30. Основы автоматизации дешифрирования. Способы параллелепипеда и минимального расстояния.

Совокупность значений яркости снимка, на которых основано распознавание объектов – это пространство спектральных признаков. Каждый пиксел в этом пространстве представлен точкой, коорд которой определяют значение уровня яркости и следовательно – положение в пространстве. Класссиф-ация объектов предполагает разделение пространства признаков на замкнутые области (классы) с определенными значениями признаков. Отнесение пикселов к классам зависит от принятого правила классиф – контролируемая (с обучением) или неконтролируемая (без обучения).

Неконтрол – разделение всех пикселов изображения на группы (кластеры). Критерием отнесения пикселов к кластерам служит схожесть спектральных характеристик. Дешифрировщик должен определить соответствия выделенных кластеров классам земн поверхности, кот выполняется с использ доп информации. Задачу кластеризации реализуют различные алгоритмы.

Контролир – заключ в отнесении каждого из пикселов снимка к определенному классу объектов на местности, которому соответствует некоторая область в пространстве признаков.

Способ минимального расстояния – один их методов контролир классификации. применяется, когда классы объектов хорошо детерминированы в пространстве. Смысл метода закл в отнесении пиксела к тому эталонному классу, евклидово расстояние до центра которого в пространстве признаков минимально. Типичные пикселы каждого класса используются для вычисления средних значений, характеризующих каждый класс. Для каждого пиксела вычисляются расстояния до центров классов (средних значений яркости), затем ему присваивают название класса, расстояние до которого минимально.

Способ параллелепипедов – основан на подходе, который учитывает вариации признаков и допускает отнесение пикселов к чужим классам. Он заключается в отнесении пикселов изображения к эталонным классам. Интервалы значений яркости эталонных характеристик классов в пространстве признаков определяют замкнутую область, которая принимает форму параллелепипеда. Пиксел относится к тому классу объектов, в параллелепипед которого он попадает со своим значением яркости.

31 Двумерное пространство спектральных признаков

Совокупность значений яркости многозонального снимка может быть представлена как пространство спектральных признаков, размерность которого определяется числом съемочных зон (двумерное,трехмерное,n-мерное). Каждый пиксел в этом пространстве представлен точкой с координатами, равными значениям уровней яркости в зонах. Двумерное пространство спектральных признаков показывает соотношение яркостей одного и того же пикселя в двух выбранных спектральных каналах.

32. Синтезирование изображений.

Синтезирование изображений – наиболее широко применяемый вид цифровой обработки снимков. Рассматривается как переход к новой координате каждого пиксела. Применяется система RGB (red, green, blue), согласно которой любое изображение на цветном экране формируется из трех основных цветов. Координаты пиксела задаются: C=a1R+a2G+a3B (R,G,B – цвета, которые будут приданы каждому пикселу в определенной пропорции). Расстояние от начала координат определяет интенсивность каждого цвета. Черный цвет соответствует значениям цветовых координат, равным нулю, а белый – 255. Линия, соединяющая черный и белый цвета, все точки которой имеют равные значения трех координат, характеризует интенсивность серого цвета. Наиболее часто для синтезирования используются зоны 0,5-0,6; 0,6-0,7 и 0,8 – 1,1 мкм или аналогичные им, которым присваивают соответственно синий, зеленый, кранный цвета. Растительность на изображении имеет красные тона, что объясняется её высокой яркостью в ближней инфракрасной зоне спектра. Если присвоить инфракрасной зоне зеленые цвета, мы получим цветопередачу близкую к натуральной. Синтезировать можно не только зональные снимки, но и разновременные, изображения с разным пространственным разрешением.