КОНТУРНА СЕГМЕНТАЦІЯ ЦИФРОВИХ СУПУТНИКОВИХ ЗНІМКІВ З ВИДІЛЕННЯМ ОСОБЛИВИХ ТОЧОК НА ОСНОВІ ВЕЙВЛЕТ-ПЕРЕТВОРЕННЯ
Keywords:
супутникові знімки, пакетне вейвлет-перетворення, сегментація, текстурна характеристикаAbstract
У роботі запропонований новий метод сегментації цифрових супутникових знімків, що дозволяє виділити контури об’єктів інтересу. Запропонований метод базується на використанні точкових характеристик супутникових зображень на основі вейвлет-перетворення. Запропонований метод контурної сегментації був протестований на восьмиканальних зображеннях, отриманих супутником WorldView-3. Порівняння кількісних показників, а також візуальні результати показали перевагу використання запропонованого методу. Результати роботи можуть бути використані при подальшому розпізнаванні об’єктів та тематичній обробці супутникових знімків.
References
1. Hnatushenko V.V., Mozgovyi D.K., Vasyliev V.V., Kavats O.O. “Satellite monitoring of consequences of illegal extraction of amber in Ukraine”. Scientific bulletin of National Mining University. Dnipro, 2017. № 2 (158), pp. 99-105.
2. Hnatushenko V.V., Hnatushenko Vik.V., Mozgovyi D.K., Vasyliev, V.V. “Satellite technology of the forest fires effects monitoring”. Scientific Bulletin of National Mining University, 2016. Issue 1 (151), pp. 70-76.
3. Hnatushenko V.V., Mozgovyi D.K., Vasyliev V.V. “Satellite monitoring of deforestation as a result of mining”. Scientific Bulletin of National Mining University, Dnipro, 2017. Issue 5 (161), pp. 94-99.
4. Swami, D. Super-pixel and Neighborhood based contour detection / D. Swami, B. Chaurasia //J. Comp. & Math. Sci. – 2017. – Vol. 8(6). – P. 226-234.
5. Verma, S. An increased modularity based contour detection / S. Verma, A. Chugh // International Journal of Computer Applications. – 2016. – Vol. 135(12). – P.41-44.
6. Borne, F. Texture-based classification for characterizing regions on remote sensing images / F. Borne, G. Viennois // Journal of Applied Remote Sensing. – 2017. – Vol. 11(3).
7. Hemalatha, S. Unsupervised segmentation of remote sensing images using FD based texture analysis model and ISODATA / S. Hemalatha, S.M. Anouncia // International Journal of Ambient Computing and Intelligence. – 2017. – Vol. 8(3). - P. 58-75.
8. Sharon A. Fast Multi-Scale Image Segmentation / A. Sharon, A. Brandt, R. Basri // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. [S.l.], 2000. Vol. 1. - P. 77 - 79.
9. Sumengen B. Multi-Scale Edge Detection and Image Segmentation // B. Sumengen, B. S. Manjunath // Proceedings of European Signal Processing Conference.- [S.l.], 2005. - P. 102 - 107.
10. Kumar R. Automatic Image Segmentation using Wavelets / R. Kumar, Venugopal, Patnaik // International Journal of Computer Science and Network Security. February 2009. Vol. 9, №.2. - P. 75 - 81.
11. Hnatushenko V.V. Pansharpening technology of high resolution multispectral and panchromatic satellite images / V.V. Hnatushenko, Vik.V. Hnatushenko, O.O. Kavats, V.Yu. Shevchenko // Науковий вісник НГУ, 2015, № 4 (148). - p. 91 98.
12. Kahtan V.Yu. Processing technology of multispectral remote sensing images [Electronic recourse] / V.Yu. Kahtan, V. V. Hnatushenko, Y. I. Shedlovska // International Young Scientists Forum on Applied Physics. 2017. October, 16 – 20, Lviv, Ukraine : Proceedings. Lviv, 2017. – p. 355-358.
13. Kashtan V.Iu. Tekhnolohiia rozpiznavannia obiektiv na tsyfrovykh suputnykovykh zobrazhen / V.Iu. Kashtan, V.V Hnatushenko // Tezy dopovidei na II Vseukrainskii naukovo-praktychnii konferentsii MEICS-2017 Dnipro,
2017 r. – s.16-17.
14. Gonsales, R. Tsifrovaya obrabotka izobrazheniy / Gonsales R., Vuds. R. -M.: Tehnosfera, 2005. - 1072 s.
2. Hnatushenko V.V., Hnatushenko Vik.V., Mozgovyi D.K., Vasyliev, V.V. “Satellite technology of the forest fires effects monitoring”. Scientific Bulletin of National Mining University, 2016. Issue 1 (151), pp. 70-76.
3. Hnatushenko V.V., Mozgovyi D.K., Vasyliev V.V. “Satellite monitoring of deforestation as a result of mining”. Scientific Bulletin of National Mining University, Dnipro, 2017. Issue 5 (161), pp. 94-99.
4. Swami, D. Super-pixel and Neighborhood based contour detection / D. Swami, B. Chaurasia //J. Comp. & Math. Sci. – 2017. – Vol. 8(6). – P. 226-234.
5. Verma, S. An increased modularity based contour detection / S. Verma, A. Chugh // International Journal of Computer Applications. – 2016. – Vol. 135(12). – P.41-44.
6. Borne, F. Texture-based classification for characterizing regions on remote sensing images / F. Borne, G. Viennois // Journal of Applied Remote Sensing. – 2017. – Vol. 11(3).
7. Hemalatha, S. Unsupervised segmentation of remote sensing images using FD based texture analysis model and ISODATA / S. Hemalatha, S.M. Anouncia // International Journal of Ambient Computing and Intelligence. – 2017. – Vol. 8(3). - P. 58-75.
8. Sharon A. Fast Multi-Scale Image Segmentation / A. Sharon, A. Brandt, R. Basri // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. [S.l.], 2000. Vol. 1. - P. 77 - 79.
9. Sumengen B. Multi-Scale Edge Detection and Image Segmentation // B. Sumengen, B. S. Manjunath // Proceedings of European Signal Processing Conference.- [S.l.], 2005. - P. 102 - 107.
10. Kumar R. Automatic Image Segmentation using Wavelets / R. Kumar, Venugopal, Patnaik // International Journal of Computer Science and Network Security. February 2009. Vol. 9, №.2. - P. 75 - 81.
11. Hnatushenko V.V. Pansharpening technology of high resolution multispectral and panchromatic satellite images / V.V. Hnatushenko, Vik.V. Hnatushenko, O.O. Kavats, V.Yu. Shevchenko // Науковий вісник НГУ, 2015, № 4 (148). - p. 91 98.
12. Kahtan V.Yu. Processing technology of multispectral remote sensing images [Electronic recourse] / V.Yu. Kahtan, V. V. Hnatushenko, Y. I. Shedlovska // International Young Scientists Forum on Applied Physics. 2017. October, 16 – 20, Lviv, Ukraine : Proceedings. Lviv, 2017. – p. 355-358.
13. Kashtan V.Iu. Tekhnolohiia rozpiznavannia obiektiv na tsyfrovykh suputnykovykh zobrazhen / V.Iu. Kashtan, V.V Hnatushenko // Tezy dopovidei na II Vseukrainskii naukovo-praktychnii konferentsii MEICS-2017 Dnipro,
2017 r. – s.16-17.
14. Gonsales, R. Tsifrovaya obrabotka izobrazheniy / Gonsales R., Vuds. R. -M.: Tehnosfera, 2005. - 1072 s.
Downloads
Published
2019-01-01
Issue
Section
Статьи
