СУЧАСНІ ТЕНДЕНЦІЇ В ОБРОБЦІ АЕРОКОСМІЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ТА РОЗПІЗНАВАННІ ОБРАЗІВ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2023.01.096Ключові слова:
аерокосмічні зображення, лінійна фільтрація, аналіз незалежних компонентів, зіставлення шаблонів, генеративні змагальні мережі.Анотація
Ця стаття спрямована на аналіз сучасних тенденцій в обробці та розпізнаванні аерокосмічних зображень. Такі зображення є важливим джерелом інформації для різних галузей промисловості, таких як військова та цивільна картографії, сільське господарство та екологія. Процес обробки та аналізу великомасштабних аерокосмічних зображень вимагає значних витрат часу та ресурсів, тому виникає потреба у використанні сучасних методів машинного навчання та обробки зображень. У цьому документі описано різні методи обробки аерокосмічних зображень, такі як лінійна фільтрація, аналіз незалежних компонентів, зіставлення шаблонів і генеративні змагальні мережі. Використання сучасних методів обробки та розпізнавання образів аерокосмічних зображень є важливим кроком у підвищенні ефективності та точності аналізу великомасштабних зображень, що може бути корисним для різних галузей промисловості, які використовують аерокосмічні зображення.
Посилання
Gomes, V.C.F.; Queiroz, G.R.; Ferreira, K.R. An Overview of Platforms for Big Earth Observation Data Management and Analysis. RemoteSens. 2020, 12, 1253. https://doi.org/10.3390/rs12081253
Bovik, Alan C., and Scott T. Acton. "Basic linear filtering with application to image enhancement." The Essential Guide to Image Processing. Academic Press, 2009. 225-239.
Naik, Ganesh R., and Dinesh K. Kumar. "An overview of independent component analysis and its applications." Informatica 35.1 (2011).
Lewis, John P. "Fast template matching." Vision interface. Vol. 95. No. 120123. 1995.
Aggarwal, Alankrita, Mamta Mittal, and GopiBattineni. "Generative adversarial network: An overview of theory and applications." International Journal of Information Management Data Insights 1.1 (2021): 100004.