В.Ю. Гусев - аспирант, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет). E-mail: gusev3@mail.ru

Показано, что яркостная коррекция сырых спутниковых изображений является весьма актуальной задачей для космической отрасли. Такая обработка выполняется после получения и раскодирования данных со спутника. К данному классу обработки относится коррекция вертикальных полос на спутниковых изображениях, возникающих ввиду нестабильности параметров ре-гистрирующей аппаратуры. Предложен глобальный метод коррекции, основанный на минимизации функции энергии, заданной на изображении. Энергетическая функция задана таким образом, чтобы ее минимизация соответствовала удалению вертикальных полос. Отмечено, что особым отличием метода является использование в энергетической функции специальных коэффициентов, позволяющих учесть естественные перепады яркости на изображении и предотвратить их ненужное выравнивание. Проведено сравнение с локальными последовательными методами коррекции по столбцам изображения, которое показало, что данный метод является более устойчивым к возможным локальным ошибкам коррекции и их распространению по изображению.

 

1. Злобин В.К., Еремеев В.В. Обработка аэрокосмических изображений. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2006. 288 с.
2. Барабин Г.В., Гусев В.Ю., Зайцев В.Е., Юров Н.Н. Комбинированные методы радиометрической коррекции характерных артефактов спутниковых изображений // Вестник МАИ. 2013. № 3. С. 160−165.
3. Richard Szeliskz Computer vision: Algorithms and Applications. Springer-Verlag London Limited.
4. Осокин А.А. Субмодулярная релаксация в задаче минимизации энергии марковского случайного поля // Дисс. - канд. физ.‑мат. наук. М.: 2014. 121 с.
5. Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms // IEEE Trans. Sys. 1979. Man. Cyber. 9: 62−66.
6. Пантелеев А.В., Летова Т.А. Методы оптимизации в примерах и задачах: Учеб. пособие. Изд. 2‑е, испр. М.: Высшая школа. 2005. 544 с.