Метод класифікації текстур за їх гістограмними характеристиками та за використанням декількох еталонних геозображень. Інформаційна технологія, що базується на спільному використанні методів класифікації. Ефективність розробленої інформаційної технології.
При низкой оригинальности работы "Розробка і дослідження методів статистичної класифікації текстур геозображень", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
ДНІПРОПЕТРОВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ РОЗРОБКА І ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ СТАТИСТИЧНОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ ТЕКСТУР ГЕОЗОБРАЖЕНЬРобота виконана на кафедрі геоінформаційних систем Національного гірничого університету Міністерства освіти і науки України (м. Науковий керівник: доктор технічних наук, професор, завідувач кафедрою геоінформаційних систем Національного гірничого університету Міністерства освіти і науки України (м. Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор кафедри прикладної математики Національного авіаційного університету Міністерства освіти і науки України (м. ПРИСТАВКА Пилип Олександрович доктор технічних наук, професор, завідувач кафедрою прикладної математики Харківського національного університету радіоелектроніки Міністерства освіти і науки України Захист відбудеться 28 жовтня 2010 р. о 14 год. на засіданні спеціалізованої вченої ради К 08.051.01 при Дніпропетровському національному університеті ім.Інтенсивний розвиток апаратних засобів одержання високоякісних зображень земної поверхні, в першу чергу, космічних знімків, різко підвищив роль останніх при вирішенні широкого кола задач, повязаних із земле-і надрокористуванням, геоекологією, метеорологією, прогнозом надзвичайних ситуацій , тощо, національною безпекою і обороною та ін. Суттєве підвищення просторового розрізнення КЗ до перших метрів дозволяє підвищити ступінь здобуття корисної інформації з матеріалів космічних знімків шляхом урахування й аналізу не тільки структурної, але й текстурної складової (далі - текстури) КЗ. Найбільшу цінність текстурна складова КЗ може мати при вирішенні задач класифікації типів земної поверхні, що полягає в поділі досліджуваної території на класи, які мають певну внутрішню однорідність, але відмінні один від одного за деякою сукупністю критеріїв. У дисертаційній роботі зосереджено увагу на виборі та розробці методів, придатних для формування нової інформаційної технології, яка б дозволяла, на відміну від існуючих методик, одержувати нову інформацію с текстурної складової КЗ та мати можливість керованої класифікації текстур в умовах обмеженої кількості еталонів. Дисертація узагальнює результати науково-дослідних робіт, здійснених за участю автора в рамках держбюджетних тем Міністерства освіти і науки України «Розробка теорії та створення методів нейросіткової класифікації текстурних зображень при дистанційному зондуванні Землі» (держреєстраційний № 0104U000770), «Підвищення чутливості сегментації слабкоконтрастних зображень земної поверхні на основі методів багатопараметрової адаптивної кластеризації» (держреєстраційний № 0106U001380), що виконувалися на кафедрі геоінформаційних систем Національного гірничого університету, а також на НВП «Орбіта» в рамках державних програм за наступними науково-дослідницькими і дослідно-конструкторськими роботами: - державна програма «Розробка і опанування приладів, засобів автоматизації та систем управління».Показано, що використання характеристик текстур, неінваріантних до впливу повороту зображень, призводить до необхідності формування бази еталонів, яка б містила зразки текстур з усіма можливими кутами повороту. Основною проблемою розробки загальновживаного, «універсального» методу є відсутність адекватних математичних моделей текстур, що призводе до необхідності оперувати обмеженим числом еталонних зображень текстур. Аналіз показав, що класифікація текстур на основі статистик першого порядку, тобто їх гістограм, у наш час використовується досить обмежено, при цьому взагалі не розглянуті деякі важливі питання: можливість формування ортогонального інформативного базису на основі гістограм еталонних зображень текстур, інформаційна значущість різних компонент самої гістограми, застосування математичних трансформацій до гістограм із метою усунення неоднозначності результатів і підвищення чутливості класифікації зі збереженнями її завадостійкості. В цілому проведений аналіз свідчить, що проблема класифікації текстур за їх гістограмами в умовах обмеженої кількості еталонних зображень (до десяти) та одночасно впливу великої кількості завад різного походження у науковій літературі практично не розглядається. Оскільки за припущенням є лише одна еталонна характеристика текстури, задача класифікації текстури зводиться до її зіставлення з одним з еталонів бази, що дає можливість використати методи узагальненого спектрального аналізу.Дисертаційна робота є завершеною науково-дослідною роботою в якій поставлено і вирішено, науково практичне завдання з теоретичної розробки та експериментального дослідження методів автоматизованої класифікації текстур космічних знімків високого розрізнення і побудові на цій основі інформаційної технології для розвязання широкого кола практичних завдань, повязаних з обробкою, аналізом і класифікацією просторових растрових даних.
План
ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы