METHOD OF MULTI-SCALE TREATMENT OF IMAGE FROM ON-BOARD OPTICAL-ELECTRONIC OBSERVATION SYSTEMS FOR DETERMINING ELEMENTS OF URBAN INFRASTRUCTURE
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.3.003Keywords:
image, multi-scale processing, Canny detector, Hough transformation, objects of urban infrastructureAbstract
The subject matter of the article is method of multi-scale image processing from onboard systems of optical-electronic surveillance to determine the elements of urban infrastructure. The goal is to development of a method of multi-scale image processing from onboard systems of optical-electronic observation to determine the elements of urban infrastructure. The tasks are the analysis of known methods for processing multiscale image sequence, developing a method for multiscale image processing from on-board optical-electronic surveillance systems for determining elements of urban infrastructure, conducting image processing from an on-board optical-electronic monitoring system. The methods used are: methods of probability theory, mathematical statistics, optimization methods, mathematical modeling and digital image processing, methods of mathematical logic. The following results are obtained. It has been established that the known methods for processing a multiscale image sequence cannot be directly applied to multiscale image processing from onboard systems of optical-electronic observation. The method of multi-scale image processing from onboard systems of optical-electronic observation to determine the elements of urban infrastructure is proposed. The method is based on a two-stage method for the selection of urban infrastructure objects on the images of on-board optical-electronic surveillance systems using the Hough transform. The image was processed from an onboard optoelectronic surveillance system using the method of multiscale image processing from onboard optoelectronic observation systems to determine the elements of urban infrastructure. Conclusions. The scientific novelty of the results is as follows. The method of multi-scale image processing from onboard systems of optical-electronic surveillance to determine the elements of urban infrastructure is proposed. In contrast to the known, it is supposed to use a two-stage method of determining the elements of urban infrastructure on images with different scale factor values, rescaling the processed images with different scale factor values to the original scale and calculating the image filter, and the resulting processed image is the pixel product of the original image and image- filter.Downloads
References
Walton J. Assessing urban forest canopy cover using airborne or satellite imagery / J. Walton, D. Nowak, E. Greenfield // Arboriculture and Urban Forestry. – 2008. – №34(6). – P. 334-340.
Parmehr E. Mapping urban tree canopy cover using fused airborne lidar and satellite imagery data / E. Parmehr, M. Amati, C. Fraser // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – 2016. Vol. III-7. – P. 181-186.
Гук А.П. Автоматизация дешифрирования снимков. Теоретические аспекты статистического распознавания образов / А.П. Гук // Известия высших учебных заведений. – 2015. – № 65. – С. 166–169.
Хижняк І. А. Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження / І. А. Хижняк // Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. — 2018. — № 2 (56). — С. 105–112.
Ziou, D. Edge Detection Techniques / D. Ziou, S. Tabbone // An Overview technical report: Dept Math & Informatique. Universit de Sherbrooke. – 1997. – № 195. – P. 567–578.
Bergholm, F. Edge Focusing / F. Bergholm // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1987. – № 9. – P. 726–741.
Williams, D. J. Edge Contours Using Multiple Scales / D. J. Williams, M. Shas // Computer Vision, Graphics and Image Processing. – 1990. – № 51. – P. 256–274.
Lacroix, V. The Primary Raster: A Multiresolution Image Description / V. Lacroix // In Proceedings of the 10th International Conference on Pattern Recognition. – 1990. – P. 903–907.
Canny, J. F. A Computational Approach to Edge Detection / J. F. Canny // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1986. – № 8. – P. 679–698.
Худов В.Г. Аналіз відомих методів сегментування зображень, що отримані з бортових систем оптико-електронного спостереження / В.Г. Худов, Г.А. Кучук, О.М. Маковейчук, А.В. Крижний // Системи обробки інформації, 2016. – Вип. 9 (146). – С. 77-80.
Жизняков, А. Л. Формализация некоторых понятий теории обработки многомасштабных последовательностей цифровых изображений / А. Л. Жизняков // Системы управления и информационные технологии. – 2007. – № 3 (29). – С. 354–358.
Жизняков, А. Л. Теоретические основы обработки многомасштабных последовательностей цифровых изображений / А. Л. Жизняков, С. С. Садыков. – Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та, 2008 . – 121 с.
Худов, В. Г. Сегментування багатомасштабної послідовності оптико-електронних зображень мультиагентним методом / В. Г. Худов // Системи управління, навігації та зв’язку. – 2016. – Вип. 1 (37). – С. 107–110.
Худов, В. Г. Удосконалений еволюційний метод сегментування багатомасштабної послідовності зображень, отриманих з космічних систем оптико-електронного спостереження / В. Г. Худов, О. М. Маковейчук // Збірник наукових праць ХНУПС. – 2017. – Вип. 3 (52). С. 93–97.
Хижняк, І. А. Тематичне сегментування зашумленого оптико-електронного зображення ройовим методом / І. А. Хижняк, О. М. Маковейчук, В. Г. Худов, І. В. Рубан, Г. В. Худов // Системи управління, навігації та зв’язку. – 2018. – Вип. 1 (47). – С. 146–152.
Худов Г. В. Метод виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження з використанням перетворення Хафа / Г. В. Худов, О. М. Маковейчук, І. А. Хижняк, Ю. С. Соломоненко, І. Ю. Юзова // Системи управління, навігації та зв’язку. — 2018. — № 6(52). — С. 20–24.
