Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Программно-аппаратные средства анализа и распознавания изображений дистанционного зондирования

Диссертация: Программно-аппаратные средства анализа и распознавания изображений дистанционного зондирования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Основные результаты работы представлялись, докладывались и обсуждались: на научно-технических конференциях ИМИ — ИжГТУ в 1983;2002 гг.- на Iой конференции молодых ученых, ФТИ УрО АН СССР, Ижевск, 1988 г.- на научно-практической конференции «Системный наземно-аэрокосмоэкологический мониторинг природной среды», Свердловск, 1991 г.- на научно-практической конференции Российской транспортной… Читать ещё >

Программно-аппаратные средства анализа и распознавания изображений дистанционного зондирования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Основные сокращения
  • Глава 1. Физические проблемы дистанционного зондирования
    • 1. 1. Процесс получения изображений дистанционного зондирования
    • 1. 2. Распространение электромагнитных волн
    • 1. 3. Спектральные основы дистанционного зондирования
    • 1. 4. Дистанционное зондирование в СВЧ — диапазоне
    • 1. 5. Исходные данные для создания ЦММ
    • 1. 6. Постановка задачи
  • Глава 2. Приборы получения и обработки изображений дистанционного зондирования
    • 2. 1. Технические средства аэрокосмической съемки
    • 2. 2. Технические средства обработки и распознавания изображений дистанционного зондирования
  • Выводы
  • Глава 3. Теоретические основы обработки и дешифрирования изображений дистанционного зондирования
    • 3. 1. Модель сложного изображения
    • 3. 2. Постановка задачи проектирования ЦММ
    • 3. 3. Формирование контурной информации
    • 3. 4. Общие проблемы распознавания
    • 3. 5. Методы решения задачи распознавания
  • Выводы
  • Глава 4. Программные системы и базы данных обработки и дешифрирования изображений дистанционного зондирования
  • Результаты экспериментов
    • 4. 1. Структура функционально полной СУБД
    • 4. 2. Технология формирования базы данных дешифрирования (БДД)
    • 4. 3. Программная подсистема формирования эрозионной сети. Л
    • 4. 4. Программная подсистема обработки материалов радиотепловой съемки растительного покрова
  • Выводы

Изображения — наиболее широко встречаемый в современном мире материальный объект, который используется практически всюду: в искусстве и культуре, промышленном производстве и сельском хозяйстве, науке (медицине, биологии, географии, математике, юриспруденции), в деятельности силовых структур и криминала и т. п. Изображения составляют, как известно, значительную часть результатов физического эксперимента. Их получают во многих предметных областях физики:

— физике металлов;

— электронной микроскопии;

— ядерной физике;

— астрономии и т. п.

Под физическим экспериментом будем понимать систему средств получения информации о физическом объекте, позволяющих выполнить оценку свойств этого объекта с использованием аппаратного, вычислительного, математического, алгоритмического, методического обеспечения, выдвинуть и проверить гипотезы об объекте [75, 91]. Экспериментальной физикой занимались как великие классики, так и современные выдающиеся советские и российские ученые.

Известны работы в области экспериментальной физики поверхности [6,.

103].

Вопросам обработки и распознавания изображений в различных предметных областях посвящена значительная библиография [4, 10, 16, 18, 19, 20, 56, 57, 106] и множество других.

Огромное количество изображений накоплено, и постоянно пополняют банки данных при дистанционном зондировании (ДЗ) поверхности Земли (различные виды аэрокосмической съемки, см. ниже п. 2.1).

Дистанционное зондирование и обработку его результатов, т. е. изображений земной поверхности, можно свести к физическому эксперименту: здесь есть физический объект исследования — поверхность Земли (местность) — инструментальные средства: аппаратура воздушного или космического носителя, устройства ввода изображений и их обработки с помощью математического, алгоритмического, методического обеспечения. Схема физического эксперимента при ДЗ представлена на нижеследующем рисунке.

Результатом исследования является современное представление модели земной поверхности — цифровая модель местности (ЦММ). При этом, как и в физическом эксперименте, можно замкнуть обратную связь самого процесса эксперимента — в случае неудачных с точки зрения экспериментатора результатов можно скорректировать программу полета носителя, изменить процедуры обработки, математическое, алгоритмическое обеспечение и т. п. (см. рисунок).

Одним из основных способов формирования ЦММ в настоящее время является автоматизированное дешифрирование материалов аэрокосмической съемки (МКС). Здесь наиболее известны работы А. С. Алексеева, В.П. Пятки-на [1, 2], Н. Ф. Афанасьева [5] и др. (см. [3, 9, 1 1, 12, 13, 34, 37, 39, 55, 58, 69, 72, 76,81,89, 100, 110, 112, 116, 124]).

Несмотря на множество существующих методов автоматизированного дешифрирования МКС, они не всегда реализованы в виде информационных технологий, ядром которых, как правило, являются программно-аппаратные системы и подсистемы и базы данных (БД). При этом значительная часть существующих работ реализуют так называемый инженерный подход к решению основных задач, без существенного анализа физической природы процессов и явлений, сопровождающих дистанционное зондирование.

Кроме того, здесь необходимо подходить к исследованию проблем системно, рассматривая процесс создания ЦММ как единую систему, начиная от аэрокосмической съемки и заканчивая получением параметров и характеристик объектов местности, как это принято в системном анализе [35, 54, 78, 79, 80, 111].

Целью работы является создание и исследование функционально полноценных аппаратно-программных средств обработки результатов дистанционного зондирования, как изображений физического эксперимента, на основе изучения системы и процессов получения информации об объектах местности.

Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения.

В первой главе рассматриваются физические проблемы дистанционного зондирования на основе анализа предшествующих работ в данной предметной области и формулируются задачи, стоящие перед данной работой.

Вторая глава посвящена рассмотрению приборов и систем получения и обработки изображений дистанционного зондирования земной поверхности.

В третьей главе рассмотрены теоретические основы обработки и дешифрирования изображений дистанционного зондирования, представленных космическими фотоснимками, контурными и сложными изображениями.

В четвертой главе разрабатываются программные системы и базы данных обработки и дешифрирования изображений дистанционного зондирования и одномерных сигналов, приводятся экспериментальные результаты работы систем и подсистем.

В приложении представлены таблицы базы данных дешифрирования.

Научная новизна проведенных исследований заключается в нижеследующем.

1. Предложена и сформулирована функция разрыва контурного изображения. На основе функции разрыва разработан и реализован алгоритм получения замкнутых контуров.

2. Впервые при обработке данных дистанционного зондирования для построения контурного изображения применены алгоритмы утоньшения, применяемые в смежных областях распознавания.

3. Впервые для распознавания данных дистанционного зондирования разработана программная реализация алгоритма динамического программирования.

4. Созданы программно — аппаратные средства и базы данных обработки и распознавания изображений физического эксперимента, которые могут быть использованы в ряде важнейших областей науки, образования, промышленности, геологии, экологии, транспорта.

5. Экспериментальные исследования реальных физических изображений с помощью созданных программно-аппаратные средств показали достаточно высокую надежность их распознавания, что согласуется с полученными теоретическими результатами.

Практическая полезность и реализация результатов работы.

1. В ЦНИИРЭС Минрадиопрома СССР, в ПГО «Гидроспецгеология» Мингео СССР и Государственном научно-исследовательском и производственном центре «Природа» Роскартографии внедрены элементы аппаратно-программных комплексов автоматизированного дешифрирования материалов дистанционного зондирования поверхности Земли физическими методами.

2. В ГУП «Удмуртавтодор» и Удмуртском республиканском отделении Ространсинспекции внедрена программная система «Цифровая карта дорог Удмуртии» и база данных линейных планов дорог.

3. В ОАО «Ижевскгаз» внедрены элементы программных подсистем и базы данных автоматизированной эксплуатации газовых сетей г. Ижевска.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с нижеследующими нормативными документами:

• Постановлением Совета Министров СССР № 614−199 от 17.07.80 г.;

• Постановлением Совета Министров РСФСР от 16 марта 1990 г. № 93 «О неотложных мерах по оздоровлению экологической обстановки в РСФСР в 1990;95 гг.»;

• Техническим заданием на НИОКР «Геомат-02», выполняемой для ПГО «Гидроспецгеология» Мингео СССР в 1985;91 гг.;

• Техническим заданием на НИОКР «Портрет», выполняемой для ЦНИИРЭС Минрадиопрома СССР в 1985;89 гг.;

• Техническими заданиями на НИОКР «АРМ-ДК» и «АРМ-ДО», выполняемыми для Госцентра «Природа» Роскартографии в 1991;99 гг.;

• Техническими заданиями на НИОКР «ЦКД-УР», «ВС-Ижевскгаз», выполняемыми для ведомств, организаций и предприятий Удмуртии в 1993;99 гг.

Основные результаты работы представлялись, докладывались и обсуждались: на научно-технических конференциях ИМИ — ИжГТУ в 1983;2002 гг.- на Iой конференции молодых ученых, ФТИ УрО АН СССР, Ижевск, 1988 г.- на научно-практической конференции «Системный наземно-аэрокосмоэкологический мониторинг природной среды», Свердловск, 1991 г.- на научно-практической конференции Российской транспортной инспекции, Киров, март 1995 г.- на VI Всероссийской с участием стран СНГ конференции «Методы и средства обработки сложной графической информации», Нижний Новгород, 25−27 сентября 2001 г.- на Международной научно-технической конференции, посвященной 50-летию ИжГТУ, Ижевск, 2002 г.

6. Результаты работы внедрены на ряде предприятий и организаций, используются в производственном процессе, в научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработках, в учебном процессе при преподавании курсов «Основы теории управления», «Цифровая обработка сигналов», «Вычислительная математика» в Ижевском Государственном техническом университете.

Исследования, проведенные в работе, позволяют сделать следующие выводы.

1. Анализ физических проблем дистанционного зондирования позволяет более результативно выбрать исходные данные ДЗ, а в дальнейшем более эффективно строить алгоритмы, процедуры и программные системы их обработки и распознавания.

2. Экспериментальные исследования реальных физических изображений с помощью созданных программно-аппаратные средств показали достаточно высокую надежность их распознавания, что согласуется с полученными теоретическими результатами.

3. Разработка программных продуктов, баз данных, аппаратуры в виде единой системы обработки и распознавания изображений дистанционного зондирования существенно повышает эффективность создаваемых средств.

Заключение

.

В настоящей работе разработаны и созданы функционально полноценные (по принципу «под ключ») программно-аппаратные средства обработки, анализа и распознавания изображений дистанционного зондирования для целей создания цифровой модели местности.

В работе получены следующие основные результаты.

1. На основе анализа физических процессов дистанционного зондирования поверхности Земли, исследования системы — от аэрокосмической съемки до получения параметров и характеристик объектов местности, углубленного рассмотрения современных аппаратных и программных средств получения, обработки и дешифрирования материалов дистанционного зондирования создан программно-аппаратный комплекс исследования изображений физического эксперимента.

2. Разработана технологическая схема автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования, объединяющая разработанные алгоритмы, программные системы и подсистемы, базы данных и аппаратные средства.

3. На основе разработанных алгоритмов улучшения изображения, предложенной функции разрыва создана оригинальная процедура формирования контурной информации в векторном представлении, объединенная с семантической информацией об объектах местности.

4. Разработана оригинальная процедура распознавания сложных изображений физического эксперимента на основе алгоритма динамического программирования.

5. В результате проведенных работ создан ряд программных систем и подсистем и баз данных. Исследования, выполненные в диссертационной работе, были использованы при разработке ряда экспериментальных и опытных образцов конфигураций аппаратных средств обработки изображений.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизированная обработка изображений природных комплексов Сибири / Алексеев A.C., Пяткин В. П., Дементьев В. Н. и др. — Новосибирск: Наука, 1988. — 223с.
  2. A.A. Алгоритмы первичной обработки цифровых аэрокосмических изображений // Тез. докл. II Всесоюз. Конф. по ав-томатизир. системам обработки изображений (АСОИз-86), Львов, сентябрь 1986 г. М.: Наука, 1986. — С. 49.
  3. Г. А. О классификации изображений по их текстурным признакам // Исслед. Земли из космоса, 1990. № 2. — С. 91−96.
  4. Н.Ф. Теория и методы дешифрирования аэро- и космических снимков на основе геоиндикационного моделирования // Авто-реф. дисс. на соиск. уч. степ. докт. техн. наук, М: МИИГАИК, 1985. -39с.
  5. В.Я., Васильев В. Ю., Шабанова И. Н. Сегрегационные эффекты на поверхности метастабильных металлических систем. Ижевск: Институт прикладной механики УрО РАН, 1999. — 288с.
  6. Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. М.: Наука, 1965. — 458с.
  7. В.И. 16-я Международная картографическая конференция//Геодезия и картография, 1993. № 7. С. 35−38.
  8. B.C., Гамаюнова Г. Н. О методике интерактивного дешифрирования // Геодезия и картография. 1994. — № 2. — С. 38−41.
  9. М.М. Проблема узнавания. М.: Наука, 1967. — 320с.
  10. В.Г. Картографирование структуры почвенного покрова тайги по аэрокосмическим снимкам.// Изв. АН СССР, сер. геогр. -1987. № 3. — С. 87−99.
  11. A.B., Воскобойников Ю. Е. Комбинированные алгоритмы нелинейной фильтрации зашумленных сигналов и изображений // Автометрия, 1990. № 1. — С. 21−26.
  12. A.B., Господинов Г. В., Книжников Ю. Г. Аэрокосмические методы в географических исследованиях. М.: МГУ, 1982. — 258с.
  13. Ю.А., Галуев Г. А. Об одном алгоритме выделения контура изображений.// Дискретные системы обработки информации. -Ижевск: 1987.- Межвузовский сборник С. 10−14.
  14. Е.А. И др. Обработка изображений на ЭВМ. М.:Радио и связь, 1987. -240с.
  15. . Итерационные методы повышения четкости изображений // ТИИЭР, 1990. Т.78. — № 5. — С. 56−71.
  16. В.М. Аэрофотографические и сканерные аэрометоды при инженерно-геологических исследованиях. М.: Недра, 1982. — 261с.
  17. Ю.Г. «Хорошо приспособленные» локальные однородные методы обработки графической информации // Автоматизация обраб. Сложной графич. Информации, Горький, 1984. С. 131−158.
  18. Ю.Г. Математические модели структурированного описания графических изображений // Автоматизация обраб. сложной графич. Информации, Горький, 1984. С. 92−117.
  19. Ю.Г. Система управления базами графических данных // Автоматизация обраб. сложной графич. информации, Горький, 1988, ч. 2. С. 94−95.
  20. Ю.Г., Васин Д. Ю., Громов В. П. Структурное описание растровых данных // Методы и средства обработки сложной графической информации VI Всероссийская конф.: Тез. Докл. Нижний Новгород.: 2001.-С. 23−29.
  21. В.Н. Фотографические работы в фотограмметрическом производстве (пособие). М.:РИО ВТС, 1989.- 89с.
  22. В.М. Минимизация вычислений в распознавании речи // Анализ символьных последовательностей (Вычислительные системы, вып. 113) Новосибирск, 1985. — С. 123−132.
  23. В.М., Загоруйко Н. Г. Автоматическое распознавание ограниченного набора устных команд // Вычислительные системы, вып. 67 -Новосибирск, СО АН СССР, 1969. С. 101−110.
  24. Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология.-2-е изд. стер. М.: Наука, 1988 — 206с.
  25. Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969- 576с.
  26. Т.К. Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов. Киев: Наукова думка, 1987. — 264с.
  27. Т.К. Поэлементное распознавание непрерывной речи, составленной из слов заданного словаря // Кибернетика. 1971. — № 2. — С. 342 — 345.
  28. А.Л., Гуревич И. Б., Скрипкин В. А. Современное состояние проблемы распознавания: Некоторые аспекты. М.: Радио и связь, 1985. — 160с.
  29. А.Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания: Учеб. пособие для вузов М.: Высш. Школа, 1989. — 232с.
  30. Гоутц А.Ф. Х. Дистанционное зондирование Земли в оптическом диапазоне волн // ТИИЭР. 1985. — Т. 73. — № 6. — С. 7−29.
  31. И.С., Комаров И. С. Применение аэрометодов при инженерно-геологических и гидрогеологических исследованиях. М.: Недра, 1978. -319с.
  32. П.М. Методы статистической классификации многозональной видеоинформации с обучением по тестовому участку // Исследование Земли из космоса. 1987. — № 4. — С. 21−28.
  33. Гуд Г. Х., Макол Р. Э. Системотехника. Введение в проектирование больших систем. М.: Сов. Радио, 1962.
  34. М. Стоун Д. Будущее массовой памяти // PC Magazine, № 6, 1997 г.
  35. Д.А. и др. Интерактивная сегментация изображений // Исследования Земли из космоса, 1990. № 4. — С. 95−101.
  36. В.И. и др. Система обработки изображений на СВК «Дельта» // Управляющие системы и машины, 1990. № 4. — С. 113−116.
  37. Л.Г., Лысенко Т. М. Анализ адаптивного алгоритма обнаружения контуров на малоконтрастных радиолокационных изображениях // Исследование Земли из космоса. 1988. — № 2. — С. 18−24.
  38. Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен М.: Мир, 1976.- 511с.
  39. Е.А. Концепция создания геоинформационной системы для органов государственного управления (ГИС ОГУ) //Космический мониторинг для регионов России, РКА, М.: Семинар-совещание, 1415 июня 1994.
  40. Е.А., Белецкий М. Е. О Международном совещании ООНпо образованию Постоянного комитета по геоинформационной инфраструктуре стран Азии и Тихоокеанского региона // Геодезия и картография, 1996. № 4. с. 47−51.
  41. А.Н., Соколов B.C. Дешифрирование фотографических изображений. М.: Недра, 1980.- 253с.
  42. Н.Г. Методы распознавания и их применение— М.: Советское радио, 1978. 208с.
  43. O.E. Сравнительный анализ некоторых быстрых методов предварительной обработки изображений.// Дискретные системы обработки информации. Ижевск: 1987. — Межвузовский сборник. С. 48−49.
  44. A.B., Сметанин A.M. Аппаратно-программный комплекс обработки текстурных изображений (АСОИз 86). — М.: Наука, 1986.-С. 264−266.
  45. A.B., Стукалина Е. Ф. Обработка контурной информации в системе интерпретации изображений // Дискретные системы обработки информации. Ижевск: ИМИ, 1990. — Вып. 10. — С. 97−101.
  46. В.М. Проблемы разработки систем технического зрения для автоматизации оптического контроля изделий радиоэлектроники.// Дискретные системы обработки информации. Ижевск: ИМИ, 1990. -Вып. 10.-С. 90−97.
  47. Искусственный интеллект. В 3 кн.: Справочник. М.: Радио и связь, 1990.
  48. K.P. Дистанционное зондирование из космоса в СВЧ диапазоне // ТИИЭР. 1985. — Т. 73. — № 6. — С. 30−56.
  49. Картографирование по космическим снимкам и охрана окружающей среды//Е.А. Востокова, JI.A. Шевченко, В. А. Сущеня и др. М.: Недра, 1982.-251 с.
  50. Г. П. Обработка визуальной информации М.: Машиностроение, 1990.-320 с.
  51. Э. Анализ сложных систем. М.: Сов. Радио, 1969.
  52. Ю.П., Свешников В. В. Картографическое обеспечение экологической безопасности России // Геодезия и картография. -1996. № 10. -С. 1−4.
  53. Kondratyev V.V., Utrobin V.A. Uncovering of indeterminacy in identification problem // Pattern Recognition and Image Analysis. 1996. -№ 2. — P. 250−259.
  54. В.В., Утробин В. А. Основы теории активного восприятия изображений. Н. Новгород, 1977. — 249с.
  55. Космические методы изучения современных ландшафтов материков. М.: МГУ, 1988.- 183с.
  56. С. Усталостное разрушение металлов. М.: Металлургия, 1976, — 455 с.
  57. Е.С. Спектральный анализ металлов и сплавов /Фотографические методы/. Киев: Гостехиздат УССР, 1961.
  58. И.П. Текстуры в металлах и сплавах. М. Металлургия, 1965.
  59. С.Ю. Предварительная обработка штриховых графических изображений //Дискретные системы обработки информации. Ижевск. 1978. — Вып. 1.- С.32−37.
  60. В.Н. Автоматический анализ машиностроительных чертежей. Иркутск: Изд-во Иркут. ГУ, 1985. — 112с.
  61. А.Н. Методы распознавания образов, основанные на логических решающих функциях // Эмпирическое предсказание и распознавание образов (Вычислительные системы, вып.67). Новосибирск, 1976.-С. 42−53.
  62. Манфред Хоффбауер, Кристоф Шпильманн ACCESS: сотни полезных рецептов / Пер. с нем. -К.: BHV, 1996 400 с.
  63. Методическое руководство по инженерно-геологической съемке масштаба 1:200 000 (1:100 000 1:500 000). М.:Недра, 1978, — 391 с.
  64. C.B., Шишканов А. Г., Никулин А. И. Использование коллектива алгоритмов выделения контуров при анализе микроструктур // Дискретные системы обработки информации. -Устинов, УМИ.1986 С. 42−50.
  65. .К. Система сегментации изображений для автоматизированного дешифрирования аэрокосмических данных // Технич. и программные средства автоматизации научных исследований. М.: 1987. -С. 89.
  66. Н.П. Системный подход при дешифрировании космо -и аэрофотоснимков в гидрогеологии.// Системный подход в геологии: теор. и прикл. аспекты. 2 Всесоюзн. конф., 9−11 сент.1986.- Тез. докл.-Ч. 3.-С. 602−604.
  67. A.A., Вендров A.M., Иванов В. К. и др. Системы управления базами данных и знаний: Справ, изд. М.: Финансы и статистика, 1991. — 352 с.
  68. Ю.Е., Баглай Р. Д., Киричук B.C. Проблемно ориентированный комплекс обработки аэрокосмической информации // Космические методы изучения природной среды Сибири и Дальнего Востока. — Новосибирск: Наука, 1983. — С. 125−129.
  69. С.С. Тематика технических комиссий Y и YI на XVII конгрессе МОФДЗ // Геодезия и картография, N 7, 1993. С. 23−27.
  70. С.С. Вопросы картографического применения фотограмметрии и дистанционного зондирования на XVII конгрессе МОФДЗ // Геодезия и картография, N 6, 1993. С. 26−31.
  71. В.А., Ососков Г. А. Автоматизация измерений и обработки данных физического эксперимента. М.: МГУ, 1986. 184 с.
  72. Новые цифровые фотограмметрические системы фирм «Лейка» и «Хелава» // Геодезия и картография. № 7, 1993. — С. 63.
  73. Ф.И. и др. Основы системного похода. Томск: ТГУ, 1976.
  74. Ф.И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. Школа, 1989. — 367 с.
  75. Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. М.: Наука, 1986.
  76. Е.П. Многомашинный комплекс автоматизированной обработки визуальной информации.// Тез. докл. II Всесоюз. конф. По ав-томатизир. Системам обработки изображений (АСОИз86), Львов, сентябрь 1986 г. М.: Наука, 1986. — С. 218−219.
  77. И.В., Рылов В. Н., Сметанин A.M., Шишканов А. Г. Автоматизированное рабочее место обработки и распознавания изображений // Дискретные системы обработки информации. Ижевск: ИМИ, 1988.-Вып. 8.-С. 28−31.
  78. С. Серьезные решения серьезных задач // PC Magazine (Russian Edition), № 7, 1994. С. 26−63.
  79. Роберт Сигнор, Михаэль О. Стегман Использование ODBC для доступа к базам данных / Пер. с англ. М.: Бином, 1995 — 384 с.
  80. А., Распознавание и обработка изображений / Пер. с англ.. -М.: Мир, 1972. -230 с.
  81. Г. Н. Синтезирование многозональной фотоинформации для целей тематического картографирования. М.: Госцентр «Природа», 1986.-№ 8.- С. 12−21.
  82. Ю.А., Широков В. А., Широков И. А., Перепелов С. П. Устройство ввода полутоновых изображений // Дискретные системы обработки информации. Ижевск: ИМИ, 1982. — Вып. 4. — С. 101−108.
  83. А.П. Техника физического эксперимента. М.: Энерго-атомиздат, 1983. — 238 с.
  84. В.Г. Географическая информационная система АЛЬБА: области применения, концепция и основные принципы построения // Автометрия, 1990. № 4.
  85. Система обработки изображений // Программирование, 1990. № 6.
  86. A.M. Теоретические основы и автоматизированные технологии анализа и синтеза изображений и сигналов в исследованиях при-родно-социальных систем: Дис. .докт. техн. наук. Ижевск, 2000. -336 с.
  87. A.M., Стукалина Е. Ф. Концепция ГИС технологии в управлении магистральными газопроводами // Методы и средства обработки сложной графической информации — Тез. Докл. VI Всероссийская конф. -Н. Новгород, 2001. — С. 129−130.
  88. A.M., Стукалина Е. Ф. Модель обработки и информационные технологии дешифрирования материалов аэрокосмической съемки. // Материалы международной научно-технич. конф., посвященной 50-летию ИжГТУ. Ч.З. — Ижевск, 2002. — С. 172−180.
  89. A.M., Стукалина Е. Ф. Модель распознавания аэрокосмических изображений, использующая алгоритм динамического программирования. // Материалы международной научно-технич. конф., посвященной 50-летию ИжГТУ. Ч.З. — Ижевск, 2002. — С. 169−172.
  90. Е.Ф. Программное обеспечение для сегментации сложных сигналов // Дискретные системы обработки информации. Устинов: УМИ, 1986-С. 81−82.
  91. Е.Ф. Способ выделения контуров полутонового изображения // Методы и средства обработки сложной графической информации. Тезисы докладов всесоюзной конференции, Горький, сентябрь 1988. Ч. 1.- Горький, 1988. — С. 34.
  92. Т.И. Алгоритм автоматизированной обработки космических изображений на интерактивной системе // Тр. Гос.НИЦИПР. М.: 1987.-№ 28.-С. 30−36.
  93. Т., Фрай Дж.Проектирование структур баз данных / Пер. с англ. В 2-х кн. Кн.1.-М.:Мир, 1985. -287 с.
  94. А.Ф., Тихонова J1.H. Visual FoxPro 5.0 M.: Восточная Книжная Компания, 1997. — 464 с.
  95. В.А. Исследование поверхностей конденсированных систем методами фотоэлектронной спектроскопии // Дефектоскопия, 1991. -№ 5.-С. 54−60.
  96. Т.И. Курс физики: Учеб. Пособие для вузов. 7-е изд., стер. — М.: Высш. школа, 2001. — 542 с.
  97. A.C., Миллер C.B., Тиде Дж.Е. Автоматизированные цифровые фотограмметрические рабочие станции // Геодезия и картография, 1993.-№ 8. -С. 27−31.
  98. Физика визуализации изображений в медицине. В 2-х т. /Под ред. С. Уэбба.-М.: Мир, 1991. Т1 -408 с. Т2−406 с.
  99. Дж., Дэм В.А. Основы интерактивной машинной графики.- Т.2. -М.: Мир, 1985.
  100. Я.А., Тарловский Г. Р. Статистическая теория распознавания образов.- М.:Радио и связь, 1968. 264 с.
  101. A.A., Борьба с помехами. М.: Наука, 1965.
  102. Г. М., Чернявский A.B. Сегментация текстурных изображений в режиме диалога // Математические и технические проблемы обработки изображений. Новосибирск, 1988. — С.19−24.
  103. Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: Экономика, 1975.
  104. Э. Физические основы дистанционного зондирования // Пер. с англ. М.-Недра, 1990. — 208 с.
  105. Е.Г. Подготовка к статистической обработке результатов сложного эксперимента // Дискретные системы обработки информации. Ижевск: 1987. — Межвузовский сборник. — С. 78−81.
  106. Энгель Л., Клингеле Г. Растровая электронная микроскопия. Разрушение: Справ. Изд.Пер. с нем. М.: Металлургия, 1986. — 232 с.
  107. Р. Общая топология.- М.: Мир, 1986.
  108. Chellapa R. a. a. Texture Synthesis and Compression using Gaussian -Markov Random Fild Model. IEEE Trans. Syst. Man. and Cybern., 1985. -v. 15.-№ 2, — Pp. 298−303.
  109. Derin H., Kelly P.A., Harft K.D. Unsupervised Segmentation of Speckled Images IGARSS'87 Int. Geosci. and and Remote Sens. Symp. Ann Arbor, 1987.-v.2.- Pp. 1349−1356.
  110. Furst M.A., Caines P.E. Edge Detection with Image Enhancement via Dynamic Programming // Comput. Vision. Graph, and Image Pro- cess., 1986. v.33. № 3. — Pp. 263−279.
  111. Laur H., T. Le Toan, Lopes A. Textural segmentation of SAR Images Using First Order Statistical Parameters // IGARSS'87 Int. Geosci. and Remote Sens. Symp. Ann Arbor, 1987. v.2.- P. 1463
  112. Mc. Keown. The Role of Artificial Intelligence in the Integration of Remotely Sensed Data with Geographic Information Systems // IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens., 1987. v. 25. — № 3. — Pp. 330−348.
  113. Morris O.J., Constantinides A.G. Segmental Filtering: A new Technique for Image Restoration // Adv. Image Process. And Paft. Recogn. Proc. Int. Conf., Pisa, 1986. Pp. 89−93.
  114. Nomura Y., Naruse H. Reduction of Obscuration Noise Using Multiple Images // IEEE Trans, on Pattern Anal. And Machine Intel., 1988. -v.10. № 2. — Pp. 267−270.
  115. Robinson V., Frank A. Expert System for Geographic Information Systems. Photogramm. Eng. And Remote Sens., 1987. — v. 53. — № 10. -Pp. 1435−1441.
  116. Souka M. A new texture recognition method. Comput. And Artif. Intell., 1986. — v. 5. — № 4. — Pp. 357−364.
  117. Staenz K. a. a. Hierarchical Classification with Knowledge based binary Decision //IGARSS'87.- Pp. 97−102.
  118. Tailor A. and oth. A sistem For Knowledge-Based Segmentation of Remotely-Sensed Images // IGARSS'87 Int. Geosci. and Remote Sens. Symp. Ann Arbor, 1987. v.l.-Pp. 111−116.
  119. Touzi R., Lopes A., Bousquet P. A statistical and geometrical edge detector for SAR Image Segmentation // IGARSS'87, Int. Geosc. and Remote Sens. Symp. Ann. Arbor, 1987. v.21.
  120. Yee B. An Expert System for Planimetrie Feature Extraction // IGARSS'87. Pp 321−325.
  121. Отпечатано в вычислительной сети Научно-исследовательского отдела новых информационных систем и технологий (НИО НИСТ) Ижевского государственного технического университетав семи экземплярах
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!