Основные направления автоматизации дешифрирования.

В последнее время значительно расширились возможности получения информации о поверхности Земли средствами дистанционного зондирования. В связи с этим существенно возрастет объем доставляемой информации и возникает проблема автоматизации дешифрирования.

Автоматизация дешифрирования снимков базируется на цифровой обработке аэро и космической информации. При цифровой обработке изображение переводится в цифровую форму, вводится в ЭВМ и преобразуется по определенным алгоритмам.

Для преобразования снимков разработаны специальные приборы и устройства, различные способы и приемы. Многие преобразования могут быть выполнены несколькими методами.

В топографическом дешифрировании могут быть применены такие преобразования, как масштабные, геометрические, фотометрические.

Масштабные преобразования заключаются в изменении первоначального масштаба изображения, как правило, в его укрупнении, что позволит различать мелкие детали снимка, не видимые без увеличения.

Геометрические преобразования (фотограмметрические) заключаются в трансформировании снимков. На снимках устраняют геометрические искажения и приводят их к виду, удобному для привязки к карте.

Фотометрические преобразования заключается в изменении соотношений оптических плотностей участков оригинального снимка в соответствии с заданными фотометрическими характеристиками. На анализе фотометрических различий основан ряд других видов преобразований, которые применяются главным образом при обработке космических снимков, обладающих большой информационной емкостью, которую не удается использовать при визуальном дешифрировании. Это квантование, кодирование, фильтрация, дискретизация, синтезирование, которые могут быть использованы для улучшения и автоматизации процесса распознавания изображения.

Квантование – разделение непрерывного полутонового изображения с плавными тональными переходами в виде ступеней тональности (равномерных и неравномерных).

Кодирование – представление изображения в наиболее компактном виде.

Фильтрация – преобразование изображения с целью получения вторичных изображений повышенной изобразительности с выделением изучаемых объектов.

Дискретизация – превращение непрерывного полутонового изображения в дискретное в виде массива чисел для обработки на ЭВМ.

Синтезирование – заключается в том, что при дешифрировании снимков воссоздают общую картину и связи между объектами. Синтезирование имеет особое значение при дешифрировании многозональных снимков.

Дешифрирование выполняется путем сравнения эталонных характеристик с характеристиками конкретного исследуемого объекта. Могут применяться следующие способы дешифрирования:

- по прямым дешифровочным признакам;

- фотометрический способ;

-спектрофотометрический.

Автоматическое распознавание объектов по прямым дешифровочным признакам позволяет осуществлять фильтрацию избыточной информации с выделением лишь одного вида объектов, либо определенного характера участка местности.

Распознавание объектов фотометрическим способом основано на статистическом анализе микрофотометрических регистрограмм исследуемого и эталонного фотоизображения объекта.

Спектрофотометрический способ автоматического распознавания предполагает использование геометрических, фотометрических характеристик и спектрофотометрических.

Автоматизация ускоряет процесс дешифрирования, но полностью не устраняет участия в нем человека. Процесс автоматического дешифрирования может выполняться при анализе всего снимка, а также части изображения, предварительно обработанной методом фильтрации и анализа отфильтрованной части.

Технические устройства, предназначены для автоматизации дешифрирования можно разделить на три группы:

-цифровые (исходное изображение преобразовать в цифровую форму);

-аналоговые (обрабатывать само фотоизображения или сканированное изображения);

-системы (изображение представлено в аналоговой форме, а обработка ведется в цифровой форме).

Вопросы для самопроверки

1. В чем заключается автоматизация дешифрирования.

2. На чем основано автоматизированное дешифрирование снимков?

3. На чем основано автоматическое дешифрирование?

4. Какие преобразования снимков применяют в топографическом дешифрировании.

5. Какие основные способы распознавания объектов применяют для автоматизации дешифрирования?

6. В чем сущность фотометрического и спектрофотометрического способов распознавания объектов?

7. Какие прямые дешифровочные признаки используют при автоматическом дешифрировании?

Наши рекомендации