Методы текстурной сегментации аэрокосмических изображений

Появление авиационных и космических систем высокого и сверхвысокого пространственного разрешения способствовало развитию и широкому внедрению методов текстурной сегментации в схемы тематической обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Если данные среднего разрешения позволяли анализировать в основном спектральные характеристики крупных однородных объектов, то современные снимки с детализацией до десятков сантиметров на пиксель раскрыли пространственною структуру отражательной способности этих объектов. Методы текстурной сегментации изображений ДЗЗ опираются на анализ пространственного распределения интенсивностей пикселей. Статистический подход к решению задачи текстурной обработки изображений в градациях серого предполагает, что яркости соответствующих пикселей образуют структурные элементы различной сложности, имеющих некоторое дискретное распределение. Основным предположением является то, что различным текстурам соответствуют различные функции вероятности, характеризующие распределение яркости и взаимного расположения пикселей. Методы на основе преобразований выделяют текстурные особенности в частотной или масштабно-пространственной областях. Анализ Фурье позволяет идентифицировать периодические паттерны, а фильтры Габора, имитирующие работу зрительной коры, эффективно описывают текстуру в разных масштабах и ориентациях. Признаки Тамуры предлагают более интуитивно понятные характеристики, такие как грубость, контрастность и направленность, хорошо соответствующие человеческому восприятию. Более современный метод вейвлет-рассеяния создает устойчивые к деформациям представления текстуры. Для извлечения признаков строится "сеть рассеяния", представляющая собой многослойную структуру, каждый узел которой содержит коэффициенты рассеяния для различных масштабов и поворотов базового вейвлета. Развитие методов глубокого обучения способствовало появлению новых методов текстурной сегментации. Сверточные нейронные сети позволяют выделять сложные и абстрактные текстурные признаки непосредственно из данных, без необходимости ручного конструирования дескрипторов.