канд. техн. наук, доцент кафедры прикладной информатики и информационных систем
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Applied Informatics and Information Systems
канд. техн. наук, доцент кафедры прикладной информатики и информационных систем
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Applied Informatics and Information Systems
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Applied Informatics and Information Systems
канд. эконом. наук, доцент кафедры прикладной информатики и информационных систем
ассистент кафедры прикладной информатики и информационных систем
Assistant of the Department of Applied Informatics and Information Systems
Nowadays digital image processing systems are characterized by a constant increase in the volume of processed information, increasing requirements for the processing quality in difficult conditions. Automation of image elements detection and analysis is one of the most promising areas of research in geoinformatics. In particular, there is a need to find linear and ring elements in aerospace area images. Traditionally, the detection process is done manually. This process is difficult to formalize and depends on a large number of natural and man-made factors. Together with the large volume of information received and the labor intensity, "manual" interpretation of images does not allow to process a large number of images in an acceptable time frame. Moreover, a person working with images has his own subjective perception features and evaluation criteria. These problems have been solved using methods based on the traditional geological and mathematical approach. Lines in an image are not the anomalies of the earth's crust themselves, but only their features; it is difficult to define the meaning of an individual line by computer means. Therefore, for clarity, in the context of this work, linear element (LE) will be considered as a pixel formation in a digital image, well approximated by a straight-line segment. Such structures, identified on aerospace images of the area, can serve as an external manifestation of various anomalies on the earth's surface, for example, ruptures of the earth's crust or various anomalies of physical fields. Thus, separate LEs identified on images can be objects of different origin, for assessing geological significance. The article presents the result of the analysis of the main methods for searching for linear elements on digital images, and also substantiates the choice of the Canny algorithm for the "LINEAMENTS2" module.
В настоящее время для систем цифровой обработки изображений характерны постоянный рост объема обрабатываемой информации и повышение требований к качеству обработки в сложных условиях. Автоматизация выявления и анализа элементов изображения является одним из наиболее перспективных направлений исследований в геоинформатике. В частности, возникает необходимость нахождения линейных и кольцевых элементов на аэрокосмических снимках местности. Традиционно процесс выявления производится вручную. Это трудноформализуемый процесс, зависящий от большого количества природных и техногенных факторов. Вместе с большим объемом получаемой информации и трудоемкостью «ручное» дешифрирование снимков не позволяет выполнять обработку большого количества снимков в приемлемые сроки. Кроме того, работающий со снимками имеет свои субъективные особенности восприятия и критерии оценки. Данные задачи решались с применением методов, основанных на традиционном геологическом и математическом подходе. Линии на снимке являются не самими аномалиями земной коры, а только их признаками, определить значение отдельной линии компьютерными средствами представляется затруднительным. Поэтому для ясности в контексте данной работы линейный элемент (ЛЭ) будет рассматриваться как пиксельное формирование на цифровом изображении, хорошо аппроксимирующееся отрезком прямой. Такие структуры, выделяемые на аэрокосмических снимках местности, могут служить внешним проявлением различных аномалий на земной поверхности, например, разрывных нарушений земной коры или различных аномалий физических полей. Таким образом, отдельные ЛЭ, выделяемые на изображениях, могут являться объектами разного происхождения. В статье приведен результат анализа основных методов поиска линейных элементов на цифровых изображениях, а также обосновывается выбор алгоритма Кэнни для модуля «LINEAMENTS2».