Методика численной оценки показателей изобразительного качества аэрофотоснимков для целей картографирования

Аэрофототопография
УДК: 
528.7
DOI: 
10.22389/0016-7126-2021-968-2-29-37
1 Аникеева И.А.
Год: 
2021
№: 
2
968
Страницы: 
29-37

Роскартография, АО

1, 
Аннотация:
Оценка качества материалов аэрофотосъемки, получаемых для целей картографи- рования в части изобразительных свойств, – весьма неоднозначная задача в связи с отсутствием объективных показателей и методов их определения. Представлена система показателей изобразительного качества материалов аэрофотосъемки и способов их численной оценки. Изобразительное качество аэрофотоснимка характеризуется набором его структурометрических и градационных свойств. Структурометрические свойства снимка определяются фактической пространственной разрешающей способностью и фотографической резкостью. Градационные свойства изображения характеризуют правильность цветопередачи, уровень случайного шума и показатели полноты информации: яркость дымки, радиометрическое разрешение, потерю информации в областях засветки и тени. Приведены способы оценки этих показателей, рассчитаны аналитические реко- мендованные и допустимые численные значения. Отмечено, что для уточнения и коррекции значений показателей изобразительного качества в случае их практического применения необходимы дальнейшие экспериментальные исследования на основе материалов, полученных различными аэрофотосъемочными системами в целях картографирования.

Список литературы: 
1.   Аникеева И.А. Показатель фотографической резкости аэро- и космических изображений, получаемых для целей картографирования // Геодезия и картография. – 2020. – № 6. – С. 35-44. DOI: 10.22389/0016-7126-2020-960-6-35-44.
2.   Аникеева И.А. Радиометрическое разрешение и динамический диапазон аэро- и космических изображений, получаемых для целей мониторинга и картографирования // Геодезия и картография. – 2020. – № 10. – С. 40-48. DOI: 10.22389/0016-7126-2020-964-10-40-48.
3.   Зотов П. В. Цифровой шум изображения и его прикладное значение в криминалистике // Вестник Саратовской государственной юридической академии. – 2015. – № 6. – С. 175–179.
4.   Фотокинотехника: Энциклопедия / Гл. ред. Е. А. Иофис. – М.: Советская энциклопедия, – 1981. – 447 c.
5.   Кадничанский С.А. Оценка контраста цифровых аэрофото- и космических снимков // Геодезия и картография. – 2018. – № 3. – С. 46-51. DOI: 10.22389/0016-7126-2018-933-3-46-51.
6.   Кучко А.С. Аэрофотография. Основы и метрология – М.: Недра, – 1974. – 272 c.
7.   Лапшенков Е. М. Реализация методов оценки уровня шума изображения в среде MATLAB // Вестник Московского государственного университета приборостроения и информатики. Сер.: Приборостроение и информационные технологии. – 2013. – № 44. – С. 96–106.
8.   Лапшенков Е. М. Неэталонная оценка уровня шума цифрового изображения на основе гармонического анализа // Компьютерная оптика. – 2012. – Т. 36. – № 3. – С. 439–447.
9.   От снимка к цифровой реальности: дистанционное зондирование Земли и фотограмметрия URL: http://conf.racurs.ru/upload/Presentations_2019/Signal-to-noise%20ratio%20estimation%20of%20aerial%20and%20satellite%20imagery.pdf
10.   Сай С. В., Сорокин Н. Ю. Метод оценки чёткости фотореалистичных изображений // Электроника, измерительная техника, радиотехника и связь. Докл. ТУСУРа. – 2012. – Т. 6. – № 2. – С. 78–82.
11.   Ancuti C. O., Ancuti C., De Vleeschouwer C., Sbert M. Color channel compensation (3C): A fundamental pre-processing step for image enhancement // IEEE Transactions On Image Processing. 2020, 29, pp. 2653-2665.
12.   Biancoa G., Muzzupappa M., Brunoa F., Garciab R., Neumann L. (2015) A new color correction method for underwater imaging. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-5/W5, pp. 25-32. DOI: 10.5194/isprsarchives-XL-5-W5-25-2015.
13.   Blanc Ph., Wald L. (2009) A review of earth-viewing methods for in-flight assessment of modulation transfer function and noise of optical spaceborne sensors, ffhal-00745076 URL: https://hal-mines-paristech.archives-ouvertes.fr/hal-00745076/document
14.   Chen M. J., Bovik A. C. (2014) No-reference image blur assessment using multiscale gradient // EURASIP Journal on Image and Video Processing. 1, pp. 1-11. DOI: 10.1186/1687-5281-2014-40.
15.   Cohen E., Yitzhaky Y. (2010) No-reference assessment of blur and noise impacts on image quality // Signal, Image and Video Processing. 4, pp. 289-302. DOI: 10.1007/s11760-009-0117-4.
16.   Gvozden G., Grgic S., Grgic M. (2018) Blind image sharpness assessment based on local contrast map statistics // Journal of Visual Communication and Image Representation. 50, pp. 145-148.
17.   Hussain M.A., Sheikh-Akbari A. (2018) Color Constancy Adjustment Using Sub-Blocks of the Image // IEEE Access. 6, pp. 46617-46629.
18.   Kim J. I., Kim T. (2011) Development of a Natural Target-based Edge Analysis Method for NIIRS Estimation // Korean Journal of Remote Sensing. 27, 5, pp. 587-599.
19.   Sieberth T. (2020) Optical blur disturbs - The influence of optical-blurred images in photogrammetry // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXIV ISPRS Congress. XLIII-B1-2020, pp. 383-388.
20.   Takahashi Y., Kuhara C., Chikatsu H. (2020) Image blur detection method based on gradient information in directional statistics // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXIV ISPRS Congress. XLIII-B2-2020, pp. 91-95. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-91-2020.
Образец цитирования:
Аникеева И.А., 
Методика численной оценки показателей изобразительного качества аэрофотоснимков для целей картографирования // Геодезия и картография. – 2021. – № 2. – С. 29-37. DOI: 10.22389/0016-7126-2021-968-2-29-37
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 24.11.2020
Принята к публикации: 29.01.2021
Опубликована: 20.03.2021

Содержание номера

2021 февраль DOI:
10.22389/0016-7126-2021-968-2