Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://smis.iki.rssi.ru/theses-cgi/thesis.pl?id=709
Дата изменения: Unknown
Дата индексирования: Mon Oct 1 21:08:50 2012
Кодировка: Windows-1251

Поисковые слова: п п п п п п п п п п п п п п п п п п п р п р п р п
Thesis
Третья всероссийская открытая конференция
'Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса'
Москва, ИКИ РАН, 14-17 ноября 2005 г.
Сборник тезисов конференции
Комплексирование разноспектральной видеоинформации на основе стохастической модели изображений
Еремеев В.В., Москвитин А.Э.
Рязанский государственный радиотехнический университет
390005, г.Рязань, ул. Гагарина 59/1.
E-mail: gislab@org.etr.ru. Тел.: (4912) 92-15-56
Рассматривается задача комплексирования изображений с целью объединения информации наблюдаемой сцены, полученной в различных спектральных диапазонах. Эта задача решается на основе модели изображений в виде стохастической дифференциальной системы. Решая эту систему с помощью методов оптимальной фильтрации, оценивается функция, выражающая связь производных изменения яркостей различных спектрозональных изображений. С помощью этой функции решаются две задачи. Во-первых, на изображениях идентифицируются инверсные области, изменения производных в которых имеют противоположный характер, и этот факт учитывается при последующей обработке. Во-вторых, функция изменения производных учитывается при комплексировании нескольких изображений, при чем этот процесс выполняется по-разному, в зависимости от принадлежности конкретной точки инверсной или не инверсной области.
На изображении, полученном в результате комплексирования разноспектральной информации, более четко отображаются объекты наблюдаемой сцены. Это позволяет значительно упростить процесс дешифрирования облачных образований, водной поверхности, лесных и сельскохозяйственных угодий, железнодорожной и транспортной сети, и как следствие упростить задачу мониторинга объектов окружающей среды.
Исследования выполнены при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проекты ? 05-01-08004).

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных