Содержание
- 2. Цифровая обработка аэрокосмических изображений Красноярск, 2008 В. Б. Кашкин
- 3. УДК 621.51:504(07) ББК 32.811.3 К31 Электронный учебно-методический комплекс по дисциплине «Цифровая обработка аэрокосмических изображений» подготовлен в
- 4. Лекция 1. Физические основы дистанционного зондирования Лекция 2. Методы исследования в оптическом диапазоне Лекция 3. Методы
- 5. Лекция 10. Модели изображений. Преобразование яркости и контраста Лекция 11. Линейная пространственно-инвариантная фильтрация Лекция 12. Фильтрация
- 6. Лекция 1 Физические основы дистанционного зондирования Спутниковый мониторинг Земли Применение методов дистанционного зондирования в народном хозяйстве
- 7. Физические основы дистанционного зондирования Красноярск. Вид с высоты 450 км
- 8. Физические основы дистанционного зондирования Радиолокационное изображение местности на юге Красноярского края, полученное с пилотируемого космического аппарата
- 9. Физические основы дистанционного зондирования Главный корпус Сибирского федерального университета
- 10. Физические основы дистанционного зондирования Лесные пожары, обнаруженные со спутников в 2006 г. Красноярский край и Иркутская
- 11. Физические основы дистанционного зондирования Затор льда в устье Ангары. Спутник NOAA-14
- 12. Физические основы дистанционного зондирования Оптический диапазон
- 13. Физические основы дистанционного зондирования Спектр Солнца, рассчитанный по формуле Планка
- 14. Физические основы дистанционного зондирования Температурная карта Красноярского края (спутник NOAA-14) 31.01.1999 10:26 по московскому времени
- 15. Лекция 2 Методы исследования в оптическом диапазоне Отражение и рассеяние электромагнитного излучения поверхностью в оптическом диапазоне
- 16. Методы исследования в оптическом диапазоне Линии поглощения хлорофилла
- 17. Методы исследования в оптическом диапазоне
- 18. Методы исследования в оптическом диапазоне
- 19. Методы исследования в оптическом диапазоне Озоновый слой в Южном полушарии Земли и антарктическая озоновая дыра, визуализированные
- 20. Методы исследования в оптическом диапазоне Окна прозрачности атмосферы
- 21. Методы исследования в оптическом диапазоне
- 22. Методы исследования в оптическом диапазоне Выброс SO2 во время извержения вулкана Ключевская сопка 01.10.1994 Выброс заводов
- 23. Методы исследования в оптическом диапазоне Аэрозольное облако, образовавшееся над Японией в результате лесных пожаров в Иркутской
- 24. Лекция 3 Методы изучения Земли из космоса Оптические методы Сканер с цилиндрической и с линейной разверткой
- 25. Методы изучения Земли из космоса
- 26. Методы изучения Земли из космоса Сканирование качающимся зеркалом
- 27. Методы изучения Земли из космоса Сканер с линейной разверткой
- 28. Методы изучения Земли из космоса г. Красноярск Разрешение 30 м Разрешение 250 м Разрешение 1,1 км
- 29. Методы изучения Земли из космоса Полоса обзора
- 30. Методы изучения Земли из космоса
- 31. Методы изучения Земли из космоса Схема бокового обзора
- 32. Методы изучения Земли из космоса Сжатие импульсов
- 33. Методы изучения Земли из космоса Синтез апертуры
- 34. Лекция 4 Орбиты космических аппаратов Расчет орбит спутников дистанционного зондирования Особенности орбит спутников дистанционного зондирования
- 35. Орбиты космических аппаратов Абсолютная система координат
- 36. Орбиты космических аппаратов Солнечно-синхронная орбита
- 37. Орбиты космических аппаратов
- 38. Лекция 5 Космические аппараты для дистанционного зондирования Космические аппараты низкого разрешения Космические аппараты высокого разрешения Малые
- 39. Космические аппараты для дистанционного зондирования Спутник NOAA
- 40. Космические аппараты для дистанционного зондирования Космический аппарат дистанционного зондирования «Ресурс-ДК»
- 41. Космические аппараты для дистанционного зондирования Район строительства Богучанской ГЭС, спутник DMC
- 42. Космические аппараты для дистанционного зондирования
- 43. Космические аппараты для дистанционного зондирования Китайский малый спутник из группировки DMC
- 44. Космические аппараты для дистанционного зондирования Внешний вид малого космического аппарата «Юбилейный» (Красноярск)
- 45. Космические аппараты для дистанционного зондирования Целевая аппаратура дистанционного зондирования проектируемого малого спутника Сибирского федерального университета
- 46. Лекция 6 Прием данных дистанционного зондирования Расчет скорости передачи, размеров антенны и отношения сигнал/шум. Станция «УниСкан-36».
- 47. Прием данных дистанционного зондирования Антенна станции «Алиса-ТМ» с опорно-поворотным устройством
- 48. Прием данных дистанционного зондирования Антенна станции «УниСкан-36» с опорно-поворотным устройством
- 49. Прием данных дистанционного зондирования
- 50. Прием данных дистанционного зондирования Место оператора станции «УниСкан-36»
- 51. Прием данных дистанционного зондирования Атмосферный вихрь. Изображение со спутника NOAA-15 получено с помощью станции «Алиса-ТМ»
- 52. Лекция 7 Восстановление спутниковых изображений Причины геометрических искажений Восстановление геометрических и радиометрических искажений Учет влияния атмосферы
- 53. Восстановление спутниковых изображений
- 54. Восстановление спутниковых изображений
- 55. Восстановление спутниковых изображений
- 56. Восстановление спутниковых изображений
- 57. Восстановление спутниковых изображений
- 58. Лекция 8 Технические средства обработки изображений Ввод и вывод изображений в ЭВМ Особенности визуализации изображений
- 59. Технические средства обработки изображений Полутоновое Бинарное Линейное Точечное f = m1⋅ E1 + m2⋅E2 + m3
- 60. Технические средства обработки изображений Векторная графика Растровая графика
- 61. Технические средства обработки изображений Планшетный сканер Световой поток попадает через линзовый объектив в ПЗС-матрицу, которая обычно
- 62. Лекция 9 Форматы графических файлов Классы изображений Сжатие изображений с потерями и без потерь Особенности некоторых
- 63. Форматы графических файлов Исходное изображение 1,46 Мбайт RLE 479 Кбайт, LZW 436 Кбайт, JPEG 65 Кбайт
- 64. Форматы графических файлов TIFF 300 Кб, JPEG 50 Кб на глаз разница не заметна. На правом
- 65. Лекция 10 Модели изображений. Преобразования яркости и контраста Авторегрессионная модель Гистограммные преобразования
- 66. Модели изображений. Преобразование яркости и контраста Модель космоснимка леса в виде совокупности кружков различного диаметра, случайным
- 67. Модели изображений. Преобразование яркости и контраста где i − номер строки; j − номер пиксела в
- 68. Модели изображений. Преобразование яркости и контраста Изображение, построенное по трехточечной модели
- 69. Модели изображений. Преобразование яркости и контраста Гистограмма яркости пикселов изображения
- 70. Модели изображений. Преобразование яркости и контраста Линейная растяжка гистограммы
- 71. Модели изображений. Преобразование яркости и контраста Гистограмма, отвечающая равномерному закону распределения
- 72. Модели изображений. Преобразование яркости и контраста Эквализация гистограммы
- 73. Лекция 11 Линейная пространственно- инвариантная фильтрация Задачи фильтрации. Функция рассеяния точки Глобальная и локальная фильтрации
- 74. Линейная пространственно-инвариантная фильтрация Функция рассеяния точки a11 a12 a11 a12 a22 a12 a11 a12 a11
- 75. Лекция 12 Фильтрация в пространственной области Локальная фильтрация Фильтры для подавления шума Фильтры для выделения контуров
- 76. Фильтрация в пространственной области
- 77. Фильтрация в пространственной области Оригинал Маска 3х3 Маска 7х7
- 78. Фильтрация в пространственной области Оператор Лапласа
- 79. Фильтрация в пространственной области
- 80. Фильтрация в пространственной области Фильтр Робертcа Фильтр Собела
- 81. Лекция 13 Сегментация изображений Пороговая сегментация Сегментация путем наращивания областей Сегментация путем выделения границ
- 82. Сегментация изображений Пороговая сегментация
- 83. Сегментация изображений Исходное изображение
- 84. Сегментация изображений Результат сегментации наращиванием областей
- 85. Лекция 14 Распознавание изображений Основы общей теории распознавания образов Кластерный анализ Параметрические и непараметрические методы классификации
- 86. Распознавание изображений Результат применения алгоритма ISODATA без обучения
- 87. Распознавание изображений Р(Ai/B) ↑ ↑ Вероятное Известное Эту условную вероятность называют апостериорной. Ее можно вычислить по
- 88. Лекция 15 Параметрические методы классификации Роль нормального закона распределения в задачах классификации изображений Метод максимального правдоподобия
- 89. Параметрические методы классификации Попиксельная классификация участка тайги (слева) по методу максимального правдоподобия 1 – хвойные древостои;
- 90. Параметрические методы классификации Метод минимальных расстояний
- 91. Параметрические методы классификации Метод параллелепипедов
- 92. Лекция 16 Непараметрические методы классификации Робастные алгоритмы Ранговый алгоритм Декорреляция фона
- 93. Непараметрические методы классификации Ранговый алгоритм
- 94. Непараметрические методы классификации R=55, если ЛКП отсутствует, R=76, если ЛКП имеется
- 95. Непараметрические методы классификации f(i,j) = α[f(i–1,j) + f(i,j–1)+ f(i+1,j)+ f(i,j+1)] + z(i,j) min {f(i,j) – α[f(i–1,j)
- 96. Лекция 17 Нейрокомпьютеры в обработке изображений. Метод главных компонентов Особенности применения нейрокомпьютеров Главные компоненты многоспектрального изображения
- 97. Нейрокомпьютеры в обработке изображений. Метод главных компонентов Стандартный формальный нейрон
- 98. Нейрокомпьютеры в обработке изображений. Метод главных компонентов [R – λI] = 0, I – единичная матрица
- 99. Нейрокомпьютеры в обработке изображений. Метод главных компонентов Канал 1 Канал 2 Канал 3 Канал 4 Канал
- 101. Скачать презентацию