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.
Аннотация к работе
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.