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)

Десятая всероссийская открытая ежегодная конференция
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Москва, ИКИ РАН, 12-16 ноября 2012 г.

X.A.592

Скейлинговые свойства цифровых изображений земных ландшафтов

Макаренко Н.Г.(1,2); Каримова Л.М.(2); Круглун О.А.(2); Мухамеджанова С.А.(2)
(1)Главная Астрономическая Обсерватория РАН, Санкт-Петербург, Россия
(2)Институт информатики и проблем управления, Алма-Ата, Казахстан
Свойства масштабной инвариантности или статистического самоподобия связывают обычно с степенными статистиками в распределении отсчетов. Степенные законы типа Парето влекут обычно свойства статистического самоподобия или мультифрактальности. Количественное описание мультифрактального скейлинга сводится к оценке так называемого мультифрактального спектра. Существует два подхода к получению таких оценок. Первый из них опирается на микроканонический формализм и сводится к оценкам локальных Гельдеровских показателей для подходящей меры. Сам спектр получается тогда с помощью гистограмм. Второй подход основан на каноническом формализме и вычислению моментов функции разбиения. Довольно давно было обнаружено, что большая часть высококонтрастных цифровых изображений земных ландшафтов имеют степенную статистику. Мы приводит оценки мультифрактальных спектров для таких изображений. Существование таких спектров позволяет корректно применять методы мультифрактальной сегментации ДДЗ снимков. Такой подход эффективней чем традиционная сегментация, основанная на схеме Мамфорда-Шеня. В докладе приводятся практические применения скейлинговых методов для сжатия изображений.

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

48