RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2016, том 40, выпуск 4, страницы 526–534 (Mi co247)

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Атмосферная коррекция гиперспектральных изображений с использованием верифицированных данных малого объема

А. Ю. Денисоваab, В. В. Мясниковab

a Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, Самара, Россия
b Институт систем обработки изображений РАН – филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, Самара, Россия

Аннотация: Предлагается метод атмосферной коррекции гиперспектральных изображений. Метод состоит из двух этапов. На первом этапе по зарегистрированному изображению определяются параметры атмосферных искажений в рамках известной модели переноса излучения. В отличие от других известных методов мы используем стандартное уравнение переноса излучения в полной (нелинейной) форме, а также линейную модель спектральной смеси как основу для описания неискажённого гиперспектрального изображения. Используя эти две математические модели одновременно, мы оцениваем параметры атмосферных искажений только по самому гиперспектральному изображению и верифицированным данным малого объёма. Последнее подразумевает набор спектральных сигнатур – неискажённых спектральных профилей определённых материалов, которые могут появляться в различных их линейных комбинациях на регистрируемом гиперспектральном изображении. Никакой прецедентной информации (множества отсчётов, содержащих известные спектральные профили) или «чистых» гиперспектральных отсчётов (содержащих только одну спектральную сигнатуру) в предлагаемом нами методе не требуется. Таким образом, метод может быть использован для идентификации модели атмосферных искажений и их последующего устранения. Представлены результаты экспериментальных исследований, демонстрирующие качественные характеристики предлагаемого метода.

Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, уравнение переноса излучения, гиперспектральные изображения, спектральные сигнатуры, спектральный профиль, линейная модель спектральной смеси.

Поступила в редакцию: 19.08.2016
Принята в печать: 26.08.2016

DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-1-526-534



© МИАН, 2024