У дисертаційній роботі вирішена актуальна науково-прикладна задача розробки сервісно-орієнтованих методів обробки зображень дистанційного зондування Землі (ДЗЗ), які враховують специфіку завад, що присутні на зображеннях, для оцінювання якості первинних зображень ДЗЗ і потенційної ефективності фільтрації для визначення доцільності її застосування. Вперше розроблено метод прогнозування показників (мір) якості первинних зображень ДЗЗ з використанням багатошарової нейронної мережі, який відрізняється від відомих тим, що використовує в якості вхідних параметрів статистичні характеристики зображень в просторовій і спектральній областях, при відсутності еталонного (без шуму) зображення та, можливо, без попередніх оцінок характеристик шуму. Удосконалено метод прогнозування показників ефективності фільтрації зображень ДЗЗ на основі багатошарової нейронної мережі завдяки використанню запропонованого набору параметрів, що дозволило підвищити точність прогнозування в порівнянні з розробленими раніше методами. Особливостями запропонованого методу є те, що він не потребує жодних апріорних або заздалегідь оцінених характеристик шуму на відміну від розроблених раніше методів прогнозування. Показано, що запропонований метод прогнозування показників ефективності фільтрації дозволив покращити точність прогнозування (знизити середньоквадратичну похибку в 2-3 рази у порівнянні з аналогами), що сприяє більш надійному прийняттю рішень щодо доцільності застосування фільтрації. Удосконалено метод локально-адаптивної фільтрації радіолокаційних зображень, спотворених спекл-шумом із застосуванням тетролет-перетворення, що дозволяє підвищити ефективність фільтрації і водночас зберегти малорозмірні об'єкти, межі, текстури. Розроблені методи прогнозування ефективності фільтрації і оцінки якості первинних радіолокаційних зображень були використані при виконанні науково-дослідної роботи у Інституті радіофізики і електроніки ім. О. Я. Усикова НАН України, а також впроваджені у навчальному процесі Харківського Національного університету Повітряних Сил імені Івана Кожедуба.

Постачальник даних: УкрІНТЕІ (Український Інститут науково-технічної експертизи та Інформації)

  Завантажити автореферат