Методы и алгоритмы комплексирования видеоинформации от различных систем космического наблюдения Земли тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор наук Москвитин Алексей Эдуардович

• Москвитин Алексей Эдуардович
• доктор наук
• 2021

Оглавление диссертации доктор наук Москвитин Алексей Эдуардович

Введение

1. Анализ проблемы комплексирования разнородных изображений

от современных систем космического наблюдения Земли

1.1. Технологии комплексирования данных от систем наблюдения, использующих несколько субпиксельно смещенных ПЗС-линеек

1.2. Комплексирование разноспектральных изображений с целью повышения детальности отображения объектов наблюдаемой сцены

1.3. Методы и алгоритмы комплексирования данных гиперспектральной съемки Земли

1.4. Подходы к комплексированию материалов космической съемки в видимом, тепловом и радиолокационном диапазонах спектра

1.5. Новые направления развития методов и технологий комплексирования данных от различных систем космического наблюдения Земли

Основные результаты

2. Комплексирование субпиксельно смещенных изображений

с целью повышения разрешающей способности съемки

2.1. Общая постановка задачи

2.2. Метод комплексирования изображений от нескольких субпиксельно смещенных ПЗС-линеек, основанный на алгебраическом подходе объединения данных

2.3. Комплексирование спутниковых изображений от субпиксельно смещенных ПЗС-линеек в условиях геометрических искажений наблюдаемой сцены

2.4. Метод комплексирования разноспектральных субпиксельно смещенных изображений

2.5. Критерии оценки эффективности процесса комплексирования изображений

Основные результаты

3. Комплексирование разноспектральных геометрически совмещенных изображений с целью повышения четкости отображения объектов наблюдаемой сцены

3.1. Предпосылки к повышению детальности и информативности разноспектральных спутниковых изображений

3.2. Метод комплексирования разноспектральных космических снимков, основанный на стохастической модели изображений

3.3. Алгоритмы комплексирования разноспектральных изображений видимого диапазона, основанные на анализе их отличительных особенностей

3.4. Метод комплексирования изображений с различными пространственно-спектральными характеристиками

3.5. Предварительная нормализация изображений с целью повышения эффективности процесса их комплексирования

Основные результаты

4. Комплексирование данных от систем оптического, теплового и радиолокационнного наблюдения Земли

4.1. Проблемные вопросы комплексирования оптической и тепловой информации с данными радиолокационной съемки

4.2. Особенности комплексирования данных гиперспектральной съемки Земли в оптическом и тепловом диапазонах

4.3. Алгоритмы комплексирования оптической, тепловой и радиолокационной информации на основе независимой обработки низко- и высокочастотных компонент

4.4. Алгоритм комплексирования радиолокационных данных, полученных с различных точек наблюдения Земли, с использованием нечеткой логики

4.5. Комплексирование данных от систем глобального наблюдения Земли с электронными картами с целью высокоточного определения координат наблюдаемых объектов

Основные результаты

5. Экспериментальное подтверждение эффективности методов и алгоритмов комплексирования данных от различных систем космического наблюдения Земли

5.1. Экспериментальное подтверждение эффективности методов комплексирования видеоданных от нескольких субпиксельно смещенных ПЗС-линеек

5.2. Экспериментальное подтверждение эффективности метода и алгоритмов комплексирования геометрически совмещенных разноспектральных изображений

5.3. Экспериментальное подтверждение эффективности алгоритмов комплексирования данных оптического, радиолокационного и теплового наблюдения Земли

5.4. Реализация технологий комплексирования видеоинформации от различных систем космического наблюдения Земли

Основные результаты

Список литературы

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы комплексирования видеоинформации от различных систем космического наблюдения Земли»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Современные системы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) позволяют выполнить космическое наблюдение заданных участков земной поверхности в видимом, тепловом, радиолокационном диапазонах спектра; в режимах многозональной и гиперспектральной съемки; при различных способах поляризации излучаемого и принимаемого радиолокационного сигнала. После наземной обработки данные ДЗЗ находят эффективное использование в различных отраслях народного хозяйства и в интересах обороны страны. Федеральными космическими программами и Гособоронзаказами определены приоритетные направления развития в России космической группировки систем ДЗЗ и создание эффективной наземной инфраструктуры приема, обработки и доставки потребителям получаемой информации.

Россия пока отстает в области ДЗЗ от мирового уровня. Это прежде всего касается систем высокодетального (с разрешением порядка 0,3 метра) наблюдения земной поверхности в видимом и радиолокационном диапазонах, гиперспектральной съемки, систем глобального наблюдения Земли на фоне окружающего космоса в видимом и тепловом диапазонах. В рамках государственных документов по развитию космической деятельности поставлена цель восстановления паритета России в области ДЗЗ, а по ряду тактико-технических характеристик превзойти мировой уровень, основываясь на использовании исключительно отечественной элементной базы.

Одним из эффективных подходов к решению проблемы повышения четкости и дешифрируемости объектов наблюдаемой сцены является ком-плексирование информации от различных по принципу действия и назначению систем ДЗЗ. Под комплексированием далее будем понимать процесс объединения информации от нескольких разнородных снимков земной поверхности с целью формирования нового изображения, на котором объекты наблюдаемой сцены отображаются с более высокой четкостью по сравнению с исходными снимками.

Проблема повышения геометрической разрешающей способности космической съемки традиционно решается на технологическом уровне - путем создания приборов с зарядовой связью (ПЗС-линеек и ПЗС-матриц) с увеличенным числом фотоприемных элементов. Это радикальный, но достаточно трудный и продолжительный процесс. Россия в этом направлении отстает. Например, ПЗС-линейки отечественного производства для видимого диапазона насчитывают 2 тыс. фотоприемных элементов, а зарубежные - 20 тыс.; для теплового диапазона в России созданы линейки из 192 приемников инфракрасного излучения, а за рубежом - линейки с 1500 приемниками.

В сложившихся условиях наряду с технологическим подходом в России создаются новые конструкции датчиков, в которых в каждом спектральном канале устанавливаются несколько отечественных ПЗС-линеек с субпиксельным смещением полей зрения. За счет комплексирования изображений от нескольких ПЗС-линеек можно значительно повысить пространственное разрешение результатов космической съемки.

При использовании обычных конструкций сканерных устройств, в которых ПЗС-линейки отдельных спектральных каналов устанавливаются в фокальной плоскости друг за другом без смещения полей зрения, есть возможность повысить четкость отображения объектов наблюдаемой сцены за счет комплексирования разноспектральных субпиксельно смещенных изображений. Особенно эта возможность может быть более эффективно реализована в системах гиперспектральной съемки Земли.

Актуальной задачей является повышение информативности спутниковых снимков за счет комплексирования разнородной видеоинформации, зафиксированной в видимом, тепловом и радиолокационном диапазонах спектра. Объединение таких данных потенциально позволяет сформировать изображение видимого диапазона с качественно новыми свойствами, например, отображая на естественном для человеческого зрения фоне замаскированные объекты, хорошо заметные на радиолокационных снимках.

Исследованию и решению этих актуальных вопросов посвящена настоящая диссертационная работа.

Степень разработанности темы. Интуитивно, комплексирование информации от различных систем ДЗЗ представляется как вполне разумный подход, нацеленный на повышение точности оценки геометрических, радиометрических и спектральных характеристик объектов наблюдаемой сцены. В то же время, общей теоретической основы для решения этой проблемы нет. По результатам анализа зарубежной и отечественной литературы в этой области можно сделать следующие выводы.

Проблема комплексирования видеоинформации от самых различных систем космического наблюдения Земли активно решается в нашей стране и за рубежом. Она нацелена на улучшение радиометрического и геометрического качества изображений, повышение их информативности, четкости отображения объектов наблюдаемой сцены и их дешифрируемости.

В России эта проблема исследуется известными фирмами ракетно-космической промышленности, создающими системы ДЗЗ с привлечением широкой кооперации - это самарский Ракетно-космический центр «Прогресс» [1-8]; НПО им. С.А. Лавочкина [9,10]; корпорация «ВНИИЭМ» [11-15]; НПО машиностроения [16]; корпорация «Энергия»; корпорация «Российские космические системы» и входящий в нее Научный центр оперативного мониторинга Земли [17-21], НИИ точных приборов [22,23], НИЦ космической гидрометеорологии «Планета» [24,25], Военно-космическая академия им. А.Ф.Можайского, Институт космических исследований РАН, Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Институт систем обработки изображений РАН [26-28], ЦНИИ машиностроения, Самарский университет им. академика С.П. Королёва [29], МГУ, МФТИ, МГТУ им. Н.Э.Баумана, НГТУ, ЮЗГУ, УлГТУ, РГРТУ им. В.Ф.Уткина, Госцентр «Природа» и др.

По зарубежным публикациям можно выделить ведущие организации, работающие над рассматриваемыми проблемными вопросами: Lockheed Mar-

tin, GeoEye, DigitalGlobe, Ball Aerospace (США), Airbus Defence & Space, Spot Image (Евросоюз), Лаборатория реактивного движения, США (Space Shuttle); Немецкий центр авиации и космонавтики (КА TerraSAR-X, TanDEM-X); Европейское космическое агентство (КА ERS-1,2, ENVISAT, Sentinel-1A,1B) и др.

Работы ученых и специалистов в рассматриваемой области служат теоретической базой для проведения исследований в настоящей диссертации.

По результатам анализа работ по проблеме комплексирования разнородных изображений можно сделать следующие выводы.

Во-первых. В отечественных и зарубежных публикациях слабо отражены вопросы повышения пространственного разрешения систем ДЗЗ на основе комплексирования субпиксельно смещенных изображений, формируемых отдельными ПЗС-линейками. За рубежом эта задача менее актуальна, поскольку она решается путем технологического увеличения количества фотоприемных элементов в ПЗС-линейках. В нашей стране, в условиях технологического отставания в создании многоразмерных оптоэлектронных ПЗС-линеек и матриц, а также действия санкций на поставку зарубежной микроэлектроники, подобные технологии являются перспективными для развития [2,15,18,25,30-35].

Во-вторых. В зарубежных и отечественных системах обработки изображений используются различные подходы комплексирования многозональных и гиперспектральных видеоданных для повышения четкости отображения объектов наблюдаемой сцены. Эти подходы основаны на усреднении, поиске максимума, на степенном преобразовании, на использовании весовых функций, на выделении главных компонент, на вейвлет-преобразовании, на высокочастотной фильтрации, на сингулярном разложении, на поиске оптимального индексного коэффициента [36-77]. Предлагаемые решения требуют точной настройки алгоритмов, они эффективно работают только в узкой области - это, например, обработка телевизионных изо-

бражений, снимки от бытовых и профессиональных фотоаппаратов и т.п., и не учитывают специфику космических систем наблюдения Земли.

В-третьих. За рубежом приоритетным направлением является создание космических систем наблюдения Земли в видимом, тепловом и радиолокационном диапазонах спектра. В России также активно ведутся разработки в этом направлении. В научных публикациях в части комплексирования разнородной видеоинформации применяются методы простого и диффузного морфологического комплексирования, строятся пирамиды изображений и др.[44,78-88]. Однако такие подходы требуют проведения предварительной сегментации изображений, что делает их сложными в реализации и узконаправленными.

В-четвертых. В отечественных и зарубежных источниках широко используют различные критерии оценки эффективности комплексирования изображений. Это, в первую очередь, критерии, показывающие степень качественного отличия скомплексированного снимка от исходных: дисперсия разности, коэффициент корреляции и др. [36,46,55]. Для оценки информативности изображений используют энтропию и анализ спектра Фурье [36,38]. Однако в научных публикациях отсутствуют описания подробных схем и результатов оценки эффективности комплексирования разнородной видеоинформации при решении задач повышения пространственного разрешения и сегментации объектов интереса.

Таким образом, проблема комплексирования далека от своего разрешения, необходимы новые научные исследования по выделенным выше направлениям.

Цель диссертации состоит в разработке новых методов и алгоритмов повышения четкости и дешифрируемости объектов наблюдаемой сцены на основе комплексирования разнородной видеоинформации от современных систем ДЗЗ.

Задачи. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи:

• разрабатываются подходы к комплексированию изображений от нескольких субпиксельно смещенных ПЗС-линеек, выполняется оценка их эффективности с точки зрения повышения разрешающей способности;

• разрабатываются методы комплексирования геометрически совмещенных многозональных и гиперспектральных видеоданных с целью повышения четкости отображения объектов наблюдаемой сцены;

• предлагаются подходы к комплексированию видимых, тепловых и радиолокационных спутниковых снимков с целью получения более информативных продуктов для восприятия человеческим зрением;

• проводится оценка эффективности разработанных методов и алгоритмов на основе представительной статистической выборки данных от современных отечественных и зарубежных систем ДЗЗ.

Научная новизна работы определяется тем, что в ней предложены и исследованы новые методы и алгоритмы повышения пространственного разрешения, четкости и дешифрируемости объектов земной поверхности на основе комплексирования данных от систем ДЗЗ видимого, теплового и радиолокационного диапазонов спектра, полученных с различным пространственным, радиометрическим и спектральным разрешением.

Конкретно на защиту выносятся следующие новые научные положения и результаты.

1. Метод комплексирования изображений от нескольких идентичных субпиксельно смещенных ПЗС-линеек (работающих в одном и том же спектральном диапазоне), основанный на алгебраическом подходе объединения данных и позволяющий повысить пространственное разрешение материалов космической съемки для 2-х линеек в 1.6 раза, для 3-х линеек в 1.9 раза, для 4-х линеек в 2.5 раза.

2. Метод комплексирования разноспектральной видеоинформации от субпиксельно смещенных ПЗС-линеек в условиях геометрических искажений снимков в процессе их формирования. Метод основан на яркостной интерполяции отсчетов в нерегулярной решетке дискретизации с учетом инверсных

областей изображений в различных спектральных диапазонах. Метод позволяет, например, для 2-х ПЗС-линеек повысить пространственное разрешение материалов съемки примерно в 1.4 раза.

3. Метод комплексирования геометрически совмещенных разноспек-тральных снимков, основанный на стохастической модели космических изображений Земли. Метод позволяет строго математически описать процесс идентификации инверсных областей на совмещаемых снимках и с учетом этого корректно выполнить их объединение.

4. Алгоритмы комплексирования разноспектральных изображений видимого диапазона, основанные на усилении их отличительных особенностей и обеспечивающие при объединении 3-х снимков повышение четкости отображения объектов наблюдаемой сцены не менее чем на 25 % (по критерию энтропия) по отношению к наиболее информативному исходному снимку.

5. Метод объединения изображений с существенно различными пространственным и спектральным разрешениями, позволяющий получить новое изображение с высоким пространственным разрешением и более точными спектральными характеристиками (по сравнению с известными технологиями Pansharpmg).

6. Алгоритмы комплексирования оптических снимков с данными радиолокационного и теплового наблюдения Земли на основе независимой обработки высоко- и низкочастотных компонент изображений, позволяющие повысить информативность результата комплексирования по сравнению с исходными снимками примерно на 30 % (по частотному и энтропийному критериям).

7. Алгоритм повышения четкости отображения объектов на радиолокационном изображении путем комплексирования материалов съемки с различных точек наблюдения Земли, основанный на использовании математического аппарата нечеткой логики.

Теоретическая и практическая значимость диссертации состоит в том, что в ней выполнен системный анализ проблемы комплексирования раз-

нородной видеоинформации от современных систем ДЗЗ с целью повышения четкости и дешифрируемости объектов наблюдаемой сцены и созданы на этой основе программные средства наземной обработки спутниковых данных.

Методы исследования. Теоретические результаты получены с использованием методов системного анализа, цифровой обработки изображений, оптимизации, линейной алгебры, математической статистики.

Соответствие паспорту специальности 05.13.01. Диссертация соответствует паспорту специальности 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы)» в части:

- пункта 4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации»;

- пункта 5 «Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации»;

- пункта 12 «Визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации».

Реализация и внедрение. Диссертационная работа включает результаты исследований, выполненные в Рязанском государственном радиотехническом университете имени В.Ф. Уткина (НИИ «Фотон» РГРТУ) в рамках создания и эксплуатации космических систем ДЗЗ «Ресурс-О1», «Ресурс-П», «Электро-Л», «Аист-2Д», а также при проектировании новых перспективных систем «Арктика-М», «Обзор-Р», «Аист-2Т» и др. Разработка этих космических систем определена Федеральными космическими программами на 20062015 и 2016-2025 годы и Гособоронзаказами. При создании наземных средств обработки данных ДЗЗ в рамках указанных систем соискатель принял участие в выполнении 17 ОКР по заказам предприятий ракетно-космической промышленности. Результаты диссертационной работы в виде ряда программных комплексов получили эффективное внедрение, что подтверждает-

ся Актами от ведущих предприятий ракетно-космической отрасли России, специализирующихся в области космических исследований Земли:

- АО «Ракетно-космический центр «Прогресс»,

- АО «НПО Лавочкина»,

- АО «Российские космические системы»;

- ФГБУ «НИЦ «Планета».

Результаты выполненных исследований использованы также в учебном процессе РГРТУ.

Акты приведены в приложении к диссертации.

Апробация работы. По основным положениям и результатам исследований диссертации сделаны доклады:

- на международных конференциях «Гагаринские чтения» (Москва, 2010), «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2010, 2015), «Актуальные проблемы создания космических систем дистанционного зондирования Земли» (Москва, 2016, 2017), «Математические методы в технике и технологиях» (Рязань, 2015), «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика» (Рязань, 2007, 2013, 2017);

- на всероссийских конференциях «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2005, 2008, 2014, 2015, 2016), «Актуальные проблемы ракетно-космической техники» (Самара, 2011, 2015), «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий» (Москва, 2009, 2010, 2012, 2015), «Новые информационные технологии в научных исследованиях» (Рязань, 2008, 2009, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018).

Достоверность полученных результатов подтверждена корректным использованием математического аппарата, математическим и имитационным моделированием, экспериментальными исследованиями, сопоставлением альтернативных подходов, практическим внедрением и штатной эксплуа-

тацией спроектированных комплексов обработки информации от спутников «Ресурс-О», «Ресурс-П», «Электро-Л». «Аист-2Д» и др.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 108 работ, в том числе:

- 30 статей (21 по списку ВАК);

- 2 коллективные монографии;

- 2 патента на изобретение;

- 6 свидетельств о регистрации программ для ЭВМ;

- 4 отчета о НИР, прошедших Госрегистрацию;

- 62 тезиса докладов на международных и всероссийских конференциях.

Все работы приведены в списке литературы.

Личный вклад соискателя по опубликованным материалам состоит в следующем:

- в работах [89-96] соискателем предложены алгоритмы, методы и технологии комплексирования субпиксельно смещенных и геометрически совмещенных однозональных и разноспектральных изображений;

- в работах [97-105] предложены алгоритмы геометрического совмещения изображений от субпиксельно смещенных ПЗС-линеек, основанные на интерполяции в нерегулярной решетке и на алгебраическом подходе, а также алгоритм поиска инверсных областей;

- в работах [106-108] соискателем предложены подходы по комплекси-рованию субпиксельно смещенных спутниковых изображений с учетом геометрических искажений, связанных с кривизной Земли;

- в работах [109-115] предложены алгоритмы комплексирования разно-спектральных изображений, основанные на усилении их отличительных признаков;

- в работах [116-120] представлены результаты исследований метода объединения информации из разноспектральных снимков путем построения системы стохастических дифференциальных уравнений;

- в работах [121-141] соискателем предложены метод и алгоритмы улучшения качества гиперспектральных видеоданных;

- в работах [142-155] соискателем исследованы общие свойства и различия в оптической и радиолокационной съемках земной поверхности, а также предложены метод и алгоритмы предварительной обработки и ком-плексирования радиолокационных и мультиспектральных изображений;

- в работах [156-168] предложены алгоритмы нормализации и ком-плексирования оптических и тепловых изображений от геостационарной и высокоэллиптической космических систем ДЗЗ;

- в работах [169-188] соискателем предложены критерии и методики оценки качества комплексирования спутниковых видеоданных;

- работы [189-196] выполнены соискателем без соавторов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав,

заключения и приложения. Ее объем составляет 273 страницы, в том числе 166 стр. - основное содержание, 66 стр. - рисунки и таблицы, 33 стр. - список литературы, 8 стр. - приложения.

1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ РАЗНОРОДНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ОТ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ КОСМИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ ЗЕМЛИ

В этой главе представлен анализ различных подходов к комплексиро-ванию изображений от различных по принципу действия и характеристикам систем дистанционного зондирования Земли с целью получения на этой основе новых изображений, отличающихся от исходных более высокими параметрами отображения объектов наблюдаемой сцены. Данные по известным публикациям в максимальной степени оставлены в авторской редакции.

1.1. Технологии комплексирования данных от систем наблюдения,

использующих несколько субпиксельно смещенных ПЗС-линеек

Пространственное разрешение материалов съемки Земли можно повысить не только за счет использования ПЗС-линеек (или ПЗС-матриц) с увеличенным числом фотоприемных элементов, но и за счет использования нескольких ПЗС-линеек малой размерности, установив их в фокальной плоскости с субпиксельными смещениями поперек направления движения спутника, т.е. вдоль направления расположения фотоприемных элементов в ПЗС-линейке. Ниже приводится анализ отечественной и зарубежной литературы по реализации такого подхода.

1.1.1. Метод экранирования. В работе [32] рассматривается метод решения задачи сверхразрешения, основанный на субпиксельном смещении матрицы детекторов, формирующих изображения, с последующей субпиксельной обработкой полученных видеоданных в пространственной области. Субпиксельная обработка здесь предполагает получение нового значения яркости пикселя на основе обработки других, частично сходных между собой элементов.

Пусть имеется два субпиксельно смещенных на половину пикселя изображения /^ и 12, представленные в виде векторов размером М : /^ (г) и 12 (г)

- I -е пиксели исходных изображений, I = 0,М . Пиксели результирующего изображения Я более высокого разрешения определяются как

Я(0) = 11 (0), Я(2г -1) = 12 (г -1)- Я(2г - 2),

Я(2 I ) = 11 (г)- Я(2 I -1), г = ОМ- (1.1)

В результате такого комплексирования, как утверждается в [32], формируется изображение с двукратно увеличенным пространственным разрешением по сравнению с исходными снимками.

Этот подход может быть обобщен на случай нескольких субпиксельно смещенных изображений, но в нем не устраняется ошибка в определении начального элемента и не учитывается шум квантования значений яркости.

1.1.2. Комплексирование на основе автоковариационных матриц. В [33] предложен алгоритм повышения разрешения на основе использования ПЗС-матриц, смещенных по диагонали друг относительно друга на дробную часть пикселя. Рассмотрен пример для двух исходных снимков. Из пикселей передискретизированного изображения формируются элементы:

Ах = у + е, (1.2)

где х - развернутое в вектор скомплексированное (с повышенным разрешением) изображение; у - развернутые в вектор исходные изображения; е - ошибка преобразования; А - матрица линейного оператора. Выражение (1.2) представляется в следующем виде:

7 + а2хг+1,7 + а3х1,7+1 + а4хг+1,7+1 ~ у1, J , (1 '3)

где а1,...,а2 - относительные размеры площади пикселей в скомплексиро-

ванном изображении. Результирующее изображение находится по методу наименьших квадратов:

х = I-1 а(Ат I-1 А +1е )-1 (У - АМх )+Мх, (1.4)

где /их и I х - соответственно априорные среднее и ковариационная матрица вектора х, Iе - ковариационная матрица ошибок.

В предположении однородности изображений ковариационные матрицы состоят из значений автоковариационной функции. Для ошибок автоковариационная функция может быть оценена, например, по изображениям, смещённым на целое число пикселей [33].

Такой подход связан с большими вычислительными затратами. Для повышения производительности алгоритма используется обработка в «окне». Исключение из обработки краевых элементов позволяет уменьшить искажения, вызванные низкочастотной неоднородностью сцены. Алгоритм состоит из следующих шагов.

Шаг 1. Вычисление автоковариационных матриц исходного и шумового изображений - оценка матриц Е х и Ее.

Шаг 2. Регуляризированное обращение матрицы А:

В = Е~Х1 а(ат е-1 А + Ее)-1. (1.5)

Вычисляются четыре версии матрицы В. На следующем шаге для вычисления каждого пикселя высокого разрешения используется одна из версий матрицы В в зависимости от чётности координат пикселя, точнее - в зависимости от текущего положения «окна».

Шаг 3. Восстановление изображения высокого разрешения в окне проводится как

х = В(у хц)+ц. (1.6)

Поскольку используется только центральный элемент восстановленного изображения в «окне», все элементы произведения матрицы и вектора не выполняются.

Рассмотренный алгоритм имеет следующие недостатки.

• Необходимо разработать способ оценивания автоковариационной матрицы результирующего изображения высокого разрешения без знания характеристик наблюдаемой сцены.

• Необходимо определить оптимальный размер используемого «окна». В качестве «окон» можно использовать результаты сегментации. Это позволит избежать предположения об однородности изображения.

• Сильное влияние шума на изображении на процесс комплексирова-

ния.

1.1.3. Максимизация апостериорной вероятности [34]. Здесь полагается, что повысить детальность изображения можно путем его восстановления в более частой решетке, при этом значения неизвестных элементов можно предсказать использую вероятностную модель изображения. Общая модель наблюдения включает в себя преобразование оптической системы и учет шума:

У = Щ + N, (1.7)

где У - совокупность исходных субпиксельно смещенных друг относительно друга изображений низкого разрешения; Н - матрица, учитывающая смещения оптической системы; N - шумовая составляющая; f - изображение высокого разрешения.

Согласно предлагаемому методу искомая оценка у должна соответствовать максимуму апостериорной вероятности:

/МАР = а^шахр(Г/У)], (1.8)

г

где Р(Г/У) - апостериорная вероятность высокодетального изображения Г при условии наблюдения совокупности У изображений.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Москвитин Алексей Эдуардович, 2021 год

АКТЫ

ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО «Научно-производственное объединение им. С.А. Лавочкина» & (АО «НПО Лавочкина»)

Ленинградская ул., д г<*. г. Химки, Московская область, 14Ш02 ОГРН П75029009363. ИНН 5047196566

Тел. »7 |ад5) 573 56-75, факс *7 («5) 573-35-95 е-таН: пра1@1а5расе ги www.laspace.ru

>ЖДАЮ

юго конструктора системам наземным №|шлексам рчкина»

. Ероменок 2021 г.

АКТ

об использовании результатов диссертации Л.Э. Москвитина «Методы и алгоритмы комплектировалия видеоинформации от различных систем космического наблюдения Земли», представленной на соискание ученой степени доктора технических наук

На протяжении многих лет АО «НПО Лавочкина» совместно с Рязанским государственным радиотехническим университетом им В.Ф. Уткина ведут работы по созданию наземных средств обработки информации от космических систем глобального наблюдения Земли на фоне окружающего космоса с геостационарных и высокоэллиптических орбит (ОКР «Электро-Л», «Арктика-М»).

В докторской диссертации А.Э. Москвитина предложен ряд оригинальных решений по улучшению качества информационных продуктов КА «Электро-Л» за счет комплсксирования изображений видимого и теплового диапазонов спектра, а также путем высокоточной геодезической привязки наблюдаемых объектов по электронным картам, а именно:

- метод комплексирования спутниковых изображений от субпиксельно смещенных ПЗС-линеек в ИК-каналах в условиях геометрических искажений наблюдаемой сцены, обеспечивающий повышение пространственного разрешения как в центре обрабатываемых изображений, так и по краям;

- алгоритм комплексирования оптических и тепловых изображений на основе независимой обработки низко- и высокочастотных компонент, позволяющий значительно повысить информативность материалов съемки;

технология комплексирования изображений от систем глобального наблюдения Земли («Электро-Л» и «Арктика-М») с электронными картами с целью высокоточного определения координат наблюдаемых объектов.

Эти решения реализованы в программных средствах обработки данных от систем серии «Электро-Л» (КП НИ 02069154.60560-01, КП ГП 02069154.60728-01, СПО КАОК-2 02069154. 61465-01, СПО АРМ «КОИ» 02069154.61371-01, СПО АРМ «КОИ-2» 02069154.61372-01, КП НГПКС РГАШ.467371.103). Они используются в НИЦ «Планета» и в Научном центре оперативного мониторинга Земли корпорации «Российские космические системы».

Полученные результаты служат основой для программного обеспечения наземной обработки информации от перспективной системы «Арктика-М» (СПО КОИ-АМ РГАШ.467371.031, СПО КЛОК-АМ РГАШ.467371.097), предназначенной для съёмки арктического региона, стратегически важного для России.

Начальник комплекса 560

2

МИНИСТЕРСТВО ПРИРОДНЫХ РЕСУРСОВ И ЭКОЛОГИИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

ПЛАНЕТА

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ «НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР КОСМИЧЕСКОЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ «ПЛАНЕТА»

№ 3 / На 566/90

от fS.G'5

2021

от 16.02. 2021

УТВЕРЖДАЮ Директор

д.ф,- м.н., проф., засл. деятель науки РФ,

дважды лауреат премии Правительства РФ,

лауреат премии Правительства Москвы, А п V. Ч... академик Российской академии

космонавтики им. К. Э. Циолковского

АКТ

о внедрении результатов докторской диссертации А.Э. Москвитина «Методы и алгоритмы комплексирования видеоинформации от различных систем космического наблюдения Земли» в ФГБУ «НИЦ «Планета»

Результаты диссертации Москвитина Алексея Эдуардовича на тему «Методы и алгоритмы комплексирования видеоинформации от различных систем космического наблюдения Земли» использованы в ФГБУ «НИЦ «Планета» в составе программных средств обработки данных космических аппаратов серий «Электро-Л» и «Арктика-М».

Разработанные Москвитиным Алексеем Эдуардовичем алгоритмы объединения информации от отдельных ПЗС-линеек ИК-каналов аппаратуры МСУ-ГС КА «Электро-Л» и КА «Арктика-М» обеспечивают повышение качества материалов съемки в условиях сильных геометрических искажений.

Реализована также технология высокоточной геодезической привязки изображений от сканирующего устройства МСУ-ГС КА серий «Электро-Л» и КА «Арктика-М», основанная на совмещении электронной карты береговых

ФГБУ «НИЦ «ПЛАНЕТА», Россия, 123242, Москва, Большой Предтеченский пер., д.7 Телефон [phone] Факс [phone] Телеграф: МОСКВА КОСМОС e-mail: [e-mail]

линий крупных водных объектов с одноименными объектами реально наблюдаемой сцены.

Технологии и алгоритмы Москвитина Алексея Эдуардовича, реализованные в виде отдельных программных модулей, функционируют в составе комплекса структурного восстановления наземного комплекса приема, обработки и распространения спутниковой информации КА серий «Электро-Л» и комплекса обработки информации КА «Арктика-М» к Европейском, Сибирском и Дальневосточном центрах ФГБУ «НИЦ «Планета».

Гл. научн. сотр., д. ф,- м. н., проф., засл. деятель науки РФ, лауреат премии Правительства РФ, академик Российской академии

космонавтики им. К. Э. Циолковского

А. Б. Успенский

Зав. отделом,

к.ф. -м. п., засл. метеоролог РФ, лауреат премии Правительства Москвы, академик Российской академии космонавтики им. К. Э. Циолковского

В. А. Кровотынцев

Зав. отделом,

засл. испыт. косм, техники

Т. Л. Кормашова

УТВЕРЖДАЮ

АКТ

об использовании результатов диссертации А.Э. Москвитина «Методы и алгоритмы комплексирования видеоинформации от различных систем космического наблюдения Земли», представленной на соискание ученой степени доктора технических наук, в учебном процессе ФГБОУ ВО «РГРТУ»

Настоящим подтверждаем, что основные научные положения, выводы и рекомендации докторской диссертации Москвитина А.Э. на тему «Методы и алгоритмы комплексирования видеоинформации от различных систем космического наблюдения Земли» использовались в учебном процессе кафедр «Электронные вычислительные машины», «Информационная безопасность», «Космические технологии» ФГБОУ [30 «РГРТУ» при проведении НИР магистрантов, при руководстве курсовыми, дипломными и выпускными квалификационными работами, при подготовке лекционного материала и лабораторного практикума по дисциплинам «Технология программирования». «Операционные системы». «Сети ЭВМ и системы телекоммуникаций», «Защищенные геоинформационные технологии и системы», «Математическая логика и теория алгоритмов», «Моделирование информационных систем».

Проректор по учебной работе и информатизации, заведующий кафедрой «Автомагика и информационные технологии

в управлении», к.т.н., доцент

П.В. Бабаян

Проректор по научной работе и инновациям, заведующий кафедрой «Космические технологии», д.т.н., профессор

'НГ с

С.И. Гусев

Председатель Научно-методического совета заведующий кафедрой «Вычислительная и прикладная математика», д.т.н.. доцент

13. Овечкин

Заведующий кафедрой «Электронные вычислительные машины», д.т.н.. профессор

Б.В. Костров

Заведующий кафедрой «Информационная безопасность», к.т.н., доцент

УТВЕРЖДАЮ

директора по науке iw .ДО«5&\ийские космические системы»

ls /Ш А П ЧОл V. n ^

Заместитель генерального

РОССИЙ

|1 космические JJ|I A.B. Круглов

lim. системы» //

L - '-лХ. зе/ I. / . __- ^ .

£>2 2021 г.

АКТ О ВНЕДРЕНИИ

результатов диссертационной работы Москвитина Алексея Эдуардовича на тему «Методы и алгоритмы комплекс про на ни» видеоинформации от различных систем космического наблюдении Земли» в АО «Российские космические системы»

Комиссия в составе начальника отделения, к.т.н. A.A. Емельянова (председатель комиссии), заместителя начальника отделения, к.т.н. Ю.М. Гсктина, ученого секретаря, к.т.н. С.А. Федотова, старшего научного сотрудника, к.т.н. A.A. Киреева, составила настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы Москвитина Алексея Эдуардовича, представленной на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы)», внедрены в практическую деятельность АО «Российские космические системы» и использованы при создании гидрометеорологической космической системы «Элекгро-Л», а именно:

1) технология комплексирования видеоинформации от субпикселько смещенных ПЗС-линеек в ИК-каналах МСУ-ГС, которая в условиях геометрических искажений позволяет повысить качество материалов съемки для всей области наблюдения земной поверхности;

2) алгоритмы комплексирования разноспектральных оптических изображений, основанные на усилении их отличительных особенностей и обеспечивающие повышение четкости отображения объектов наблюдаемой сцены;

3) алгоритмы объединения информации от изображений, зафиксированных в видимом и инфракрасном диапазонах спектра МСУ-ГС, в целях повышения информативности результирующих снимков;

4) технология комплексирования электронных карт с видеоданными глобального наблюдения Земли на фоне окружающего космоса, которая