XII Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям

Рылов С.А.  

Алгоритм спектрально-текстурной сегментации спутниковых изображений

Сегментация является одним из важнейших этапов анализа цифровых изображений. Она заключается в разбиении изображения на сегменты на основе подобия спектральных и тек-стурных характеристик. Методы сегментации нашли широкое применение во многих при-кладных областях, в том числе в дистанционном зондировании Земли (ДЗЗ) [1].
В последние годы в области создания и развития средств и технологий ДЗЗ наблюдается стремительный прогресс. С каждым годом растет число запускаемых спутников, позволяю-щих получать изображения высокого и сверхвысокого разрешения (до десятков сантимет-ров).
Традиционно сегментация спутниковых изображений осуществляется попиксельно с ис-пользованием спектральных признаков. Однако при обработке изображений высокого про-странственного разрешения такой подход не обеспечивает должного результата, поскольку значительная часть информации об объектах исследования заключена в текстуре изображе-ния. Поэтому разработка методов и программно-алгоритмических средств анализа крупно-масштабных спутниковых изображений является актуальной проблемой [2].
В докладе предлагается двухэтапный алгоритм сегментации изображений, учитываю-щий как спектральные, так и текстурные их характеристики. Алгоритм основан на использовании вычислительно-эффективного ансамблевого алгоритма кластеризации ECCA [3]. Приводятся результаты исследования на модельных и реальных спутниковых данных, подтверждающие эффективность предложенного алгоритма.

Литература
1. Dey V., Zhang Y., Zhong M. A review on image segmentation techniques with remote sensing perspective // W. Wagner, B. Székely (eds.) // ISPRS TC VII Symposium – 100 Years ISPRS, Vienna, Austria, July 5–7 2010. IAPRS, Vol. XXXVIII, Part 7A. P. 31-42.
2. Ilea D.E., Whelan P.F. Image segmentation based on the integration of colour-texture de-scriptors – A review // Pattern Recognition. 2011. doi:10.1016/j.patcog.2011.03.005.
3. Пестунов И.А., Бериков В.Б., Куликова Е.А., Рылов С.А. Ансамблевый алгоритм класте-ризации больших массивов данных // Автометрия. 2011. Т. 47. № 3. С. 49-58.

Комментарии

Имя:
Код подтверждения:

7.	BUhFkDOtTjGc01.08.2012 09:15 Never seen a bteter post! ICOCBW
6.	mSxwbFskoonrH03.04.2012 17:31 fvHn4o , [url=http://dnrfbyjgzgnw.com/]dnrfbyjgzgnw[/url], [link=http://msfryppgykna.com/]msfryppgykna[/link], http://wdaqbmbhxgyv.com/
5.	oWLOoNyBwKiLL01.04.2012 09:55 YmJv5D <a href="http://yoalmqfaijel.com/">yoalmqfaijel</a>
4.	yjzZFKkMciwWXOUF31.03.2012 09:06 H2y7BX , [url=http://tdmvhdymbupo.com/]tdmvhdymbupo[/url], [link=http://ionbouiqzdoh.com/]ionbouiqzdoh[/link], http://osuzhdqwzmsj.com/
3.	iUJdEnfBgLxiuoX31.03.2012 03:18 ybTzaO <a href="http://yhsshkyzggjn.com/">yhsshkyzggjn</a>
2.	ijhNoQylJBawa30.03.2012 21:57 I actually found this more enteratinnig than James Joyce.
1.	ExAvcatZbdXYTRKrgt30.03.2012 18:41 What a great resocure this text is.