Алгоритмы и модели стереофотограмметрической обработки данных от систем спектрозональной съемки Земли тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Пошехонов, Василий Ильич

• Пошехонов, Василий Ильич
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Пошехонов, Василий Ильич

Введение.

1. Обоснование возможности практического применения результатов обработки спектрозональных стереоизображений и задачи диссертационного исследования.

1.1. Системы стереоскопической съемки земной поверхности.

1.2. Предложения по стереообработке спектрозональной видеоинформации.

1.3. Анализ алгоритмов обработки стереоизображений и задачи диссертационного исследования.

Основные результаты.

2. Геометрические модели формирования и стереофотограмметрической обработки спектрозональных изображений.

2.1. Полиномиальная модель геометрического функционирования съемочной системы.

2.2. Методика геометрической калибровки сканерной съемочной системы.

2.3. Алгоритмы уточнения элементов внешнего ориентирования. 77 Основные результаты.

3. Алгоритмы совместного анализа разновременных изображений.

3.1. Процедуры предварительной обработки исходных изображений.

3.2. Исследование алгоритмов установления соответствия точек

3.3. Алгоритмы формирования карт диспарантностей по стереопарам.

3.4. Построение трехмерных моделей сцены.

Основные результаты.

4. Практическая реализация алгоритмов в системах обработки данных ДЗЗ.

4.1. Технология формирования выходных информационных продуктов.

4.2. Алгоритмы организации вычислительного процесса на современной вычислительной технике.

4.3. Программное обеспечение стереообработки сканерных изображений земной поверхности.

Основные результаты.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы и модели стереофотограмметрической обработки данных от систем спектрозональной съемки Земли»

Актуальность работы. В ряде современных систем дистанционного зонt дирования Земли (ДЗЗ) для формирования изображений подстилающей поверхности в нескольких спектральных диапазонах используется принцип пространственного разделения потока отраженной лучистой энергии по нескольким оптико-электронным преобразователям (ОЭП). Для этого в фокальной плоскости сканирующего устройства устанавливаются с небольшим смещением друг относительно друга вдоль направления полета спутника одиночные линейки или составные матрицы на базе приборов с зарядовой связью (ПЗС) с одномоментной регистрацией или работающие в режиме накопления заряда. Для обеспечения спектрозональной съемки перед каждым ОЭП устанавливают соответствующие полосовые светофильтры. Преимущество данного подхода заключается в отсутствии традиционно используемой при построении сканирующих устройств сложной и дорогостоящей спектроделительной системы, которая приводит к ослаблению регистрируемого сигнала и снижению радиометрического разрешения видеоинформации.

В соответствии с рассмотренным принципом спроектированы: съемочное устройство высокого разрешения «Геотон-Л1» космического аппарата (КА) «Ресурс-ДК», аппаратура комплекса многозональной сканерной съемки (КМСС) гидрометеорологического спутника «Метеор-М», а также съемочные устройства на проектируемом КА «Ресурс-П». В данных системах наблюдение , одних и тех же объектов подстилающей поверхности в разных спектральных диапазонах происходит, во-первых, с небольшой временной задержкой, а во-вторых, под разными углами от надира. Отсюда возникает возможность сте-реофотограмметрической обработки спектрозональных изображений, что позволяет получать информацию о трехмерной структуре сцены и решать ряд важных практических задач, связанных с определением высоты верхней границы и скорости движения облачности, объёмным дешифрированием снимков и др.

В отличие от традиционно используемых вариантов реализации стереоскопических наблюдений на одном витке полета спутника, основанных на применении нескольких съемочных устройств или сложных механизмов управления движением КА, каких-либо доработок рассмотренные системы спектрозо-нальной съемки не требуют. Однако вопросы стереообработки получаемых от них изображений и формирования востребованных практикой информационных продуктов оставлены без внимания. С учетом этого в диссертации даётся решение актуальной научно-технической задачи, связанной с созданием алгоритмического и математического обеспечения стереофотограмметрической обработки информации от систем спектрозональной съемки земной поверхности и направленной на расширение сферы практического применения средств ДЗЗ.

Степень разработанности темы. Проблемы обработки спутниковых изображений достаточно широко отражены в трудах Агапова С.В., Асмуса В.В., Журкина И.Г., Лобанова А.Н., Лупяна Е.А., Погорелова В.В., Тюфлина Ю.С., Урмаева М.С., Ackermann F., Gonzalez R., Kronberg Р., Pratt W., Rosenfeld A., Woods R. и других отечественных и зарубежных ученых. Работы этих авторов [1-14] составляют научно-методическую основу для решения задач, поставленных в диссертации.

Вопросы стереофотограмметрической обработки изображений рассматривались в работах многих авторов, на сегодняшний день имеется ряд программных реализаций этой функции в известных геоинформационных системах (ГИС). К сожалению, непосредственное использование готовых ГИС для обработки спектрозональных стереоизображений затруднительно, поскольку, во-первых, эти системы базируются на обобщенных моделях формирования ска-нерных снимков, использование которых для ориентирования отдельных кадров требует большого числа опорных точек, в то время как необходимо оперативно обрабатывать протяженные маршруты съемки с изменяющимися элементами внешнего ориентирования спутника; во-вторых, с низкой достоверностью идентифицируются одноименные точки на стереоизображениях разного спектрального содержания, что требует большого количества ручных операций по контролю и проверке результатов; в-третьих, данные ГИС не позволяют формировать важные для практики информационные продукты по данным от спек-трозональных съемочных устройств.

Наиболее близкие исследования, связанные с разработкой геометрических моделей сканерной съемки, рассмотрены в работах [13, 15], в которых для определения элементов внешнего ориентирования КА применяется метод дифференциального уточнения параметров с использованием опорной информации. Однако при этом не всегда удается достичь высокой точности расчетов, поскольку наряду с динамическими ошибками в моделях присутствуют и статические погрешности, вызванные неточностью задания элементов внутреннего ориентирования съемочных устройств и установочных углов навигационного оборудования. Кроме того, в известных решениях не учитываются особенности спектрозональной съемки, для которой законы изменения элементов внешнего ориентирования КА в процессе получения определенных участков снимков одинаковы. В этой связи важными являются исследования по получению моделей формирования видеоданных сканирующими устройствами в условиях орбитального полета, для которых представляется возможным надежно определить статические параметры и оперативно устранить динамические погрешности при ограниченном объеме опорной информации.

В недостаточной степени рассмотрены вопросы высоконадежного автоматического поиска одноименных и опорных точек на спектрозональных изображениях при их значительном координатном рассогласовании. Оставлена без внимания проблема обработки стереоизображений, полученных при съемке движущихся объектов, что приводит к смещению координат одноименных точек не только в строчном, но и в кадровом направлениях на стереопаре.

Актуальными являются исследования по организации высокоскоростного вычислительного процесса на современных многоядерных и графических процессорах, что является важным при создании высокопроизводительных систем стереофотограмметрической обработки спектрозональных изображений.

Цель диссертации состоит в разработке математических моделей и алгоритмов стереофотограмметрической обработки спектрозональной спутниковой видеоинформации для проектирования на их основе программного обеспечения оперативного получения трехмерных изображений земной поверхности от систем ДЗЗ, реализующих принцип разновременной съемки подстилающей поверхности.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи: обоснование возможности практического применения результатов обработки спектрозональных стереоизображений земной поверхности;

- разработка геометрических моделей формирования и стереофотограмметрической обработки спектрозональных спутниковых снимков;

- разработка алгоритмов совместного анализа разновременных изображений;

- проектирование программного обеспечения стереообработки данных от систем спектрозональной съемки Земли.

Научная новизна работы определяется тем, что в ней разрабатываются математические модели, описывающие процесс формирования изображений с учетом статических и динамических искажающих факторов, эффективные алгоритмы совместного анализа снимков разных спектральных диапазонов и организации вычислительного процесса, позволяющие выполнять стереофото-грамметрическую обработку видеоданных от систем разновременной спектрозональной съемки для получения новых видов информационных продуктов.

Конкретно на защиту выносятся следующие новые научные результаты: предложения по практическому применению результатов стереообработки данных от систем спектрозональной съемки Земли; математическая модель формирования и стереофотограмметрической обработки спектрозональных видеоданных, основанная на полиномиальном описании геометрических параметров сканерной съемочной системы, методике её калибровки по опорным и одноименным точкам, а также алгоритмах оперативного уточнения элементов внешнего ориентирования;

- алгоритмы установления соответствия точек на разновременных спек-трозональных изображениях, основанные на формировании двумерных карт диспарантностей по стереопарам и отбраковке недостоверных точек с помощью симметричного пирамидального критерия;

- комплекс алгоритмов высокоскоростной стереообработки снимков, основанных на совместном использовании графического и центрального процессоров, тейловой организации вычислений, распараллеливании функций и конвейерной обработке видеоданных.

Практическая ценность работы состоит в том, что на базе предложенных математических моделей и алгоритмов разработаны модули для программных комплексов Р1апе1аМе1еог, ОлЬоКоппБсап, ОеоЗсап, М^еог8а11чГ, обеспечивающие высокоточную геопривязку и стереофотограмметрическую обработку изображений от КА «Метеор-М» и «Ресурс-ДК» в режиме как спектрозоJ нальной, так и межмаршрутной съемки. С использованием этих модулей выполняется оперативное получение трехмерных моделей подстилающей поверхности, надежная сегментация облачных образований, в том числе на фоне снежного покрова, а также впервые в отечественной практике реализована технология определения высоты верхней границы и скорости движения облачности по данным от пассивных сканирующих устройств.

Реализация и внедрение. Диссертационная работа выполнена в Рязанг ском государственном радиотехническом университете в рамках ОКР № 4-10, № 12-06, № 14-05, № 30-06, № 39-09. Результаты диссертационной работы в виде программного обеспечения внедрены в ОАО «НИИ точных приборов», ОАО «Российские космические системы» и используются на центрах приема и обработки спутниковой информации в г. Москве, Новосибирске, Хабаровске и г. Минске Республики Беларусь.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на 3 международных и 8 всероссийских научно-технических конференциях:

• международных конференциях «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2008, 2010);

• 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, 2007 - 2 доклада, 2008,

2009);

• всероссийских конференциях «Интеллектуальные и информационные системы» (Тула, 2007, 2009);

• всероссийских конференциях «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2008, 2009);

• всероссийской конференции «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий» (Москва,

2010).

Публикации. По теме диссертации опубликована 21 работа: 9 статей (в том числе 4 статьи по списку ВАК), 12 тезисов докладов на международных и всероссийских конференциях.

Личный вклад автора по опубликованным работам состоит в следующем:

• в работах [16, 17] соискателем разработаны алгоритмы формирования растровой цифровой модели рельефа на основе триангуляционного описания;

• в работах [18, 19] соискателем предложены алгоритмы надежного формирования карт диспарантностей как в строчном, так и в кадровом направлениях на стереопаре;

• в работах [20, 21, 22] соискателем разработаны алгоритмы организации вычислительного процесса при построении карты диспарантности;

• в работе [23] соискателем исследованы алгоритмы идентификация одноименных точек на стереоизображениях;

• в работах [24, 25] соискателем выполнен анализ качества формируемых карт диспарантностей;

• в работе [26] соискателем разработан алгоритм интерактивной сегментации однородных по яркости областей изображений;

• в работе [27] соискателем выполнена оценка точностных возможностей стереообработки данных от систем спектрозональной съемки Земли;

• в работе [28] соискателем разработан быстродействующий алгоритм установления соответствия точек на графическом процессоре;

• в работах [29, 30] соискателем предложены алгоритмы определения высоты верхней границы и скорости движения облачности, основанные на сте-реообработке спектрозональных изображений;

• в работе [31] соискателем разработан алгоритм формирования триангуляционной модели на основе карты диспарантности;

• в работе [32] соискателем предложены полиномиальная модель ска-нерной съемочной системы и методика геометрической калибровки;

• в работе [33] соискателем разработаны алгоритмы оперативного уточнения элементов внешнего ориентирования; '

• в работах [34, 35, 36] соискателем спроектирована информационная технология стереообработки сканерных снимков, сформулированы общие предложения по практическому применению результатов стереофотограммет-рической обработки спектрозональной видеоинформации.

Работы [20, 22, 28, 31, 33] выполнены соискателем без соавторов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы и приложения. Основной текст работы содержит 175 страниц, 48 рисунков и 8 таблиц. Список литературы на 14 страницах включает 135 наименований. В приложении на 2 страницах приведены акты внедрения результатов.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Пошехонов, Василий Ильич

Основные результаты

1. Спроектирована информационная технология стереофотограмметриче-ской обработки данных от систем спектрозональной съемки Земли, основанная на разработанных геометрических моделях и алгоритмах совместного анализа стереоизображений. Технология описывает процесс получения анаглифических стереоизображений, растровых SD-моделей подстилающей поверхности, сегментации облачных образований, а также формирования карт высоты верхней границы и скорости движения облачности.

2. Разработан комплекс алгоритмов организации высокоскоростной сте-реообработки видеоданных с использованием современной вычислительной техники. При формировании карт диспарантностей предложено применять параллельные вычисления при обработке потоков данных с использованием принципа SPMD на всех шагах алгоритма, а также организовать конвейерную обработку для уменьшения влияния медленных операций ввода-вывода с целью обеспечения постоянной загрузки всех вычислительных элементов. Это позволило существенно повысить быстродействие на многоядерных и многопроцессорных ЭВМ.

Для вычисления нормализованной кросскорреляционной функции фрагментов изображений предложены алгоритмы, задействующие графический процессор и основанные на распараллеливании процесса по координатному пространству области поиска, использовании тейловой организации вычислений с целью повышения арифметической интенсивности, оптимальном распределении общей нагрузки между центральным и графическим процессорами, в результате чего удается сократить время обработки до 25 раз.

3. Рассмотрены принципы построения и обобщенная структура специализированного программного обеспечения систем оперативной обработки спек-трозональных стереоизображений, которые были положены в основу реализации комплекса Р1апе1аМе1еог. Разработанные программные модули получили применение в комплексах ОеоЭсап, Ме1еог8а11чГ, ОгЙю1ЧГогт8сап, которые введены в опытную эксплуатацию и используются для обработки изображений от космических систем ДЗЗ «Ресурс-ДК» и «Метеор-М».

Материалы главы опубликованы в работах автора [17, 20-22, 28, 34-36].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации решена актуальная научно-техническая задача, связанная с разработкой алгоритмов и моделей стереофотограмметрической обработки данных от систем спектрозональной съемки Земли. Созданное на их основе программное обеспечение позволяет получать новые виды информационных продуктов, что расширяет сферу практического применения систем ДЗЗ, реализующих принцип пространственного разделения отраженного от подстилающей поверхности потока лучистой энергии по нескольким оптико-электронным преобразователям. В ходе выполнения диссертационной работы получены следующие результаты.

1. Выполнен анализ современных сканерных систем стереоскопического наблюдения Земли, показано, что спектрозональные съемочные устройства позволяют оперативно и без дополнительных технических затрат получать стереопары по изображениям разных спектральных каналов. Обоснована возможность практического применения получаемой по спектрозональным стереоизображениям информации о трехмерной структуре сцены на основе априорных оценок точностных характеристик расчетов высоты и скорости движения объектов и их сравнения с альтернативными источниками информации. Предложено выполнять стереофотограмметрическую обработку спектрозональных изображений в интересах решения гидрометеорологических задач, оценки качества информации при каталогизации, а также дешифрирования информации.

2. Разработана математическая модель формирования и стереофотограмметрической обработки спектрозональных изображений, включающая: геометрическую модель функционирования сканерной съемочной системы, описывающую с помощью полиномиальной функции компоненты вектора направляющих косинусов визирного луча; методику геометрической калибровки съемочной системы, описываемой полиномиальной моделью, основанную на определении неизвестных параметров по методу наименьших квадратов с нелинейными ограничениями-равенствами; алгоритмы оперативного уточнения элементов внешнего ориентирования всей спектрозональной съемочной системы, основанные на комплексиро-вании измерений датчиков угловых скоростей и прибора астроориентации, использовании одноименных точек с привлечением априорной информации о высоте местности по цифровой модели рельефа.

3. Разработан комплекс алгоритмов совместного анализа разновременных изображений, в том числе: алгоритм установления геометрического соответствия снимков, базирующийся на моделях геопривязки спектрозональных изображений, алгоритм сегментации снимков, основанный на использовании клеточного автомата с его предварительной автоматической инициализацией, позволяющий исключать из последующей обработки однородные по яркости объекты; двухшаговый алгоритм точного выделения угловых точек объектов, основанный на детекторе Харриса, с целью их последующей надежной идентификации на втором изображении; алгоритм формирования карт диспарантностей в строчном и кадровом направлениях на стереопаре, позволяющий обрабатывать стереоизображения в условиях значительных координатных рассогласований снимков; алгоритм отбраковки ненадежных точек с помощью симметричного пирамидального критерия проверки согласованности изображений стереопары; алгоритмы построения трехмерных моделей наблюдаемых объектов, включая карты высот и скоростей, основанные на непосредственном использовании карт диспарантностей или предварительном получении триангуляционной модели; итерационный двухшаговый алгоритм формирования триангуляционной модели, обладающий высоким быстродействием и позволяющий точно аппроксимировать исходные карты диспарантностей с использованием небольшого числа вершин.

4. Предложены технические решения по практической реализации программного обеспечения обработки спектрозональной видеоинформации, а именно:

- технология формирования новых видов информационных продуктов;

- алгоритмы организации высокоскоростной стереообработки на современных многоядерных и многопроцессорных ЭВМ в ходе формирования карт диспарантностей, а также на графическом процессоре при вычислении значений нормализованной кросскорреляционной функции;

- принципы построения и обобщенная структура специализированного программного обеспечения систем оперативной обработки спектрозональных стереоизображений.

За счет предложенных алгоритмических решений достигается более чем 10-кратное повышение производительности, таким образом, время формирования выходных продуктов по стереопарам размером 36000x36000 пикселей составляет порядка 3 часов на 8-процессорной ЭВМ.

5. Разработанные алгоритмы и математические модели реализованы в виде программных модулей, которые применяются в составе комплексов ОеоБсап, Ме1еог8а11М, Ог&оТ^огтБсап и PlanetaMeteor. Эти комплексы используются для обработки видеоданных от космических систем ДЗЗ «Ресурс-ДК», «Метеор-М» и функционируют на центрах приема и обработки спутниковой информации в г. Москве, Новосибирске, Хабаровске и г. Минске Республики Беларусь.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Пошехонов, Василий Ильич, 2010 год

1. Агапов C.B. Фотограмметрия сканерных снимков. — М.: Геоиздат, 1996.- 176 с.

2. Асмус В.В. Программно-аппаратный комплекс обработки спутниковых данных и его применение для задач гидрометеорологии и мониторинга природной среды : дис. . д-ра физ.-мат. наук. М., 2002.

3. Журкин И.Г., Зайцев A.A. Геометрическая калибровка фотоизображений // Исследование Земли из космоса. 1997. — № 2. - С. 53-57.

4. Журкин И.Г., Гук А.П. Алгоритм раздельного определения элементов внешнего ориентирования сканерных изображений (идеальная модель) // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 1992. - № 1. - С. 51-56.

5. Бобир Н.Я., Лобанов А.Н., Федорук Г.Д. Фотограмметрия. М.: Недра, 1974.

6. Лобанов А.Н. Фотограмметрия. М.: Недра, 1984. - 552 с.

7. Лобанов А.Н. Аэрофототопография. М.: Недра, 1971. - 560 с.

8. Лупян Е.А. Построение информационных сетей приема, обработки и распространения спутниковых данных с использованием технологий глобальных компьютерных сетей Интернет : дис. . д-ра техн. наук. М., 1998. -293 с.

9. Гомозов O.A., Корноухов К.В., Погорелов В.В., Чумаков C.B. Использование линейных объектов карт при внешнем ориентировании фотоснимков // Геодезия и картография. 1993. - № 4. - С. 24-29.

10. Погорелов В.В., Малюков В.М. Об определении элементов ориентирования узкоугольных снимков // Геодезия и картография. 1989. - № 8. - С. 31-34.

11. Тюфлин Ю.С. Развитие отечественной фотограмметрии // Геодезия и картография. 1994. - № 3. - С. 33-40.

12. Тюфлин Ю.С. Космическая фотограмметрия при изучении планет и спутников. — М.: Недра, 1986. -247 с.

13. Урмаев М.С. Космическая фотограмметрия. М.: Недра, 1989.279 с.

14. Ackermann F. Digital image correlation: performance and potential application in photogrammetry // Photogrammetric Record. 1984. - № 11(64). - P. 429-439.

15. Гомозов O.A. Методы и технологии геометрической обработки космической видеоинформации от оптико-электронных систем высокого пространственного разрешения : дис. . канд. техн. наук. Рязань, 2005. - 140 с.

16. Кузнецов А.Е., Пошехонов В.И. Высокопроизводительные алгоритмы формирования цифровой модели рельефа на основе точечного описания // Информатика и прикладная математика: межвуз. сб. науч. тр. Рязань, 2007. -С. 81-86.

17. Кузнецов А.Е., Пошехонов В.И. Алгоритмы построения карты дис-парантности по стереоизображениям // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: тез. докл. 15-й междунар. на-уч.-техн. конф. Рязань, 2008. - С. 118-120.

18. Кузнецов А.Е., Побаруев В.И., Пошехонов В.И. Идентификация одноименных точек на стереоснимках с использованием алгоритмов оптимизационного поиска // Информатика и прикладная математика: межвуз. сб. науч. тр. -Рязань, 2008. С. 83-90.

19. Пошехонов В.И. Алгоритмы параллельной обработки стереосним-ков // Информатика и прикладная математика: межвуз. сб. науч. тр. — Рязань, 2008.-С. 112-118.

20. Гомозов O.A., Кузнецов А.Е., Побаруев В.И., Пошехонов В.И. Программно-математическое обеспечение системы обработки космических стереоизображений // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2009. - № 1(27). - С. 17-22.

21. Кузнецов А.Е., Пошехонов В.И. Оценка высоты облачности по данным комплекса многозональной сканерной съемки КА «Метеор-М» // Цифровая обработка сигналов. 2009. - № 3. - С. 41-46.

22. Кузнецов А.Е., Пошехонов В.И. Определение высоты верхней границы облачности по данным КМСС космического аппарата «Метеор-М» // Со-1временные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: тез. докл. 7-й всерос. конф. Москва, 2009.

23. Пошехонов В.И. Алгоритм формирования триангуляционной модели рельефа земной поверхности на основе карты диспарантности // Интеллектуальные и информационные системы: тез. докл. всерос. науч.-техн. конф. — Тула,2009. С. 96-97.

24. Побаруев В.И., Пошехонов В.И. Технология аннотирования космических изображений // Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании: тез. докл. XII всерос. науч.-техн. конф. Рязань, 2007. -С. 326-327.

25. Побаруев В.И., Пошехонов В.И. Технология обработки стереоскопических сканерных снимков высокого разрешения // Интеллектуальные и информационные системы: тез. докл. всерос. науч.-техн. конф. Тула, 2007. - С. 76-77.

26. Кузнецов А.Е., Пошехонов В.И. Информационная технология сте-реофотограмметрической обработки видеоданных от многоматричных сканирующих устройств // Цифровая обработка сигналов. — 2010. № 2. - С. 44-49.

27. Цифровая обработка изображений в информационных системах: учеб. пособие / И.С. Грузман, B.C. Киричук, В.П. Косых и др. Новосибирск: НГТУ, 2002.-352 с.

28. Алексапольский Н.М. Фотограмметрия. М.: Геодезиздат, 1956.412 с.

29. Хрущ P.M. Этапы становления и развития фотограмметрии в России // Геодезия и картография. 2003. - № 7. - С. 50-61.

30. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И. Космическая стереосъемка на рубеже веков: предыстория и современность // Геодезия и картография. 2001. -№9.-С. 31-43.

31. Титаров П.С. Исследование геометрических характеристик продукта ДЗЗ Cartosat-1 Sterea OrthoKit // Пространственные данные. 2007. - № 2. -С. 32-38.

32. Болсуновский М.А., Беленов A.B. Возможности картографической стереокамеры PRISM спутника ДЗЗ ALOS // Геопрофи. 2006. - № 6. - С. 2831.

33. Toutin Т. DEM from stereo Landsat 7 ETM+ data over high relief areas // International Journal of Remote Sensing. 2002. - № 23(10). - P. 2133-2139.

34. Grodecki J., Dial G., Lutes J. Mathematical model for 3D feature extraction from multiple satellite images described by RPCs // ASPRS Annual Conference Proceedings. 2004.

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

36. Светелкин П.Н. Алгоритмическое обеспечение систем комплекси-рования изображений от многоматричных сканирующих устройств : дис. . канд. техн. наук. Рязань, 2009. - 129 с.

37. Акопов Г.А., Семенов В.Т., Чуркин А.Л. Задачи, решаемые космическим аппаратом «Метеор-М» по мониторингу Земли и околоземного космического пространства // Солнечно-земная физика. 2004. - № 5. - С. 40-42.

38. Muller J.P., Denis М.А., Dundas R.D., Mitchell K.L., Naud С., Mannstein H. Stereo cloud-top heights and cloud fraction retrieval from ATSR-2 // International Journal of Remote Sensing. 2007. - № 28(9). - P. 1921-1938.

39. Seiz G., Tjemkes S. Multiview Cloud-Top Height and Wind Retrieval with Photogrammetric Methods: Application to Meteosat-8 HRV Observations // Journal of Applied Meteorology and Climatology. 2007. - № 46(8). - P. 11821195.

40. Horvath A., Davies R. Simultaneous retrieval of cloud motion and height from polar-orbiter multiangle measurements // Geophys. Res. Lett. 2001. - № 28(15).-P. 2915-2918.

41. Rodriguez E., Morris C.S., Belz J.E., Chapin E.C., Martin J.M., Daffer W., Hensley S. An assessment of the SRTM topographic products // Technical Report JPL D-31639. 2005. - 143 p.

42. Nieman S.J., Schmetz J., Menzel W.P. A comparison of several techniques to assign heights to cloud tracers // J. Appl. Meteorol. 1993. - № 32. - P. 1559-1568.

43. Platnick S., King M.D., Ackerman S.A., Menzel W.P., Baum B.A., Riedi J.C., Frey R.A. The MODIS cloud products: Algorithms and examples from Terra // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 2003. - № 41. - P. 459-473.

44. Stephens G.L., Vane D.G., Tanelli S. CloudSat mission: Performance and early science after the first year of operations // J. Geophys. Res. — 2008. № 113.

45. Winker D., Hunt W., Weimer C. The On-Orbit Performance of the CALIOP Lidar on CALIPSO // International Conference on Space Optics. Toulouse, 2008.

46. Fujita T. Principle of stereoscopic height computations and their applications to strato-spheric cirrus over severe thunderstorms // Journal of the Meteorological Society of Japan. 1982. - № 60. - P. 355-368.

47. Huot J.-P., Tait H., Rast M., Delwart S., Bezy J.-L., Levrini G. The optical imaging instruments and their applications: AATSR and MERIS // ESA Bulletin. 2002. - № 106.-P. 56-66.

48. Naud C.M., Muller J.P. Intercomparison of multiple years of MODIS, MISR and radar cloud-top heights // Annales Geophysicae. 2005. - № 23(7). - P. 2415-2424.

49. Kittler J., Pairman D. Contextual Pattern Recognition Applied to Cloud Detection and Identification // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1985. -№ 23. -P. 855-863.

50. Jedlovec G. Automated Detection of Clouds in Satellite Imagery // NASA Report. 2010. 14 p.

51. Злобин B.K., Кочергин A.M. Колорометрический подход к сегментации облачных образований на многозональных снимках // Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика: тез. докл. междунар. науч.-техн. конф. — Рязань, 2003.-С. 314.

52. Кочергин A.M. Алгоритмы и технологии предварительной обработки изображений в системах каталогизации данных дистанционного зондирования Земли : дис. . канд. техн. наук. Рязань, 2008. — 116 с.

53. Кузнецов А.Е. Математическое и программное обеспечение систем обработки данных дистанционного зондирования Земли : дис. . д-ра техн. наук. Рязань, 2003. - 260 с.

54. Brown D.C. Decentering distortion of lenses // Photogrammetric Engineering. 1966. - № 7. - P. 444-462.

55. Tempelmann U., Hinsken L., Recke U. ADS40 Calibration and Verification Process // Proceedings on Optical 3-D Measurement Techniques. 2003. - P. 48-54.

56. Fonseca M.G., Manjunath B.S. Registration Techniques for Multisensor Remotely Sensed Imagery // Photogramm. Eng. Remote Sensing. 1996. - № 562. -P. 1049-1056.

57. Mikolajczylc K., Schmid C. A performance evaluation of local descriptors // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2005. - № 10(27).-P. 1615-1630.

58. Lowe D.G. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints // International Journal of Computer Vision. 2004. - № 2. - P. 91-110.

59. Андросов B.A., Бойко Ю.В., Бочкарев A.M. и др. Совмещение изображений в условиях неопределенности // Зарубежная радиоэлектроника. -1985.-№4.-С. 24-38.

60. Баклицкий В.К., Бочкарев A.M., Мусьяков М.П. Методы фильтрации сигналов в корреляционно-экстремальных системах навигации. -М.: Радио и связь, 1986.-216 с.

61. Методы компьютерной обработки изображений / под ред. В.А. Сойфера. 2-е изд. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 784 с.

62. Hirschmuller H., Innocent P.R., Garibaldi J.M. Real-time correlation-based stereo vision with reduced border errors // International Journal of Computer Vision. 2002. - № 47. - P. 229-246.

63. Hirschmuller H., Scharstein D. Evaluation of Stereo Matching Costs on Images with Radiometric Differences // IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2009. -№ 31(9). - P. 1582-1599.

64. Zabih R., Woodfill J. Non-parametric local transforms for computing visual correspondence // Proceedings of the European Conference of Computer Vision. 1994.-P. 151-158.

65. Василейский A.C. Исследование методов совмещения видеоданных дистанционного зондирования : дис. . канд. физ.-мат. наук. — Москва, 2003. — 160 с.

66. Moravec Н. Toward automatic visual obstacle avoidance // Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence. 1977. - P. 584-590.

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

68. Anuta Р.Е. Spatial registration of multispectral and multitemporal digital imagery using fast Fourier transform techniques // IEEE Trans. Geosci. Eng. — 1970. -№ 10.-P. 353-368.

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

70. Курбасов М.В. Система идентификации космических изображений поверхности Земли для автономной навигации ИСЗ : дис. . канд. техн. наук. — Рязань, 1998.- 192 с.

71. Scharstein D., Szeliski R. A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-^ Frame Stereo Correspondence Algorithms // International Journal of Computer Vision. 2002. - № 1-3.

72. Birchfield S., Tomasi C. Depth discontinuities by pixeltopixel stereo // International Conference on Computer Vision. 1998. - P. 1073-1080.

73. Anandan P. A computational framework and an algorithm for the measurement of visual motion // International Journal of Computer Vision. 1989. - № 2(3).-P. 283-310.

74. Arnold R.D. Automated stereo perception // Technical Report AIM-351, Artificial Intelligence Laboratory, Stanford University. 1983.

75. Bobick A.F., Intille S.S. Large occlusion stereo // International Journal of Computer Vision. 1999. № 33(3).-P. 181-200.

76. Scharstein D., Szeliski R. Stereo matching with nonlinear diffusion // International Journal of Computer Vision. 1998. - № 28(2). - P. 155-174.

77. Shah J. A nonlinear diffusion model for discontinuous disparity and half-occlusion in stereo // Computer Vision and Pattern Recognition. 1993. - P. 34-40.

78. Okutomi M., Kanade T. A locally adaptive window for signal matching // International Journal of Computer Vision. 1992. - № 7(2). - P. 143-162.

79. Kanade T., Okutomi M. A stereo matching algorithm with an adaptive window: Theory and experiment // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1994. - № 16(9). - P. 920-932.

80. Veksler O. Stereo matching by compact windows via minimum ratio cycle // International Conference on Computer Vision. 2001. - P. 540-547.

81. Yoon K.-J., Kweon I.-S. Adaptive support-weight approach for correspondence search // Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2006. - № 28(4). -P. 650-656.

82. Tombari F., Mattoccia S., Di Stefano L., Addimanda E. Near real-time stereo based on effective cost aggregation // International Conference on Pattern Recognition. 2008.

83. Tombari F., Mattoccia S., Di Stefano L. Segmentation-Based Adaptive Support for Accurate Stereo Correspondence // Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology. 2007.

84. Terzopoulos D. Regularization of inverse visual problems involving discontinuities // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -1986.-№ 8(4).-P. 413-424.

85. Boykov Y., Veksler O., Zabih R. Fast approximate energy minimization via graph cuts // Pattern Analysis and Machine Intelligence. — 2001. — № 23(11). P. 1222-1239.

86. Kolmogorov V., Zabih R. Computing visual correspondence with occlusions using graph cuts // International Conference on Computer Vision. 2001. - P. 508-515.

87. Sun J., Zheng N., Shum H.Y. Stereo matching using belief propagation // Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2003. - № 25(7). - P. 787-800.

88. Yang Q., Wang L., Yang R., Stewenius H., Nister D. Stereo matching with color-weighted correlation, hierarchical belief propagation and occlusion handling // Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2009. - № 31(3). - P. 492-504.

89. Veksler O. Efficient Graph-based Energy Minimization Methods in Computer Vision : PhD thesis. Cornell University. 1999.

90. Ohta Y., Kanade T. Stereo by intra- and interscanline search using dynamic programming // Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1985. - № 7(2). -P. 139-154.

91. Owens J.D., Houston M., Luebke D., Green S., Stone J.E., Phillips J.C. GPU Computting // Proceedings of the IEEE. 2008. - № 96(5). - P. 879-899.

92. Seidelmann P.K., Abalakin V.K., Bursa M. Report of the IAU/IAG working group on cartographic coordinates and rotational elements of the planets and satellites:2000 // Celestial Mechanics and Dynamical Astronomy. 2002. - № 82. -P.83-110.

93. Remondino F., Fraser C. Digital camera calibration methods: considerations and comparisons // International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and the Spatial Sciences. 2006. - № 36(5). - P. 266-272.

94. Li R., Zhou G., Schmidt N.J., Fowler C., Tuell G. Photogrammetric processing of high-resolution airborne and satellite linear array stereo images for mapping applications // International Journal of Remote Sensing. 2002. - № 23(20). -P. 4451-4473.

95. Faugeras О. Three Dimensional Computer Vision. MIT Press, 1993.695 p.

96. Grodecki J., Lutes J. IKONOS Geometric Calibrations // ASPRS Annual Conference. — 2005.

97. Соловьев M.A. Математическая картография. M.: Недра, 1969.287 с.

98. Britt H.I., Luecke R.H. The estimation of parameters in nonlinear implicit models // Technometrics. 1973. - № 15. - P. 233-247.

99. Seber G.A.F., Wild C.F. Nonlinear regression. New York, NY: Wiley, 2003.-792 c.

100. Tucker C.J., Grant D.M., Dykstra J.D. NASA's global orthorectified landsat data set // Photogramm. Eng. Remote Sens. 2004. - № 70(3). - P. 313-322.

101. Пылькин A.H., Тишкин P.В. Методы и алгоритмы сегментации изображений. — М.: Горячая линия — Телеком, 2010. — 92 с.

102. Vezhnevets V., Konouchine V. "GrowCut"- interactive multi-label N-D image segmentation by cellular automata // Proc Graphicon. 2005.

103. Harris C., Stephens M.J. A combined corner and edge detector // Alvey Vision Conference. 1988. - P. 147-152.

104. Egan J. P. Signal Detection Theory and ROC Analysis. New York: Academic Press, 1975.

105. Fawcett T. ROC Graphs: Notes and Practical Considerations for Data Mining Researchers // Technical Report HPL-2003-4, HP Labs. 2003.

106. Sun C. Fast stereo matching using rectangular subregioning and 3D maximum-surface techniques // International Journal of Computer Vision. — 2002. -№47.-P. 99-117.

107. Mattoccia S., Tombari F., Di Stefano L. Stereo Vision Enabling Precise Border Localization Within a Scanline Optimization Framework // Asian Conference on Computer Vision. 2007.

108. Baker S., Scharstein D., Lewis J., Roth S., Black M.J., Szeliski R. A database and evaluation methodology for optical flow // International Conference on Computer Vision. 2007.

109. Hirschmuller H. Accurate and efficient stereo processing by semi-global matching and mutual information // Computer Vision and Pattern Recognition. -2005.-№2.

110. Hirschmuller H., Gehrig S. Stereo Matching in the Presence of Sub-Pixel Calibration Errors // Computer Vision and Pattern Recognition. 2009. - P. 437-444.

111. Скворцов A.B. Обзор алгоритмов построения триангуляции Делоне // Вычислительные методы и программирование. 2002. - Т. 3. - С. 14-39.

112. Lindstrom P., Turk. G. Evaluation of memoryless simplification // Visualization and Computer Graphics. 1999. - № 5(2). - P. 98-115.

113. Ruppert J. A New and Simple Algorithm for Quality 2-Dimensional Meshi Generation // Technical Report UCB/CSD 92/694, University of California at Berkely. 1992.

114. Sibson R. A brief description of natural neighbour interpolation // Interpreting Multivariate Data. 1981. - P. 21-36.

115. Расчет характеристик и планирование параллельных вычислительных процессов / Б.А. Головкин. М.: Радио и связь, 1983. - 272 с.

116. Fatahalian К., Houston М. A Closer Look at GPUs // Communications of the ACM. -2008. -№ 51(10). P. 50-57.

117. Owens J.D., Luebke D., Govindaraju N., Harris M., Kruger J., Lefohn A.E., Purcell T. A survey of general-purpose computation on graphics hardware // Comput. Graph. Forum. 2007. - № 26(1). - P. 80-113.

118. Buck I., Foley Т., Horn D., Sugerman J., Fatahalian K., Houston M., Hanrahan P. Brook for GPUs: Stream Computing on Graphics Hardware // ACM Transactions on Graphics. — 2004. P. 777-786.

119. Buck I., Fatahalian K., Hanrahan P. GPUBench: Evaluating GPU performance for numerical and scientific applications // Proceedings of the ACM Workshop on General-Purpose Computing on Graphics Processors. 2004. — P. 20.

120. Побаруев В.И. Система первичной обработки данных дистанционного зондирования Земли : дис. . канд. техн. наук. — Рязань, 2002. 112 с.

121. Побаруев В.И. Применение технологии виртуального импорта при обработке данных сверхбольшого объема // Новые информационные технологии в радиоэлектронике: тез. докл. всерос. конф. Рязань, 1998. - С. 21-22.