автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Математическое и программное обеспечение систем совмещения космических изображений

Введение

1. Анализ проблемы совмещения космических изображений земной поверхности.

1.1. Математическая модель совмещения синхронно формируемых сканерных изображений

1.2. Основные особенности геометрического совмещения разновременной космической информации

1.3. Фотометрическое совмещение сканерной космической информации

Основные результаты

2. Математическое обеспечение систем совмещения синхронно формируемых изображений.

2.1. Математическая модель геометрического соответствия синхронно формируемых изображений

2.2. Уточнение параметров взаимной ориентации датчиков, работающих в режиме синхронной съемки

2.3. Фотометрическое совмещение синхронно формируемых изображений земной поверхности

2.4. Структура математического обеспечения процесса совмещения синхронно формируемых изображений

Основные результаты

3. Математическое обеспечение систем совмещения разновременных изображений

3.1. Модели геометрического соответствия разновременных изображений

3.2. Фотометрическое совмещение изображений, полученных при различных условиях съемки

3.3. Структура математического обеспечения процесса совмещения разновременных изображений

Основные результаты

4. программное обеспечение систем совмещения космических изображений

4.1. Экспериментальное исследование характеристик 114 программного обеспечения

4.2. Разработка высокоскоростной технологии совмещения изображений .:.

4.3. Практическая реализация программного обеспечения систем совмещения космических изображений

Основные результаты

Актуальность работы. В Федеральной космической программе Российской Федерации на период до 2005 г. в числе приоритетных направлений космической деятельности России определено дистанционное исследование Земли, что предполагает периодическую съемку территорий с целью инвентаризации природных ресурсов, разведки полезных ископаемых, оценки ущерба от стихийных бедствий и техногенных процессов, экологического мониторинга и др. [1-3, 11].

Поскольку возникает необходимость получения информации по достаточно обширным территориям (регионам, территориально-промышленным комплексам, природным образованиям и т.п.), а существующие системы дистанционного зондирования обладают ограниченной полосой обзора, то встает задача создания укрупненных изображений (карт) из отдельных перекрывающихся снимков. Исходная видеоинформация для составления подобных карт может быть получена, по крайней мере, двумя способами. Во-первых, путем синхронной съемки земной поверхности несколькими датчиками с небольшим перекрытием полос обзора, как это, например, реализовано в настоящее время на спутниках серии "Ресурс-01" и модуле "Природа" космической станции "Мир" [11, 59, 63]. Наличие на борту ИСЗ аппаратуры синхронной съемки земной поверхности двумя и более приборами позволяет ставить вопрос о расширении области наблюдения за счет совмещения исходных изображений. Расчеты и предварительные исследования показывают, что этот подход обладает значительными потенциальными возможностями, однако, в связи с отсутствием эффективных методов совмещения подобной видеоинформации до недавнего времени не был реализован на практике.

Во-вторых, для получения карт на обширные территории могут быть использованы изображения, получаемые на разных витках съемки. Совмещение

• подобной видеоинформации представляет собой более сложную задачу, так как в данном случае, в отличие от варианта синхронной съемки, имеют место существенные различия между отдельными изображениями (из-за изменения характеристик сканирующих устройств, параметров орбиты, свойств подстилающей поверхности).

Независимо от способа получения видеоинформации (синхронный или разновременной) создание космических карт на обширные территории предполагает решение задач геометрического и фотометрического совмещения исходных снимков в плоскости единого кадра. Поскольку речь идет о создании щ картографической продукции, то принципиальное значение имеет точность совмещения, которая должна соответствовать величинам пространственной и яр-костной дискретизации исходных снимков.

Диссертационная работа посвящена разработке математического и программного обеспечения систем высокоточного геометрического и фотометрического совмещения многозональных спутниковых изображений. Решение этой задачи представляется весьма важным и актуальным, поскольку речь идет об улучшении одной из основных тактико-технических характеристик систем дистанционного зондирования Земли - их полосы обзора. # Степень разработанности темы. В области цифровой обработки и распознавания изображений хорошо известны работы таких отечественных и зарубежных ученых, как Арманд H.A., Васильев В.И., Волков A.M., Жур-кин И.Г., Злобин В.К., Ковалевский В.А., Селиванов A.C., Тюфлин Ю.С., Хиж-ниченко В.И., Ярославский Л.П., DudaR., Pratt W., Rosenfeld A., Tou J., Wong R. и др. Их труды [3, 14-16, 19, 23, 29, 34, 35, 49-51, 56] составляют науч-но-методическую основу для решения поставленных в диссертационной работе задач.

Первые публикации по совмещению изображений земной поверхности относятся к 60-70 годам и посвящены вопросам "сшивки" аэроснимков [17, 67, % 68]. Характерной особенностью процесса их получения является то, что все элементы кадра формируются одновременно, за короткое время экспозиции.

Поэтому полученные в этом направлении результаты не могут быть в полной мере распространены на космические сканерные изображения, геометрические и фотометрические характеристики которых могут претерпевать значительные изменения в процессе формирования.

Что касается сканерной съемки, то рассматриваемые в ряде работ [4-10, 19-21, 27-32, 53, 64] модели искажений в основном ориентированы на задачи обработки одиночных снимков. Наиболее часто геометрические искажения моделируются в виде плоскопараллельного смещения [4, 5, 9, 15], либо аффинно-Ф го преобразования плоскости [6, 7]. Яркостные искажения задаются в виде аддитивного шума [4, 5], либо полагаются отсутствующими [6-9]. Эти модели являются упрощенными по отношению к задаче высокоточного совмещения космических изображений. Поэтому для решения поставленных задач возникает необходимость более строгого и точного описания взаимного геометрического и фотометрического соответствия между совмещаемыми изображениями.

Практически отсутствуют публикации по организации высокоскоростной обработки, ориентированной на современные федеральные центры приема спутниковой информации. В то же время эта задача приобретает высокую ак-+ туальность, так как скорость передачи информации с ИСЗ составляет порядка

60 Мбит/с, а объем данных, принимаемых всего лишь за один сеанс связи, может достигать 6 Гбайт и более [63].

Конкретно, в контексте рассматриваемой задачи нерешенными остаются вопросы субпиксельного геометрического совмещения и высокоточного ярко-стного выравнивания синхронно формируемых и разновременных сканерных изображений, а также организации высокоскоростной обработки. Решение этих малоисследованных вопросов и составляет основу настоящей диссертационной работы.

Цель диссертации состоит в разработке математического и программно-ф го обеспечения систем высокоточного совмещения синхронно формируемых и разновременных сканерных изображений, имеющих небольшие области перекрытия. Данные системы должны реализовывать процесс получения космокарт на обширные территории, обладать высокой производительностью и степенью автоматизации.

Задачи. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

• разработать и исследовать математические модели синхронной и разновременной сканерной съемки, позволяющие выполнить высокоточное геометрическое совмещение изображений земной поверхности;

• разработать алгоритмы фотометрического выравнивания изображений, обеспечивающие их "бесшовное" совмещение при значительном уровне ярко-стных и содержательных различий;

• разработать высокоскоростную технологию обработки видеоданных, объемы которых в десятки и сотни раз превышают ресурсы оперативной памяти;

• выполнить комплексную алгоритмизацию процессов совмещения космических изображений и создать на этой основе программное обеспечение.

Научная новизна работы определяется следующими обстоятельствами. Во-первых, в последние годы возник массовый спрос от регионов и промыш-ленно-территориальных комплексов на получение высококачественных космических изображений обширных территорий, в то время как существующие средства дистанционного зондирования не удовлетворяют требованиям потребителей в части размеров зоны наблюдения. В связи с этим возникла острая необходимость в создании математических и программных средств высокоточного совмещения отдельных спутниковых изображений. Во-вторых, совсем недавно на системах дистанционного зондирования стали устанавливаться несколько датчиков, ведущих съемку с небольшим перекрытием в направлении сканирования. Однако отсутствие математических и программных средств совмещения подобной информации сдерживает широкое использование изображений, получаемых в режиме синхронной съемки. В третьих, решение поставленных задач применительно к недавно созданным мощным федеральным центрам приема спутниковой информации потребовало разработку высокоскоростных алгоритмов совмещения космической видеоинформации.

Конкретно, на защиту выносятся следующие новые научные результаты:

• математическая модель геометрического совмещения синхронно формируемых изображений, основанная на уточнении параметров взаимной ориентации датчиков и обеспечивающая высокую точность совмещения как в области перекрытия изображений, так и на их краях;

• математическое и программное обеспечение процессов "бесшовного" совмещения синхронно формируемых и разновременных снимков, позволяющее на основе геометрического и фотометрического анализа перекрывающихся областей получать изображения с расширенной полосой обзора;

• алгоритм высокоточного геометрического совмещения разновременных изображений, основанный на идентификации одноименных объектов в области перекрытия и привязке изображения к электронной карте за пределами этой области;

• алгоритм фотометрического выравнивания перекрывающихся космических снимков, позволяющий решать эту задачу при высоком уровне содержательных различий (до 20%) за счет корреляционного сопоставления статистических характеристик областей перекрытия изображений;

• алгоритм высокоскоростного совмещения изображений, основанный на рациональном распределении оперативной памяти и обеспечивающий максимальную производительность системы при заданных ограничениях на свободную память.

Практическая ценность работы. На базе разработанных математических моделей и алгоритмов созданы программные системы высокоточного совмещения синхронно формируемых и разновременных сканерных изображений. Данные системы используются для получения космокарт в заданных проекциях с целью обеспечения потребителей информацией от ИСЗ серии "Ре-сурс-ОГ' №3, №4.

Реализация и внедрение. Диссертационная работа выполнена в Рязанской государственной радиотехнической академии в рамках:

• Государственного контракта с Российским космическим агентством № 912-1019/97 от 28.07.98 г.;

• Гранта Российского Фонда фундаментальных исследований (проект №94-07-01569);

• НИР № 8-97Г - гранта Минобразования РФ от 03.03.97 г.;

• ОКР № 11-99 от 04.01.99 г, ОКР № 25-95 от 10.01.95 г., ОКР № 15-97 от 06.01.97 г., ОКР № 13-98 от 05.01.98 г., ОКР № 17-98 от 01.09.98 г., ОКР № 25-98 от 01.01.98 г. с организациями Российского космического агентства.

Результаты диссертационной работы в виде математического и программного обеспечения использованы и внедрены в Российском НИИ космического приборостроения, ЗАО "НПО космического приборостроения", Центре программных исследований Российского космического агентства, службах Администрации Рязанской области, Институте радиотехники и электроники Российской Академии наук, что подтверждается актами, приведенными в приложении.

Апробаиия работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на 3 Международных и 3 Всероссийских научных конференциях и семинарах:

- 1-й и 2-й Международных научно-технических конференциях "Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика" (Рязань, 1997, 1998);

-III Международной конференции "РАСПОЗНАВАНИЕ-97" (Курск, 1997);

- Всероссийской молодежной научной конференции "XXIII Гагаринские чтения" (Москва, 1997);

- Всероссийских научно-технических конференциях "Новые информационные технологии в научных исследованиях радиоэлектроники" и "Новые информационные технологии в радиоэлектронике" (Рязань, 1996, 1998).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 статей и 10 тезисов докладов на Международных и Всероссийских конференциях.

Личный вклад соискателя по опубликованным материалам состоит в следующем:

- в работах [71-75] соискателем разработано математическое и программное обеспечение системы совмещения синхронно формируемых изображений;

- в работах [76-79] соискателем разработано математическое и программное обеспечение системы создания растровых космокарт на обширные регионы из разновременных сканерных изображений;

- в работах [80-83] соискателем разработаны алгоритмы повышения точности и производительности систем совмещения космических изображений;

- в работах [84-85] соискателем предложены алгоритмы фотометрического совмещения сканерных снимков поверхности Земли;

- работы [71, 73, 75, 84] выполнены без соавторов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 разделов, заключения и приложения. Объем работы составляет 164 страницы, в том числе: основное содержание - 133 страницы, рисунки - 18 страниц, таблицы-3 страницы, список литературы (92 наименования) - 10 страниц. Приложение содержит документы, подтверждающие внедрение полученных результатов.

Основные результаты работы состоят в следующем.

1. Разработано математическое обеспечение системы высокоточного геометрического и фотометрического совмещения многозональных спутниковых изображений, формируемых в режиме синхронной съемки несколькими датчиками с небольшим перекрытием полос обзора. Оно основано на сравнительном анализе статистических характеристик одноименных областей изображений и обеспечивает точность геометрического совмещения - 0,2 пиксела и точность фотометрического выравнивания - 0,5 градации яркости. В результате достигается многократное увеличение эффективной полосы обзора спутниковых систем.

2. Разработана математическая модель геометрического совмещения синхронно формируемых изображений. В отличие от известных подходов, в которых геометрическое соответствие устанавливается непосредственно путем сопоставления координат одноименных объектов в области перекрытия (прямая задача), в основу предложенной модели положена процедура уточнения параметров взаимной ориентации датчиков (обратная задача), что обеспечивает высокую точность совмещения не только в зоне перекрытия снимков, но и на их краях (1 пиксел).

3. Разработано математическое обеспечение системы создания космических карт из перекрывающихся снимков, формируемых на различных витках съемки и имеющих значительные геометрические, фотометрические и содержательные отличия. В его основу положены три конструктивных подхода: относительное корреляционное совмещение изображений и абсолютная координатная привязка по электронной карте; яркостное выравнивание снимков на основе корреляционного анализа их гистограмм; виртуальное совмещение изображений. Все это обеспечило точные геометрическое совмещение (0,5 пиксеф ла) и координатную привязку (10 угловых секунд), надежное фотометрическое выравнивание снимков при значительном уровне (до 20%) содержательных различий и более чем 2-хкратное повышение производительности.

4. Предложена комбинированная модель геометрического совмещения разновременных изображений. Высокая точность решения этой задачи обеспечивается: в области перекрытия изображений - за счет корреляционного совмещения одноименных объектов, а вне этой зоны - путем привязки элементов изображения к электронной карте.

5. Разработан итерационный алгоритм яркостного выравнивания разновременных изображений, позволяющий решить эту задачу при значительных фотометрических искажениях и высоком уровне содержательных различий снимков. В отличие от известных алгоритмов, использующих статистический анализ совмещаемых изображений в сигнальном пространстве, предложенный алгоритм основан на корреляционном сопоставлении гистограмм, т.е. анализе в вероятностном пространстве.

6. Предложена виртуальная организация процесса совмещения космических изображений с оптимальным распределением ресурсов оперативной памяти, основанная на одновременной геометрической обработке по различным ф законам всех совмещаемых изображений.

7. Разработана методика оценки точности совмещения космических изображений поверхности Земли, на основе которой выполнены экспериментальные исследования предложенных алгоритмов. Установлено, что погрешность геометрического совмещения не превышает половины периода пространственной дискретизации, а погрешность яркостного выравнивания не превышает половины градации яркости, что обеспечивает визуальную незаметность линии присоединения изображений.

8. На базе предложенных математических моделей и алгоритмов созданы программная система МопоЫок для совмещения синхронно формируемых изображений и программная система Могара для получения региональных космокарт. Эти системы внедрены в Российском НИИ космического приборостроения, ЗАО "НПО космического приборостроения", Центре программных исследований Российского аэрокосмического агентства, Институте радиотехники и электроники РАН, эксплуатируются на ряде Центров приема и обработки спутниковой информации и использованы для создания многозональных космических карт Рязанской и Тульской областей.

Заключение

1. Алавердов В.В., Анфимов H.A., Коптев Ю.Н. Концепция и основная направленность Федеральной космической программы РФ на период до 2005 г. // Космонавтика и ракетостроение, вып.8. 1996. С.5-14.

2. Анфимов H.A., Лукьященко В.И., Моисеев Н.Ф. Проект государственнойкосмической программы России на 1993-2000 гг. // Космонавтика и ракетостроение, вып.1. 1993. С.14-27.

3. Киричук B.C. Метод максимального правдоподобия в задаче определениякоординат фрагмента // Автометрия. 1983. №6. С.97-98.

4. Резник А.Л. Алгоритмы высокоточного оценивания координатного сдвигафрагментов цифровых изображений // 3-я конф. "Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии": Тез. докл. / Н.Новгород, 1997. Ч. 1. С.248-251.

5. Ташлинский А.Г. Оценка смещения изображения, заданного на двумернойсетке // Методы обработки сигналов и полей: Межвуз. сб. науч. тр. / Ульяновск: Ульяновский политехи, ин-т, 1990. С.81-85.

6. Ташлинский А.Г. Оценка межкадрового сдвига изображений // Методы обработки сигналов и полей: Межвуз. сб. науч. тр. / Ульяновск: Ульяновский гос. техн. ун-т, 1995. С.34-44.

7. Ефимов В.М., Резник А.Л. Алгоритмы идентификации фрагментов двух изображений, инвариантные к повороту // Автометрия. 1984. №5. С.61-64.

8. Губанов A.B., Ефимов В.М., Киричук B.C. и др. Методы оценивания взаимного смещения фрагментов цифровых изображений // Автометрия. 1988. №3. С.70-73.

9. Селиванов A.C., Тучин Ю.М. и др. Экспериментальный бортовой информационный комплекс для наблюдения // Исслед. Земли из космоса. 1981. №5. С.35-39.

10. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М: Мир, 1982. Кн.1: 312 с, Кн.2: 480 с.

11. Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: Введение в цифровую оптику. М.: Радио и связь, 1987. 296 е.,ил.

12. Пособие по фотограмметрии. Пер. с англ. Под ред. Кораблева В.И. М.: Издательство "Недра", 1971. 168 с.

13. Инженерный справочник по космической технике / Под общей ред. проф.,д.т.н. А.В.Солодова. М.: Воен. изд-во МО СССР. 1969. 696 с.

14. Злобин В.К., Еремеев В.В. Нормализация видеоданных в системах дистанционного зондирования Земли // Электросвязь. 1992. №4. С. 12-14.

15. Злобин В.К., Селиванов A.C., Еремеев В.В., Тучин Ю.М. Мультипроцессорная технология межотраслевой обработки видеоданных, полученных космической системой "Pecypc-Ol" // Исслед. Земли из космоса. 1992. №2. С.87-90.

16. Петрищев В.Ф. Аналитическая модель отклонений в координатах точек псевдокадра, получаемого при сканерной съемке земной поверхности// Исслед. Земли из космоса. 1992. №1. С.52-60.

17. Петрищев В.Ф. Аналитическая модель отклонений в координатах точек псевдокадра, получаемого при сканерной съемке земной поверхности, для случая круговой орбиты и сферической невращающейся Земли // Исслед. Земли из космоса. 1993. №2. С.48-55.

18. Журкин И.Г., Гук А.П. Алгоритм раздельного определения элементов внешнего ориентирования сканерных изображений (идеальная модель) // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 1992, №1. С.51-56.

19. Rosborough G.W., Baldwin D.G., Emery W.J. Precise AVHRR image navigation

20. IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 1994. №3. P.644-657.

21. Moreno J.F., Melia J. A method for accurate geometric correction of NOAA AVHRR HRPT data // IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 1993. № 1. P.204-213.

22. ER Mapper 5.0. Helping people manage the earth: Earth Resource Mapping Press, 1997. 42 p.

23. Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений. М.: Высш.шк., 1983. 295 е., ил.

24. Тищенко А.П., Головчин В.Р. Пространственная привязка спутниковых сканерных изображений по траекторным данным // Аэрокосмические исследования Земли. Обработка видеоинформации на ЭВМ / М.: Наука, 1978. 248 е., ил.

25. Wong R.Y., Hall E.L. Scene matching with invariant moments// Computer Graphics and Image Processing. 1978. №1. P.16-24.

26. Wong R.Y. Intensity signal processing of images for optical to radar scene matching // IEEE Trans. Acoustics Speech Signal Processing. 1980. №2. P.260-263.

27. Radhadevi P.V., Ramachandran R. Orbit attitude modeling of SPOT imagery with a single ground control point // Photogram. Rec. 1994. P.973-982.

28. Тюфлин Ю.С. Системы координат в космической фотограмметрии // Геодезия и картография. 1994. №1. С.26-31.

29. Хижниченко В.И. К вопросу о геометрической коррекции сканерных снимков земной поверхности//Исслед. Земли из космоса. 1981. №4. С.96-103.

30. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. В 2-х кн.: Пер. сангл. М.: Финансы и статистика, 1986. Кн.1: 366 с, Кн.2: 351 с.

31. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ: Пер. с англ. М.: Мир, 1980.457 с.

32. Фролов A.B., Фролов Г.В. Графический интерфейс GDI в MS Windows.

33. М.: "ДИАЛОГ-МИФИ", 1994. 288 с.

34. Пугачев B.C. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука,1979.-496 с.

35. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. - 576 с.

36. Крылов В.И., Бобков В.В., Монастырный П.И. Вычислительные методы, том 1. М,: Главная редакция физико-математической литературы изд-ва "Наука", 1976. 302 с.

37. Гиммельфарб Г.Л. Автоматизированная межотраслевая обработка снимковземной поверхности, получаемых с ИСЗ серии Landsat // Заруб, радиоэлектроника. 1983. №8. С. 56-84.

38. Лупян Е.А., Мазуров A.A. Быстрый алгоритм произвольных геометрических преобразований изображений // Исслед. Земли из космоса. 1992. №5. С. 38-43.

39. Амосов A.A., Дубинский Ю.А., Копченова Н.В. Вычислительные методыдля инженеров. М.: Высш. шк., 1994. 544 е., ил.

40. Вентцель Е.С., Овчаров A.A. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1988. 358 с.

41. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики М.: Энергоатомиздат, 1987.-496 е.: ил.

42. Хохлюк В.И. Алгоритмы целочисленной оптимизации Новосибирск: 1982.276 с.

43. Кравцова В.И. Космическое картографирование. М.: МГУ, 1977. - 126 с.

44. Киенко Ю.П. и др. Технология цифровой обработки изображений // Геодезия и картография. 1980. -№7. С. 17-23.

45. Хижниченко В.И. Критерии оценки геометрических искажений сканерныхснимков // Геодезия и картография. 1981. - №2. С. 25-27.

46. Злобин В.К., Курбасов М.В. Информационная технология улучшения качества многозональных изображений поверхности Земли // Геодезия и картография. 1997. №7. С.29-34.

47. Еремеев В.В., Курбасов М.В. Отбраковка аномальных ошибок идентификации космических изображений поверхности Земли // ЭВМ и информационные технологии: Межвуз. сб. науч. тр. / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1997. С.42-49.

48. Арушанов M.JI. Простая модель географической привязки сканерных снимков малого разрешения, обеспечивающая высокую точность // Исслед. Земли из космоса. 1993, №3. С.41-46.

49. Дондик Е.М., Кабанов А.Н. Оценивание параметров модели регрессии приналичии аномальных результатов измерений в задачах обработки изображений // Электросвязь. 1996. №4. С.20-21.

50. Taxa X. Введение в исследование операций: Пер. с англ. М.: Мир, 1985. Кн. 1:479 с, Кн.2: 496 с.

51. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. 511 с.

52. Создание фотокарт поверхности Венеры по данным радиолокационной съемки АМС "Венера-15,16" и их анализ: Отчет о НИР / ИРЭ АН СССР; Научный руководитель Александров Ю.Н.; Шифр "Кроссворд"; № 127/123/232-17-86. Москва, 1986.

53. Копаев Г.В. , Грошев В.В. Цифровые карты России масштаба 1:1000000 //

54. Информационный бюллетень ГИС ассоциации. №3, 1996. С. 17-18.

55. Селиванов А.С., Тучин Ю.М. Оперативная система наблюдения Земли "Ресурс Ol" // Исслед. Земли из космоса. 1988. №3. С.101-106.

56. Динамика летательных аппаратов в атмосфере. Термины, определения и обозначения. ГОСТ 20058-80. .M.: Издательство стандартов, 1981. 51 с.

57. Соловьев М.А. Математическая картография.- М.: Недра, 1969.- 287 с.

58. Злобин В.К., Еремеев В.В., Кузнецов А.Е. Геоинформационная система космического картографирования // 2-я международная науч.-техн. конф. "Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика": Тез. докл. / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1998 г. С. 158.

59. Mandanayake A., Newton A., Tidsley A., Muller J. Automatic mosaicing of satellite images using global re-navigation // Photogramm, and Remote Sens. -1992. №29. - P.489-496.

60. Радиотехнические системы: Учеб. Для вузов по спец. "Радиотехника"/ Ю.П. Гришин, В.П. Ипатов, Ю.М. Казаринов и др.; Под ред. , Ю.М. Каза-ринова.-М.: Высш. Шк., 1990.-496 е.: ил.

61. Лобанов А.Н. Аналитическая фотограмметрия. М.: Издательство "Недра",1972. 224 с.

62. Calches С., Trempât Y. Exploitation of the SPOT System // Geocarto International. 1986. -№3. -P. 15-23.

63. Трифонов Ю.В. Спутники серии "Метеор", предназначенные для изучения

64. Земли из космоса // Исследование Земли из космоса. 1981, - №5, С.8-20.

65. Селиванов A.C., Нараева M.K. и др. Многозональный сканер с коническойразверткой для исследования природных ресурсов // Исследование Земли из космоса. 1985, - №1, С.66-72.

66. Новоселов В.Г. Автоматическое совмещение изображений, имеющих общиеобласти // "XXIII Гагаринские чтения": Тез. докл. молодежной науч. конф., 8-12 апреля 1997 г. /МГАТУ. М„ 1997. 4.5. С.68.

67. Новоселов В.Г. Аналитическая модель геометрического соответствия синхронно формируемых изображений земной поверхности // Вестник РГРТА, вып.5. Рязань, 1998. С.36-42.

68. Злобин В.К., Кузнецов А.Е., Новоселов В.Г. Автоматизированное совмещение сканерных снимков поверхности Земли // III Международная конф. "РАСПОЗНАВАНИЕ-97": Тез. докл. / Курский гос. техн. универс. Курск, 25-28 ноября 1997 г. С.151-152.

69. Кузнецов А.Е., Новоселов В.Г. Получение непрерывных изображений из отдельных кадров // ЭВМ и информационные технологии: Межвуз. сб. науч. тр. / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1998. С.54-58.

70. Кузнецов А.Е., Новоселов В.Г. Технология координатной обработки изображений с использованием электронных карт // Выч. машины, комплексы и сети. Межвуз. сб. науч. тр. / Рязан. госуд. радиотехн. акад. Рязань, 1996. С. 17-21.

71. Злобин В.К., Кузнецов А.Е., Новоселов В.Г. Организация процесса геометрического совмещения космических изображений // Вычислительные машины, комплексы и сети: Межвуз. сб. науч. тр. / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1999. С.28-34.

72. Новоселов В.Г. Адаптивный алгоритм фотометрического выравнивания космических изображений Н 2-я международная науч.-техн. конф. "Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика": Тез. докл. / Рязан. гос. ра-диотехн. акад. Рязань, 1998 г. С.167.

73. Еремеев В.В., Кузнецов А.Е., Новоселов В.Г., Побаруев В.И. Корреляционно-экстремальное яркостное выравнивание разновременных изображений одной и той же сцены / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1999. 15 с. Деп. в ВИМИ 13.07.99 № ДО-8794.

74. Шишкин Е.В., Боресков А.В. Компьютерная графика. Динамика, реалистические изображения. М.: "ДИАЛОГ-МИФИ", 1995. - 288 с.

75. Каширин И.Ю. Объектно-ориентированное проектирование программ в среде С++. Вопросы практики и теории / Под ред. Л.П.Коричнева. М.: Госкомвуз России, НИЦПрИС, 1996. 192 с.

76. Фролов А.В., Фролов Г.В. Microsoft Visual С++ и MFC. Программированиедля Windows 95 и Windows NT. M.: "ДИАЛОГ-МИФИ", 1996. - 288 с.

77. Фролов А.В., Фролов Г.В. Microsoft Visual С++ и MFC (часть 2). Программирование для Windows 95 и Windows NT. M.: "ДИАЛОГ-МИФИ", 1997. - 272 с.

78. Еремеев В.В., Злобин В.К. Статистические алгоритмы радиометрической коррекции видеоинформации от многоэлементных сканирующих систем // Автометрия. 1995. - №2. - С. 78-83.

79. Иванчик М.В. Опыт цифровой обработки изображений с метеорологических ИСЗ // Исследование Земли из космоса. 1985, - №2, С. 111-116.

80. Сихарулидзе Ю.Г. Баллистика летательных аппаратов. М.: Наука, 1982. 352 с.