КОРРЕКЦИЯ РЕЗКОСТИ КОСМИЧЕСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ ПО МОДЕЛИ РЕЛЬЕФА АРЕАЛА

Н.Н. Ушакова; В.Н. Винтаев

doi:10.52575/2687-0959-2021-53-3-235–242

Авторы

Н.Н. Ушакова Белгородский университет кооперации, экономики и права http://orcid.org/0000-0003-2858-7053
В.Н. Винтаев Белгородский университет кооперации, экономики и права http://orcid.org/0000-0002-9069-5517

DOI:

https://doi.org/10.52575/2687-0959-2021-53-3-235–242

Ключевые слова:

сверхвысокое разрешение, цифровое космическое изображение, цифровая модель рельефа, пространственно-частотный спектр

Аннотация

Рассмотрен алгоритм коррекции резкости и пространственного разрешения по технологии обеспе-
чения режима сверхвысокого разрешения на цифровом космическом изображении без привлечения физически реализуемых дополнительных каналов дистанционного зондирования. Алгоритм строится на применении метода возмущений в конечных разностях в зоне Фраунгофера для рассеяния падающего светового потока на цифровой модели рельефа, восстановленной по теням на исходном изображении. Коррекция резкости превентивно сопровождается синтезированием и оптимизацией частотно-контрастной характеристики тракта зондирования, сложившегося для данного изображения. Возможное превышение пространственно-частотной полосы результата над полосами
участвующих в синтезе парциальных паттернов может квалифицироваться как сверхвысокое разрешение.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Библиографические ссылки

Басс Ф. Г., Фукс И. М. 1972. Рассеяние волн на статистически неровной поверхности. М., Наука, 424.

Бейтс Р. Мак-Доннел М. 1989. Восстановление и реконструкция изображений. М., Мир, 336.

Винтаев В. Н. Ушакова Н. Н. 2018. Нетривиальная коррекция космических изображений высокого разрешения. Саарбрюккен, Германия, Lambert Academic Publishing, 208.

Винтаев В. Н., Жиленев М. Ю., Ушакова Н. Н. 2018. Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли-RORSE [Электронный ресурс]. Изд. ИКИ РАН.: 132–138.

Владимиров В. С., Жаринов В. В. 2004. Уравнения математической физики. М., Физико-математическая литература, 400.

Макриденко Л. А., Волков С. Н., Геча В. Я. и др. 2017. Основные источники снижения качества изображений земли, получаемых при орбитальной оптической съёмке с борта МКА. Вопросы электромеханики. Труды ВНИИЭМ. 160(5): 3–19.

Москвитин А. Э. 2003. Технологии и алгоритмы повышения качества изображений земной поверхности на основе комплексирования спектрозональной информации. дис. канд. техн. наук: 05.13.01, Рязанский государственный радиотехнический университет. 130.

Остриков В. Н. 2012. Оценка функции рассеяния точки на произвольном снимке посредством слепого восстановления. Техническое зрение в системах управления: Сборник трудов науч.-техн. конф. 15-17 марта 2011 г., г. Москва. Институт космических исследований РАН. 16–20.

Программный комплекс SPS-PC (Seismic Processing System). [Электронный ресурс] www.sps-pc.ru.

Ращупкин А. В. 2010. Технологии обработки видеоинформации, обеспечивающие качество аэрокосмических изображений. Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета, 2: 42–48.

Свиридов К. Н. 2019. Реальное инструментальное разрешение на местности зарубежных космических аппаратов дистанционного зондирования Земли сверхвысокого разрешения. Информация и космос, 1: 150–159.

Селиванов А. С. 2004. Субпиксельная обработка как способ повышения пространственного разрешения в системах дистанционного зондирования [Электронный ресурс]. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Материалы II открытой Всеросс. конф. 16-18 ноября 2004 г., Москва / ИКИ РАН:47: URL:http://www.iki.rssi.ru/earth/tes.pdf (дата обращения 21.05.2021).

Фридрихс К. 1969. Возмущение операторов в гильбертовом пространстве. М., Мир, 232.

Удод В. А. Оптимальная по разрешающей способности линейная фильтрация изображений. 2002. дис. докт. техн. наук: 05.13.01; Томский государственный университет, 338.

Шовенгердт Р. А. 2010. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений. М., Техносфера, 560.

Oveisgharam S., Esteban-Fernandez D., Waliser R. 2020. Friedlets Evaluating the Preconditions of Two Remote Sensing SWE Retrieval Algorithms over the US [Электронный ресурс] Remote Sensing. 12(12): doi.org/10.3390/rs12122021.

Park S. C., Park M. K., Kang M. G. 2003. Super-resolution image reconstruction: A technical overview. IEEE Signal Processing Magazine, 20(3): 21-36.