Алгоритмы проверки соответствия космических снимков условиям съёмки
Кузнецов А.В., Мясников В.В.

PDF, 767 kB

DOI: 10.18287/0134-2452-2014-38-2-322-329

Страницы: 322-329.

Аннотация:
Настоящая работа посвящена решению задачи проверки данных дистанционного зондирования Земли, включающих цифровые оптические изображения и метаданные с параметрами съёмки, на их непротиворечивость. Решение задачи основано на анализе значений специальных числовых характеристик изображения, напрямую зависящих от параметров съёмки: положения Солнца, положения космического аппарата и ориентации устройства регистрации. В работе представлены две полностью автоматические вычислительные процедуры (алгоритмы) проведения такого анализа и принятия решения о взаимном соответствии или несоответствии данных.

Ключевые слова :
космический снимок, векторная карта, модельно-ориентированный дескриптор, амплитудно-фазовое рассогласование, детектор границ Канни, трассировка границ.

Литература:

  1. Глумов, Н.И. Обнаружение на изображениях искусственных изменений локального происхождения / Н.И. Глумов, А.В. Кузнецов // Автометрия. – 2011. – № 47(3). – С. 4-12.
  2. Глумов, Н.И. Обнаружение дубликатов на изображе­ниях / Н.И. Глумов, А.В. Кузнецов // Компьютерная оптика. – 2011. – Т. 35, № 4. – С. 508-512.
  3. Глумов, Н.И. Поиск дубликатов на цифровых изображениях / Н.И. Глумов, А.В. Кузнецов, В.В. Мясников // Компьютерная оптика. – 2013. – Т. 37, № 3. – С. 360-367.
  4. Кузнецов, А.В. Алгоритм обнаружения дубликатов на цифровых изображениях с использованием эффективных линейных локальных признаков / А.В. Кузнецов, В.В. Мясников // Компьютерная оптика. – 2013. – Т. 37, № 4. – С. 489-495.
  5. Farid, H. Image Forgery Detection // IEEE Signal Proces­sing Magazine. – 2009. – P. 16-25.
  6. Мясников, В.В. Метод обнаружения транспортных сред­ств на цифровых аэрофото- и космических изображениях дистанционного зондирования Земли // Компьютерная оптика. – 2012. – Т. 36, № 3. – С. 429-438.
  7. Мясников, В.В. Модельно-ориентированный дескриптор поля градиента как удобный аппарат распознавания и анализа цифровых изображений // Компьютерная оптика. – 2012. – Т. 36, № 4. – С. 596-604.
  8. Методы компьютерной обработки изображений / М.В. Гашников, Н.И. Глумов, Н.Ю. Ильясова, В.В. Мяс­ников, С.Б. Попов, В.В. Сергеев, В.А. Сойфер, А.Г. Хра­мов, А.В. Чернов, В.М. Чернов, М.А. Чичёва, В.А. Фур­сов. – Под ред. В.А. Сойфера. – 2-е изд., испр. – М.: Физматлит, 2003. – 784 с.
  9. Canny, J. A computational approach to edge detection // Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on PAMI. – 1986. – V. 8, Issue 6. – P. 679–698.
  10. Ren, M. Tracing boundary contours in a binary image / M. Ren, J. Yang, H. Sun // Image and Vision Computing. – 2002. – V. 20, Issue 2. – P. 125-131.
© 2009, IPSI RAS
Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E-mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332-56-22, Fax: +7 (846) 332-56-20