Алгоритмическое обеспечение систем комплексирования изображений от многоматричных сканирующих устройств тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Светелкин, Павел Николаевич

• Светелкин, Павел Николаевич
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Светелкин, Павел Николаевич

Введение.

1. Задачи комплексирования информации от многоматричных сканирующих устройств.

1.1. Принципы съемки земной поверхности многоматричными сканерами.

1.2. Оценка взаимных искажений снимков, полученных от многоматричных сканеров.

1.3. Анализ алгоритмов геометрического и радиометрического комплексирования снимков.

1.4. Предложения по технологии комплексирования видеоданных и задачи диссертационного исследования.

Основные результаты.

2. Геометрические модели координатного соответствия спектрозональных изображений.

2.1. Аналитическая модель геометрического совмещения спутниковых изображений.

2.2. Пирамидальный алгоритм определения координат одноименных точек на спектрозональных снимках.

2.3. Аналитико-регрессионный алгоритм совмещения снимков высокого пространственного разрешения.

Основные результаты.

3. Алгоритмы радиометрического комплексирования видеоданных.

3.1. Алгоритмы синтеза спектрозональных компонент цветных снимков.

3.2. Радиометрическое комплексирование тепловизионных изображений.

Основные результаты.

4. Реализация систем комплексирования изображений.

4.1. Организация вычислительного процесса в системе совмещения изображений.

4.2. Структура программного обеспечения формирования цветосинтезированных снимков.

4.3. Программное обеспечение панорамной тепловизионной системы наблюдения.

Основные результаты.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмическое обеспечение систем комплексирования изображений от многоматричных сканирующих устройств»

Актуальность работы. В системах дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) наряду с одноэлементными оптико-механическими сканерами широкое распространение получили многоматричные сканирующие устройства (СУ). В этих устройствах для формирования изображений земной поверхности в видимом диапазоне спектра в фокальной плоскости прибора устанавливаются одиночные или составные матрицы (линейки) на базе приемников с зарядовой связью (ПЗС) с одномоментной регистрацией или работающие в режиме накопления заряда. Каждая из таких матриц обеспечивает формирование изображения в своем спектральном диапазоне. Традиционный вариант построения многоматричных сканеров основан на принципе спектрального разделения поступающего от земной поверхности потока лучистой энергии по матрицам ПЗС (МПЗС) и реализован в сканирующих устройствах МСУ-Э, РДСА, HRV, установленных на космических аппаратах «Ресурс-01», «Метеор-ЗМ» №1, «Монитор-Э», SPOT и др. [1-4].

Достоинством подобного типа сканеров является то, что ими формируются пространственно совмещенные снимки. Однако наличие сложной и дорогой спектроделительной системы приводит к ослаблению регистрируемого сигнала и снижению радиометрического разрешения видеоинформации. Поэтому в последнее время в системах ДЗЗ стали использовать съемочные устройства, реализующие принцип пространственного разделения потока лучистой энергии по МПЗС. В соответствии с этим принципом спроектированы сканеры на КА «Ресурс-ДК», «Метеор-М», «Ресурс-П» и др., в которых ПЗС-матрицы в фокальной плоскости установлены последовательно друг за другом и поперек направления полета КА [5]. Съемка земной поверхности такими матрицами выполняется под разными углами и с небольшой разницей во времени, поэтому получаемые разновременные изображения характеризуются взаимными геометрическими искажениями. Кроме того, СУ часто функционируют в режиме одновременной панхроматической и спектрозональной съемки, при котором не формируются необходимые для получения цветного снимка RGB-компоненты.

Другой принцип съемки выдвигает новые задачи по обработке видеоданных, не характерные для сканеров предыдущего поколения и связанные с ком-плексированием разновременных изображений, т.е. их геометрическим совмещением и синтезом спектрозональных компонент, с целью получения высококачественных цветных изображений подстилающей поверхности.

Проектирование перспективных тепловизионных ИК-сканеров основано на использовании матриц с субпиксельно смещенными рядами ПЗС-приемников [6]. Здесь также возникает задача комплексирования видеоданных, связанная с геометрическим и радиометрическим объединением пространственно смещенных отсчетов яркости, с целью получения высококачественного единого изображения с увеличенным геометрическим и радиометрическим разрешением.

Таким образом, на сегодняшний день остро стоит задача по разработке алгоритмического и программного обеспечения систем комплексирования видеоданных от многоматричных сканирующих устройств нового поколения. Ее решению посвящена настоящая диссертационная работа.

Степень разработанности темы. Вопросы геометрической и радиометрической обработки разновременных изображений достаточно широко отражены в в трудах Алпатова Б.А., Асмуса В.В., Журавлева Ю.И., Лупяна Е.А., Сой-фера В.А., Ташлинского А.Г., Урличича Ю.М., Gonzalez R., Kronberg P., Pratt W., Rosenfeld A., Woods R. и других отечественных и зарубежных ученых. Работы этих авторов [7—26] составляют научно-методическую основу для решения задач, поставленных в диссертации.

Вместе с тем получение высококачественных цветных изображений по данным разновременной съемки требует решения новых задач, связанных с прецизионным высокоскоростным геометрическим совмещением изображений и высококачественным отображением высотных и движущихся объектов.

Задачи геометрического совмещения разновременных снимков рассматривались в работах многих авторов, имеются и программные реализации этой функции в ГИС-системах [27-30]. Однако вопросы проектирования алгоритмов, адекватных реальным геометрическим искажениям изображений и позволяющих выполнить поставленную задачу в приемлемое время, в должной степени в публикациях не рассмотрены. Оставлена без внимания проблема высоконадежного автоматического определения параметров геометрических моделей комплексирования спектрозональных изображений в условиях неизвестного их пространственного рассогласования, мешающего действия движущихся объектов и содержательного различия сюжетов.

Практически не рассмотрены вопросы формирования по данным разновременной панхроматической и спектрозональной съемки таких БЮВ-компонент, которые позволяли бы высококачественно отображать на цветном изображении высотные и движущиеся объекты наблюдаемой сцены, а также формирования высококачественных ИК-снимков с улучшенными измерительными характеристиками. Крайне мало публикаций по организации высокоскоростной обработки сверхбольших объемов видеоданных на современной вычислительной технике, что является важным при создании технологий массовой обработки данных ДЗЗ для центров приема и обработки спутниковой информации.

Цель диссертации состоит в разработке алгоритмического и программного обеспечения высокопроизводительных прецизионных систем комплексирования разновременных изображений от многоматричных сканирующих устройств для получения высококачественных цветосинтезированных и теплови-зионных изображений наблюдаемых объектов.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи:

- анализ принципов формирования изображений многоматричными сканирующими устройствами и обоснование алгоритмов и технологии комплексирования видеоданных;

- разработка моделей и алгоритмов определения параметров геометрического совмещения снимков от датчиков среднего и высокого пространственного разрешения;

- разработка алгоритмов радиометрического комплексирования снимков видимого и ИК-диапазонов;

- проектирование программного обеспечения для систем комплексирования изображений от многоматричных сканирующих устройств.

Научная новизна работы предопределяется тем, что в практику ДЗЗ в последние годы стали внедряться многоматричные сканирующие устройства, реализующие принцип разновременного формирования изображений. Этот процесс сопровождается искажающим действием ряда специфических факторов, что требует адекватного их описания и проектирования эффективных алгоритмов геометрического и радиометрического комплексирования видеоданных с целью формирования высококачественных изображений.

Конкретно на защиту выносятся следующие новые научные результаты:

- аналитическая модель геометрического соответствия спектрозональ-ных снимков, основанная на численном обращении прямых уравнений геодезической привязки разновременных изображений от МПЗС с представлением результата в виде набора кусочно-билинейных функций, что позволяет организовать высокоскоростную обработку протяженных маршрутов съемки от систем ДЗЗ среднего пространственного разрешения;

- алгоритм определения координат одноименных точек на спектрозо-нальных снимках в условиях их значительных геометрических рассогласований, основанный на пирамидальной корреляционно-экстремальной идентификации фрагментов изображений и обеспечивающий высоконадежное решение этой задачи;

- аналитико-регрессионный алгоритм совмещения снимков от КА высокодетального наблюдения, основанный на аналитическом описании взаимных смещений видеоданных по измерениям угловых скоростей движения спутника и на триангуляционной модели координатного соответствия, позволяющий геометрически скомплексировать изображения протяженных маршрутов съемки со сложными рельефными искажениями.

- модуляционный алгоритм радиометрического комплексирования спек-трозональных изображений, позволяющий синтезировать недостающие компоненты цветных снимков и устранить на них яркостные искажения от высотных > и движущихся объектов;

- алгоритмы организации высокоскоростного вычислительного процесса в системах комплексирования изображений, основанные на хэш-тейловом представлении матрицы видеоданных, механизмах буферизации и распараллеливании алгоритмов обработки снимков.

Практическая ценность работы состоит в том, что на базе предложенных моделей и алгоритмов разработаны подсистемы комплексирования изображений от КА «Ресурс-ДК», «Метеор-М» для программных комплексов Ог-ШоКогтЗсап, веоВсап, МоЫ1Са1а^, 8сапСа1а1о§, Ме1еог8а1К и др., которые функционируют в ГУ «НИЦ «Планета», НЦ ОМЗ, ЦПОИ «Самара» и на приемном центре в г. Ереване, а также создана подсистема получения высококачественных тепловизионных изображений в комплексе видеонаблюдения «Панорама».

Реализация и внедрение. Диссертационная работа выполнена в Рязанском государственном радиотехническом университете в рамках ОКР №20-03, №14-05, №10-06, №12-06, №30-06, №23-08. Результаты диссертационной работы в виде математического и программного обеспечения внедрены в ФГУП «НИИ точных приборов», ФГУП «Российский НИИ космического приборостроения», ЗАО «Центр наукоемких технологий», что подтверждается актами.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на 3 международных и 7 всероссийских научно-технических конференциях:

• международной конференции «К.Э. Циолковский - 150 лет со дня рождения. Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика» (Рязань, 2007);

• международной конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2008);

• международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (Курск, 2008);

• всероссийских конференциях «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань, 2006, 2007, 2008);

• всероссийской конференции «Информационные технологии в науке, проектировании, производстве» (Нижний Новгород, 2006);

• всероссийской конференции «Интеллектуальные и информационные системы» (Тула, 2007);

• всероссийской конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2008);

• всероссийской конференции «Актуальные проблемы ракетно-космической техники и ее роль в устойчивом социально-экономическом развитии общества» (Самара, 2009).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 17 работ: 7 статей (в том числе 3 статьи по списку ВАК), 10 тезисов докладов на международных и всероссийских конференциях.

Личный вклад автора по опубликованным работам состоит в следующем:

• в работе [31] соискателем разработаны аналитическая и регрессионная модели геометрического комплексирования спектрозональных изображений;

• в работах [32, 33] соискателем предложены алгоритм представления в памяти данных сверхбольшого объема и организация видеоинформационного обмена в программной системе обработки изображений;

• в работах [34, 35] соискателем предложены алгоритмы оперативного совмещения спектрозональных изображений при цветосинтезе, а также комплекс проверок по отбраковке ложных результатов идентификации одноименных точек;

• в работах [36, 37, 38] соискателем предложены алгоритмы геометрического совмещения спектрозональных изображений от КА «Ресурс-ДК»; 9

• в работе [39] соискателем предложен алгоритм радиометрического совмещения спектрозональных снимков;

• в работе [40] соискателем предложен алгоритм формирования цвето-синтезированных изображений по данным комплекса многозональной спутниковой съемки (КМСС) КА «Метеор-М», а также предложена схема формирования цветосинтезированных изображений (ЦСИ);

• в работе [41] соискателем предложены алгоритмы координатного соответствия спектрозональных снимков сверхвысокого разрешения, а также дополнены алгоритмы отбраковки ложных результатов идентификации одноименных точек;

• в работе [42] соискателем выполнена оценка взаимных геометрических искажений цветосинтезированных изображений;

• в работе [43] соискателем предложена схема организации вычислительного процесса при формировании ЦСИ;

• в работе [44] предложена схема формирования цветных снимков по спутниковым изображениям среднего и высокого пространственного разрешения;

• в работах [45, 46, 47] соискателем разработаны алгоритмы радиометрического и геометрического комплексирования видеоданных от многорядной линейки ПЗС системы «Панорама»; работы [34, 43, 47] выполнены соискателем без соавторов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы и приложения. Основной текст работы содержит 129 страниц, 49 рисунков и 9 таблиц. Список литературы на 11 страницах включает 107 наименований. В приложении на 3 страницах приведены акты внедрения результатов.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Светелкин, Павел Николаевич

Основные результаты

1. Разработаны алгоритмы организации высокоскоростного вычислительного процесса в системе комплексирования изображений от многоматричных сканирующих устройств, основанные:

• на хэш-тейловом представлении видеоданных в памяти компьютера, обеспечивающем высокую скорость доступа к спутниковым изображениям сверхбольшого объема;

• механизмах ' буферизации видеоданных, что позволяет ускорить видеоинформационный обмен между различными уровнями памяти;

• распараллеливании вычислений при корреляционном отождествлении и формировании выходного изображения;

• использовании набора команд SSE и SSE2 при выполнении процедуры яркостной интерполяции в ходе геометрического комплексирования снимков.

2. Разработана структура программного обеспечения формирования цве-тосинтезированных изображений, основу которой составляют разработанные в диссертации математические модели, алгоритмы и технологии преобразования видеоданных от сканирующих устройств видимого диапазона спектра. Программное обеспечение на уровне подсистемы входит в несколько программных комплексов: ОгЙюКогтБсап, Оео8сап, МоЫ1Са1а1о£, 8сапСа1а^, Ме1еог8а1К, которые введены в опытную эксплуатацию и используются для обработки изображений от космических систем ДЗЗ «Ресурс-ДК» и «Метеор-М». Эффективность предложенных решений подтверждается многолетней успешной эксплуатацией разработанных программных комплексов.

3. Предложена структура программного обеспечения тепловизионной системы наблюдения. На ее основе реализовано программное обеспечение приема, обработки и визуализации тепловизионных видеоданных «Панорама», которое используется в ЗАО «Центр наукоемких технологий» для видеонаблюдения и контроля инженерных сооружений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе проведенных исследований решена важная научно-техническая задача, связанная с созданием алгоритмического и программного обеспечения систем комплексирования изображений от многоматричных сканирующих устройств. К основным научным и практическим результатам диссертационной работы относятся:

1. Результаты анализа уровней взаимных геометрических искажений разновременных снимков. Обоснование требований к моделям и технологиям комплексирования разновременных изображений.

2. Аналитическая модель геометрического совмещения разновременных спутниковых снимков, основанная на численном обращении прямых уравнений геодезической привязки и используемая для создания цветных снимков по видеоданным среднего пространственного разрешения от КА «Метеор-М».

3. Алгоритм поиска одноименных точек на спектрозональных снимках по их пирамидально представленным фрагментам, что позволяет надежно идентифицировать одинаковые сюжеты в условиях случайных пространственных рассогласований значительной величины.

4. Аналитико-регрессионный алгоритм соответствия спектрозональных снимков, который основан на математических соотношениях, учитывающих изменение углов ориентации КА во время съемки и на триангуляционной модели геометрического соответствия изображений, позволяющей совмещать снимки с рельефными искажениями. Алгоритм применяется для получения цветных изображений по обзорным и детальным снимкам от КА высокодеталыюго наблюдения.

5. Алгоритмы синтеза спектрозональных компонент, позволяющие формировать недостающие компоненты и получать высококачественные цветные изображения с высоким пространственным разрешением.

6. Алгоритмы комплексирования ИК-изображений, основанные на радиометрической коррекции по результатам съемки опорных излучателей и геометрическом и радиометрическом комплексировании видеоданных. Алгоритм позволяет формировать высококачественные тепловизионные снимки с повышенным вертикальным разрешением и увеличенным отношением сигнал/шум.

7. Комплекс алгоритмов по реализации высокоскоростных систем комплексирования видеоданных, включающий:

- хэш-тейловое представление видеоданных в памяти компьютера, обеспечивающее высокую скорость доступа к спутниковым изображениям сверхбольшого объема;

- механизмы буферизации видеоданных, позволяющие ускорить видеоинформационный обмен между различными уровнями памяти;

- распараллеливание вычислительного процесса по имеющимся ядрам процессоров и использование инструкций SSE и SSE2.

В заключение автор выражает благодарность руководству НИИ «Фотон» за поддержку, коллегам из НИИ «Фотон» РГРТУ за замечания в ходе исследований и совместную отладку программного обеспечения, В.И. Побаруеву, O.A. Преснякову - за ценные советы по алгоритмическому и программному обеспечению в ходе выполнения исследований.

Коллегам из НИИ точных приборов за поддержку работ, связанных с созданием систем получения высококачественных цветных изображений.

Отдельную благодарность выражаю научному руководителю Кузнецову Алексею Евгеньевичу.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Светелкин, Павел Николаевич, 2009 год

1. Космические аппараты. ИСЗ серии «Ресурс-01»/ URL: http://www.rcpod.siberia.net/sputniks/Resurs/resursO 1 .htm

2. Космический аппарат «Океан-О» / под ред. М.Г. Мартиросова. Королев: Центр управления полетами, 1999. 12 с.

3. КА «Монитор-Э». Краткое описание. / URL: http://www.khrunichev.com/download/kamonitoreinfov3 .pdf

4. Обзор космических съемочных систем высокого разрешения / URL: http://vinek.narod.ru/satellites.htm

5. Жуков Б.С., Василейский A.C., Железнов М.М., Жуков С.Б., Бекренев О.В., Пермитина Л.И. Задачи обработки многозональных видеоданных КМСС на КА «Метеор-М» / URL: http://d33.infospace.ru/d33conf/voll/222-228.pdf

6. Прикладная физика. Ушакова М.Б. Зарубежные тепловизионные приборы первого, второго и третьего поколений. Часть I (с. 70-78), 2004, № 4.

7. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли: Основы и методы дистанционных исследований в геологии: пер. с нем. М.: Мир, 1988. 343 с.

8. Обработка изображений в геоинформационных системах: Учебное пособие / В.К. Злобин, В.В. Еремеев, А.Е. Кузнецов. Рязан. Гос. Радиотехн. Университет, Рязань, 2006. 264 с.

9. И. Алпатов Б.А., Бабаян П.В. Электронная юстировка изображений при мультиспектральном наблюдении. Цифровая обработка сигналов. 2003. №1.

10. Алпатов Б.А., Бабаян П.В., Балашов O.E., Степашкин А.И. Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление. М.: Радиотехника, 2008. 176 с.

11. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. В 2-х кн.: пер. с англ. М.: Мир, 1982. Кн.1: 312 е., кн.2: 480 с.

12. Журавлев Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. М.: Фазис, 2006.

13. Злобин В.К., Еремеев В.В. Обработка аэрокосмических изображений. М.: Физматлит, 2006. 288 с.

14. Ташлинский А.Г. Оценка смещения изображения, заданного на двумерной сетке // Методы обработки сигналов и полей: межвуз. сб. науч. тр. Ульяновск: Ульяновский политехи, ин-т, 1990. С.81-85.

15. Ташлинский А.Г. Оценка межкадрового сдвига изображений / Методы обработки сигналов и полей: межвуз. сб. науч. тр. Ульяновск: Ульяновский гос. техн. ун-т, 1995. С.34-44.

16. Ташлинский А.Г. Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей изображений / Ульяновский государственный технический университет. Ульяновск: УлГТУ, 2000. 132 с.

17. Обработка изображений в геоинформационных системах: учеб. пособие / В.К. Злобин, В.В. Еремеев, А.Е. Кузнецов. Рязан. гос. радиотехн. ун-т. Рязань, 2006. 264 с.

18. Злобин В.К., Еремеев В.В., Кузнецов А.Е., Нефедов В.И. Модели координатной обработки сканерпых изображений от природно-ресурсных спутниковых систем //Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 2002. №5. С. 141-154.

19. Макриденко JI.А., Злобин В.К., Еремеев В.В. и др. Системы и технологии приема, обработки и распространения данных дистанционного зондирования Земли Росавиакосмоса // Исследование Земли из космоса. 2001. №6. С. 31-40.

20. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006. 1072 с.

21. Обработка аэрокосмических изображений / В.К. Злобин, В.В. Еремеев. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2006. 408 с.

22. Асмус В.В. Программно-аппаратный комплекс обработки спутниковых данных и его применение для задач гидрометеорологии и мониторинга природной среды : Дисс. на соиск. уч. степени д-ра физ.-мат. наук. М., 2002.

23. Захаров М.Ю., Лупян Е.А., Мазуров A.A. и др. Географическая привязка данных прибора AVHRR для задач регионального мониторинга // Исследование Земли из космоса. 1993. № 5. С. 27-32.

24. Продукты компании ERDAS. IMAGINE AutoSync. / URL: http://www.dataplus.ru/Soft/ERDAS/AutoSync.html

25. ERDAS Field Guide. Fifth Edition, Revised and Expanded. 1999.

26. ERDAS Field Guide, IMAGINE OthoBASE Tour Guide. 1994. 56 p.

27. ER Mapper 5.0 Helping people manage the Earth: Earth Resource Mapping Press. 1997. 42 p.

28. Кузнецов А.Е., Светелкин П.Н. Оперативное совмещение спектрозо-нальных изображений при цветосинтезе // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. Выпуск 22, 2007. С. 3-7.

29. Кузнецов А. Е., Нефедов В.И., Светелкин П.Н. Создание цветосинте-зированных изображений по данным аппаратуры КМСС космического аппарата «Метеор-М». РГРТУ, Рязань, 2009. Деп. в В ИМИ. Исходящий № Д09046 от 25.06.09.

30. Кузнецов А.Е., Пресняков O.A., Светелкин П.Н. Модели координатного соответствия спектрозональных снимков сверхвысокого разрешения // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета, №2 (выпуск 28). 2009. С. 12-17.

31. Кузнецов А.Е., Светелкин П.Н. Оценка взаимных геометрических искажений цветосинтезированных изображений. РГРТУ, Рязань, 2009. Деп. в ВИМИ. Исходящий № Д09045 от 24.02.09.

32. Кузнецов А.Е., Светелкин П.Н. Формирование цветных снимков по спутниковым изображениям среднего и высокого пространственного разрешения // Цифровая обработка сигналов. 2009. №3. С. 36-40.

33. Кузнецов А.Е., Светелкин П.Н. Алгоритм синтеза изображений в панорамной тепловизионной системе наблюдения // Информатика и прикладная математика: межвуз. сб. науч. тр. РГПУ, Рязань, 2006. С. 69-76.

34. Бакланов А.И. Системы наблюдения и мониторинга : учеб. пособие / А.И. Бакланов. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. 234 с.

35. Reconstructing Prokudin-Gorskii's Color Photography in Software / URL: http://lcweb2.loc.gov/pp/prokhtml/prokcompos.html

36. Скрытый источник цветных исторических изображений / URL: http://www.prokudin-gorsky.ru/

37. Увеличение пространственного разрешения мультиспектральных космических снимков / URL: http://www.sovzond.net/articles/articleenlarge.html

38. Дистанционное зондирование Земли. Обзорная информация. Выпуск 1. Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат, 2000.53. «Сич-1М» /URL: http://www.mcc.rsa.ru/sich.htm

39. Landsat 7 Image Assessment System (IAS) Geometric Algorithm Theoretical Basis Document.

40. NOAA KLM User's Guide. Advanced Very High Resolution Radiometer/3 (AVHRR/3) / URL: http://www.ncdc.noaa.gov/oa/pod-guide/ncdc/docs/klm/html/c3/sec3-1 .htm

41. Итоги семинара по ИСЗ «Ресурс-ДК» / URL: http://www.racurs.ru/?page=350

42. Геостационарный гидрометеорологический космический комплекс «Электро-Л» / URL: http://planet.iitp.ru/spacecraft/electro2rus.htm

43. Дистанционное зондирование Земли. Справочные материалы. Выпуск 12. Космическая система «Метеор-ЗМ» №1. Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат, 2001.

44. Россия строит новый геостационарный метеоспутник / URL: http://www.novosti-kosmonavtiki.ru/content/numbers/262/29.shtml

45. Цифровое преобразование изображений: учеб. пособие для вузов / Р.Е. Быков, Р. Фрайер, К.В. Иванов, А.А. Манцветов; под ред. проф. Р.Е. Быкова. М.: Горячая линия-Телеком, 2003. 228 с.

46. Инженерный справочник по космической технике / под общ. ред. проф., д.т.н. A.B. Солодова. М.: Воениздат, 1969. 696 с.

47. Космический аппарат «Ресурс ДК1» №1 / URL: http://www.samspace.ru/SDZZ/ResurdDKl.htm

48. Космический комплекс «Метеор-ЗМ» с космическим аппаратом «Ме-теор-М» / URL: http://www.vniiem.ru/ru/index.php?option=comcontent&view= article&id=73:meteor&catid=37:spaceprograms&Itemid=62

49. Обработка изображений. Дополнительные уровни обработки / URL: http://www.scanex.ru/ru/data/default.asp?submenu=processing&id=levels

50. ГОСТ Р 52572-2006 Географические информационные системы. Координатная основа / URL: http://stroy.dbases.ru/Datal/48/48601/index.htm

51. Ravichandran G., Casasent D. Advanced in-plane rotation-invariant correlation filters // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 1994. 16. №4. P.415-420.

52. Тхабисимов Д.К. Автоматизированный поиск опорных изображений на фотоснимках поверхности Земли при помощи спектрального анализа // Ис-след. Земли из космоса. 1983. №5. С.93-99.

53. Ефимов В.М., Резник А.Л. Алгоритмы идентификации фрагментов двух изображений, инвариантные к повороту // Автометрия. 1984. №5. С.61-64.

54. Губанов A.B., Ефимов В.М., Киричук B.C. и др. Методы оценивания взаимного смещения фрагментов цифровых изображений // Автометрия. 1988. №3. С.70-73.

55. Василейский А.С. Исследование методов совмещения видеоданных дистанционного зондирования : Дисс. канд. физ.-мат. наук: Москва, 2003. 160 с.

56. Fonseca L.M.G., Manjunath B.S., Registration Techniques for Multisensor Remotely Sensed Imagery // Journal of Photogrammetry Engineering and Remote Sensing, 62, 1049-1056, 1996. 51.

57. Аксенов О.Ю. Этапы совмещения изображений / URL: http://www.module.ru/files/papers32005FusionStages.pdf

58. Пресс Ф.П. Фоточувствительные приборы с зарядовой связью. М.: Радио и связь, 1991. 260 с.

59. Лебедев Д.Г., Лыонг К.Т. Моделирование адаптивного выравнивания параметров линейки фотоприемников с использованием микросканирования. Информационные процессы. 2007. Том 7. № 2. С. 124.

60. Лебедев Д.Г., Лыонг К.Т. Фильтрация остаточного геометрического и аппаратурного шумов сканирующей матрицы ИК-диапазона с микросканированием. Информационные процессы, 2007. Том 7. № 3. С. 369.

61. Preprocessing levels and location accuracy / URL: http://www.spotimage.fr/automnemodulesfiles/standard/public/p2340916b 39e58c710b3bb5788fdcc025f80niveauanglais2008.pdf

62. Дрейпер H., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Кн. 1, Кн. 2: пер. с англ. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1986. -366 с.

63. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. М.: Наука, 1964. 608 с.

64. Burt, P. J., and Adelson, Е. Н. 1983. The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code // IEEE Trans. Commun., vol. COM-31, no. 4, pp. 532-540.

65. Голд Б., Рэйдер Ч. Цифровая обработка сигналов / пер. с англ. под ред. А. М. Трахтмана. М.: Сов. радио, 1973. 368 с.

66. Ласло М. Вычислительная геометрия и компьютерная графика на С++ / пер. с англ. М.: Издательство БИНОМ, 1997. 307 с.

67. Скворцов А.В. Триангуляция Делоне и ее применение. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2002. 128 с.

68. Марчуков B.C., Кочнова И.В. Автоматизированное выделение объектов заданного размера на аэрокосмических изображениях с использованием параллельной обработки // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 2004. №3.

69. JieBing Yu, David J. DeWitt. Processing Satellite Images on Tertiary Storage: A Study of the Impact of Tile Size on Performance. Proceedings of the 1996 NASA Conference on Mass Storage Systems, College Park, Maryland, September 1996.

70. Практическое применение SSE расширения. URL: http://www.gamedev.ru/articles/?id=70113

71. Бочко B.A. Методы обработки и классификации цветных изображений / М.: «Радио и связь». Зарубежная радиоэлектроника №6, 1992.

72. Теория вероятностей и математическая статистика. Пугачев B.C. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979.

73. Grodecki J., Dial G. Ikonos Geometric accuracy validation / Proceedings of Joint Workshop of ISPRS Working Groups 1/2, 1/5 and IV/7 on High Resolution Mapping from Space 2001, University of Hannover, Germany, Sept 19-21, 2001.

74. Разработка приложений на Microsoft Visual С++ 6.0: Учебный курс / пер. с англ. 2-е изд. М.: Издательско-торговый дом «Русская редакция», 2001. -704 с.

75. Круглински Д., Уингоу С., Шеферд Дж. Программирование на Microsoft Visual С++ 6.0 для профессионалов. М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2002. 864 с.

76. Макконел С. Совершенный код. Мастер-класс : Пер. с англ. М.: Изда-тельско-торговый дом «Русская редакция». СПб.: Питер, 2005. 896 с.

77. Морозов В.П. Курс сфероидической геодезии. М.: Недра, 1969. 304 с.

78. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. М.: Энерго-атомиздат, 1987. 496 с.

79. Арманд H.A., Саворский В.П., Смирнов М.Т., Тищенко Ю.Г. Центр обработки и хранения космической информации ИРЭ РАН // Тез. докл. 2-й ме-ждунар. науч.-техн. конф. «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика». Рязань, 1998. С. 30-32.

80. Арманд H.A., Воронков В.Н., Никитский В.П. и др. Перспективы исследований в области дистанционного зондирования Земли и экологического мониторинга // Радиотехника и электроника. 1998. Т. 43, № 9. С. 1061-1069.

81. Хижниченко В.И. Критерии оценки геометрических искажений ска-нерных снимков //Геодезия и картография. 1981. №2. С. 25-27.

82. Mandanayalce A., Newton A., Tidsley А., Muller J. Automatic mosaicing of satellite images using global re-navigation // Photogramm, and Remote Sens. 1992. №29. P.489-496.

83. Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: Введение в цифровую оптику. М.: Радио и связь, 1987. 296 с.

84. Горячев Г.А., Метлицкий Е.А. Корреляционные меры сходства в задачах опознавания объектов на полутоновых изображениях / Корреляционно-экстремальные системы / под ред. В.П. Тарасенко. Томск: Томск, ун-т, 1982. С. 23-26.

85. Гиммельфарб Г.Л. Автоматизированная межотраслевая обработка снимков земной поверхности, получаемых с ИСЗ серии Landsat // Зарубежная радиоэлектроника. 1983. № 8. С. 56-84.

86. Программа дистанционного зондирования Земли/ Spot Seliction DERSI. 1998. № 8. С. 4.

87. Зайцев В.В., Шкарин В.Е. Наземная обработка данных в перспективной системе ДЗЗ ГКНПЦ им. М.В.Хруничева //Тез. докл. 3-й междунар. науч.техн. конф. «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика». Рязань, 2000. С. 265-267.

88. Cheng P., Toutin Т. Geometric correction and data fusion of IRS-1С data // Earth Observ. Mag. 1998. 7. № 3. P. 24-26.

89. Корн. Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1968. 720 с.