ПОЛУАВТОМАТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ КОНТУРА ПЛОЩАДНЫХ ОБЪЕКТОВ НА МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНОМ СПУТНИКОВОМ СНИМКЕ
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Формализована задача полуавтоматического построения контура площадных объектов по спутниковым мультиспектральным изображениям и представлен алгоритм решения с использованием метода главных компонент (Principal Component Analysis – PCA) и алгоритма Дейкстры. Акцент сделан на оптимизации PCA при помощи годовых матриц для изображений одной классовой принадлежности, а также на оптимизации алгоритма Дейкстры при помощи методов динамического программирования. Контур рассматривается как граница объекта, которую можно использовать для его сегментации и классификации. Полуавтоматический контур принимает заданные оператором опорные точки. Формализация алгоритма завершена.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
А. М. БЕЛОЦЕРКОВСКИЙ, Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси, Минск
канд. техн. наук
Библиографические ссылки
Sojfer, V. A. (2003). Metody komp'juternoj obrabotki izobrazhenij. Moscow: FIZMATLIT. (In Russ.).
Furman, Ja. A., Jur'ev, A. N., & Janshin, V. V. (1992). Cifrovye metody obrabotki i raspoznavanija binarnyh izobrazhenij. Krasnojarsk: Izd-vo Krasnojar. un-ta. (In Russ.).
Vershinina, V. V., Palamar', I. N. (2002). Organizacija bazy znanij semanticheskoj seti na osnove XML-formata. In IV VNTK «Informacionnye tehnologii v nauke, proektirovanii i proizvodstve» (23). N. Novgorod: MVVO ATN RF. (In Russ.).
Ognev, I. V., Sidorova, N. A. (2007). Obrabotka izobrazhenij metodami matematicheskoj morfologii v associativnoj oscilljatornoj srede. Tehnicheskie nauki. Informatika i vychislitel'naja tehnika, (4), 87–98. (In Russ.).
Fisenko, V. T., Fisenko, T. Ju. (2008). Komp'juternaja obrabotka i raspoznavanie izobrazhenij. St. Petersburg: SPbGU ITMO. (In Russ.).
Papari, G., & Petkov, N. (2011). Edge and line oriented contour detection: State of the art. Image Vis. Comput., 29, 79–103.
Gong Xin-Yi, Su Hu, Xu De, Zhang Zheng-Tao, Shen Fei, & Yang Hua-Bin. (2018). An Overview of Contour Detection Approaches. Intern. J. of Automation and Computing, 15(6), 656–672. DOI: 10.1007/s11633-018-1117-z.
Senthilkumaran, N., & Rajesh R. (2009). A Study on Edge Detection Methods for Image Segmentation. Proc. of the Intern. Conf. on Mathematics and Computer Science, (I), 255–259.
Helber, P., Bischke, B., Dengel, A., & Borth D. (2019). EuroSAT: A Novel Dataset and Deep Learning Benchmark for Land Use and Land Cover Classification. IEEE J. of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 12(7), 2217–2226. DOI: 10.1109/JSTARS.2019.2918242.
Helber, P., Bischke, B., Dengel, A., & Borth D. (2018). Introducing Eurosat: A Novel Dataset and Deep Learning Benchmark for Land Use and Land Cover Classification. In 2018 IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symposium (204–207). IEEE. DOI: 10.1109/IGARSS.2018.8519248.
Cheng, H. D., Jiang, X. H., Sun, Y., & Wang, J. (2001). Color image segmentation: advances and prospects. Pattern Recognition, 34(12), 2259–2281. DOI: 10.1016/S0031-3203(00)00149-7.
Mortensen, E. N., & Barrett, W. A. (1998). Interactive segmentation with intelligent scissors. Graphical Models and Image Processing, (60), 349–384. DOI: 10.1006/gmip.1998.0480.
Kang, H. W., & Sung, Y. S. (2002). Enhanced lane: interactive image segmentation by incremental path map construction. Graphical Models, 64(5), 282–303. DOI: 10.1016/S1077-3169(02)00007-2.
Knuth, D. E. (2000). Iskusstvo programmirovanija: v 4 t. Т. 3: Sortirovka i poisk. [The Art of Computer Programming (in 4 vol., Vol. 3: Sorting and Searching)]. St. Petersburg: Vil'jams. (In Russ.).
Falcao, A. X., Udupa, J. K., & Miyazawa, F. K. (2000). An ultra fast user-steered linage segmentation paradigm: live wire on the fly. IEEE Trans. Med. Imaging, 19(1), 55–62. DOI: 10.1109/42.832960.