Примеры использования секвентного преобразования для предварительной обработки изображения местности

Пространственно-частотные преобразования двумерных сигналов широко используются в различных областях обработки изображений, в частности в методах и средствах обработки данных дистанционного зондирования Земли. В настоящее время для цифровой обработки сигналов существует перечень пространственно-частотных преобразований, но в силу объективных причин наиболее широкое распространение для выполнения пространственно-частотного преобразования сигналов различной размерности получили методы на основе преобразования Фурье. При этом определенными преимуществами характеризуются преобразования, относящиеся к классу секвентных преобразований, что определяет актуальность тематики исследования.
В работе исследована возможность реализации альтернативного подхода к выполнению фильтрации изображения в частотной области, используемого для решения прикладных задач в области обработки данных дистанционного зондирования Земли. Вместо традиционного преобразования Фурье предлагается использовать ортогональные преобразования, относящиеся к классу секвентных преобразований. Основное преимущество использования секвентных преобразований состоит в снижении вычислительной сложности прямого и обратного преобразований, что позволяет реализовать решение прикладной задачи на основе мобильных вычислительных платформ в режиме, близком к реальному времени. Для получения спектра двухмерного изображения (массива частотных коэффициентов) применяется математический аппарат преобразования Уолша-Адамара, на основе которого разработан алгоритм фильтрации изображения в частотной области. Основные этапы алгоритма включают процедуры прямого и обратного двухмерного преобразования Уолша-Адамара с промежуточной коррекцией массива частотных коэффициентов.
Работоспособность предложенного алгоритма экспериментально проверена по реальным изображениям, полученным оптико-электронными камерами при ведении съемки поверхности Земли с летательных и космических аппаратов. Представлены примеры результатов выполнения низкочастотной и высокочастотной фильтрации и определены направления исследования и использования разработанного алгоритма фильтрации изображения. Например, реализованную высокочастотную фильтрацию целесообразно рассматривать в качестве предварительной процедуры получения границ объектов в составе алгоритмов контурного анализа изображений. Кроме того, полученные примеры низкочастотной фильтрации позволяют предложить использование разработанного алгоритма фильтрации для подавления импульсного шума, сглаживания и сокращения избыточности представления изображений.