Исследование возможности применения сингулярного разложения матриц яркостей для классификации цифровых изображений на спектрозональных и гиперспектральных снимках

Кохановский Виталий Алексеевич
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

В данной работе исследован метод распознавания однородных областей на данных дистанционного зондирования Земли, основанный на сингулярном разложении значений матриц яркостей, и разработан алгоритм классификации изображений. Исследование применения алгоритма представлено экспериментом, в ходе которого были классифицированы многозональные и гиперспектральные космические снимки и проведен анализ результатов.

Современное состояние дистанционного зондирования Земли обуславливается использованием технических систем анализа и обработки информации. Цифровые данные, обрабатываемые в целях получения тематической информации в большинстве случаев представлены изображениями. С каждым годом возрастающий объем информации стимулирует развитие быстродействующих вычислительных ресурсов, способных выполнять анализ изображений, используя комбинированные алгоритмы и методики, обеспечивающие высококачественный уровень анализа при имеющихся ограничениях.
При анализе изображения встает задача определения характеристик, по которым возможно разделение изображения на однородные области. В дальнейшей обработке определенные области используются для классификации. Классификация представляет собой процесс установления соответствия между областями на изображении и реальными объектами. Соответствие определяется по критериям схожести. На данный момент существует множество алгоритмов, учитывающих не только яркостные характеристики объектов, но текстурные и иные признаки (Форсайт, 2008).
Основываясь на приведенных соображениях, при создании методики классификации изображения можно выделить следующие основные этапы:
Разделение изображения на однородные области,
Вычисление признаков для каждой однородной области
Классификация однородных областей по вычисленным признакам.
При разработке алгоритма классификации возникает ряд проблем, связанных с особенностями интерпретации данных и учетом характеристик объектов:
Процедура сегментации изображения выполняется с большей точностью, при учете априорной информации в исследуемой предметной области, что требует экспертных знаний, а также настройки параметров, обеспечивающих качество выделения однородных областей.
При использовании искусственных нейронных сетей (ИНС) для задач классификации изображений возникает задача точной настройки алгоритма, учитывающего пространство признаков, что является необходимым критерием при анализе большого объема данных в процессе обучения нейронной сети.
Зачастую, неоднозначное представление данных нейронной сетью, вынуждает использовать более простые методы классификации.
Простые методы классификации могут быть представлены обучаемыми или необучаемыми моделями, в большинстве случаев обучаемые модели подразумевают установление регионов, вычисленные признаки которых будут использоваться как эталонные, при идентификации объектов на изображениях.
Актуальность данной работы обуславливается низкой точностью существующих простых методов классификации, и отсутствием учета непрямых спектральных признаков в окрестности каждого элемента изображения.
Целью работы является исследование алгоритма, основанного на сингулярном разложении матриц яркостей для задач анализа цифровых изображений космических съемочных систем.
Для достижения поставленной цели исследования необходимо решить следующие задачи:
Изучение существующих методов сегментации и классификации данных дистанционного зондирования Земли с целью анализа современного состояния предметной области для формирования требований к исследуемому алгоритму.
Отбор параметров, используемых в качестве признаков объектов
Разработка алгоритма классификации на основе сингулярного разложения матриц.
Проведение эксперимента и анализ результатов:
Подбор данных для обработки
Предварительная обработка данных
Классификация изображений разработанным методом
Анализ результатов сегментации
Научная новизна работы заключается в использовании алгоритма сингулярного разложения матриц яркостей для задач объектно-ориентированной классификации объектов на спектрозональных и гиперспектральных снимках.
Данный алгоритм подразумевает использование в качестве признаков объектов не прямые спектральные характеристики пикселей, а сингулярные значения областей изображения, учитывающие параметры яркости в исследуемой окрестности.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Егор В. кандидат наук, доцент
    5 (428 отзывов)
    Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Ск... Читать все
    Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Скорее всего Ваш заказ будет выполнен раньше срока.
    #Кандидатские #Магистерские
    694 Выполненных работы
    Лидия К.
    4.5 (330 отзывов)
    Образование высшее (2009 год) педагог-психолог (УрГПУ). В 2013 году получено образование магистр психологии. Опыт преподавательской деятельности в области психологии ... Читать все
    Образование высшее (2009 год) педагог-психолог (УрГПУ). В 2013 году получено образование магистр психологии. Опыт преподавательской деятельности в области психологии и педагогики. Написание диссертаций, ВКР, курсовых и иных видов работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    592 Выполненных работы
    Анна Н. Государственный университет управления 2021, Экономика и ...
    0 (13 отзывов)
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уни... Читать все
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уникальности с нуля. Все работы оформляю в соответствии с ГОСТ.
    #Кандидатские #Магистерские
    0 Выполненных работ
    Ксения М. Курганский Государственный Университет 2009, Юридический...
    4.8 (105 отзывов)
    Работаю только по книгам, учебникам, статьям и диссертациям. Никогда не использую технические способы поднятия оригинальности. Только авторские работы. Стараюсь учитыв... Читать все
    Работаю только по книгам, учебникам, статьям и диссертациям. Никогда не использую технические способы поднятия оригинальности. Только авторские работы. Стараюсь учитывать все требования и пожелания.
    #Кандидатские #Магистерские
    213 Выполненных работ
    Анна С. СФ ПГУ им. М.В. Ломоносова 2004, филологический, преподав...
    4.8 (9 отзывов)
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания... Читать все
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания и проверки (в качестве преподавателя) контрольных и курсовых работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    16 Выполненных работ
    Екатерина Б. кандидат наук, доцент
    5 (174 отзыва)
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподав... Читать все
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподавала учебные дисциплины: Бюджетная система Украины, Статистика.
    #Кандидатские #Магистерские
    300 Выполненных работ
    Татьяна М. кандидат наук
    5 (285 отзывов)
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    #Кандидатские #Магистерские
    495 Выполненных работ
    Ольга Р. доктор, профессор
    4.2 (13 отзывов)
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласован... Читать все
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласованные сроки и при необходимости дорабатываются по рекомендациям научного руководителя (преподавателя). Буду рада плодотворному и взаимовыгодному сотрудничеству!!! К каждой работе подхожу индивидуально! Всегда готова по любому вопросу договориться с заказчиком! Все работы проверяю на антиплагиат.ру по умолчанию, если в заказе не стоит иное и если это заранее не обговорено!!!
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Катерина В. преподаватель, кандидат наук
    4.6 (30 отзывов)
    Преподаватель одного из лучших ВУЗов страны, научный работник, редактор научного журнала, общественный деятель. Пишу все виды работ - от эссе до докторской диссертации... Читать все
    Преподаватель одного из лучших ВУЗов страны, научный работник, редактор научного журнала, общественный деятель. Пишу все виды работ - от эссе до докторской диссертации. Опыт работы 7 лет. Всегда на связи и готова прийти на помощь. Вместе удовлетворим самого требовательного научного руководителя. Возможно полное сопровождение: от статуса студента до получения научной степени.
    #Кандидатские #Магистерские
    47 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету