Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2010

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: potencjał interpretacyjny

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Poprawa potencjału interpretacyjnego obrazów sonaru skanującego w oparciu o dane z sondy wielowiązkowej

Stateczny A., Ratuszniak N.

Roczniki Geomatyki

2010

T. 8, z. 5

131-137

Wysokoczęstotliwościowy sonar skanujący pozwala na dokładniejsze obrazowanie dna niż ma to miejsce w przypadku zastosowania sonaru bocznego. Ze względu na stacjonarny, niezaleny od jednostki pływającej tryb pracy charakteryzuje go brak zakłóceń związanych z ruchem oraz mniejsza podatność na zaburzenia przez inne urządzenia. Jednak bliskodenny charakter pracy oraz specyfika biegunowego odwzorowania ma wpływ na późniejsze określenie charakterystyki dna i identyfikację ewentualnych obiektów podwodnych. Wizualizacja sygnału echa oraz podobieństwo jej efektu do zdjęć fotograficznych pozwala na stosowanie metod interpretacyjnych zbliżonych do metod dedykowanych takim obrazowaniom. Fotointerpretacja skupia się głównie na określaniu bezpośrednich cech obrazowanego obiektu, takich jak kształt, wielkość, barwa itp. oraz cech pośrednich, jak cień i rozmieszczenie topograficzne (Cambell, 2002). Jednak potencjał interpretacyjny obrazu cyfrowego związany jest z jego rozdzielczością, głębokością bitową, rozróżnialnością obiektów (Kurczyński, 2005) oraz tzw. kontekstem, który jest zbudowany w oparciu o istniejący stan wiedzy osoby interpretującej obrazowaną rzeczywistość. Dążenie do automatyzacji procesu analizy obrazu sonarowego musi być związane z badaniem wpływu wiedzy osoby interpretującej na odbiór treści obrazowej.

The use of rotary scanning sonar allows more precise bottom examination than standard side scan sonar imaging. However, operational characteristics of this device bring about a number of issues not occurring in side scan which have a significant impact on the image and further identification of underwater objects. The interpretative potential of an image is based on its resolution, bit depth, objects discrimination and the context built on the knowledge of the person, who analyses the mapped reality. As the first three factors are independent of the interpreter, the image context is closely related to his knowledge about scanned region and possible objects on the see bottom. Therefore, to improve the interpretative potential of the sonar image more information about the represented area should be added. The basic information about the image is its location, which in this case depends directly on the position of sonar transducer during the signal recording. Due to its entirely underwater stand-alone work, the exact position of the transducer is unknown. There is no rational possibility to obtain direct information from GPS-RTK receiver. The proposed method uses approximate position, bathymetric data and a synthetic sonar image simulator. Rough data about the transducers position may be obtained from the survey unit from which the scanning sonar is lowered to the bottom. On this basis of the obtained bathymetric data the synthetic polar sonar image is generated. The real image is compared to the synthetic one by means of the conjunction method as similarity function. In subsequent steps, new simulated images are generated and compared with the original until precise location of the transducer is found. The differentiation of sonar image processing depending on the gradient map makes it possible to improve independent, local visibility of objects and bottom fragments. In consequence, it allows to improve image interpretational potential. High resolution, little distortions and the possibility to take into account additional information may contribute to automation of the identification process in sonar imaging. Often the merit sense of the image is more important than singular objects recognition. Sonar image understanding and its automation would contribute to propagation of sonar underwater imaging and thus to the improvement of navigation safety and conducting hydrotechnical works in ports and other water basins.

Ocena możliwości wykorzystania wysokorozdzielczych zobrazowań satelitarnych w rozpoznaniu obrazowym

Dąbrowski R., Orych A., Walczykowski P.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

2010

Vol. 21

75--86

Rozpoznanie obrazowe jest to całokształt przedsięwzięć mających na celu pozyskanie i zarejestrowanie dużej ilości informacji o terenie w postaci zobrazowań, których jakość i trwałość umożliwia ich przetwarzanie, interpretację, dystrybucję oraz archiwizację. Zobrazowania wykorzystywane do celów rozpoznawczych są pozyskiwane w różnym zakresie spektrum elektromagnetycznego za pomocą sensorów umieszczonych na platformach, poruszających się w przestrzeni na zróżnicowanych wysokościach. Ich wspólnym mianownikiem jest wysoka aktualność. W przeciągu ostatnich kilku lat dostępność danych obrazowych, a szczególnie wysokorozdzielczych zobrazowań pozyskiwanych z pułapu satelitarnego, znacząco wzrosła. Dlatego też potrzeba pomiaru jakości lub użyteczności obrazu ma podstawowe znaczenie dla opracowywania i działania systemów zobrazowania. Rozdzielczość jako środek do oceny jakości obrazu, mimo że jest powszechnie akceptowana, posiada znaczące niedoskonałości, ponieważ nie odnosi się bezpośrednio do możliwości interpretacji obrazu i w rezultacie może dać niejednoznaczne wyniki. Ponadto, pomiar rozdzielczości wymaga wprowadzenia specjalnie zaprojektowanych celów kontrolnych do każdego ocenianego obrazu. W celu wyeliminowania wad rozdzielczości opracowana została w latach 70-tych w USA skala możliwości interpretacji zobrazowań NIIRS. Skala NIIRS (z ang. National Imagery Interpretability Rating Scale) jest wykorzystywana przez analityków do przypisania obrazowi liczby wskazującej możliwości jego interpretacji. Możliwości interpretacji są definiowane jako miara użyteczności obrazu do analizy lub celów eksploatacji. NIIRS zapewnia ogólną skalę, która może być wykorzystywana do różnych systemów zobrazowania, daje unikalne narzędzie do obiektywnego pomiaru subiektywnej wartości charakteryzującej możliwości interpretacji obrazu. Celem artykułu jest przedstawienie możliwości oceny jakości interpretacyjnej wysokorozdzielczych danych satelitarnych w oparciu o skalę NIIRS.

Image reconnaissance is a range of actions aiming at gaining and recording information about a terrain in the form of images with precisely specified coordinates. Their quality and durability enable processing, interpretation, distribution and collecting. Images are acquired in different ranges of electromagnetic spectrum by sensors situated on platforms moving in space at different altitudes. Their most essential feature is being very up-to-date. In the last few years access to imagery data and especially high resolution images acquired from satellite altitudes rose significantly. That is why, the need to measure their quality and usefulness is essential to developing and functioning of imagery systems. Resolution, as a means of image quality evaluation, is commonly accepted despite the fact that it has significant drawbacks. The most important is that it is not directly related to the possibility of image interpretation and can give obscure results. What is more, measurement of resolution requires introducing specially developed calibration targets to every evaluated image. In order to eliminate the disadvantages of using resolution as a measure, in the 1970s in USA the National Imagery Interpretability Rating Scale (NIIRS) was created. It is used by analysts to attribute an image a number that indicates the possibility of conducting its interpretation. The interpretational capacity is defined as a measure of usefulness of the image for analysis or exploitation. The NIIRS provides a scale that can be used with different imaging systems and which is a unique tool for objective measurement of a subjective value characterizing the image interpretational capacity. The main purpose of this paper is to present an evaluation of the interpretational quality of images based on high resolution satellite data using NIIRS.