Алгоритмы и технологии высокоточной оценки разрешающей способности космических систем наблюдения Земли в процессе их эксплуатации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Князьков, Павел Александрович

• Князьков, Павел Александрович
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Князьков, Павел Александрович

Введение.

1. Анализ подходов к оценке разрешающей способности космических систем наблюдения Земли.

1.1. Содержание задачи оценки разрешающей способности космических систем наблюдения Земли.

1.2. Анализ технологий и алгоритмов оценки пространственной разрешающей способности изображений.

1.3. Анализ технологий и алгоритмов оценки радиометрической разрешающей способности по космическим изображениям.

1.4. Предложения по построению технологий высокоточной оценки разрешающей способности космических изображений на основе их статистического анализа.

Основные результаты.

2. Алгоритмы и информационная технология оценки пространственной разрешающей способности систем наблюдения Земли в процессе их эксплуатации.

2.1. Алгоритм помехозащищенной локализизации и высокоточного уточнения положения яркостного перепада.

2.2. Алгоритм нормализации функции рассеяния края по множеству фрагментов.

2.3. Оценка функции рассеяния линии, частотно-контрастной характеристики и линейного разрешения.

2.4. Общая технология оценки пространственного разрешения изображений.

Основные результаты.

3. Алгоритмы и информационная технология высокоточной оценки радиометрической разрешающей способности космических систем наблюдения Земли.

3.1. Алгоритм оценки дисперсии шума на основе анализа автокорреляционных функций.

3.2. Оценка дисперсии шума по разностному изображению.

3.3. Алгоритм оценки дисперсии шума на основе адаптивной модели автокорреляционной функции.

3.4. Общая технология оценки радиометрической разрешающей способности изображений.

Основные результаты.

4. Метрологическая аттестация и практическая реализация технологий оценки разрешающей способности.

4.1. Методика аттестации информационной технологии оценки пространственного разрешения изображений.

4.2. Методика аттестации информационной технологии оценки радиометрической разрешающей способности изображений.

4.3. Программный комплекс анализа и оценки качества космических изображений ПК АОК.

Основные результаты.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы и технологии высокоточной оценки разрешающей способности космических систем наблюдения Земли в процессе их эксплуатации»

Актуальность работы. Космические изображения поверхности Земли находят эффективное применение в гидрометеорологии, охране окружающей среды, картографии, геологии, сельском и лесном хозяйствах, экологии, картографии, мониторинге чрезвычайных ситуаций, военной разведке и многих других областях человеческой деятельности [1-11]. Современные космические системы наблюдения Земли (КСНЗ) позволяют выполнить съемку заданных территорий в видимом, тепловом и радиолокационном диапазонах спектра, с различными полосой обзора и детальностью. Важнейшими техническими характеристиками КСНЗ являются пространственная и радиометрическая разрешающие способности. Первая характеристика определяет наименьшие размеры объектов, которые еще наблюдаются раздельно на изображениях. Радиометрическое разрешение обычно измеряется отношением сигнал/шум и характеризует степень различимости полезного видеосигнала на фоне различного рода шумов.

В процессе эксплуатации КСНЗ эти характеристики могут значительно изменяться по отношению к характеристикам, полученным в ходе предполетных калибровок и испытаний бортовой видеоаппаратуры [10-14]. В то же время, как и любой другой информационный продукт, космические снимки (как исходные, так и обработанные) должны сопровождаться достоверными показателями качества, определяющими возможность использования изображений по назначению конечными потребителями.

При предполетных испытаниях систем КСНЗ оценка их геометрических и радиометрических характеристик осуществляется в лабораторных условиях путем подачи на вход видеодатчиков специальных мир и опорных сигналов. В процессе же эксплуатации КСНЗ получение этих характеристик подобным образом не представляется возможным [12, 15-17]. Поэтому единственным вариантом оценки пространственного и радиометрического разрешения снимков является создание технологий, основанных на статистическом анализе изображений, получаемых в процессе эксплуатации КСНЗ. Решению этой актуальной задачи посвящена настоящая диссертационная работа.

Степень разработанности темы. Вопросам оценки качества космических изображений посвящены труды отечественных и зарубежных ученых и специалистов: Ахметов Р.Н., Бакланов А.И, Батраков A.C. Гектин Ю.М., Кондратьев Ю.М., Красильников H.H., Миркин Л.И., Петрищев В.Ф., Савченко A.B., Сойфер В.А., Федоров В.М., Ярославский Л.П., Anuta P., Burns P., Choi Т., Freeman W., Helder D., Leger D., Szeliski R. и др. Работы этих авторов составляют научно-методическую основу для решения задач, поставленных в диссертации. Однако подавляющее большинство публикаций по этой тематике касается вопросов оценки показателей качества в лабораторных условиях с использованием различного рода мир и опорных сигналов. Вопросам же решения этой задачи в процессе эксплуатации КСНЗ уделено крайне мало внимания.

В тоже время в работах Батракова A.C., Anuta P., Burns P., Choi Т., Helder D., Leger D. предложены подходы к оценке пространственного разрешения по материалам съемки земной поверхности.

Первый подход основан на анализе контрастных тестовых объектов, специально созданных на поверхности Земли. Разрешающая способность в данном случае оценивается по степени размытия этих объектов на получаемых изображениях. В качестве тестовых объектов Helder D. и Rangaswamy М. [11, 12] предложили использовать систему точечных источников излучения, Leger D. [10] - штриховые миры, a Anuta Р., Cook М. и др. [13-15] - мосты и аэродромные разметки. Такой подход ориентирован на конкретную КСНЗ, требует ее наведения на район расположения тестовых объектов, не дает возможности оценить разрешающую способность по всему полю изображения.

Второй подход представлен в работах Батракова A.C., Burns P., Choi Т.

17, 18]. Он основан на анализе степени размытия изображений резких границ естественных объектов поверхности Земли (пристаней, зданий, береговых линий и т.п.) и свободен от недостатков первого подхода. Однако его недостатком является низкая точность оценки разрешающей способности при малой выбор5 ке анализируемых объектов. В настоящей диссертационной работе за основу принят второй подход и главное внимание уделено разработке алгоритмов, позволяющих при малой выборке анализируемых границ обеспечить высокую точность решения поставленной задачи. Эти вопросы рассмотрены во второй главе.

Определение радиометрической разрешающей способности КСНЗ в процессе эксплуатации сводится к достоверной оценке уровня шума на изображении. Freeman W., Szeliski R. и др. [19-21] предложили решение этой задачи на основе анализа однородных по яркости участков изображения (пустынь, засохших морей, водной поверхности). Дисперсия изменения яркости на таких участках принимается в качестве уровня шума. Недостатком такого подхода является допущение о полной однородности анализируемых фрагментов в условиях отсутствия шума. В итоге любая сюжетная составляющая изображений ошибочно относится к шуму видеодатчика.

В ряде работ показано, что при определенных направлениях сканирования изображений шум может быть описан аддитивной независимой моделью. В этом случае, как показали Миркин Л.И. и Ярославский Л.П. [24, 25], дисперсия шума может быть оценена как разность реального нулевого отсчета автокорреляционной функции и нулевого отсчета, полученного на основе экстраполяции по соседним отсчетам. Точность экстраполяции, а следовательно, и точность оценки дисперсии шума полностью определяются степенью адекватности модели автокорреляционной функции и параметрами этой модели. Экспериментальные исследования такого подхода с привлечением реальных космических изображений показали, что даже в рамках выбранной адекватной модели автокорреляционной функции параметры модели при переходе от одного участка изображения к другому значительно изменяются. Это не позволяет достичь высокой точности оценки уровня шума. В третьей главе диссертации предложены адаптивные модели автокорреляционной функции, параметры которых в максимальной степени учитывают статистические свойства анализируемых изображений. Благодаря этому достигнута высокая точность решения рассматриваемой задачи.

Ключевым вопросом при создании технологий оценки пространственного и радиометрического разрешения КСНЗ непосредственно по космическим снимкам является разработка методик метрологической аттестации этих технологий. Публикации по этому вопросу в существующей литературе отсутствуют. В связи с этим в четвертой главе настоящей работы представлены методики достоверной оценки точности предложенных технологий определения разрешающей способности, а также результаты экспериментальной апробации и практического внедрения.

Цель диссертации состоит в разработке алгоритмов и технологий высокоточной оценки разрешающей способности космических систем наблюдения Земли непосредственно по получаемым ими в процессе эксплуатации изображениям, а также в решении вопросов метрологической аттестации предлагаемых технологий.

Для достижения поставленной цели решаются следующие основные задачи:

•проводится сравнительный анализ различных технологий оценки пространственной и радиометрической разрешающей способности КСНЗ; определяются направления исследований по созданию новых высокоточных технологий решения этой задачи;

•разрабатываются алгоритмы и технология высокоточной оценки пространственной разрешающей способности на основе анализа резких краев границ объектов изображений;

•разрабатываются алгоритмы и технология высокоточной оценки радиометрической разрешающей способности изображений на основе анализа автокорреляционной функции;

•разрабатываются методики метрологической аттестации технологий оценки разрешающей способности КСНЗ по формируемым ими изображениям;

•реализуется комплекс анализа и оценки качества космических изображений на основе предложенных алгоритмов и технологий.

Научная новизна диссертационной работы в целом определяется тем, что впервые разработаны алгоритмы и технологии достоверной оценки пространственной и радиометрической разрешающей способности космических систем наблюдения Земли в процессе их эксплуатации, основанные на адаптивных моделях автокорреляционных функций, высокоточном описании ярко-стных перепадов, их нормализации и объединении.

Конкретно на защиту выносятся следующие новые научные результаты:

•технология высокоточной оценки пространственной разрешающей способности космических систем наблюдения Земли, основанная на прецизионном описании яркостных перепадов на изображении и их объединении после ярко-стной и геометрической нормализации;

• алгоритм высокоточного определения положения резких границ объектов наблюдаемой сцены, основанный на помехоустойчивой идентификации точек яркостного перепада и субпиксельном уточнении их координат, что позволило значительно повысить точность и надежность получения функции рассеяния края;

• алгоритм объединения данных от различных яркостных перепадов, учитывающий их различные контрасты и наклоны, позволяющий увеличить число отсчетов функции рассеяния края и тем самым повысить точность оценки пространственной разрешающей способности;

• алгоритм и технология высокоточной оценки радиометрической разрешающей способности космических систем наблюдения Земли в процессе их эксплуатации, которые основаны на адаптивных моделях автокорреляционных функций, адекватно описывающих статистические свойства реальных изображений;

• методики метрологической аттестации предложенных технологий, основанные на сопоставлении заданных и вычисленных показателей качества и позволяющие получить достоверные оценки точности пространственной и радиометрической разрешающей способности космических изображений.

Практическая ценность работы. На базе разработанных алгоритмов и технологий создан программный комплекс анализа и оценки качества космических систем наблюдения Земли, обеспечивающий высокоточную автоматизированную оценку пространственной и радиометрической разрешающей способности видеоданных от космических аппаратов «Ресурс-ДК» и «Ме1ео8а1-8».

Реализация и внедрение. Диссертация выполнена в Рязанском государственном радиотехническом университете в рамках ОКР 25-08, НИР 23-09Г, ОКР 1-09, ОКР 12-10. Результаты работы в виде алгоритмов, информационных технологий и программного обеспечения внедрены в ОАО «Российские космические системы» и ФГУП «Научно-производственное объединение им. С. А. Лавочкина».

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на 6 международных и 10 всероссийских конференциях: 12-й, 13-й и 14-й всероссийских научно-технических конференциях «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань-2007, 2008, 2009 - 2 доклада); 5-й международной научно-технической конференции «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика» (Рязань-2007); всероссийских научно-технических конференциях «Интеллектуальные и информационные системы» (Тула-2007, 2009); 8-й и 9-й международных научно-технических конференциях «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (Курск-2008, 2010); 15-й международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань-2008); б-й и 7-й всероссийских конференциях «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва-2008, 2009); международной научно-технической конференции «Информационно-измерительные, диагностические и управляющие системы» (Курск-2009); 2-й и 3-й всероссийских научно-технических конференциях 9

Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий» (Москва-2009, 2010); 36-й международной молодежной научной конференции «Гагаринские чтения» (Москва-2010).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 25 работ: 9 статей (в том числе 4 статьи по списку ВАК) и 16 тезисов докладов на международных и всероссийских конференциях.

Личный вклад соискателя в опубликованных материалах состоит в следующем:

- в работе [60] соискателем рассмотрен вопрос оценки степени зашумленности изображений на основе анализа его битовых плоскостей; в работах [76-77] соискателем исследованы различные практически используемые подходы к оценке разрешающей способности КСНЗ;

- в работах [78-82] соискателем предложена технология оценки пространственной разрешающей способности космических систем наблюдения Земли в процессе эксплуатации на основе анализа резких яркостных перепадов;

- в работах [84-87] соискателем разработана технология оценки радиометрического разрешения космических систем наблюдения Земли в процессе эксплуатации на основе анализа автокорреляционных функций* получаемых изображений и совместно с соавторами выполнена ее теоретико-экспериментальное исследование;

- в работах [88, 94, 95] соискателем разработаны и исследованы адаптивные модели автокорреляционной функции для высокоточной оценки дисперсии шума космических изображений;

- в работах [96,97] соискателем предложен алгоритм помехоустойчивой идентификации и высокоточного уточнения пикселей яркостных перепадов и выполнен анализ его эксплуатационных характеристик;

- в работах [98-100] соискателем предложены и исследованы методики метрологической аттестации технологий оценки разрешающей способности;

- в работах [101-106] соискателем обоснована архитектура комплекса анализа и оценки качества космических изображений, а также рассмотрены вопросы эффективной организации вычислительных процессов в этом комплексе;

- работы [60, 76, 77, 84, 85, 95, 96, 103, 106] выполнены без соавторов. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав,

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

Основные результаты

1. Предложена методика метрологической аттестации информационной технологии оценки пространственного разрешения, разработанной в главе 2. Эта методика основана на формировании эталонных перепадов яркости, их размытии и зашумлении и сравнении эталонных значений показателей разрешающей способности со значениями, полученными с использованием разработанной технологии.

В результате проведения серии экспериментов установлено:

- точность оценивания положения яркостного перепада составляет порядл ка 10 от размера пикселя при СКО добавляемого шума не больше отсчета яркости изображения;

- относительная точность оценки пространственной разрешающей способности не хуже 2 % при СКО шума порядка отсчета яркости изображения.

2. Разработана методика метрологической аттестации информационной технологии оценки радиометрической разрешающей способности, представленной в главе 3. Методика основа на нахождении СКО разброса оценок дисперсии шума отдельных наборов видеоданных, образующих в совокупности полную статистическую выборку. По результатам проведения экспериментальных исследований с привлечением изображений от КСНЗ «Ме1ео8а1:-8» установлено:

- точность оценки дисперсии шума не зависит от его уровня;

- СКО ошибки определения дисперсии шума составляет 0,02;

- технология может быть использована даже для оценки малых уровней шумов, сопоставимых с шумом квантования по яркости.

3. Сформулированы принципы построения программного комплекса анализа и оценки качества (ПК АОК) космических изображений. Предложены меры, направленные на обеспечение максимальной производительности и универсальности комплекса. Выполнена разработка ПК АОК, в основу которого положены алгоритмы и информационные технологии высокоточной оценки пространственной и радиометрической разрешающей способности, предложенные в главах 2 и 3. Комплекс введен в опытную эксплуатацию и используется для анализа видеоданных от космических аппаратов «Ресурс-ДК» и «MeteoSat-8».

4. Предложена эффективная организация вычислительного процесса оценки пространственной разрешающей способности на серверной ЭВМ IBM х3850 с 4 двуядерными процессорами Intel Xeon 7120N 4x3.0GHz/667 MHz, обладающей оперативной памятью 8 Гбайт. Благодаря распараллеливанию вычислительного процесса на восемь потоков, по сравнению с однопоточным процессом, удалось сократить время анализа изображений в 6 раз. Установлено, что время работы технологии оценки радиометрической разрешающей способности в значительной мере определяется скоростью считывания данных фрагментов изображений с жесткого диска и, следовательно, вычислительный процесс в распараллеливании не нуждается.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации решена важная научно-техническая задача, связанная с разработкой алгоритмов и технологий высокоточной оценки пространственной и радиометрической разрешающей способности космических систем наблюдения Земли в процессе их эксплуатации. Основные результаты работы состоят в следующем.

1. Выполнен анализ основных факторов, влияющих на пространственную и радиометрическую разрешающую способность космических систем наблюдения Земли. Показана взаимосвязь представления геометрической разрешающей способности в пространственной и частотной области. Представлена математическая модель процесса формирования изображений. Обоснована возможность описания шума изображения аддитивной независимой моделью.

2. Выполнен анализ подходов и технологий численной оценки. разре- . шающей способности космических систем наблюдения Земли в процессе их эксплуатации. Обоснована целесообразность построения технологии,, основанной на анализе резких яркостных перепадов границ объектов и корреляционном анализе изображений. Определены первоочередные научные исследования, на-. • правленные на создание алгоритмов и технологий высокоточной оценки пространственного и радиометрического разрешения изображений на основе их статистического анализа.

3. Разработана информационная технология высокоточной оценки пространственной разрешающей способности систем наблюдения Земли в процессе их эксплуатации на основе анализа резких яркостных перепадов границ объектов наблюдаемой сцены. Конструктивными элементами технологии являются: помехозащищенная идентификация яркостного перепада; субпиксельное уточнение границ; комплексирование результатов измерений по множеству фрагментов; кусочно-полиномиальная аппроксимация функции рассеяния края. Это позволило достичь точности оценки пространственного разрешения изображения порядка 2 %.

В рамках этой технологии разработаны:

• Алгоритм идентификации и уточнения положения резких яркостных перепадов, основанный на использовании помехоустойчивого идентификатора границ и процедуры прецизионного уточнения. Алгоритм позволяет описать границы яркостного перепада с точностью до 10"2 пикселя.

• Алгоритм комплексирования отсчетов функции рассеяния края от множества фрагментов, содержащих резкие яркостные перепады, на основе их приведения к единому углу ориентации и одинаковым яркостным уровням. Это позволило значительно увеличить объем статистической выборки и тем самым многократно повысить точность оценки пространственного разрешения изображений.

• Процедура аппроксимации зашумленных отсчетов функции рассеяния края яркостных перепадов с использованием кучно-полиномиальной аппроксимации. Установлено, что в отличие от известных параметрических моделей функции рассеяния края, кусочно-полиномиальная аппроксимация дает более точные решения для произвольных распределений яркости на границах объектов.

4. Разработаны алгоритмы оценки дисперсии шума на изображении, основанные на его корреляционном анализе. Исследованы показательная, степенная и дробно-рациональная модели автокорреляционных функций, используемые для оценки дисперсии аддитивного и независимого шума изображения. Показано, что эти модели сводятся к степенной при вполне определенных функциональных преобразованиях анализируемых видеоданных. Предложен и исследован алгоритм оценки уровня шума на основе анализа разностного изображения. Экспериментально показано, что рассмотренные алгоритмы обеспечивают качественное решение поставленной задачи только при достаточно высоком уровне шумов на изображении (с дисперсией порядка 2 и выше).

5. Разработана информационная технология высокоточной оценки радиометрического разрешения изображений, основанная на адаптивной модели автокорреляционной функции. Отличительным элементом этой технологии яв

120 ляются настройка параметров модели автокорреляционной функции под статистические свойства анализируемых видеоданных. Экспериментально установлено, что эта технология позволяет выполнить высокоточную оценку дисперсии шума (с СКО оценки дисперсии шума порядка 0,02).

В рамках этой технологии разработаны:

• Алгоритм оценки дисперсии шума изображения на основе адаптивной модели автокорреляционной функции. Параметры этой моделей определяются из условия наилучшего соответствия АКФ статистическим свойствам всего объема анализируемых видеоданных.

• Алгоритм оценки дисперсии шума на основе групповой адаптивной модели автокорреляционной функции. Этот алгоритм основан на разбиении всего набора видеоданных на группы с близкими статистическими свойствами и определении оптимальных параметров модели для каждой группы, что позволило многократно повысить точность оценки дисперсии шума.

6. Предложены методики метрологической аттестации информационных технологий оценки разрешающей способности космических изображений: •

• Разработана методика оценки точности определения пространственного разрешения, основанная на формировании эталонных перепадов яркости, их размытии и запгумлении и сравнении эталонных значений показателей разрешающей способности со значениями, полученными с использованием разработанной технологии. В результате проведения серии экспериментов установлено:

- точность оценивания положения яркостного перепада составляет порядка 10 от размера пикселя при СКО добавляемого шума не больше отсчета яркости изображения;

- относительная точность оценки пространственной разрешающей способности составляет не хуже 2 % при СКО шума порядка отсчета яркости изображения.

• Спроектирована методика оценки точности определения дисперсии шума изображения, основанная на нахождении СКО разброса оценок диспер

121 сии шума отдельных наборов видеоданных, образующих в совокупности полную статистическую выборку. По результатам проведения экспериментальных исследований с привлечением изображений от космического аппарата «MeteoSat-8» установлено:

- точность оценки дисперсии шума не зависит от его уровня;

- СКО ошибки определения дисперсии шума составляет 0,02, что дает возможность выполнить оценку малых уровней шумов, сопоставимых с шумом квантования по яркости.

7. Сформулированы принципы построения программного комплекса анализа и оценки качества космических изображений и меры, направленные на обеспечение максимальной производительности и универсальности комплекса. Выполнена разработка программного комплекса анализа и оценки качества космических изображений, основу которого составляют алгоритмы и информационные технологии высокоточной оценки пространственной и радиометрической разрешающей способности, предложенные в главах 2 и 3.

Комплекс введен в опытную эксплуатацию и используется для анализа видеоданных от космических аппаратов «Ресурс-ДК» и «MeteoSat-8».

Предложена эффективная организация вычислительного процесса оценки пространственной разрешающей способности на серверной ЭВМ IBM х3850 с 4 двуядерными процессорами Intel Xeon 7120N 4x3.0GHz/667 MHz, обладающей оперативной памятью 8 Гбайт. Благодаря распараллеливанию вычислительного процесса на восемь потоков, по сравнению с однопоточным процессом, удалось сократить время анализа изображений в 6 раз.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Князьков, Павел Александрович, 2010 год

1. ФЦП «Использование результатов космической деятельности в интересах социально-экономического развития Российской Федерации и ее регионов на 2010-2015 гг.».

2. КронбергП. Дистанционное изучение Земли. М.: Мир, 1988. 350 с.

3. Гарбук С.В., Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. М.: Изд-во А и Б, 1997. 296 с.

4. Макриденко Л.А. Тенденции развития космических средств и технологий ДЗЗ // Тез. докл. 4-й междунар. науч.-техн. конф. «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика». Рязань, 2003. С. 73-75.

5. Бакланов А.И. Системы наблюдения и мониторинга: учебное пособие. М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. - 234 с. : ил.

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

7. Schowengerdt R. Remote Sensing. Models and Methods for Image Processing. Elsevier Inc., 2007. 558 p. , .

8. Schott J. Remote sensing. The image chain approach. Oxford University Press Inc., 2007. 701 p.

9. Markham B. The Landsat Sensors' Spatial Responses // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Vol. GE-23, No. 6, 1985. P.864-875.

10. Leger D., Viallefont F., Deliot P., Valorge C. 2004. On-orbit MTF assessment of satellite cameras. Post-Launch Calibration of Satellite Sensors. ISPRS Book Series Volume 2, eds. Morain S. A., Budge, A. M., London, p. 67-76.

11. Rangaswamy M. K. Quickbird II Two-dimensional On-orbit Modulation Transfer Function Analysis Using Convex Mirror Array. South Dakota State University. M.S. thesis, 2003. 149 p.

12. Post-Launch Calibration of Satellite Sensors. Proceedings of the international workshop on radiometric and geometric calibration., 2-5 December 2003,

13. Gulfport, Mississippi, USA, 2004. 185 p.

14. Mark K. Cook, Bradley A. Peterson, Gene Dial. IKONOS Technical Performance Assessment. Space Imaging LLC, 2001. 15 p.

15. Porez; F., Sylvander S. Spot image quality performances. Centre Na-tional d'Etudes Spatiales, 2007. 35 p.

16. Paul E. Anuta, Luis A. Bartolucci, M. Ellen Dean. LANDSAT-4 MSS and Thematic Mapper Data Quality and Information Content Analysis, // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Vol. GE-22, No. 3, 1984. P.769-780.

17. Robert C. Wrigley, Don H. Card. Thematic Mapper Image Quality: Registration, Noise, and Resolution // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Vol. GE-22, No. 3, 1984. P.802-818.

18. Taeyoung Choi. IKONOS Satellite on Orbit Modulation Transfer Function Measurement using Edge and Pulse Method. M.S. thesis. South Dakota State University, 2002. 132 p.

19. Peter D. Burns. Slanted-Edge MTF for Digital Camera and Scanner Analysis. Eastman Kodak Company, Rochester, NY USA, 2001. 12 p.

20. Liu C., Freeman W., Szeliski R., Kang S. Noise estimation from a single image // IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition. 2006. Vol. 1. P. 901908.

21. Radiometric Performance Evaluation of ASTER VNIR, SWIR, and TIR, Kohei Arai, Hideyuki Tonooka, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Vol. 43, NO. 12, DECEMBER 2005.

22. Spot image quality performances, F. Porez, S. Sylvander, Centre National d'Etudes Spatiales, 2007. 35 p. 3.

23. Якушенков Ю.Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов: Учебник для студентов вузов. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Логос, 1999. 480 с.

24. Мирошников М.М. Теоретические основы оптико-электронных приборов: учеб. пособие для вузов. Л.: Машиностроение, 1977. 600 с.

25. Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: Введение в цифровую оптику. М.: Радио и связь. 1987. 296 е.: ил.124

26. Красильников H.H. Теория передачи и восприятия изображений. М.: Радио и связь, 1986. - 246 с. 4.

27. Вендровский К.В., Вейцман А.И. Фотографическая структурометрия. -М.: Искусство, 1982. 270 с.

28. Сивяков И.Н. Исследование информационных возможностей оптико-электронных систем наблюдения: дис. канд. тех. наук. Санкт-Петербург. 2007. -117 с.

29. Ллойд Дж. Системы тепловидения. М.: Мир, 1978. 414с.

30. Фризер X. Фотографическая регистрация информации. М.: Мир, 1978. 670 с.

31. Сикорский Д. А. Метод оценки пороговой частотно энергетической характеристики оптико-электронного тракта" // Электронный журнал' "Исследовано в России", 112, с. 1355-1368, 2003 г.

32. Грузман И.С., Киричук B.C. и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учеб. пособие. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. -352 с.

33. Ландсберг Г.С. Оптика. Учеб. пособие: Для вузов. 6-е изд., стереот. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 848 с.

34. Бегунов Б.Н., Заказнов Н.П. Теория оптических систем: учебное пособие для втузов. М.: Машиностроение, 1973, 488 с.

35. Igor Shcherback, Orly Yadid-Pecht. Empirical CMOS APS MTF Modeling // Electrical Engineering Department, Ben-Gurion University. P.O.B. 653 Beer-Sheva 84105, ISRAEL. 4 p.

36. Soon-Jo Chung. Design, Implementation and Control of a Sparse Aperture Imaging Satellite. Massachusetts institute of technology. 2002. p. 238.

37. Кирилловский B.K. Оптические измерения. Часть 4. Оценка качества125оптического изображения и измерение его характеристик., СПб ГУ ИТМО. 2005.- 67 с.

38. Кирилловский В.К., Jle Зуй Туан. Оптические измерения. Часть 6. Инновационные направления в оптических измерениях и исследованиях оптических систем, СПбГУ ИТМО. 2008. 131 с.

39. ГОСТ 21815.18-90. Преобразователи электронно-оптические. Метод измерения пространственной частотно-контрастной характеристики.

40. ГОСТ 21815.19-90 Преобразователи электронно-оптические. Методы измерения отношения сигнал-шум.

41. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сой-фера. 2-е изд. М.:ФИЗМАТЛИТ, 2003. 784 с.

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

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

44. Steve В . Howell. Handbook of CCD Astronomy. Cambridge University Press. 2006. 224 p.

45. Злобин B.K., Еремеев B.B. Обработка аэрокосмических изображений. М.: Физматлит, 2006. 288 с.

46. Антонушкина С. В. Модели бортовой калибровки многозональных сканирующих устройств // Информационно-измерительная и биомедицинская техника: сборник науч. тр. Рязань: РГРТА, 2001. С. 84-89.

47. Злобин В. К., Еремеев В. В., Новоселов В. Г. Алгоритм высокоточного радиометрического совмещения разновременных космических изображений // Автометрия. 2000. №3. С. 48-56.

48. Антонушкина С. В., Еремеев В. В., Кузнецов А. Е. Статистическая коррекция структурных искажений на изображениях от многоэлементных сканирующих устройств // Новые информационные технологии: Межвуз. сб. науч. тр. Рязань: РГРТА, 2002.

49. Еремеев В.В., Злобин В.К. Статистические алгоритмы радиометриче126ской коррекции видеоинформации от многоэлементных сканирующих систем // Автометрия. 1995. №2. С. 78-83.

50. Зенин В.А., Кузнецов А.Е., Побаруев В.И. Алгоритм радиометрической коррекции изображений с неоднородным сюжетом, полученных от космического аппарата «Ресурс-ДК» // Вестник РГРТУ. Вып. 23, Рязань 2008. С. 4348.

51. Еремеев В.В., Зенин В.А. Радиометрическая нормализация изображений от многоматричных сканирующих устройств // Цифровая обработка сигналов. Вып. 3.2009. С. 31-35.

52. Побаруев В.И., Горшков Ю.А. Устранение одиночных и пакетных импульсных помех на спутниковых снимках // Тез. докл. 2-й международной научно-технической конференции "Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика". Рязань, 1998. С. 202-203.

53. Побаруев В.И., Горшков Ю.А. Фильтрация импульсных помех на космических изображениях земной поверхности // Вычислительные машины, комплексы и сети: Межвуз. Сб. науч. трудов. Рязань: РГРТА, 1999. С. 43-47.

54. Бейтс Р., Мак-Доннелл М. Восстановление и реконструкция изображений: пер. с англ. М.: Мир, 1989. 336 с.

55. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры, пер. с англ. М.: Сов. радио, 1980.224 с.

56. Богнер Р., Константинидис А. Введение в цифровую фильтрацию: пер. с англ. М.: Мир, 1976. 216 с.

57. MSG End-User Requirements Document. Doc. No.: EUM/MSG/SPE/013, Issue: 2.6, Date: 24 May 2004.

58. MSG Level 1.5 Data Format Description. Doc. No.: EUM/MSG/ICD/105, V4, 26 January 2006.

59. Brian Perry. Algorithm for MTF Estimation by Histogram Modeling of an Edge. Center for Imaging Science Rochester Institute of Technology Rochester, NY 14623-5604, 2001. 17 p.

60. Князьков П.А. Оценка степени зашумленности изображения на основе127анализа его битовых плоскостей // Тез. докл. XIII всерос. науч.-техн. конф. «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании». Рязань: РГРТУ, 2008. С. 60-62.

61. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей: учебник. Изд. 6-е, перераб. и доп. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 448 с.

62. Се Liu, William Т. Freeman. Noise Estimation from a Single Image // To appear at IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2006. 8 p.

63. Loizou, Yi Hu. A noise estimation algorithm with rapid adaption for non-stationary // Dept. of Electrical Engineering, University of Texas at Dallas, Richardson, TX 75083. 4 p.

64. Системный анализ вопросов радиометрического обеспечения данных дистанционного зондирования Земли: отчет о НИР (заключительный) / РГРТА; рук. Злобин В. К. Тема № 23-99; № ГР 01200201700. Инв. № 02200200933. Рязань, 2002. 85 с.

65. Curran Р., С. Dungan., J. Dungan. Estimation of Signal-to-Noise: A New Procedure Applied to AVIRIS Data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Vol. 27, No. 5, 1989. P.620-629.

66. Chang S.G., Yu B. and Vetrerli M. Adaptive wavelet thresholding for image denoising and compression // IEEE Trans, on Image Processing, 2000. Vol. 9, No. 9. pp.1532-1546.

67. Dohono D., Johnstone I. Ideal De-noising in an Orthonormal Basis chosen from a Library of Bases // C.R. Acad. Sci. Paris, 1994. No. 319.

68. Бехтин Ю.С. Теоретические основы вейвлет-кодирования зашумлен-ных сигналов: монография. Рязан. гос. радиотехн. ун-т. Рязань, 2009. - 124 с.

69. Двайт Г. Б. Таблицы интегралов и другие математические формулы. М.: Наука, 1977. 224 с.

70. Хорн Б. Зрение роботов: пер. с англ. М.: Мир, 1989. 487 с.

71. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.

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

73. Пылькин А.Н., Тишкин Р.В. Методы и алгоритмы сегментации изображений. М.: Горячая линия - Телеком, 2010.92 с.

74. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.511с.

75. Еремеев В.В., Князьков П.А. Оценка разрешающей способности систем дистанционного зондирования Земли // Информатика и прикладная математика: межвуз. сб. науч. трудов. РГУ им. С.А. Есенина. Рязань, 2008. С. 64-68.

76. Еремеев В.В., Зенин В.А., Князьков П.А. Статистическая оценка степени зашумленности космических изображений земной поверхности // Вестник РГРТУ. Рязань, 2008. №24. С. 3-7.

77. Еремеев В.В., Зенин В.А., Князьков П.А. Оценка степени зашумленности изображений. РГРТУ, Рязань, 2008. Деп. в ВИМИ. Исходящий № ДО-9042 от 10.06.08.

78. Пугачев B.C. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука, 1979. 496 с.

79. Кондратьев Ю.М., Стожкова В.Н., Лысик Г.Ю. и др. Анализ и оценка качества данных космического аппарата «Ресурс-ДК1» // Проектирование радиоэлектронной аппаратуры и информационных систем в НИИ точных приборов: сб. науч. статей. М.: НИИ ТП, 2009.

80. Князьков П.А. Технология оценки разрешающей способности систем ДЗЗ в процессе их эксплуатации // Тез. докл. II всерос. науч.-техн. конф. «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий». Москва: РНИИ КП, 2009.

81. Еремеев В.В., Князьков П.А., Москвитин А.Э. // Оценка разрешающей способности аэрокосмических изображений на основе их статистического анализа // Цифровая обработка сигналов. 2009. №3. С. 27-30.

82. Сикорский Д. А. Метод оценки уровня турбулентности атмосферы //Электронный журнал "Исследовано в России", 75. с. 824-838, 2002 г.130http://zhural.ape.leram.ru/articles/2002/075.pdf.

83. Сикорский Д. А. Метод оценки пороговой частотно-энергетической характеристики оптико-электронного тракта // Электронный журнал "Исследовано в России", 112. с. 1355-1368, 2003 г. http://zhural.ape.leram.rU/articles/2003/l 12.pdf.

84. A.C. Батраков. Методика автоматизированного определения параметров качества изображения от КА «Ресурс-ДК». СПб, 2003.

85. Сикорский Д.А. Методы оценки показателя информативности оптико-электронного тракта космических систем наблюдения в видимом диапазоне спектра: Дис. канд. тех. наук. Москва. 2003. 143 с.

86. Еремеев В.В., Князьков П.А. Оценка уровня аддитивного шума на аэрокосмических изображениях поверхности Земли // Вестник РГРТУ. Рязань, 2010. №32. С. 8-11.

87. Князьков П.А. Методика высокоточной оценки дисперсии шума на аэрокосмических изображениях // Тез. докл. III всероссийск. науч.-техн. конф. «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий». Москва: РНИИ КП, 2010.

88. Еремеев В.В., Князьков П.А., Козлов Е.П., Москвитин А.Э. // Технологии анализа и оценки качества космических изображений // Цифровая обработка сигналов. 2010. №3. С. 27-30.

89. Князьков П.А. Особенности использования СУБД PostgreSQL при создании системы анализа и оценки качества спутниковых изображений // Тез. докл. 5-й междунар. науч.-техн. конф. «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика». Рязань, 2007. С. 242-244.

90. Каплин A.B., Князьков П.А., Москвитин А.Э. Программная система оценки качества информации от космического аппарата «Ресурс-ДК» // Тез. докл. всерос. науч.-техн. конф. «Интеллектуальные и информационные системы». Тула, 2007. С. 104.

91. Зайцев В.В., Шкарин В.Е. Наземная обработка данных в перспективной системе ДЗЗ ГКНПЦ им. М.В.Хруничева // Тез. докл. 3-й междунар. на133уч.-техн. конф. «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика». Рязань, 2000. С. 265-267.

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

93. Макриденко JI.A. Тенденции развития космических средств и технологий ДЗЗ // Тез. докл. 4-й междунар. науч.-техн. конф. «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика». Рязань, 2003. С. 73-75.

94. Злобин В.К., Еремеев A.B. Концепция построения базовых технологий межотраслевой обработки данных дистанционного зондирования Земли // Вестник РГРТА. Вып. 14. Рязань, 2004. С. 3-11.

95. Межведомственная система сбора, обработки и распространения данных ДЗЗ: отчет о НИР (заключительный) / РГРТА; Рук. Злобин В. К. Тема № 2-03Г;№ГР 01200302099, Инв. №02200501093. Рязань, 2004. 180 с.

96. Еремеев A.B. Организация унифицированного вычислительного процесса геометрической обработки изображений // Тез. докл. всерос. науч.-техн. конф. «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании». Рязань, 2003. С. 182-184.

97. Еремеев A.B. Концепция построения базового математического обеспечения для систем межотраслевой обработки аэрокосмических изображений // Тез. докл. междунар. конф. «Новые информационные технологии и системы». Пенза, 2004. С. 42-43.

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

99. 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.

100. Побаруев В.И. Применение технологии виртуального импорта при обработке данных сверхбольшого объема // Тез. докл. всерос. науч.-техн. конференции "Новые информационные технологии в радиоэлектронике". Ряз., 1998. С. 21-22.

101. Побаруев В.И. Организация эффективного кэширования данных в среде Windows NT 4.0. // Всерос. науч.-техн. конф. "Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании": Тез. докл. / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2000 г. С.80.

102. Каширин И.Ю. Объектно-ориентированное проектирование программ в среде С++. Вопросы практики и теории / Под ред. Л.П.Коричнева. М.: Гос-комвуз России, НИЦПрИС, 1996. 192 с.

103. Крис Паппас, Уильям Мюррей. Visual С++. Руководство для профессионалов: пер. с англ. СПб.: BHV, 1996. 912с.

104. Рихтер Д. Windows для профессионалов: создание эффективных Win32 приложений с учетом специфики 64-разрядной версии Windows / Д. Рихтер. М.: Русская редакция, 2001. 752 с.

105. Таненбаум Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы / Таненбаум Э., Стеен М. СПб.: Питер, 2003. 877 с.