Аннотация:
В статье описывается модификация метода идентификации линейной модели наблюдения, использующего соотношение между энергетическими спектрами входного и выходного изображений. Входное неискажённое изображение полагается неизвестным. В разработанной  модификации метода используются известные границы объектов на изображении для построения изображения, энергетически эквивалентного (имеющего близкий энергетический спектр) исходному неискажённому изображению.

Ключевые слова :
идентификация, линейная модель наблюдения, импульсная характеристика, энергетический спектр, частотная характеристика, спектрально-энергетический метод, геоинформационные данные.

Цитирование:
Денисова, А.Ю. Идентификация линейной модели наблюдения изображений, получаемых при дистанционном зондировании Земли, с использованием геоинформационных данных / А.Ю. Денисова, В.В. Сергеев // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 4. – С. 557-563. – DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-4-557-563.

Литература:

1. Шовенгердт, Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений / Р.А. Шовен­гердт – М.: Техносфера, 2010. – 560 с.
2. Горячкин, О.В. Слепая идентификация информационного канала по многообразиям заданной корреляции, порожденным случайными полиномами / О.В. Горяч­кин, Е.И. Эрина // Успехи современной радиоэлектроники. – 2008. – № 8. – C. 70-77.
3. Tong, L. Blind channel identification based on second-order statistics: A frequency-domain approach / L. Tong, G. Xu, B. Hassibi, T. Kailath // Information Theory, IEEE Transactions on. – 1995. – Vol. 41(1). – P. 329-334.
4. Tong, L. A new approach to blind identification and equalization of multipath channels / L. Tong, G. Xu, T. Kailath // Signals, Systems and Computers, 1991. 1991 Conference Record of the Twenty-Fifth Asilomar Conference on. – IEEE, 1991. – P. 856-860.
5. Tong, L. Blind identification and equalization based on second-order statistics: A time domain approach / L. Tong, G. Xu, T. Kailath // Information Theory, IEEE Transactions on. – 1994. – Vol. 40(2). – P. 340-349.
6. Sergeyev, V.V. Spectral-Energy Identification Method of the Linear Observation Model for Remote Sensing of the Earth / V.V. Sergeyev, A.Yu. Denisova // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2011 – Vol. 21(2). – P. 321-323.
7. Sergeyev, V.V. Spectral energy identification method of the linear observation model in the absence of a covariance function model / V.V. Sergeyev, A.Yu. Denisova // Pattern Recognition and Image Analysis – 2014.  – Vol. 24(4). – P. 561-565.
8. Методы компьютерной обработки изображений / под ред. В.А. Сойфера – М.: Физматлит. – 2003. – 784 с.
9. Льюнг, Л. Идентификация систем. Теория для пользователя / Л. Льюнг; пер. с англ.; под ред. Я.З. Цыпкина – М.: Наука,1991. – 432 с.
10. Марпл, С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / С.Л. Марпл; пер. с англ. – М: Мир, 1990. – 265 с.
11. Сергеев, В.В. Алгоритм генерации тестовых мозаичных изображений / В.В. Сергеев, О.Н. Сигунова // Автоматизация научных исследований: межвузовский сборник научных трудов. – Куйбышев: Куйбышевский авиационный институт, 1984. – С. 129-134.
12. Justice, C.O. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS): Land remote sensing for global change research / C.O. Justice, E. Vermote, J.R.G. Townshend, R. De­fries, D.P. Roy // Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on. – 1998. – Vol. 36(4). – P. 1228-1249.
13. Guenther, B. On-orbit performance of the Earth Observing System Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer; first year of data / B. Guenther, X. Xiong, V.V. Sa­lomonson, W.L. Barnes, J. Young // Remote Sensing of Environment. – 2002. – Vol. 83(1). – P. 16-30.
14. Storey, J.C. Landsat 7 on-orbit modulation transfer function estimation / J.C. Storey // International Symposium on Remote Sensing. – International Society for Optics and Photonics, 2001. – P. 50-61.
15. Park, S.K. Modulation-transfer-function analysis for sampled image systems / S.K. Park, R. Schowengerdt, M.A. Kaczynski // Applied Optics. – 1984. – Vol. 23(15). – P. 2572-2582.

---

© 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