Разработка метода и алгоритмов восстановления изображений земной поверхности по спутниковым снимкам высокого разрешения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Щербинина, Наталья Владимировна

• Щербинина, Наталья Владимировна
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Щербинина, Наталья Владимировна

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЙ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ

1.1. Анализ формирования спутниковых изображений земной поверхности

1.2. Проблемы обработки изображений земной поверхности при наличии функции рассеяния точки

1.3. Анализ существующих методов восстановления изображений земной поверхности, полученных в оптическом диапазоне

1.4. Постановка задач исследования

Выводы к главе 1

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ВОССТАНОВЛЕНИЯ СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ НА ОСНОВЕ МОДИФИКАЦИИ ОПЕРАТОРА ТИХОНОВА

2.1. Аддитивное представление восстанавливающего оператора

2.2. Адаптивное оценивание параметров восстанавливающего оператора

2.3. Итерационная процедура восстановления изображений земной поверхности

2.4. Определение параметров восстанавливающего оператора для эталонных снимков

участков земной поверхности

Выводы к главе 2

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ

3.1. Алгоритм численной реализации метода восстановления

3.2. Исследование алгоритма восстановления на модельных примерах

3.3. Алгоритм восстановления изображений при наличии паразитных полос

3.4. Алгоритм восстановления при геометрическом несовершенстве фотоприёмных линеек

Выводы к главе 3

ГЛАВА 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ

4.1. Разработка прототипа программной реализации алгоритмов восстановления изображений

земной поверхности

4.2. Проведение сравнительных вычислительных экспериментов

Выводы к главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка метода и алгоритмов восстановления изображений земной поверхности по спутниковым снимкам высокого разрешения»

ВВЕДЕНИЕ

Применение космических средств дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) не только обеспечивает возможность эффективного мониторинга окружающей среды и получения новых знаний о Земле. Сегодня спутниковые снимки оптического диапазона становятся незаменимым средством информационного обеспечения принятия управленческих решений при реализации широкого спектра практических задач, таких как планирование застройки земной поверхности, возведение и реконструкция строительных объектов различного назначения (промышленных, транспортных, жилых, военных, гидротехнических, сельскохозяйственных и др.), организация эффективного функционирования их инженерной инфраструктуры (энерго-, тепло-, водоснабжения и т.п.), решение вопросов земельного кадастра, обеспечение техносферной безопасности [1,80,94,95, 96].

При этом повышение качества получаемых данных тракта ДЗЗ, определяющего степень достоверности этих данных и их соответствия рассматриваемым объектам, расположенным на данной территории земной поверхности, приобретает первостепенное значение и требует совершенствования методов формирования и обработки спутниковых изображений; восстановления тонкой структуры образов наблюдаемых объектов [2,3,4,5,7,8,15]; поддержки структурной, геометрической и морфологической корректности формируемых изображений, а также корректности декомпозиции изображений на регулярные и стохастические (шумовые) составляющие [9,8,10,11,77,78].

При интерпретации спутниковых снимков, полученных в оптическом диапазоне - в связи с имеющимися частотно-шумовыми искажениями, вносимыми звеньями сквозного информационного тракта: атмосферой (прежде всего ее аэрозольными составляющими), самой оптической системой, приемником изображения, смазом и др. - возникают существенные проблемы, связанные с подавлением высокочастотных составляющих на изображении. В

результате ухудшаются визуальные характеристики качества изображения: резкость, четкость, контраст [1,2,10,12,76,82,87].

Улучшение параметров спутниковых изображений было бы возможным путем изготовления ПЗС-матриц с большим числом фотоприемных элементов и создания на их основе новых оптоэлектронных приборов. Однако подобный подход на сегодняшний день является практически не реализуемым в связи с существующими технологическими проблемами. Таким образом, основными направлениями обработки изображений объектов, расположенных на данной земной поверхности по спутниковым снимкам, являются цифровые методы. Pix исследованию посвящено большое количество научных работ, проводимых как в нашей стране, так и за рубежом, например: Арманда H.A., Асмуса В.В., Злобина В.К., Лупяна Е.А., Полищука Г.М., Чернявского Г.М., Kronberg P., Pratt W., Rosenfeld А., Абросимова Н.И., Острикова В. Н., Хохловой Н.В., Аганбекяна К.А., Зражевского А.Ю., Арвидсона Р., Батлера Д., Хартли Р., Басса Ф.Г., Фукаса И.М., Бейтса Р., Мак-Доннела М., Горелика A.JL, Скрипкина В.А., Винтаева В.Н., Елюшкина В.Г., Мартыненко А.И., Яблонского Л.И., Жилякова Е.Г., Каппелини В., Эмилиани П., Кондратенкова Г.С., Ревзона А.Л., Тихонова А.Н, Костомарова Д.П., Атамана Е., Бохлендера Г., Кринера К., Гордона Н., Кларка Д., Карини H.A., Дай X., Хоран С., Хаммена Дж., Кристофа С., Баумгарднера М., Шовенгердта Р.

Наибольшую известность получил метод регуляризации задач восстановления Тихонова А.Н., который, однако, также не позволяет восстановить высокочастотные компоненты и получить результирующее изображение с достаточным уровнем резкости [20,38, 69,76].

Таким образом, задача устойчивого восстановления спутниковых снимков высокого разрешения, полученных в оптическом диапазоне, с одновременным повышением резкости изображений сегодня является крайне актуальной.

Цель и задачи диссертационного исследования. Целью работы является повышение эффективности информационного обеспечения управленческих решений в строительной сфере и ЖКХ за счет совершенствования методов

восстановления спутниковых снимков земной поверхности с улучшением их резкости.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:

1. Анализ современного состояния исследований в области восстановления спутниковых изображений земной поверхности.

2. Разработка метода восстановления изображений земной поверхности на основе модификации оператора Тихонова.

3. Разработка алгоритмов определения параметров восстанавливающего оператора.

4. Программная реализация алгоритмов восстановления изображений земной поверхности, проведение вычислительного эксперимента и формирование практических рекомендаций по применению разработанного метода.

Методы исследования. В работе использовались методы теории системного анализа, теории обратных задач, анализа Фурье, методы оптимизации и цифровой обработки сигналов, вычислительные эксперименты.

Научная новизна заключается в разработке нового метода восстановления спутниковых изображений земной поверхности, отличительными особенностями которого являются:

- модификация оператора Тихонова за счет аддитивной добавки, позволяющей повысить вклад высокочастотных компонент;

- реализация оценки параметров компенсирования действия функции рассеяния точки, которая является основной характеристикой, описывающей передачу структуры объекта оптической системой, непосредственно по результатам измерений;

- адаптация восстанавливающего оператора за счет определения параметров непосредственно по изображению;

а также в разработанных алгоритмах, реализующих данный метод.

Практическая значимость работы заключается в возможности использования разработанного прототипа программной реализации (свид-во о

госрегистрации программы для ЭВМ №2014663224) для повышения качества изображений как застроенных территорий, так и планируемых для размещения различных строительных объектов, а также их инженерной инфраструктуры. Получены акты о внедрении в ОАО «ВИОГЕМ» и в НИУ «БелГУ».

Результаты проведенных вычислительных экспериментов подтвердили работоспособность разработанного метода и алгоритмов восстановления спутниковых изображений.

Объектом исследования являются спутниковые снимки, полученные в оптическом диапазоне. Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы улучшения визуального качества спутниковых изображений земной поверхности.

Связь с научными и инновационными программами. Диссертационная работа выполнялась на основании соглашения о сотрудничестве между ФГУП ГКНПЦ им. М.В. Хруничева, г. Москва, Россия и Белгородским государственным университетом в области ДЗЗ из космоса от 21 мая 2010 г., заключенного в соответствии с положениями проекта ФЦП «Использование результатов космической деятельности в интересах социально-экономического развития РФ и ее регионов на 2009-2015 годы» и Стратегией развития информационного общества в РФ, утвержденной Президентом РФ 7 февраля 2008 года за № Пр-212.

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод восстановления спутниковых изображений земной поверхности на основе модифицированного оператора восстановления Тихонова А.Н.

2. Алгоритмы, реализующие разработанный метод.

3. Прототип программной реализации алгоритмов восстановления изображений земной поверхности.

4. Результаты вычислительных экспериментов, демонстрирующие эффективность применения разработанного метода.

Достоверность выводов и рекомендаций обусловлена корректностью использованного математического аппарата с оценкой сходимости и погрешности

регуляризуемых процедур, подтверждением результатов вычислительных экспериментов по обработке спутниковых снимков.

Личный вклад соискателя. Все изложенные в диссертации результаты исследования получены соискателем лично или с его непосредственным участием.

Апробация результатов диссертационного исследования.

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на: II Межд. конф. Информационные технологии и коммуникационные ресурсы 21 в. в социальной сфере. - Москва - Руза, 2006; Межд. молод, конф. "Прикладная математика, управление и информатика", Белгород 3-5 октября 2012; X Всерос. открытой ежегодной конф. "Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса"//Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов) ИКИ РАН, 12-16 ноября 2012 г.; II Межд. научно-практической конф. «Актуальные направления фундаментальных и прикладных исследований» Москва, 10-11 октября 2013 г.; XX Межд. конф. «Наука в центральной России» Москва, 17-18 октября, 2013 г.; Межд. научно-практической конф. профессорско-преподавательского состава и аспирантов «Проблемы построения информационно-аналитических систем», Белгород 8-10 апреля 2014; XII Всерос. открытой ежегодной конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса»//Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов) ИКИ РАН, 12 - 16 ноября 2014 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 17 научных работ, из них 9 статей в научных журналах из перечня ВАК; получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из Введения, четырех глав, Заключения и Приложений. Работа изложена на 163 страницах машинописного текста, включая 114 рисунка, 8 таблиц и список литературных источников из 104 наименований.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЙ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ

1.1. Анализ формирования спутниковых изображений земной

поверхности

За последние годы произошло значительное увеличение количества запусков гражданских космических аппаратов (КА) с оптико-электронной аппаратурой, обеспечивающих получение снимков с разрешением 0,4-1,0 м. Они нашли широкое применение в землепользовании, при проведении кадастровых работ, проектировании и строительстве инженерных сооружений, разведке месторождений углеводородного сырья, создании топографических карг и планов [27,80,93,97,98].

Космические снимки, полученные с помощью таких КА, содержат большой объем данных, а их пространственное и радиометрическое разрешение повышается с каждым годом, что позволяет решать все более сложные задачи в исследуемых с помощью дистанционного зондирования районах [1, 2 ,4, 19, 23, 24, 25, 92, 99].

Обзор поверхности на широкой площади с высоким разрешением требует многократных орбитальных наблюдений и съемок, нивелирования расхождений из-за разновременности и условий съемок, нормализации и т. д. [1,2,5,7,26,27,28,96].

Основные параметры оптико-электронных КА высокого разрешения и характеристики их бортовой съемочной аппаратуры приведены в таблицах 1.1 и 12.

Таблица 1.1 - Параметры оптико-электронных КА высокого разрешения

КА Стра на Запус к Выс ота орби ты, км Накл он орбит ы Пери од обра щени я, мин Максима льное отклоне ние от надира Мощн ость, Вт Габар иты, м Масса ,кг Норм альны й срок служб ы, лет

ГкопоБ -2 СШ А 24.09. 1999 681 98,1° 98,3 45° 600 1,8x1, 6 720 5-7

С>шск Вих1-2 СШ А 18.10. 2001 450 97,2° 93,4 50° 563 3,0x1, 8 1028 5-7

ОгЬУ1 ew-3 СШ А 26.06. 2003 470 97,2° 92,6 50° 625 1,9x1, 2 360 5

ЕЯ08-В Изра иль 01.03. 2006 500 97,3° 97,3 45° 800 2,3x4, 0 350 10

Ресурс -ДК1 Росс ия 15.06. 2006 361604 70,4° 94,8 40° - 7,9х - 6570 3

КОМР БАТ-2 Коре я 28.07. 2006 685 98,1° 94,0 56° 955 2,6x2, 0 800 5

СаЛоэ гЛ-2 Инд ия 10.01. 2007 637 97,9° 98,5 45° 900 2,5x2, 4 680 7

World У1е\¥-1 СШ А 18.09. 2007 496 97,2° 97,4 40° 3200 3,6x2, 5 2500 7

Сайоз гЛ-2А Инд ия 28.04. 2008 635 97,9° 93,0 45° 900 2,5x2, 4 690 7

веоЕу е-1 СШ А 08.10. 2008 684 98,0° 98,0 50° 3862 4,4x2, 7 1955 7

World Уюху-2 СШ А 08.10. 2009 770 97,8° 100,0 40° 3200 4,4x2, 5 2800 7

Таблица 1.2 — Параметры бортовой съемочной аппаратуры и выходные параметры КА

КА Параметры оптико-электронной камеры Параметры ЗУ и передачи информации Выходные параметры космической системы

£ м см Размер эл-та, мкм Число элементов в линейке Емко сть, Гбит Скор ость, Мбит /с Захват , км Мс Разрешени е, м

РА N МБ РА N МЭ РАИ МБ

1копоз-2 ю, 0 70 12 48 135 00 337 5 80 320 11 6800 0 1,0 4,0

С)шскВк <1-2 8,8 60 12 48 27 568 689 2 128 320 16,5 5100 0 0,6 2,4

ОгЬ"У1е\у -3 3,0 45 6 24 800 0 200 0 32 150 8 157 000 1,0 4,0

Продолжение таблицы 1.2

КА Параметры оптико-электронной камеры Параметры ЗУ и передачи информации Выходные параметры космической системы

f, м d, см Размер эл-та, мкм Число элементов в линейке Емко сть, Гбит Скор ость, Мбит /с Захват , км Мс Разрешени е, м

РА N MS РА N MS PAN MS

EROS-B 5,0 50 7 - 10 000 - 2x12 0 450 7 100 000 0,7 -

«Ресурс-ДК1» 4,0 50 9 - 36 000 - 768 300 28,3 90 000 1,0 3,0

KOMPS АТ-2 - - - - 15 000 375 0 64 и 96 320 15 137 000 1,0 4,0

Cartosat-2 5,6 70 7 - 12 288 - 64 105 9,6 114 000 0,8 -

WorldVi ew-1 8,8 60 8 - 35 000 - 2200 800 16,4 113 000 0,5 -

Cartosat-2A 5,6 70 7 - 12 288 - 64 105 9,6 56 000 0,8 -

GeoEye-1 13, 3 11 0 8 32 35 000 930 0 1200 740 15,2 51 000 0,41 1,64

WorldVi ew-2 13, 3 11 0 8 32 000 930 0 2200 800 16,4 58 000 0,46 1,8

Здесь: f - фокусное расстояние; d - диаметр главного зеркала; PAN -панхроматический режим; MS - мультиспектральный режим; ЗУ - запоминающее устройство.

Характеристики охвата территории при различных режимах съемки для КА GeoEye-1 приведены в таблице 1.3.

Таблица 1.3 — Характеристики охвата территории при различных режимах

съемки для КА GeoEye-1

Ширина захвата и возможные размеры участка в одном витке Максимальная суточная производительность

Номинальная ширина захвата в надире - 15,2 км Число кадров в панхроматическом режиме -2400

Площадь одного кадра - 225 км2 (15x15 км) Площадь съемки в панхроматическом режиме - 700 000 км2

Максимальная площадь - 15 000 км2 (300x50 км) Площадь съемки в многоспектральном режиме - 350 000 км2

Площадь квадрата 1x1 - 10 000 км2 (100x100 км) Площадь стереосъемки - 6270 км2 (224x28 км)

Из представленных КА лучшими характеристиками обладают ОеоЕуе-1, WorldView-l и \yorldView-2. Они обеспечивают съемку с пространственным разрешением 0.4-0.5 м.

Пространственное и радиометрическое разрешение, определяющие ценность и степень валидности снимка, являются наиболее значимыми и ресурсоёмкими характеристиками панхроматических, цветных, спектрозональных и многоспектральных изображений. При этом радиометрическое разрешение (РР) является необходимым условием получения необходимого пространственного разрешения (ПР), а именно, РР должно обеспечивать отсутствие пространственных искажений, по крайней мере, фронтов границ объектов или даже самих линеаментов по отношению к изображениям эталонов. С другой стороны, достигаемое при орбитальной съемке РР на снимке при априорном аппаратном РР (РРа) связано с достигнутым ПР - присутствующая функция рассеяния точки (ФРТ) на снимке может существенно снизить динамический диапазон яркостей и увеличить предел неразличимости уровней яркости на изображении [22, 23, 29, 30, 31, 32].

Пространственная разрешающая способность большинства современных космических систем формирования изображений определяется количеством фотоприёмных элементов ПЗС-матриц. Улучшение этой характеристики путем изготовления ПЗС-матриц с большим числом фотоприёмных элементов и создания на их основе новых оптоэлектронных приборов является наиболее очевидным, и, в тоже время, дорогостоящим и неоптимальным методом [100].

В последние годы в технике получения высококачественных космических изображений, в том числе с поддержкой высокого и сверхвысокого разрешения, наметилась тенденция широкого применения методов цифровой обработки пикселей, поступающих из фотоприёмных элементов [33, 34]. Получаемые в этом случае после обработки цифровые пиксели изображений - т.н. субпиксели -имеют гораздо меньшую апертуру, чем пиксели первичных данных без цифровой обработки. Физический смысл таких методов заключается в том, что увеличение разрешения и снижение апертуры пикселей на одном и том же кадре изображения

связано с необходимостью получения реальных дополнительных пикселей изображения исследуемой поверхности с последующим уменьшением их размера и размещением их с высокой степенью точности на результирующем транспаранте по методу пересечения взаимно смещенных в пространстве одинаковых решетчатых функций [1, 101]. Изображение объекта попадает на соседние ПЗС-линейки, создающие эффект избыточной дискретизации, на основе которой решением системы уравнений находится новая система пикселей, поддерживающая улучшенное почти вдвое разрешение, по сравнению с формированием изображения на одиночных линейках ПЗС. При этом применяется не тривиальная интерполяционная процедура вычисления промежуточных пикселей, а реализуется увеличение числа точек, дискретизирующих исходное изображение и, в соответствии с теоремой Котельникова [35], создающее более широкую пространственно-частотную передаточную характеристику системы формирования изображения [36,37,38] -частотно контрастную характеристику (ЧКХ).

При этом в процессах улучшения ПР, особенно в этапных или итеративных, не всегда достаточно точно можно указать момент необходимого перехода к субпиксельному представлению изображения. В общем виде снижение апертур ФРТ на изображении и подавление шумовой составляющей проводится на реальном изображении или его модели со спектром пространственных частот, пересекающимся с полосой аналогичного спектрального портрета шумовой составляющей изображения. Такая модель является актуальной, т.к. радиусы корреляции контуров, вычисляемые поперек простирания контуров объектов и радиусы корреляции шумов совпадают по значению в силу ограничения пространственно-спектральной полосы всего тракта дистанционного зондирования [39].

Пространственное разрешение на местности, реализуемое цифровым космическим изображением (ЦКИ), связано с разрешением на изображении формулами следующего вида [86]:

Ь = НК{7,Р)1211/, (1.1.1)

где Н— масштаб и высота наблюдения;

К{У,р) - масштабный коэффициент при перспективном наблюдении;

У- угол отклонения оптической оси от вертикали;

/? - текущий угол поля изображения;

Я - разрешающая способность носителя информации, вычисляемая по верхней пространственной частоте изображения на носителе или определяемая, например, с помощью мир;

/ - фокусное расстояние аппаратуры наблюдения КА.

Существуют и другие формы связи двух рассматриваемых типов разрешающей способности.

В условиях, когда функция рассеивания точки имеет практически нулевой диаметр, формула (1.1.1) дает возможность определить размеры пикселя на Земле при заданных размерах пикселей на ПЗС-матрице фотоприёмника или поставить задачу о достижении необходимого размера пикселей на ПЗС-матрице при требуемых размерах пикселей на наблюдаемой поверхности [21, 22, 39, 40, 41, 42, 43,44, 45, 102].

Отталкиваясь от определения разрешения по Рэлею [47] с линейной метрикой (или выполняя обращение метрики по Фуко [25]) с учетом формулы (1.1.1) априорное ПР (ПРа) можно представить как отношение энергии сигнала, соответствующей в данной разрядной сетке представления изображения скачку кода на единицу в младшем разряде к энергии сигнала максимального значения кода цифрового представления изображения.

На практике (например, при получении изображений спутником Ресурс-Д) используется апостериорное ПР (ПРап), измеряемое отношением энергии полезного сигнала к энергии шума на изображении после подавления шумов квантования, атмосферных, аппаратных искажений, а также шумов, связанных с несовершенством процедур коррекции и предварительной обработки формируемого изображения [22]. Известно, что различные процедуры восстановления изображения подавляют шумовую и высокочастотную составляющие изображения. Это подавление можно с успехом использовать для

подготовки полезной и шумовой составляющих при оценках ПРап. При этом сохранение структуры изображения, т.е. границ структуры, представляется весьма ценным [48].

Несмотря на некоторую неоднозначность в определениях и неустановившуюся еще терминологию в определении понятия «сверхразрешение», которым нередко пользуются для определения методов формирования изображения с меньшими расстояниями между его элементами (по Рэлею), чем позволяет современная промышленная технология преобразования данных, целесообразно в данной работе считать сверхразрешением перепикселизацию с уменьшением апертуры пикселя в соответствии с теоремой Котельникова.

В работах по сверхразрешению на формируемых изображениях исследованы альтернативные критерии оценки четкости и дешифрируемости объектов на изображении, основанные на расчете энергии высокочастотных составляющих спектра изображения, дисперсии разности соседних элементов и расчете энтропии. Экспериментально установлено, что эти критерии дают близкие относительные оценки качества, а при комплексировании данных от двух субпиксельно смещенных ПЗС-матриц можно достичь повышения разрешающей способности съемки в 1,5 раза, а при комплексировании данных от трех ПЗС-линеек - в 1,9 раза.

В целом данное направление работ можно отнести к технике коррекции изображений и поддерживаемой разрешающей способности с помощью улучшения и превышения штатных возможностей аппаратуры [44, 49, 103].

Применение субпиксельных представлений оказывает сильное влияние на организацию процедур коррекции изображений. Например, при смазе изображения за счет ухода скорости движения изображения (СДИ) от номинала часто возникает нецелое отношение апертур смаза к расстоянию между строками формируемого изображения, что при использовании стандартных пиксельных процедур коррекции реализует достаточно приближенный результат. Кроме того, при этом происходит необратимые преобразования, исключающие возможность

дальнейшей субпикселизации. Например, процедура сравнения изображения одного и того же участка местности при идентичных условиях съемки, полученного классическим методом субпикселизации на двух сдвинутых линейках ПЗС и полученного из одной линейки методом интерполяции промежуточных (по ближайшим соседям) отсчетов даст сильное несовпадение, т.к. спектральные портреты сравниваемых изображений разнятся по радиусу спектра до двух раз [50].

Существенной деталью субпиксельной технологии является то, что при сдвиге исходного изображения на доли пикселей и возврата к исходному пиксельному представлению полученный сдвиг исходного изображения визуально и с помощью анализа морфологии и структуры изображения не определяется, однако происходит достаточно устойчивое перераспределение яркости пикселей. С другой стороны, не всякое перераспределение яркости может соответствовать субпиксельному сдвигу изображения. Кроме того, если изображение формировалось первоначально с применением субпиксельной технологии из двух и более транспарантов с взаимным субпиксельным сдвигом при пикселях с большей апертурой, то пространственный спектр его имеет более высокие моды, чем спектры исходных паттернов. Более того, манипулируя с такими высшими модами и возвращаясь к исходным изображениям, в которых этих мод нет, удается получить результат, который невозможно получить при решении задач на исходных изображениях в отдельности.

Прогресс, достигнутый в области создания многоэлементных ПЗС-матриц, позволяет, довести разрешающую способность бортового телескопа КА до теоретически возможного результата 7-10 см, а также установить на его борту усовершенствованную аппаратуру инфракрасной съемки. В проводимых в работе исследованиях используются снимки, созданные системой «Ресурс», которая является одним из лучших мировых образцов космических носителей систем высокого разрешения, вобравшим в себя самые современные технологии формирования и последующей обработки изображений. В ходе анализа возможностей этой системы были получены новые знания об особенностях

целевого функционирования космических аппаратов (КА) и обработки данных ДЗЗ высокого пространственного разрешения, необходимых для повышения потребительских свойств информационных продуктов с любых космических платформ поддержки высокого разрешения. Прежде всего, это касается вопросов управления процессом ДЗЗ, восстановления измерительных свойств снимков, синтеза качественных цветных изображений, формирования информации о рельефе местности, оценки качества функционирования систем ДЗЗ и эффективности использования полученной от них информации. Именно восстановлению измерительных свойств снимков - снижению негативных процессов, сопутствующих формированию и обработке данных, и не учитываемых конструкторами систем, посвящена разработка метода восстановления, представленного в данной работе.

1.2. Проблемы обработки изображений земной поверхности при наличии

функции рассеяния точки

Математической моделью формирования изображения является известное интегральное соотношение Фредгольма [1,2,76]:

где (х,у) - координаты точки (пикселя) на регистрируемом изображении и(х,у); /(г, г) - интенсивность отражений земной поверхности; к(х-(,у-т) - так называемая функция рассеяния точки (ФРТ), которая является основной характеристикой, описывающей передачу структуры объекта оптической системой со сглаживающим эффектом; v(x,y) - внешние шумовые воздействия (помехи).

При отклонении значений скорости движения изображения (СДИ) на фотоприёмниках космического аппарата в сторону увеличения - формируется функция рассеивания точки (смаз). Фильтрация смаза достаточно подробно изучена и реализуется обратными, инверсными фильтрами, итеративными методами [2, 32] или методами компенсации скорости смаза [1,18, 19] на базе бортовых вычислений текущих значений СДИ.

В [16] описан метод эффективного, с вычислительной точки зрения, представления значения СДИ выражением, в состав которого входят высота орбиты КА, скорость КА на орбите и фокусное расстояние бортовой оптико-электронной аппаратуры. В соответствии с этим методом при размещении в оптико-электронном преобразователе (ОЭП) дискретного чувствительного элемента с одним каскадом накопления заряда, то есть без временной задержки с накоплением (ВЗН), время накопления заряда I на чувствительном элементе (ЧЭ) бортовой оптико-электронной аппаратуры можно вычислить по формуле

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Щербинина, Наталья Владимировна, 2015 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Шовенгердт, P.A. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений/ P.A. Шовенгердт. -М., «Техносфера», 2010 - 560 с.

2. Бейтс, Р. Восстановление и реконструкция изображений/ Р. Бейтс, М. Мак-Доннел. - М.: Мир, 1989 - С. 336.

3. Винтаев, В.Н. Компьютерная обработка данных аэрокосмического мониторинга для оценки состояния дорожных покрытий/ В.Н. Винтаев, И.С. Константинов, H.H. Ушакова//Современные проблемы строительного материаловедения: Сб. докладов седьмых академических чтений РААСН. -Белгород, 2001.-С. 150-153.

4. Винтаев, В.Н. Основные инварианты геодезических и природоресурсных исследований при дистанционном зондировании с космических платформ/ Винтаев В.Н., Константинов И.С., Ушакова H.H. //Современные проблемы технического, естественно-научного и гуманитарного знания: Сб. докладов регион, научн.-практ.конф. - Губкин, 2001. С. 121-125.

5. Винтаев, В.Н. Обобщенный критерий эффективности в задачах оптимального планирования дистанционного зондирования Земли в системах изучения природных ресурсов/ Винтаев В.Н., Гаджиев М.Г., Уразбахтин А.И. //«Телекоммуникации», теоретический и научно-методический журнал. - М., 2004.-№10.-С. 26-28.

6. Самко, С. Г./ Интегралы и производные дробного порядка и некоторые их приложения// Самко С. Г., Килбас А. А., Маричев О. И.// - Минск: Наука и техника, 1987. - 688 с.

7. Егоров, В.А. Потоковая технология корреляционной географической привязки спутниковых изображений высокого пространственного разрешения/ Егоров В.А., Барталев С.А., Бкрцев М.А., Ефремов В.Ю., Лупян Е.А., Мазуров A.A., Матвеев A.M.// Сборник научных статей «Современные проблемы дистанционного зондирования из космоса - физические основы, методы и технологи мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и

объектов». - M. Институт космических исследований РАН, 2010. - Т.7, № 4. - С. 97-103.

8. Елюшкин, В.Г. Технологические перспективы использования российских материалов космического зондирования/В.Г. Елюшкин, А.И. Мартыненко, Л.И. Яблонский// Матер. IV междунар. научно-практ. конф. - М., Звездный городок, 2000. - С. 175-177.

9. Воробьев, В.В. Метод выделения прямолинейных фрагментов контура на аэрокосмических снимках с искажениями/В .В. Воробьев, C.B. Евдокимов//Методы и средства дистанционного зондирования Земли и обработки космической информации в интересах народного хозяйства: Матер, всесоюзн. конф., Главкосмос. - Рязань, 1989. - 4.1. - С. 25-27.

10. Гоутц А. Дистанционное зондирование Земли в оптическом диапазоне волн/А.Гоутц, Д. Уэллмен, У. Берне// ТИИЭР - М., 1985. - Т.73., №6. - С.7-29.

11. Еремеев, В.В. Статистическая оценка качества геометрической нормализации сканерных изображений/В.В.Еремеев//Методы и средства дистанционного зондирования Земли и обработки космической информации в интересах народного хозяйства: Матер, всесоюзн. конф., Главкосмос. - Рязань, 1989. - 4.1. - С. 18-20.

12. Ращупкин, A.B. Технологии обработки видеоинформации, обеспечивающие качество аэрокосмических изображений/ Ращупкин A.B. //Полет, 2008. - № 11. - С. 42 - 48.

13. Еремеев, В.В. Модели коррекции динамических структурных искажений на космических изображениях/ В.В. Еремеев, В.А. Зенин// Вестник РГРТУ Рязань, 2010. - № 3 (выпуск 33).

14. Константинов, И.С. Адаптивная коррекция процесса восстановления резкости космических изображений высокого разрешения/ Константинов И.С., Щербинина Н.В., Жиленев М.Ю., Винтаев В.Н., Ушакова H.H.// Научные ведомости БГУ. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика, 2014. -№8 (179). - С. 189-200. (Выполнена при поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 14-07-00171).

15. Андреев, В. П. Коррекция геометрического шума в СТЗ со сканирующей линейкой фотодатчиков методом отслеживания строк подвижного изображения//Научно-техническая конференция-семинар «Техническое зрение в системах управления мобильными объектами - 2011»: Сборник трудов - М.: Институт космических исследований РАН, 2012. - С.77-83.

16. Жиленев М.Ю., Винтаев В.Н. Формула расчета движения изображения при орбитальной съемке планет оптико-электронной аппаратурой/ М.Ю. Жиленев, В.Н. Винтаев. //Телекоммуникации (TELECOMMUNICATIONS AND RADIO ENGINEERING) - М.:Наука и технологии, 2011. - № 7. - С. 2-7.

17. Жиленев, М.Ю. Учет влияния возмущений скорости движения регистрируемого изображения на фотоприемниках космического аппарата на формируемое бортовой оптико-электронной аппаратурой изображение/ Жиленев М.Ю., Винтаев В.Н., Ушакова Н.Н.//Сборник трудов второй международной научно-технической конференции «Компьютерные науки и технологии». -Белгород: ООО «ГиК», Белгородский государственный национальный исследовательский университет, 2011 г. - С. 564-571.

18. Кузнецов, П.К. Модели и методы построения нелинейных адаптивных систем идентификации движения яркостных полей/Кузнецов П.К., Семавин В.И. .//Управление и информационные технологии. Всероссийская научная конференция: Сборник докладов в 2-х томах. - Т.2. - Санкт-Петербург, 2003. - С. 55-60.

19. Кузнецов, П.К. Алгоритм компенсации скорости смаза изображения подстилающей поверхности, получаемого при наблюдении Земли из космоса/Кузнецов П.К., Семавин В.И., Солодуха А.А..//Вестник Самарского государственного технического университета. Серия "Технические науки", 2005.-Выпуск 22.- С. 150-157.

20. Софьер, В.А. Методы компьютерной обработки изображений/ Софьер В.А. и др. -М., ФИЗМАТЛИТ, 2003. - С. 151-174.

21. Цибанов, В. Н. Регуляризирующие методы фильтрации и восстановления изображений: диссертация кандидата физико-математических наук: 05.13.18 /Цибанов Владимир Николаевич. - М., 2008. - 113 с.

22. Князьков П. А. Алгоритмы и технологии высокоточной оценки разрешающей способности космических систем наблюдения земли в процессе их эксплуатации: автореф. дис. на соискание ученой степени кандидата технических наук: 05.13.01/ Князьков Павел Александрович. - Рязань, 2010. - 19 с.

23. Бугаевский JIM. Теория одиночных космических снимков/Л.М.Бугаевский. -М.: Недра, 1984 -280 с.

24. Переход, Н.Г. Разработка специальных операций для задач обработки цифровых изображений/ Переход Н.Г., Ушакова H.H., Винтаев В.Н., Лихачев В.А. //Научные ведомости Научно-исследовательского университета «БелГУ». Серия: История. Политология. Экономика. Информатика. 2010. - № 19 (90). - Выпуск 16/1 -С.104-111.

25. Удод, В.А. Оптимальная по разрешающей способности линейная фильтрация изображений: дисс. на соискание ученой степени доктора технических наук: 05.13.01/ Удод В.А. - Томск, 2002. - 338 с.

26. Винтаев, В.Н. Интерактивная коррекция разрешения на космических изображениях/ Винтаев В.Н., Дубинин В.И., Константинов И.С., Ушакова H.H.,//Сб. докладов региональной научно-практ. конф. "Космическая эра цивилизации и образование". - Белгород: изд. БелГУ, 2002 - С. 126-127.

27. Ревзон, А.Л. Космическая фотосъемка в транспортном строительстве/ Ревзон А.Л. - М. Транспорт, 1993 - 272 с.

28. Саворский, В.П. Глобальная система систем наблюдения Земли -состояние и текущая деятельность/ Саворский В.П., Тищенко Ю.Г.// Сборник научных статей «Современные проблемы дистанционного зондирования из космоса - физические основы, методы и технологи мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов». - Т.7, № 2. - М. ИКИ РАН, 2010.- С. 193-199.

29. Брычков, Ю.А. Интегральные преобразования обобщенных функций/ Брычков Ю.А., Прудников А.П. - М.:Наука, 1977. - 286 с.

30. Блажевич, C.B. Математическая модель бортового процессора для субпиксельной обработки данных ДЗЗ с целью повышения разрешающей способности цифровой картографической информации/ Винтаев В.Н., Ушакова H.H., Селютина Е.С.// Восьмая всероссийская открытая ежегодная конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» тезисы докладов, Москва, ИКИ РАН, 15-19 ноября 2010. - С. 32-33.

31. Веселов, Ю.Г. К вопросу оценки корреляционных характеристик шума цифровых оптико-электронных систем видимого диапазона/ Веселов Ю.Г., Карликов И.В.// Научно-техническая конференция-семинар «Техническое зрение в системах управления мобильными объектами - 2010»: Сборник трудов. - Т.7, № 2. - М.: Институт космических исследований РАН, 2011. - С. 179-190.

32. Визильтер, Ю.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения/ Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Бондаренко A.B., Ососков М.В., Моржин A.B.// Курс лекций и практических занятий - М.:Физматкнига, 2010.-672 с.

33. Москвитин, А. Э. Улучшение спутниковых изображений на основе субпиксельного смещения полей зрения датчика/ Москвитин А.Э, Еремеев В.В, Кузнецов А.Е, Антонушкина C.B. - Рязань: РГРТА, 2000. - 6 с. - Деп. в ВИМИ 11.05.00, № ДО-9872.

34. Ушакова, H.H. Коррекция цифровых космических изображений на основе верифицирующего моделирования: дисс. на соискание ученой степени канд. техн.наук: 05.13.01/ Ушакова H.H. - Белгород, БГТУ им.В.Г.Шухова, 2004. -255 с.

35. Москвитин, А. Э. Алгоритм комплексирования субпиксельно смещенных спутниковых изображений/ Москвитин А.Э. // Тез. докл. Всероссийской конф. «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании». - Рязань, 2001. - С. 115-116.

36. Винтаев, В.Н. Ключевые вопросы задачи коррекции разрешающей способности космических снимков цифровой дообработкой/ Винтаев В.Н., Вислоцкий А.И., Константинов И.С., Ушакова H.H.// Материалы IV международной научно-практической конференции «Пилотируемые полеты в космос». - М.: Изд. РГНИИ ЦПК им. Ю.А. Гагарина, 2000. - С. 169-170.

37. Прэтт, У Цифровая обработка изображений / Прэтт У. - М.:Мир, Кн.2, 1982.-790 с.

38. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника/В.И.Тихонов. -М..-Советское радио, 1966. - 677 с.

39. Протасов К.Т. Восстановление изображений с предварительным оцениванием функции рассеяния точки/К.Т. Протасов, В.В. Белов, Н.В. Молчунов//Оптика атмосферы и океана,2000 -№2 - С. 139-145.

40. Бакут, П.А. О взаимосвязи компонент пространственного спектра финитной функции в двумерном случае/ Бакут П.А., Пахомов A.A., Ряхин А.Д., Свиридов К.Н., Устинов Н.Д.//Оптика и спектроскопия. -№ 4,1986. - С. 788 - 791.

41. Бакут, П.А. О восстановлении изображения из его автокорреляции/ Бакут П.А., Пахомов A.A., Ряхин А.Д., Свиридов К.Н., Устинов Н.Д. // ДАН СССР. - 1986, № 1. - С. 89 - 92.

42. Остриков, В. Н. Оценка функции рассеяния точки на произвольном снимке посредством слепого восстановления/ Остриков В. Н.// Сборник трудов научно-технической конференции «Техническое зрение в системах управления 2011». - М. ИКИ РАН, 2012. - Т.38 - С. 16-21.

43. Пресс, Ф.П.Формирователи видеосигнала на приборах с зарядовой связью/ Пресс Ф.П. - М.; Радио и связь, 1981. - 136с.

44. Сомов, Е. И. Комплексирование наблюдательной и навигационной информации для верификации работы системы управления спутника и улучшения измерительных свойств космических снимков / Сомов Е. И., Бутырин С. А.// Сборник трудов научно-технической конференции «Техническое зрение в системах управления 2011». - М., ИКИ РАН, 2012. - Т.38. - С. 138-143.

45. Фаворская, М. Н. Метод улучшения цветных изображений на основе выравнивания спектральных диапазонов и коррекции контрастности /Фаворская М. Н., Зотин А. Г., Пахирка А. И.// Сборник трудов научно-технической конференции «Техническое зрение в системах управления 2011». - Москва, ИКИ РАН, 2012. - Т.38. - С. 99-104.

46. Возмущение спектров операторов в Гильбертовом пространстве/ Фридрихе К.// Под редакцией Л.Д. Фадеева. - Москва, Изд-во «Мир», 1969. - 232 с.

47. Винтаев, В.Н. Задача синтеза алгоритмов верификации видеоданных/ Винтаев В.Н., Константинов И.С., Ушакова H.H., Дубинин В.И.// Сборник тезисов докладов IV международной научно-практической конференции «Пилотируемые полеты в космос». - М.: Изд. РГНИИ ЦГЖ им. Ю.А. Гагарина, Звездный городок, 2000.-С. 171 - 172.

48. Каппелини, В. Цифровые фильтры и их применение/В. Каппелини, А.Д. Константинидис, П. Эмилиани. - М.: Энергоатомиздат, 1983. - 360 с.

49. Винтаев, В.Н. Соблюдение критерия полноты набора опорных ориентиров в математической модели вычисления функции рассеяния точки на космическом изображении /Винтаев В.Н.//Сборник материалов Международной конференции «Комплексный анализ и его приложения в дифференциальных уравнениях и теории чисел». - Белгород: ИПК НИУ «БелГУ», 2011. - С.36-37.

50. Кандидов, В.П. Компьютерное моделирование формирования изображения протяженного объекта в турбулентной атмосфере/В.П. Кандидов, С.С. Чесноков, С.А. Шленов//Оптика атмосферы и океана. - 1998. - №4. - С.401-405.

51. Минко, В.А. Аспекты информационной технологии компьютерной коррекции пропускной способности ствола космического зондирования экологической обстановки района/В.А. Минко, В.Н. Винтаев, Б.Ф. Подпоринов, H.H. Ушакова//Экология и безопасность жизнедеятельности: Сб. докладов междунар. научно-практ. конф. - Пенза, 2002. - С. 52-58.

52. Басс, Ф.Г. Рассеяние волн на статистически неровной поверхности/ Ф.Г. Басс, И.М. Фукс. - М.: Наука, 1972 - С. 409.

53. Горелик A.JI. Методы распознавания/А.Л.Горелик, В.А. Скрипкин. -М.:Высшая школа, 1984. - 208 с.

54. Винтаев, В.Н. Задача синтеза алгоритмов верификации видеоданных/

B.Н. Винтаев, В.И. Дубинин, И.С. Константинов, H.H. Ушакова//Пилотируемые полеты в космос: Матер. IV между нар. научно-практ. конф. - М., Звездный городок, 2000. - С. 171-172.

55. Остриков, В. Н. Имитационная оценка потенциальных возможностей гиперспектральной съемки бортовой аппаратурой малого космического аппарата/ Остриков В. Н., Плахотников О. В., Шулика К. М. // Техническое зрение в системах управления: сборник трудов научно-технической конференции, под ред. Р. Р. Назирова, ИКИ РАН - М., 2012. - Т.38 - С. 21-26.

56. Блажевич, C.B. Синтез космического изображения с улучшенной разрешающей способностью на основе субпиксельного сканирования/ Блажевич

C.B., Винтаев В.Н., Ушакова H.H.// Материалы седьмой всероссийской конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». - Т. 7 № 2 - М. : изд. ИКИ РАН, 2010. - С. 9-13.

57. Блажевич, С. В. Цифровая коррекция возмущений в изображениях, формируемых панхроматической оптико-электронной съемочной аппаратурой космического аппарата «Монитор» / Блажевич C.B., Винтаев В. Н., Ушакова Н. Н., Жиленев М. Ю. // Научно-техническая конференция «Техническое зрение в системах управления 2011»: Сборник трудов. - М.: Институт космических исследований РАН, 2012. - С. 83-92.

58. Владимиров, B.C. Уравнения математической физики/В.С. Владимиров. М.:Наука, Изд.5-е, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 512 с.

59. Тимановский, А. Л. Сверхразрешение в системах пассивного радиовидения: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук: 05.13.18 / Тимановский А. Л. - М., 2007. - 20 с.

60. Пирогов, Ю.А. Влияние боковых лепестков диаграммы направленности приемной антенны на сверхразрешение в системах пассивного радиовидения/ Пирогов Ю.А., Тимановский A.JL // Вест. МГУ. Серия 3. - 2006. -№1. - С.45-48.

61. Пирогов, Ю.А. Сверхразрешение в системах пассивного радиовидения миллиметрового диапазона/ Пирогов Ю.А., Тимановский А.Л.// Радиотехника, 2006. - №3. - С. 14-19.

62. Винтаев, В.Н. Адаптивное восстановление резкости на цифровых космических изображениях/ В.Н. Винтаев, М.Ю. Жиленев, С.И. Маторин, H.H. Ушакова, Н.В. Щербинина//Журнал «Информационные технологии и вычислительные системы», 2014. - Выпуск 4. - С. 33-43.

63. Винтаев, В.Н. Коррекция деконволюции космических изображений на основе обобщенной операции градиентной фильтрации/ Винтаев В.Н., Жиленев М.Ю., Щербинина Н.В. //Проблемы построения информационно-аналитических систем: Матер. Международной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава и аспирантов. - Белгород, 2014. - С.32-44.

64. Кочанов, A.A. Методы восстановления изображений и распознавание образов в радиоастрономии /Кочанов A.A., Обухов А.Г., Просовецкий Д.В. //Солнечно-земная физика, 2010. - Выпуск. 16. - С. 154-161.

65. . Константинов, И. С. Специальная коррекция в процедурах регуляризации и итеративных процессах снижения пятна функции рассеяния точки на космических изображениях/ Константинов И.Г., Щербинина Н.В., Жиленев М.Ю., Винтаев В.Н., Ушакова Н.Н // Научные ведомости БелГУ. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика, 2014. - № 8(151). - Выпуск 26/1.-С. 194-199.

66. Морен К. Методы Гильбертова пространства/К.Морен. - М.:Мир, 1965-570 с.

67. Константинов, И. С. Модернизация процедуры цифровой коррекции возмущений в изображениях, формируемых панхроматической оптико-

электронной съемочной аппаратурой космического аппарата «Монитор»/Константинов И. С., Н. В. Щербинина, М. Ю. Жиленев, В. Н. Винтаев, Н. Н. Ушакова. // Научные ведомости БелГУ. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика, 2013. - № 8(151). - Выпуск 26/1. - С. 194-199.

68. Корн Г. Справочник по математике/Г. Корн, Т. Корн. - М.: Наука, 1974.-832 с.

69. Тихонов, В.И. Нелинейная фильтрация и квазикогерентный прием сигналов/В.И. Тихонов, Н.К. Кульман. -М.:Советское радио,1975. - 704 с.

70. Коллатц JI. Функциональный анализ и вычислительная математика/ JI. Коллатц. - М.:Мир, 1969. - 447 с.

71. Москвитин, А. Э. Технологии и алгоритмы повышения качества изображений земной поверхности на основе комплексирования спектрозональной видеоинформации: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 05.13.01/Москвитин А. Э. - Рязань,2003. - 130 с.

72. Нахушев, А. М. Дробное исчисление и его применение// Нахушев А. М. - Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 272 с.

73. Маринин, К. А. Модель алгоритма формирования разрешения субпиксельного уровня при космическом зондировании многоспектральной аппаратурой/ Маринин К.А., Щербинина Н.В, Винтаев В.Н.// Сборник трудов Международной молодежной конференции «Прикладная математика, управление и информатика». В 2-х томах. - Белгород: ИД «Белгород», 2012. - Т1 - С. 460-463.

74. Погуляй, A.B. Сравнительный анализ методов деконволюции/ Погуляй A.B., Абзалимов P.P., Туймедов Г.М., Мазунов В.А.// Материалы докладов VIII Всероссийской конференции "Структура и динамика молекулярных систем", 2001. - №6.

75. Ивашук, O.A. Сравнительный анализ методов восстановления при коррекции резкости на снимках высокого разрешения с помощью координируемой коррекции резкости и с применением деконволюции/ Иващук

O.A., Щербинина H.B.// Научные ведомости БГУ. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика, 2014. -№21 (192). Выпуск 32/1. - С. 118-123.

76. Сизиков, B.C. Математические методы обработки результатов измерений/ Сизиков B.C.// Учебник для ВУЗОВ. - Санкт-Петербург: Изд-во «Политехника», 2001. - С. 239.

77. Абросимов, Н.И. Географическая привязка данных КА «Ресурс-01»/ Н.И. Абросимов, В.И. Колесников, Б.В. Кугаенко, В.И. Нефедов, Н.В. Хохлова, Е.В. Черткова//Всесоюзная конференция Главкосмос: Труды конференции. В 2-х ч. - 4.2. - Рязань, 1989 - С. 41 -42.

78. Алпатов, Б.А. Обработка анализ изображений в бортовых оптико-электронных системах/ Алпатов Б.А., Бабаян П.В., Костяшкин JI.H., Романов Ю.Н.// Научно-техническая конференция-семинар «Техническое зрение в системах управления мобильными объектами - 2010»: Сборник трудов. В 7-ми Т. - Т.7 - М.: Институт космических исследований РАН, 2010. - С. 57-62.

79. Баскин, Г.Е. Об алгоритмах выделения контуров при распознавании изображений/Г.Е. Баскин, Б.П. Русын//Математические методы распознавания образов: Матер. III Всесоюзной конференции. В 2-х ч. - 4.1. - Львов, 1987. -С.127-128.

80. Винтаев, В.Н. Компьютерная обработка данных аэрокосмического мониторинга для оценки состояния дорожных покрытий/ Винтаев В.Н., Константинов И.С., Ушакова H.H. //Современные проблемы строительного материаловедения: Сб.докладов седьмых академических чтений РААСН. -Белгород, 2001. - С. 150-153.

81. Голощапова, В.А. Моделирование аппаратного ресурса конвейерного процессора с проблемной ориентацией/ Голощапова В.А., Щербинина Н.В. //Материалы II международной конференции «Наука в центральной России», 1718 октября, 2013- С.26-29.

82. Грузман, И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие /Грузман И.С., Киричук B.C., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор A.A. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 352 с.

83. Золин, А.Г. Исследование итерационного алгоритма восстановления смазанных изображений/ Золин А.Г.//Труды восьмой всероссийской научной конференции с международным участием «Математическое моделирование и краевые задачи». В 2-х ч. - 4.2. - Самара: Самарский ГТУ, 2011. - С. 169-172.

84. Злобин, В.К. Обработка аэрокосмических изображений/ Злобин В.К., Еремеев B.B. - М.: Физматлит, Авиационная и ракетно-космическая техника, 2006.-288 с.

85. Маринин, К.А. Минимизация аппаратного ресурса конвейерного процессора с проблемной ориентацией при сокращении распараллеливанием тактовой длины конвейера/ Маринин К.А., Щербинина Н.В. // Сборник трудов Международной молодежной конференции «Прикладная математика, управление и информатика. В 2-х томах. - Белгород: ИД «Белгород», 2012. - Т.2 - С. 472-475.

86. Исследование и разработка методов повышения дешифрируемости изображений и улучшения предоставляемого изображениями инструментального разрешения на местности при дистанционном зондировании Земли: Отчет о НИР/Рубанов В.Г., Терещенко В.Г., Винтаев В.Н. - Белгород, 1997.

87. Черноморец, A.A. Эффективность масштабирования изображений на основе субполосной интерполяции/ Черноморец A.A., Голощапова В. А., Щербинина Н.В., Болгова Е.В. // Актуальные направления фундаментальных и прикладных исследований: Материалы II междунар. научн.-практич. конф. - М., 10-11 октября 2013 г.-С. 108-110.

88. Хачатрян, В.Е. К вопросу о минимизации в моделях вычислении/ Хачатрян В.Е., Щербинина Н.В. // Научные ведомости Белгородского Государственного Университета. - Выпуск. 1(21). - Белгород, 2006. - С. 44-61.

89. Хачатрян, В.Е. Использование эквивалентных преобразований в моделях вычислений /Хачатрян В.Е., Щербинина Н.В. // Информационные технологии и коммуникационные ресурсы 21 века в социальной сфере: Труды II Межд. конф. -М., Руза, 2006. - С. 61-68.

90. Щербинина, Н.В. Алгоритм определения субпиксельных координат точечного объекта //Научные ведомости БелГУ. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика, 2014. - № 1 (172). - Выпуск 29/1. - С. 88-93.

91. Щербинина, Н.В. Моделирование конвейерно-параллельного вычислителя с проблемной ориентацией// Научные ведомости БелГУ. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика, 2013. - № 15(158). - Выпуск 27/1.-С. 158-162.

92. Техническое описание космического аппарата ДЗЗ «Монитор - Э» [Электронный ресурс] - М. - Режим доступа: http://www.khrunichev.ru. main. php?id=70.

93. Субпиксельная обработка как способ повышения пространственного разрешения в системах дистанционного зондирования [Электронный ресурс] Селиванов А.С.//ФГУП «Российский научно-исследовательский институт космического приборостроения» (ФГУП «РНИИКП»), 2008. - Режим доступа: /http://www.grc.com/ct/ctwhat.htm.

94. Karini, Н.А. Techiques For Automated Extraction of Roadway Inventory Features From High-Resolution Satellite Imagery/H.A. Karini, X.Dai, S.Khorran, A J. Khattack, J.E.Hummen//Geocanto Int.,1999. - №2. - P.5-16.

95. Preliminary Analysis of Landsat-4 Thematic Mapper Products//Inter.J. of Remote Sens.,L.,1983.- V.4.-№4.-P.817-828.

96. Elad M. A., Hel-Or Y. Fast super-resolution reconstruction algorithm for pure translational motion and common spaceinvariant blur// IEEE Trans. Image Processing.-2001.-Vol. 10.-№8.-P. 1187-1193.

97. Breton, Eric Operational data processing to improve SPOT image resolution/ Eric Breton, Christophe Latry. Fabrice Levy and Bernard Rouge// Proc. SPIE 4474, Advanced Signal Processing Algorithms, Architectures, and Implementations XI, 323 (November 20, 2001); doi:10.1117/12.4486.

98. Cornelia, Fermuller The Statistics of Optical Flow / Cornelia Fermuller, David Shulman and Yiannis Aloimonos// Computer Vision and Image Understanding 82, 2001.-p. 1-32.

99. Ataman, E. A Fast Method for Real-time Median Filtering/ E. Ataman, V.K. Astre, K.M.Worg//IEEE Trans.Acoust.Speach. and Signal Process, 1980. - №4. -P.415-421.

100. Jacobsen, K. Very highe resolution satellite images - competition to aerial images /Jacobsen.K./ZProc.Map World Forum, Hyderabad, India, 2010.

101. Vintaev, V.N. The Criterion of Admissibility of the Required Resolution Degradation of Images Synthesized by Some Radio Systems. /Vintaev V.N., Urazbakhtin A. I., Ushakova, N. N. //Telecommunications And Radio Engineering, Vol. 64,Begell House, Inc., New York, 2005. - 315-319 p.

102. Vasin, V.V. Regularization and iterativ approximation for linear illposed problems in the space of function of bounded variation/ Vasin V.V. //Proceedings of the Steklov Institute of Mathematics. Supplement 1. Translated from Trudy Instituta Matematiki I Mekhaniki UrO RAN, Vol. 8, No 1, 2002. - P. 225-239.

103. Badhwar, G.D. In: Mach. Process. Remotely Sensed Data Spec. Emphasis Thematic Mapper Data and Georg. Inf. Syst./G.D.Badhwar, S.S. Shen//10-th Int. Symp., West Lafayette, Ind., 1984. - West Lafayette, Ind., 1984. - P. 333-338.

104. Fergus, Robert Removing camera shake from a single photograph/ Fergus Robert, Barun Singh, Aaron Hertzmann, Sam T. Roweis, William T. Freeman. // Journal: ACM Transactions on Graphics, 2006 - TOG , vol. 25, no. 3. - pp. 787-794.