Введение к работе
Актуальность работы
В связи с широким распространением методов мультиспектральной и гиперспектральной регистрации земной поверхности, все большее значение приобретают задачи вероятностного представления и статистического анализа многомерных данных. Совместная обработка данных в нескольких спектральных диапазонах позволяет эффективно решать задачи радио- и гидролокационных комплексов, систем глобального мониторинга Земли, систем технического зрения и др. Для ряда приложений особый интерес представляют задачи обнаружения и оценивания параметров протяженных аномалий на многозональных изображениях.
В ряде работ предлагаются локальные алгоритмы обнаружения на многомерных изображениях, основанные на оценках градиента поля изображения. Рассматривается применение адаптивных алгоритмов компенсации коррелированных помех и алгоритмов обнаружения с «выбеливанием» многомерного изображения. Несмотря на большое число публикаций по проблемам синтеза алгоритмов обнаружения сигналов, в настоящее время мало исследована их эффективность. Существующие решения не дают удовлетворительного результата в задачах анализа эффективности и сравнения соответствующих алгоритмов обнаружения, особенно алгоритмов обнаружения протяженных аномалий на многомерных изображениях.
Таким образом, представляется весьма актуальной задача разработки и исследования алгоритмов обнаружения протяженных аномалий в условиях априорной неопределенности относительных уровней яркости объекта на фоне многозональных изображений.
Цель и задачи исследования
Целью работы является повышение эффективности систем мониторинга земной поверхности на основе разработки, моделирования и анализа вероятностных характеристик алгоритмов обнаружения протяженных неоднородностей на многозональных изображениях.
Для достижения этой цели необходимо решение следующих задач:
- анализ и разработка моделей формирования многозональных изображений, позволяющих при относительно небольших вычислительных затратах формировать изображения и их последовательности, имитирующие реальные многозональные изображения;
- синтез и анализ квазиоптимальных алгоритмов обнаружения протяженных аномалий на фоне мешающих многозональных изображений в условиях априорной неопределенности относительно уровней яркости сигнала;
- проведение сравнительного анализа эффективности известных и синтезированных квазиоптимальных алгоритмов обнаружения протяженных аномалий на фоне мешающих многозональных изображений;
- разработка пакета прикладных программ для анализа эффективности синтезированных обнаружителей на основе статистического моделирования, а также при использовании кадров реальных спутниковых изображений.
Методы исследований. При решении поставленных задач были использованы методы теории вероятностей, математической статистики, математического моделирования, численной аппроксимации функций, средства современной информатики и вычислительной техники, включая язык программирования Delphi 7 и программные средства работы с графическими изображениями Paint.NET и MultiSpec.
Научная новизна результатов
1. Предложена методика формирования многомерных изображений, имитирующих близкие к реальным снимки земной поверхности. Получены аналитические соотношения для вероятностных характеристик соответствующих случайных полей (СП).
2. Синтезированы квазиоптимальные алгоритмы обнаружения протяженных аномалий на фоне многозональных изображений при наличии случайных помех в условиях неизвестных параметров полезного сигнала.
3. Проведен анализ эффективности обнаружения предложенных и известных алгоритмов, позволяющий выработать рекомендации по выбору необходимых значений параметров СП для обеспечения заданных характеристик обнаружения. Предложены пути сокращения вычислительных затрат.
Практическая ценность диссертационной работы заключается в следующем:
1. Аналитические выражения для расчета характеристик обнаружения синтезированных алгоритмов при наличии многозональных мешающих изображений и белого шума, в условиях известных и неизвестных параметров полезного сигнала, дают возможность разработчикам комплексов обработки многомерных данных возможность получить характеристики обнаружения при заданных вероятностях ложных тревог, а также обосновать уменьшение вычислительных затрат при реализации квазиоптимальных процедур обнаружения и фильтрации.
2. Разработанный пакет программ допускает его непосредственное использование при проектировании современных и перспективных систем моделирования и обработки изображений. Предложенные модели многомерных СП могут быть использованы разработчиками для представления реальных данных при решении различных прикладных задач.
Апробация работы.
Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: 63 Научная сессия, посвященная Дню радио (Москва, 2008); Седьмая Международная конференция «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов» (Ульяновск, 2009); Шестая Всероссийская научно-практическая конференция «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем» (Ульяновск, 2009); 13 Международная конференция по распознаванию образов и анализу изображений (Санкт-Петербург, PRIA, 2010); Научно-техническая конференция «Интегрированные автоматизированные системы управления» (Ульяновск, ФНПЦ ОАО «НПО «МАРС», 2011); ежегодные научно-технические конференции профессорско-преподавательского состава Ульяновского государственного технического университета (2009-2012).
Реализация результатов работы.
Результаты работы использованы ФНПЦ ОАО «НПО «Марс». Реализация результатов работы подтверждена соответствующим актом.
Публикации. Основные научные результаты диссертационной работы отражены в 14 публикациях, среди которых 5 статей, из них 2 статьи в журналах из перечня ВАК, 5 работ в трудах и материалах международных и Всероссийских конференций. По результатам работы подана одна заявка на изобретение.
Структура диссертационной работы: Диссертационная работа написана на русском языке и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Работа изложена на 121 страницах, содержит 67 рисунков и список литературы из 151 наименования.
