8.5. Алгоритм автоматического обнаружения и выделения реперных марок на аэро- и космических фотоснимках

В фотографических и фототелевизионных системах для аэрофотосъемки и съемки Земли и планет с искусственных спутников и автоматических межпланетных станций предусматривается экспонирование изображений через маску, содержащую непрозрачные реперные марки в виде точек или перекрестий. Эти марки предназначены для геометрической калибровки изображений при их интерпретационной обработке. Одной из задач автоматизации такой обработки является автоматическое обнаружение и выделение этих марок на фотоснимках. Обнаружение и выделение марок необходимо также при обработке снимков с целью улучшения их визуального качества, так как реперные марки являются инородными объектами по отношению к изображениям и их присутствие в результате обработки изображений может привести к артефактам (см. § 6.5).

Ниже описаны алгоритм автоматического обнаружения и выделения марок с помощью ЦВМ и результаты его использования при обработке фотоснимков, переданных с АМС «Марс-4» и «Марс-5», для выделения реперных марок, а также мелких дефектов и пятен, имевшихся на некоторых снимках [73}. Этот алгоритм основан на идеях, изложенных выше при анализе оптимального линейного обнаружителя — измерителя. В данном случае обнаружитель строился таким образом, чтобы на выходе линейного фильтра не просто обнаруживать реперные марки путем сравнения сигнала с порогом,

но и выделять их по возможности без искажений при таком сравнении, а также одновременно выделять мелкие дефекты типа малоразмерных пятен, имевшихся на отдельных фотоснимках. Таким образом, фильтр настраивался не только на реперные марки в виде крестов, но и на любые малоразмерные (размером несколько десятков элементов) детали.

Спектр мелких деталей по сравнению со спектром всего изображения можно считать в среднем практически равномерным. Поэтому фильтр строился в предположении, что средний спектр объектов в формуле (8.32) для неточно заданного объекта постоянен. Кроме того, чтобы фильтрация мало искажала реперные марки, фильтр (8.32) аппроксимировался только в низкочастотной области. Для этого оказалось удобным применить рекурсивный двумерный фильтр типа (3.29).

Указанные аппроксимации в принципе снижают помехоустойчивость обнаружителя, но зато дают возможность путем простого сравнения фильтрованного сигнала с порогом выделять марки практически без искажений. Выбором порога можно добиться, чтобы ни одна из марок не была пропущена. Правда, при этом выделяются также некоторые контрастные элементы рельефа изображений. Поэтому вся процедура обработки фотоснимков строилась с учетом возможных ложных обнаружений так, чтобы контрастные элементы рельефа поверхности Марса, выделенные вместе с реперными марками и пятнами, можно было восстановить на обработанном изображении.

Для этого элементы изображения, в которых принималось решение о наличии марки или дефекта (по превышению сигналом в этих элементах порога), помечались

Рис. 8.8.

(кликните для просмотра скана)

специальным образом, а значение видеосигнала в этих элементах заменялось значениями, интерполированными по соседним, не отвеченным элементам. Кроме того, формировалось вспомогательное изображение, содержавшее в выделенных элементах значения, равные разности между исходным видеосигналом в этих элементах и его интерполированными значениями. Остальным элементам вспомогательного изображения приписывалось нулевое значение. Сложив это вспомогательное изображение с обработанным изображением, из которого изъяты реперные марки и дефекты, можно было восстановить как реперные марки, так и выделенные мелкие контрастные элементы рельефа. С помощью специальной программы можно было стирать на вспомогательном изображении ненужные участки (например, пятна) перед его добавлением к обработанному фотоснимку [73].

Процедура обнаружения и выделения реперных марок показана на рис. 8.8.

Рисунки 8.9 и 8.10 иллюстрируют результаты выделения марок на изображении, показанном на рис. 6.14, а. Рисунок 8.9 представляет собой вспомогательное изображение, полученное после выделения марок и пятен, а на рис. 8.10 показано изображение после выделения марок, пятен и интерполяции.