Том 11, номер 01, статья № 15
pdf Протасов К. Т. Выделение полей облачности на космических снимках алгоритмом сегментации, основанным на классификации и распознавании образов. // Оптика атмосферы и океана. 1998. Т. 11. № 01. С. 79-85.Скопировать ссылку в буфер обмена
Аннотация:
Разработан комбинированный алгоритм сегментации многоспектральных космических снимков подстилающей поверхности Земли и облачности, основанный на четырехэтапной процедуре. На первом шаге производится пофрагментная локальная кластеризация видеоданных, на втором объединяются ближайшие из найденных классов с использованием расстояния Бхаттачария, на третьем шаге укрупненные классы служат материалом обучения алгоритма распознавания образов и осуществляется это обучение; наконец, на четвертом шаге производится сегментация всего изображения алгоритмом распознавания образов. Такой подход позволяет корректно решать задачу компромисса между громоздкостью исходных данных и необходимостью использовать адекватные модели распознаваемых образов, основанных, как в данном случае, на аппроксимациях Джонсона. Работа алгоритма иллюстрируется примером выделения облачных полей, зарегистрирован-ных радиометром AVHRR спутника NOAA.
Список литературы:
- Бакут П.А., Колмогоров Г.С., Ворновицкий И.Э. Сегментация изображений методом пороговой обработки // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. № 10. С. 6–24.
- Бакут П.А., Колмогоров Г.С. Сегментация изображений: методы выделения границ областей // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. № 10. С. 25–46.
- Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
- Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов / Пер. с англ. М.: Наука, 1979. 368 с.
- Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов / Пер. с англ. М.: Мир, 1978. 408 с.
- Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970. 252 с.
- Протасов К.Т. Параметризация вероятностных распределений для распознавания образов, основанная на нормализующих преобразованиях // Оптика атмосферы и океана. 1994. Т. 7. № 6. С. 840–847.
- Протасов К.Т. Распознавание образов и классификация агрегированных наблюдений в условиях статистической неопределенности // Изв. вузов. Физика. 1995. Т. 38. № 9. С. 59–64.
- Гриднев Ю.В., Протасов К.Т. Сегментация многомерных изображений алгоритмом кластеризации, основанным на двустороннем критерии неоднородности // Оптика атмосферы и океана. 1995. Т. 8. № 7. С. 1103–1111.
- Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах. М.: Мир, 1969. 396 с.