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!

    Андрей С. Тверской государственный университет 2011, математический...
    4.7 (82 отзыва)
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на... Читать все
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на продолжение диссертационной работы... Всегда готов помочь! ;)
    #Кандидатские #Магистерские
    164 Выполненных работы
    Екатерина Д.
    4.8 (37 отзывов)
    Более 5 лет помогаю в написании работ от простых учебных заданий и магистерских диссертаций до реальных бизнес-планов и проектов для открытия своего дела. Имею два об... Читать все
    Более 5 лет помогаю в написании работ от простых учебных заданий и магистерских диссертаций до реальных бизнес-планов и проектов для открытия своего дела. Имею два образования: экономист-менеджер и маркетолог. Буду рада помочь и Вам.
    #Кандидатские #Магистерские
    55 Выполненных работ
    Родион М. БГУ, выпускник
    4.6 (71 отзыв)
    Высшее экономическое образование. Мои клиенты успешно защищают дипломы и диссертации в МГУ, ВШЭ, РАНХиГС, а также других топовых университетах России.
    Высшее экономическое образование. Мои клиенты успешно защищают дипломы и диссертации в МГУ, ВШЭ, РАНХиГС, а также других топовых университетах России.
    #Кандидатские #Магистерские
    108 Выполненных работ
    Дмитрий К. преподаватель, кандидат наук
    5 (1241 отзыв)
    Окончил КазГУ с красным дипломом в 1985 г., после окончания работал в Институте Ядерной Физики, защитил кандидатскую диссертацию в 1991 г. Работы для студентов выполня... Читать все
    Окончил КазГУ с красным дипломом в 1985 г., после окончания работал в Институте Ядерной Физики, защитил кандидатскую диссертацию в 1991 г. Работы для студентов выполняю уже 30 лет.
    #Кандидатские #Магистерские
    2271 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
    Анна К. ТГПУ им.ЛН.Толстого 2010, ФИСиГН, выпускник
    4.6 (30 отзывов)
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помог... Читать все
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помогала студентам, вышедшим на меня по рекомендации.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 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
    Дмитрий М. БГАТУ 2001, электрификации, выпускник
    4.8 (17 отзывов)
    Помогаю с выполнением курсовых проектов и контрольных работ по электроснабжению, электроосвещению, электрическим машинам, электротехнике. Занимался наукой, писал стать... Читать все
    Помогаю с выполнением курсовых проектов и контрольных работ по электроснабжению, электроосвещению, электрическим машинам, электротехнике. Занимался наукой, писал статьи, патенты, кандидатскую диссертацию, преподавал. Занимаюсь этим с 2003.
    #Кандидатские #Магистерские
    19 Выполненных работ
    Евгений А. доктор, профессор
    5 (154 отзыва)
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - ... Читать все
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - по социальной работе.
    #Кандидатские #Магистерские
    260 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету