Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. - Распознование и цифровая обработка изображений (1033973), страница 52
Текст из файла (страница 52)
При этом примерно 40% времени затрачиваз з лось на обмен информации между ОП и ВП, 10,4 — на принятие решения и формирование условного изображения, остальное — на вычисление значений признаков (в целях экономии времени при Лх, = 1, Луз = 1[ распределение р (1х1), отвечающее новому положению апер- 936 туры, определялось с учетом расчетов, выполненных прн нахождении того же распределения для предыдущего ее положения). Какой-либо оптимизации обмена информацией между оперативной н внешней памятью СЦОИ в ходе описанных экспериментов не проводилось.
Частичное дешнфрнрованне спектрозональных снимков во многом аналогично частичному дешифрированию монохроматнческнх АКС, с той лишь разницей, что размерность пространства признаков здесь возрастает в 1 раз (à †.число спектрально независимых вндеотрактов), Нанесение графической нагрузки на выходной фотодокумент. Системы рассматриваемого класса не накладывают никаких ограничений на внд условной графической нагрузки, подлежащей нанесению на АКИ. Рассмотрим вопросы организации нанесения картографической сетки на выходное изображение в СЦОИ «Схема».
Географические координаты ф, Х (шнрота н долгота) точек сннтезнруемого изображения определяются в процессе перехода от нх геоцентрнческнх координат к гауссовым. Прн этом можно оценить диапазон изменения ф н Х в пределах снимка н в зависимости от масштаба и цели получения последнего выбрать интервалы нанесения географических координатных линий. Предполагается, что для каждой такой линни в памяти ЭВМ сформирован массив координат х„у, отдельных ее точек, образующих узлы интерполяции с равномерным шагом, в процессе которой имеет место кусочно-линейная аппроксимация этой линии.
Шаг интерполяции выбирается исходя нз требуемой точности измерения ф, Уь н погрешностей снимка. Упомянутый массив может быть получен подстановкой в формулы связи д„у, с ф, Х соответствующих значений последних. Кроме того, массив дополняется координатами пересечения отвечающей ему линии с другими линиями н границами изображения, Таким образом, можно задавать сколь угодно сложные линии, в том числе н линии, аналитическое описание которых отсутствует. Рассматриваемая методика нанесения координатных линий на изображение ориентирована на представление последнего в НМЛ в виде 8-строчных зон, причем для уменьшения затрат времени нанесение всех линий, пересекаемых каждой строкой, в пределах этой строки реализуется за одно обращение к ней, если линии имеют одноэлементную толщину.
Той же цели служит н предварительная обработка массивов, заключающаяся в следующем. Массиву данных ставится в соответствие один нлн несколько подмасснвов. Каждый массив характеризует отвечающий ему сегмент линии, на котором сохраняется знак изменения координаты у, прн переходе от одного его ннтерполяцнонного узла к другому. Подмасснв включает в себя значения у, ьо у, „граничных узлов у,ю,„; х,ю„, у,ю„этих узл~в (по мере просмотра строк адрес координат х, г„, у,,„заменяется на адрес координат х,, у, начального узла текущего участка интерполяции), упомянутый выше знак изменения координаты у„ целочисленное значение тангенса угла, составляемого текущим ннтерполяцнонным отрезком сегмента с осью о у .
Прн обращении к очередной строке производится просмотр всех подмасснвов, причем обработка данных, содержащихся в каждом подмассиве, начннаегся с проверки условия увюы и= увстп ~ увюех (у — номер строки). Если это условие не выполняется, то переЙств ходят к следующему подмасснву. В противном случае по адресной н знаковой информации подмасснва выбираются координаты узлов текущего отрезка аппроксимации н определяется точка пересечения последнего со строкой. Далее остается заменчть коды плотности элемента изображения, отвечающего этой точке, а также соседних с ннм :, элементов кодом плотности линии. Прн отыскании соседних элементов учитываются спектр последней н ее толщина (спектр характеризуется совокупностью элементов строки прн задании линии на дискретном поле н полностью определяется упомянутым выше целочисленным значением тангенса угла, составляемого текущим ннтерполяцнонным отрезком сегмента с осью о,у,).
Если толщина линии вэлементах превышает 1, то в общем случае прн формировании строки изображения может потребоваться обращение к соседним с ней строкам, расположенным, в частности, в другой зоне НМЛ. Прн этом в качестве буферного накопителя целесообразно использовать НМБ. После перебора всех подмасснвов н выполнения аналогичных действий переходят к следующей строке н т. д.
Процедура нанесения картографических линий на изображение прекращается при уя =уяе (у„— нижняя граничная строка изображения). Зта процедура может быть совмещена с процессом вывода изображения по мере формирования 8-строчных зон НМЛ. Благодаря описанной методике нанесение на изображение той нлн иной координатной сетки реализуется в системе практически одновременно со вводом †вывод данных. Звключенне рассмотренные в нестоящей главе изображения встречаются не толью при изучении земных ресурсов, ио и при исследовании поверхности других планет с помощью космических еппврвтов.
При этом нежный класс ввдвч обработки тенях ивобрвжений составляют задачи их геометрического преобразования. Для геометрического преобразования аэрокосмического ивобрвжения нв ЭВМ необходимо разработать такую его модель, которая учитывала бы специфику цифровой обработки, способ получения иэображения и другие факторы. Для трвдннионного кадрового способе основные компоненты упомянутой модели доствточно полно освещены в существующей литературе. Описанная выше мвтемвтическея модель процесса геометрической обрвботнн АКИ ориентирована не няиболее перспективные в настоящее время скянерные видеоинформвнионные системы. Этв модель позволяет решать задачи ортотрвнсформироввния иэобрвжеиий, их преобрвэовеиия в квртогрвфичесние проекции, привязки к местности н т. д.
Использование трвдиииониых приемов цифровой обработки АКИ ведет к недопустимым затратам машинного времени ив-вв сложности законов обработки, больших объемов вндеоинформвини и, век правило, крайне неудобных форметов размещения данных во внешней памяти в процессе ввода — вывода. Рвссмотренные методы ускорения геометрического преобрвэоввния АКИ в системе «цеитпвльиый процессор — оперативная пвмятьэ, базирующиеся нв предверительиом формироввнии в последней массивов пересылочных команд, и методы рвииоивльиой организации обмене ниформецией между внешней и опервтивиой 237 ГЛАВА 7 1« 239 памятью, основанные на двух- нли трехзтапном изменении форматов данных во внешней памяти в процессе преобразования, позволяют примерно на порядок сократить время обработки.
Тематическое дешифрнрование АКИ на ЭВМ при изучения земных ресурсов наиболее целесообразно на базе многоспектральной видеоинформации. Использование для »тих целей монохроматическнх изображений имеет в основном методический интерес. Соответствующая методика изложена выше. Оиа позволяет свести задачу дешифрирования АКИ к одной из постановок задачи распознавания образов.
Практически пайн«обое аэрокосмическое изображение необходимо наиестн ту нлн иную условную графическую нагрузку для облегчения изучения этого изображения человеком. Подобная операция должна выполинться оперативно, Изложенная в данной главе процедура нанесения условной графической нагрузки на выходной фотодокумент позволяет реализовать ее в темпе ввода — вывода данных, ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА РАСПОЗНАВАНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ И ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ 5 7Л. СПОСОБЫ И СРЕДСТВА ВВОДА ВИДЕОИНФОРМАЦИИ В ЭВМ Обработка изображений может вестись как аналоговыми, так и цифровыми средствами.
Однако громоздкость реализации сложных вычислительных процедур, трудность запоминания сколько-нибудь значительного количества данных, существенное влияние различных дестабилизирующих факторов и недостаточная гибкость перестройки структуры делают нецелесообразным глобальное применение аналоговых средств в рассматриваемом случае.
Использование же цифровой техники предполагает в качестве первого этапа пространственную и яркостную дискретизацию изображения, т. е. замену непрерывных координат его элементов дискретными значениями и квантование яркости этих элементов на то или иное число уровней.
Пространственная дискретизация изображения в настоящее время осуществляется, как правило, с помощью электротехнической или электронной развертки. Оперативная идентификация объектов исключает применение электромеханических устройств. Использование же электронных средств для этих целей допускает параллельную или последовательную обработку.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
