Reduction for High-Resolution SAR // Proc. of EUSAR’2008, Friedrichshafen, Germany. June 02-05 2008. V.3. P.355-358
  18. Голованова М.В., Голубцов П.Е. Автоматическая фильтрация ложных отметок единичных целей в сеансе обзора радиолокатора с синтезированной апертурой в реальном масштабе времени // Инновационный арсенал молодёжи: труды седьмой науч.-техн.конф / ФГУП «КБ «Арсенал»; Балт. гос. техн. ун-т. – СПб.: Изд-во Инфо-да; 2016. – 444с.

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

18