автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Программно-аппаратные средства анализа и распознавания изображений дистанционного зондирования

Основные сокращения.

Введение.

Глава 1. Физические проблемы дистанционного зондирования.

1.1. Процесс получения изображений дистанционного зондирования.

1.2. Распространение электромагнитных волн.

1.3. Спектральные основы дистанционного зондирования.

1.4. Дистанционное зондирование в СВЧ - диапазоне.

1.5. Исходные данные для создания ЦММ.

1.6. Постановка задачи.

Глава 2. Приборы получения и обработки изображений дистанционного зондирования.

2.1. Технические средства аэрокосмической съемки.

2.2. Технические средства обработки и распознавания изображений дистанционного зондирования.

Выводы.

Глава 3. Теоретические основы обработки и дешифрирования изображений дистанционного зондирования.

3.1. Модель сложного изображения.

3.2. Постановка задачи проектирования ЦММ.

3.3. Формирование контурной информации.

3.4. Общие проблемы распознавания.

3.5. Методы решения задачи распознавания.

Выводы.

Глава 4. Программные системы и базы данных обработки и дешифрирования изображений дистанционного зондирования

Результаты экспериментов.

4.1. Структура функционально полной СУБД.

4.2.Технология формирования базы данных дешифрирования (БДД).

4.3. Программная подсистема формирования эрозионной сети.Л

4.4. Программная подсистема обработки материалов радиотепловой съемки растительного покрова.

Выводы.

Изображения - наиболее широко встречаемый в современном мире материальный объект, который используется практически всюду: в искусстве и культуре, промышленном производстве и сельском хозяйстве, науке (медицине, биологии, географии, математике, юриспруденции), в деятельности силовых структур и криминала и т.п. Изображения составляют, как известно, значительную часть результатов физического эксперимента. Их получают во многих предметных областях физики:

- физике металлов;

- электронной микроскопии;

- ядерной физике;

- астрономии и т.п.

Под физическим экспериментом будем понимать систему средств получения информации о физическом объекте, позволяющих выполнить оценку свойств этого объекта с использованием аппаратного, вычислительного, математического, алгоритмического, методического обеспечения, выдвинуть и проверить гипотезы об объекте [75, 91]. Экспериментальной физикой занимались как великие классики, так и современные выдающиеся советские и российские ученые.

Известны работы в области экспериментальной физики поверхности [6,

103].

Вопросам обработки и распознавания изображений в различных предметных областях посвящена значительная библиография [4, 10, 16, 18, 19, 20, 56, 57, 106] и множество других.

Огромное количество изображений накоплено, и постоянно пополняют банки данных при дистанционном зондировании (ДЗ) поверхности Земли (различные виды аэрокосмической съемки, см. ниже п. 2.1).

Дистанционное зондирование и обработку его результатов, т.е. изображений земной поверхности, можно свести к физическому эксперименту: здесь есть физический объект исследования - поверхность Земли (местность); инструментальные средства: аппаратура воздушного или космического носителя, устройства ввода изображений и их обработки с помощью математического, алгоритмического, методического обеспечения. Схема физического эксперимента при ДЗ представлена на нижеследующем рисунке.

Результатом исследования является современное представление модели земной поверхности - цифровая модель местности (ЦММ). При этом, как и в физическом эксперименте, можно замкнуть обратную связь самого процесса эксперимента - в случае неудачных с точки зрения экспериментатора результатов можно скорректировать программу полета носителя, изменить процедуры обработки, математическое, алгоритмическое обеспечение и т.п. (см. рисунок).

Одним из основных способов формирования ЦММ в настоящее время является автоматизированное дешифрирование материалов аэрокосмической съемки (МКС). Здесь наиболее известны работы А.С. Алексеева, В.П. Пятки-на [1, 2], Н.Ф. Афанасьева [5] и др. (см. [3, 9, 1 1, 12, 13, 34, 37, 39, 55, 58, 69, 72, 76,81,89, 100, 110, 112, 116, 124]).

Несмотря на множество существующих методов автоматизированного дешифрирования МКС, они не всегда реализованы в виде информационных технологий, ядром которых, как правило, являются программно-аппаратные системы и подсистемы и базы данных (БД). При этом значительная часть существующих работ реализуют так называемый инженерный подход к решению основных задач, без существенного анализа физической природы процессов и явлений, сопровождающих дистанционное зондирование.

Кроме того, здесь необходимо подходить к исследованию проблем системно, рассматривая процесс создания ЦММ как единую систему, начиная от аэрокосмической съемки и заканчивая получением параметров и характеристик объектов местности, как это принято в системном анализе [35, 54, 78, 79, 80, 111].

Целью работы является создание и исследование функционально полноценных аппаратно-программных средств обработки результатов дистанционного зондирования, как изображений физического эксперимента, на основе изучения системы и процессов получения информации об объектах местности.

Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения.

В первой главе рассматриваются физические проблемы дистанционного зондирования на основе анализа предшествующих работ в данной предметной области и формулируются задачи, стоящие перед данной работой.

Вторая глава посвящена рассмотрению приборов и систем получения и обработки изображений дистанционного зондирования земной поверхности.

В третьей главе рассмотрены теоретические основы обработки и дешифрирования изображений дистанционного зондирования, представленных космическими фотоснимками, контурными и сложными изображениями.

В четвертой главе разрабатываются программные системы и базы данных обработки и дешифрирования изображений дистанционного зондирования и одномерных сигналов, приводятся экспериментальные результаты работы систем и подсистем.

В приложении представлены таблицы базы данных дешифрирования.

Научная новизна проведенных исследований заключается в нижеследующем.

1. Предложена и сформулирована функция разрыва контурного изображения. На основе функции разрыва разработан и реализован алгоритм получения замкнутых контуров.

2. Впервые при обработке данных дистанционного зондирования для построения контурного изображения применены алгоритмы утоньшения, применяемые в смежных областях распознавания.

3. Впервые для распознавания данных дистанционного зондирования разработана программная реализация алгоритма динамического программирования.

4. Созданы программно - аппаратные средства и базы данных обработки и распознавания изображений физического эксперимента, которые могут быть использованы в ряде важнейших областей науки, образования, промышленности, геологии, экологии, транспорта.

5. Экспериментальные исследования реальных физических изображений с помощью созданных программно-аппаратные средств показали достаточно высокую надежность их распознавания, что согласуется с полученными теоретическими результатами.

Практическая полезность и реализация результатов работы.

1. В ЦНИИРЭС Минрадиопрома СССР, в ПГО «Гидроспецгеология» Мингео СССР и Государственном научно-исследовательском и производственном центре «Природа» Роскартографии внедрены элементы аппаратно-программных комплексов автоматизированного дешифрирования материалов дистанционного зондирования поверхности Земли физическими методами.

2. В ГУП «Удмуртавтодор» и Удмуртском республиканском отделении Ространсинспекции внедрена программная система «Цифровая карта дорог Удмуртии» и база данных линейных планов дорог.

3. В ОАО «Ижевскгаз» внедрены элементы программных подсистем и базы данных автоматизированной эксплуатации газовых сетей г. Ижевска.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с нижеследующими нормативными документами:

• Постановлением Совета Министров СССР № 614-199 от 17.07.80 г.;

• Постановлением Совета Министров РСФСР от 16 марта 1990 г. № 93 «О неотложных мерах по оздоровлению экологической обстановки в РСФСР в 1990-95 гг.»;

• Техническим заданием на НИОКР «Геомат-02», выполняемой для ПГО «Гидроспецгеология» Мингео СССР в 1985-91 гг.;

10

• Техническим заданием на НИОКР «Портрет», выполняемой для ЦНИИРЭС Минрадиопрома СССР в 1985-89 гг.;

• Техническими заданиями на НИОКР «АРМ-ДК» и «АРМ-ДО», выполняемыми для Госцентра «Природа» Роскартографии в 1991-99 гг.;

• Техническими заданиями на НИОКР «ЦКД-УР», «ВС-Ижевскгаз», выполняемыми для ведомств, организаций и предприятий Удмуртии в 1993-99 гг.

Основные результаты работы представлялись, докладывались и обсуждались: на научно-технических конференциях ИМИ - ИжГТУ в 1983-2002 гг.; на I -ой конференции молодых ученых, ФТИ УрО АН СССР, Ижевск, 1988 г.; на научно-практической конференции «Системный наземно-аэрокосмоэкологический мониторинг природной среды», Свердловск, 1991 г.; на научно-практической конференции Российской транспортной инспекции, Киров, март 1995 г.; на VI Всероссийской с участием стран СНГ конференции «Методы и средства обработки сложной графической информации», Нижний Новгород, 25-27 сентября 2001 г.; на Международной научно-технической конференции, посвященной 50-летию ИжГТУ, Ижевск, 2002 г.

6. Результаты работы внедрены на ряде предприятий и организаций, используются в производственном процессе, в научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработках, в учебном процессе при преподавании курсов «Основы теории управления», «Цифровая обработка сигналов», «Вычислительная математика» в Ижевском Государственном техническом университете.

Исследования, проведенные в работе, позволяют сделать следующие выводы.

1. Анализ физических проблем дистанционного зондирования позволяет более результативно выбрать исходные данные ДЗ, а в дальнейшем более эффективно строить алгоритмы, процедуры и программные системы их обработки и распознавания.

2. Экспериментальные исследования реальных физических изображений с помощью созданных программно-аппаратные средств показали достаточно высокую надежность их распознавания, что согласуется с полученными теоретическими результатами.

3. Разработка программных продуктов, баз данных, аппаратуры в виде единой системы обработки и распознавания изображений дистанционного зондирования существенно повышает эффективность создаваемых средств.

Заключение

В настоящей работе разработаны и созданы функционально полноценные (по принципу «под ключ») программно-аппаратные средства обработки, анализа и распознавания изображений дистанционного зондирования для целей создания цифровой модели местности.

В работе получены следующие основные результаты.

1. На основе анализа физических процессов дистанционного зондирования поверхности Земли, исследования системы - от аэрокосмической съемки до получения параметров и характеристик объектов местности, углубленного рассмотрения современных аппаратных и программных средств получения, обработки и дешифрирования материалов дистанционного зондирования создан программно-аппаратный комплекс исследования изображений физического эксперимента.

2. Разработана технологическая схема автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования, объединяющая разработанные алгоритмы, программные системы и подсистемы, базы данных и аппаратные средства.

3. На основе разработанных алгоритмов улучшения изображения, предложенной функции разрыва создана оригинальная процедура формирования контурной информации в векторном представлении, объединенная с семантической информацией об объектах местности.

4. Разработана оригинальная процедура распознавания сложных изображений физического эксперимента на основе алгоритма динамического программирования.

5. В результате проведенных работ создан ряд программных систем и подсистем и баз данных. Исследования, выполненные в диссертационной работе, были использованы при разработке ряда экспериментальных и опытных образцов конфигураций аппаратных средств обработки изображений.

1. Автоматизированная обработка изображений природных комплексов Сибири / Алексеев A.C., Пяткин В.П., Дементьев В.Н. и др. - Новосибирск: Наука, 1988. - 223с.

2. Андреев A.A. Алгоритмы первичной обработки цифровых аэрокосмических изображений // Тез. докл. II Всесоюз. Конф. по ав-томатизир. системам обработки изображений (АСОИз-86), Львов, сентябрь 1986 г. М.: Наука, 1986. - С. 49.

3. Андреев Г.А. О классификации изображений по их текстурным признакам // Исслед. Земли из космоса, 1990. № 2. - С. 91-96.

4. Афанасьев Н.Ф. Теория и методы дешифрирования аэро- и космических снимков на основе геоиндикационного моделирования // Авто-реф. дисс. на соиск. уч. степ. докт. техн. наук, М: МИИГАИК, 1985. -39с.

5. Баянкин В.Я., Васильев В.Ю., Шабанова И.Н. Сегрегационные эффекты на поверхности метастабильных металлических систем. Ижевск: Институт прикладной механики УрО РАН, 1999. - 288с.

6. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. М.: Наука, 1965. - 458с.

7. Берк В.И. 16-я Международная картографическая конференция//Геодезия и картография, 1993. № 7. С. 35-38.

8. Бирюков B.C., Гамаюнова Г.Н. О методике интерактивного дешифрирования // Геодезия и картография. 1994. - № 2. - С. 38-41.

9. Бонгард М.М. Проблема узнавания. М.: Наука , 1967. - 320с.

10. Бострем В.Г. Картографирование структуры почвенного покрова тайги по аэрокосмическим снимкам.// Изв. АН СССР, сер. геогр. -1987. № 3. - С. 87-99.

11. Бронников A.B., Воскобойников Ю.Е. Комбинированные алгоритмы нелинейной фильтрации зашумленных сигналов и изображений // Автометрия, 1990. № 1. - С. 21-26.

12. Брюханов A.B., Господинов Г.В., Книжников Ю.Г. Аэрокосмические методы в географических исследованиях. М.: МГУ, 1982. - 258с.

13. Брюхомицкий Ю.А., Галуев Г.А. Об одном алгоритме выделения контура изображений.// Дискретные системы обработки информации. -Ижевск: 1987.- Межвузовский сборник С. 10-14.

14. Бутаков Е.А. И др. Обработка изображений на ЭВМ. М.:Радио и связь, 1987. -240с.

15. Бьемон Ж. Итерационные методы повышения четкости изображений // ТИИЭР, 1990. Т.78. - №5. - С. 56-71.

16. Валях В.М. Аэрофотографические и сканерные аэрометоды при инженерно-геологических исследованиях. М.: Недра, 1982. - 261с.

17. Васин Ю.Г. «Хорошо приспособленные» локальные однородные методы обработки графической информации // Автоматизация обраб. Сложной графич. Информации, Горький, 1984. С. 131-158.

18. Васин Ю.Г. Математические модели структурированного описания графических изображений // Автоматизация обраб. сложной графич. Информации, Горький, 1984. С. 92-117.

19. Васин Ю.Г. Система управления базами графических данных // Автоматизация обраб. сложной графич. информации, Горький, 1988, ч. 2. С. 94-95.

20. Васин Ю.Г., Васин Д.Ю., Громов В.П. Структурное описание растровых данных // Методы и средства обработки сложной графической информации VI Всероссийская конф.: Тез. Докл. Нижний Новгород.: 2001.-С. 23-29.

21. Васькин В.Н. Фотографические работы в фотограмметрическом производстве (пособие). М.:РИО ВТС, 1989.- 89с.

22. Величко В.М. Минимизация вычислений в распознавании речи // Анализ символьных последовательностей (Вычислительные системы, вып. 113) Новосибирск, 1985. - С. 123-132.

23. Величко В.М., Загоруйко Н.Г. Автоматическое распознавание ограниченного набора устных команд // Вычислительные системы, вып. 67 -Новосибирск, СО АН СССР, 1969. С. 101-110.

24. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология.-2-е изд. стер. М.: Наука, 1988 - 206с.

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

26. Винцюк Т.К. Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов. Киев: Наукова думка, 1987. - 264с.

27. Винцюк Т.К. Поэлементное распознавание непрерывной речи, составленной из слов заданного словаря // Кибернетика. 1971. - № 2. - С. 342 - 345.

28. Горелик А.Л., Гуревич И.Б., Скрипкин В.А. Современное состояние проблемы распознавания: Некоторые аспекты. М.: Радио и связь, 1985. - 160с.

29. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания: Учеб. пособие для вузов М.: Высш. Школа, 1989. - 232с.

30. Гоутц А.Ф.Х. Дистанционное зондирование Земли в оптическом диапазоне волн // ТИИЭР. 1985. - Т. 73. - № 6. - С. 7-29.

31. Гудилин И.С., Комаров И.С. Применение аэрометодов при инженерно-геологических и гидрогеологических исследованиях. М.: Недра, 1978. -319с.

32. Гусейнов П.М. Методы статистической классификации многозональной видеоинформации с обучением по тестовому участку // Исследование Земли из космоса. 1987. - № 4. - С. 21-28.

33. Гуд Г.Х., Макол Р.Э. Системотехника. Введение в проектирование больших систем. М.: Сов. Радио, 1962.

34. Девид М. Стоун Д. Будущее массовой памяти // PC Magazine, №6, 1997г.

35. Денисов Д.А. и др. Интерактивная сегментация изображений // Исследования Земли из космоса, 1990. № 4. - С. 95-101.

36. Дианов В.И. и др. Система обработки изображений на СВК «Дельта» // Управляющие системы и машины, 1990. №4. - С. 113-116.

37. Доросинский Л.Г., Лысенко Т.М. Анализ адаптивного алгоритма обнаружения контуров на малоконтрастных радиолокационных изображениях // Исследование Земли из космоса. 1988. - № 2. - С. 18-24.

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

39. Жалковский Е.А. Концепция создания геоинформационной системы для органов государственного управления (ГИС ОГУ) //Космический мониторинг для регионов России, РКА, М.: Семинар-совещание, 1415 июня 1994.

40. Жалковский Е.А., Белецкий М.Е. О Международном совещании ООНпо образованию Постоянного комитета по геоинформационной инфраструктуре стран Азии и Тихоокеанского региона // Геодезия и картография, 1996. №4. с. 47-51.

41. Живичин А.Н., Соколов B.C. Дешифрирование фотографических изображений. М.: Недра, 1980.- 253с.

42. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение- М.: Советское радио, 1978. 208с.

43. Запольских O.E. Сравнительный анализ некоторых быстрых методов предварительной обработки изображений.// Дискретные системы обработки информации. Ижевск: 1987. - Межвузовский сборник. С. 48-49.

44. Зензинов A.B., Сметанин A.M. Аппаратно-программный комплекс обработки текстурных изображений (АСОИз 86). - М.: Наука, 1986.-С. 264-266.

45. Зензинов A.B., Стукалина Е.Ф. Обработка контурной информации в системе интерпретации изображений // Дискретные системы обработки информации. Ижевск: ИМИ, 1990. - Вып. 10. - С. 97-101.

46. Златкис В.М. Проблемы разработки систем технического зрения для автоматизации оптического контроля изделий радиоэлектроники.// Дискретные системы обработки информации. Ижевск: ИМИ, 1990. -Вып. 10.-С. 90-97.

47. Искусственный интеллект. В 3 кн.: Справочник. М.: Радио и связь, 1990.

48. Карвер K.P. Дистанционное зондирование из космоса в СВЧ диапазоне // ТИИЭР. 1985. - Т. 73. - № 6. - С. 30-56.

49. Картографирование по космическим снимкам и охрана окружающей среды//Е.А. Востокова, JI.A. Шевченко, В.А. Сущеня и др. М.: Недра, 1982.-251 с.

50. Катыс Г.П. Обработка визуальной информации М.: Машиностроение, 1990.-320 с.

51. Квейд Э. Анализ сложных систем. М.: Сов. Радио, 1969.

52. Киенко Ю.П., Свешников В. В. Картографическое обеспечение экологической безопасности России // Геодезия и картография. -1996. №10. -С. 1-4.

53. Kondratyev V.V., Utrobin V.A. Uncovering of indeterminacy in identification problem // Pattern Recognition and Image Analysis. 1996. -№2. - P. 250-259.

54. Кондратьев В.В., Утробин В.А. Основы теории активного восприятия изображений. Н. Новгород, 1977. - 249с.

55. Космические методы изучения современных ландшафтов материков. М.: МГУ, 1988.- 183с.

56. Коцаньда С. Усталостное разрушение металлов. М.: Металлургия, 1976,- 455 с.

57. Куделя Е.С. Спектральный анализ металлов и сплавов /Фотографические методы/. Киев: Гостехиздат УССР, 1961.

58. Кудрявцев И.П. Текстуры в металлах и сплавах. М. Металлургия, 1965.

59. Купчинаус С.Ю. Предварительная обработка штриховых графических изображений //Дискретные системы обработки информации. Ижевск. 1978. - Вып. 1.- С.32-37.

60. Кучуганов В.Н. Автоматический анализ машиностроительных чертежей. Иркутск: Изд-во Иркут. ГУ, 1985. - 112с.

61. Манохин А.Н. Методы распознавания образов, основанные на логических решающих функциях // Эмпирическое предсказание и распознавание образов (Вычислительные системы, вып.67). Новосибирск, 1976.-С. 42-53.

62. Манфред Хоффбауер, Кристоф Шпильманн ACCESS: сотни полезных рецептов / Пер. с нем. -К.: BHV, 1996 400 с.

63. Методическое руководство по инженерно-геологической съемке масштаба 1:200000 (1:100000 1:500000). М.:Недра,1978, - 391 с.

64. Моченов C.B., Шишканов А.Г., Никулин А.И. Использование коллектива алгоритмов выделения контуров при анализе микроструктур // Дискретные системы обработки информации. -Устинов, УМИ.1986 С. 42-50.

65. Мусанов Б.К. Система сегментации изображений для автоматизированного дешифрирования аэрокосмических данных // Технич. и программные средства автоматизации научных исследований. М.: 1987. -С. 89.

66. Назарова Н.П. Системный подход при дешифрировании космо -и аэрофотоснимков в гидрогеологии.// Системный подход в геологии: теор. и прикл. аспекты. 2 Всесоюзн. конф., 9-11 сент.1986.- Тез. докл.-Ч. 3.-С. 602-604.

67. Наумов A.A., Вендров A.M., Иванов В.К. и др. Системы управления базами данных и знаний: Справ, изд. М.: Финансы и статистика, 1991. - 352 с.

68. Нестерихин Ю.Е., Баглай Р.Д., Киричук B.C. Проблемно ориентированный комплекс обработки аэрокосмической информации // Космические методы изучения природной среды Сибири и Дальнего Востока. - Новосибирск: Наука, 1983. - С. 125-129.

69. Нехин С.С. Тематика технических комиссий Y и YI на XVII конгрессе МОФДЗ // Геодезия и картография, N 7, 1993. С. 23-27.

70. Нехин С.С. Вопросы картографического применения фотограмметрии и дистанционного зондирования на XVII конгрессе МОФДЗ // Геодезия и картография, N 6, 1993. С. 26-31.

71. Никитин В.А., Ососков Г.А. Автоматизация измерений и обработки данных физического эксперимента. М.: МГУ, 1986. 184 с.

72. Новые цифровые фотограмметрические системы фирм «Лейка» и «Хелава» // Геодезия и картография. № 7, 1993. - С. 63.

73. Перегудов Ф.И. и др. Основы системного похода. Томск: ТГУ, 1976.

74. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. Школа, 1989. - 367 с.

75. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. М.: Наука, 1986.

76. Путятин Е.П. Многомашинный комплекс автоматизированной обработки визуальной информации.// Тез. докл. II Всесоюз. конф. По ав-томатизир. Системам обработки изображений (АСОИз86), Львов, сентябрь 1986 г. М.: Наука, 1986. - С. 218-219.

77. Решетников И.В., Рылов В.Н., Сметанин A.M., Шишканов А.Г. Автоматизированное рабочее место обработки и распознавания изображений // Дискретные системы обработки информации. Ижевск: ИМИ, 1988.-Вып. 8.-С. 28-31.

78. Рикарди С. Серьезные решения серьезных задач // PC Magazine (Russian Edition), № 7, 1994. С. 26-63.

79. Роберт Сигнор, Михаэль О.Стегман Использование ODBC для доступа к базам данных / Пер. с англ. М.: Бином, 1995 - 384 с.

80. Розенфельд А., Распознавание и обработка изображений / Пер. с англ. . -М.: Мир, 1972. -230 с.

81. Романкевич Г.Н. Синтезирование многозональной фотоинформации для целей тематического картографирования. М.: Госцентр «Природа», 1986.-№8.- С. 12-21.

82. Садилов Ю.А., Широков В.А., Широков И.А., Перепелов С.П. Устройство ввода полутоновых изображений // Дискретные системы обработки информации. Ижевск: ИМИ, 1982. - Вып. 4. - С. 101-108.

83. Сенченков А.П. Техника физического эксперимента. М.: Энерго-атомиздат, 1983. - 238 с.

84. Сиротин В.Г. Географическая информационная система АЛЬБА: области применения, концепция и основные принципы построения // Автометрия, 1990. № 4.

85. Система обработки изображений // Программирование, 1990. № 6.

86. Сметанин A.M. Теоретические основы и автоматизированные технологии анализа и синтеза изображений и сигналов в исследованиях при-родно-социальных систем: Дис. .докт. техн. наук. Ижевск, 2000. -336 с.

87. Сметанин A.M., Стукалина Е.Ф. Концепция ГИС технологии в управлении магистральными газопроводами // Методы и средства обработки сложной графической информации - Тез. Докл. VI Всероссийская конф. -Н. Новгород, 2001. - С. 129-130.

88. Сметанин A.M., Стукалина Е.Ф. Модель обработки и информационные технологии дешифрирования материалов аэрокосмической съемки. // Материалы международной научно-технич. конф., посвященной 50-летию ИжГТУ. Ч.З. - Ижевск, 2002. - С. 172-180.

89. Сметанин A.M., Стукалина Е.Ф. Модель распознавания аэрокосмических изображений, использующая алгоритм динамического программирования. // Материалы международной научно-технич. конф., посвященной 50-летию ИжГТУ. Ч.З. - Ижевск, 2002. - С. 169-172.

90. Стукалина Е.Ф. Программное обеспечение для сегментации сложных сигналов // Дискретные системы обработки информации. Устинов: УМИ, 1986-С. 81-82.

91. Стукалина Е.Ф. Способ выделения контуров полутонового изображения // Методы и средства обработки сложной графической информации. Тезисы докладов всесоюзной конференции, Горький, сентябрь 1988. Ч. 1.- Горький, 1988. - С. 34.

92. Сулейманов Т.И. Алгоритм автоматизированной обработки космических изображений на интерактивной системе // Тр. Гос.НИЦИПР. М.: 1987.-№28.-С. 30-36.

93. Тиори Т., Фрай Дж.Проектирование структур баз данных / Пер. с англ. В 2-х кн. Кн.1.-М.:Мир, 1985. -287 с.

94. Тихонов А.Ф., Тихонова J1.H. Visual FoxPro 5.0 M.: Восточная Книжная Компания, 1997. - 464 с.

95. Трапезников В.А. Исследование поверхностей конденсированных систем методами фотоэлектронной спектроскопии // Дефектоскопия, 1991. -№ 5.-С. 54-60.

96. Трофимова Т.И. Курс физики: Учеб. Пособие для вузов. 7-е изд.,стер. - М.: Высш.школа, 2001. - 542 с.

97. Уолкер A.C., Миллер C.B., Тиде Дж.Е. Автоматизированные цифровые фотограмметрические рабочие станции // Геодезия и картография, 1993.-№8. -С. 27-31.

98. Физика визуализации изображений в медицине. В 2-х т. /Под ред. С. Уэбба.-М.: Мир, 1991. Т1 -408 с. Т2-406 с.

99. Фоли Дж., Дэм В.А. Основы интерактивной машинной графики.- Т.2. -М.: Мир, 1985.

100. Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов.- М.:Радио и связь, 1968. 264 с.

101. Харкевич A.A., Борьба с помехами. М.: Наука, 1965.

102. Цибульский Г.М., Чернявский A.B. Сегментация текстурных изображений в режиме диалога // Математические и технические проблемы обработки изображений. Новосибирск, 1988. - С.19-24.

103. Черняк Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: Экономика, 1975.

104. Шанда Э. Физические основы дистанционного зондирования // Пер. с англ. М.-Недра, 1990. - 208 с.

105. Шибанова Е.Г. Подготовка к статистической обработке результатов сложного эксперимента // Дискретные системы обработки информации. Ижевск: 1987. - Межвузовский сборник. - С. 78-81.

106. Энгель Л.,Клингеле Г.Растровая электронная микроскопия. Разрушение : Справ. Изд.Пер. с нем. М.: Металлургия, 1986. - 232 с.

107. Энгелькинг Р. Общая топология.- М.: Мир, 1986.

108. Chellapa R. a. a. Texture Synthesis and Compression using Gaussian -Markov Random Fild Model. IEEE Trans. Syst. Man. and Cybern., 1985. -v. 15.-№2,- Pp. 298-303.

109. Derin H., Kelly P.A., Harft K.D. Unsupervised Segmentation of Speckled Images IGARSS'87 Int. Geosci. and and Remote Sens. Symp. Ann Arbor, 1987.-v.2.- Pp. 1349-1356.

110. Furst M.A., Caines P.E. Edge Detection with Image Enhancement via Dynamic Programming // Comput. Vision. Graph, and Image Pro- cess., 1986. v.33. № 3. - Pp. 263-279.

111. Laur H., T.Le Toan, Lopes A. Textural segmentation of SAR Images Using First Order Statistical Parameters // IGARSS'87 Int. Geosci. and Remote Sens. Symp. Ann Arbor, 1987. v.2.- P. 1463

112. Mc. Keown. The Role of Artificial Intelligence in the Integration of Remotely Sensed Data with Geographic Information Systems // IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens., 1987. v. 25. - № 3. - Pp. 330-348.

113. Morris O.J., Constantinides A.G. Segmental Filtering: A new Technique for Image Restoration // Adv.Image Process. And Paft. Recogn. Proc. Int. Conf., Pisa, 1986. Pp. 89-93.

114. Nomura Y., Naruse H. Reduction of Obscuration Noise Using Multiple Images // IEEE Trans, on Pattern Anal. And Machine Intel., 1988. -v.10. № 2. - Pp. 267-270.

115. Robinson V., Frank A. Expert System for Geographic Information Systems. Photogramm. Eng. And Remote Sens., 1987. - v. 53. - № 10. -Pp. 1435-1441.

116. Souka M. A new texture recognition method. Comput. And Artif. Intell., 1986. - v. 5. - № 4. - Pp. 357-364.

117. Staenz K. a. a. Hierarchical Classification with Knowledge based binary Decision //IGARSS'87.- Pp. 97-102.

118. Tailor A. and oth. A sistem For Knowledge-Based Segmentation of Remotely-Sensed Images // IGARSS'87 Int. Geosci. and Remote Sens. Symp. Ann Arbor, 1987. v.l.-Pp. 111-116.

119. Touzi R., Lopes A., Bousquet P. A statistical and geometrical edge detector for SAR Image Segmentation // IGARSS'87, Int. Geosc. and Remote Sens. Symp. Ann. Arbor, 1987. v.21.

120. Yee B. An Expert System for Planimetrie Feature Extraction // IGARSS'87. Pp 321-325.

121. Отпечатано в вычислительной сети Научно-исследовательского отдела новых информационных систем и технологий (НИО НИСТ) Ижевского государственного технического университетав семи экземплярах