Разработка методики автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов

Волков, Алексей Васильевич

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Разработка методики автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов
ВАК РФ 25.00.34, Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия

Автореферат диссертации по теме "Разработка методики автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов"

_ * • Р Г

-.¿Ь..... "

На правах рукописи

ВОЛКОВ Алексей Васильевич

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ТОПОГРАФИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ

Специальность 25.00.34 - Аэрокосмические исследования

Земли, фотограмметрия

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 2006

Работа выполнена в Военном институте (топографическом) Военно-космической академии им. А.Ф.Можайского,

Научный руководитель —

капдидат технических наук, доцент

Хрущ Роман Михайлович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук

Афанасьев Николай Федорович,

кандидат технических наук

Зайцев Владимир Валентинович

Ведущая организация — ФГУП «ЦНИИГАиК».

Защита диссертации состоится 21 декабря 2006 г. в 17 ч на заседании диссертационного совета Д 212.224.08 при Санкт-Петербургском государственном горном институте имени Г.В.Плеханова (техническом университете) по адресу: 199106 Санкт-Петербург, 21-я линия, ц.2, ауд.1160.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного горного института.

Автореферат разослан 21 ноября 2006 г.

УЧЕНЫЙ СЕКРЕТАРЬ диссертационного совета к.т.н., доцент

Ю.Н.КОРНИЛОВ

ВВЕДЕНИЕ

Получение информации о топографических объектах по материалам космических съемок при создании и обновлении топографических цифровых и электронных карт выполняется на этапе дешифрирования снимков. Временные затраты на дешифрирование по традиционной технологии создания и обновления карт составляют от 20 до 40 % общих затрат. Это вызвано тем, что наиболее сложные и трудоемкие этапы дешифрирования (обнаружение объектов местности и их распознавание) в современном фотограмметрическом производстве выполняются визуальным или визуально - машинным способами. В связи с успешной автоматизацией других процессов входящих в технологическую схему составления и обновления карт, процент временных затрат на дешифрирование снимков растет и в ближайшей перспективе может составить 60-70%.

Однако существует ряд причин, сдерживающих дальнейшее повышение эффективности создания и обновления топографических цифровых и электронных карт. Основными из них являются следующие:

наличие ряда интерактивных процессов (оконтуривание объектов, поиск эталонной информации, классификация изображений по их текстурным и яркостньш признакам) существенно снижает производительность труда при дешифрировании топографических объектов;

слабая адаптация существующих методов автома-

3 росГнАнаонлльнл!П

Е ЕЛ ПОТЕКА |

оэ гагДктё/У?

газированного дешифрирования к изменяющимся условиям съемки и обработки изображений;

длительность процесса подготовки высокопрофессиональных операторов-дешифровщиков для выполнения работ на комплексах автоматизированного дешифрирования (5-7 лет и более).

Одной из перспективных возможностей изменения ситуации в области автоматизированного дешифрирования является разработка и внедрение технических и программно-технологических средств, основанных на использовании нейро-сетевых методов. Эти методы обеспечивают:

выполнение операций над целыми образами (например, над фрагментами изображений);

ассоциативный поиск информации; возможность самообучения в процессе функционирования нейрокомпьютера;

преимущественное использование логико-лингвистических моделей при формализации информации;

отсутствие необходимости внешнего программирования;

параллельный ввод и параллельная обработка информации.

В связи с изложенным, тема диссертации, посвященная автоматизации процессов дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов, является актуальной.

ФОРМУЛИРОВКА НАУЧНОЙ ЗАДАЧИ, МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

Цель диссертационной работы состоит в определении путей совершенствования методов и средств автоматизации дешифрирования материалов космических съемок для создания и обновления топографических цифровых и электронных карт.

Научная задача диссертации заключается в разработке и исследовании методики автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием ней-росетевых методов.

Основные результаты получены путем выполнения теоретических и экспериментальных исследований. Исследования базируются на математическом моделировании процессов обработки снимков, математических методах анализа случайных величин и процессов. Решение экспериментальных задач выполнено методом математического моделирования с использованием макетных и реальных данных и материалов.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. Метод автоматизированной классификации изображений топографических объектов с использованием нейросети;

2. Метод автоматизированного распознавания изображений топографических объектов с использованием элементов экспертной системы, построенной на основе нейросети;

3. Метод автоматизированного распознавания изображений площадных объектов растительного покрова и грунтов с использованием нейросети;

4. Способ организации классификатора дешифровочных признаков топографических объектов;

5. Методика автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО

ТЕМЕ

Практическая ценность работы заключается в том, что совокупность разработанных методов, способа и методики, примененных в технологии автоматизированного дешифрирования снимков с целью создания топографических цифровых и электронных карт, позволит существенно повысить эффективность дешифрирования, а следовательно, повысить эффективность создания топографических карт в целом.

СТЕПЕНЬ АПРОБАЦИИ И РЕАЛИЗАЦИИ НАУЧНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ

Апробация, работы, Основные положения работы в целом и отдельные ее этапы докладывались и обсуждались на секции картографии и фотограмметрии научно-технического совета 29 НИИ МО РФ, на кафедре фототопографии и фотограмметрии СПб Военного топографического института, на юбилейной научно-технической конференции ЦНИИГАиК «Современное состояние и перспективы развития геодезии, фототопографии, картографии и геоинформационных систем», на военно-техническом форуме Российской аэрокосмической ассоциации, на VI Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение».

Реализация научных результатов. 1. В учебном процессе Военно-инженерного университета; 2. В учебном процессе СПб Военного топографического института; 3. В учебном процессе Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского.

Публикации. По материалам диссертации автором опубликовано 8 работ.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Структурно диссертация состоит из введения, трех глав и заключения, списка использованной литературы и приложения. Текст работы изложен на 159 страницах машинописного текста.

В первой главе выполнен анализ проблемы использования нейросетевых методов при автоматизированном дешифрировании изображений топографических объектов. Обоснована научная задача диссертации. Намечены пути ее решения. Сформулированы предложения по использованию нейросетевых методов.

Во второй главе научно обоснованы технические и технологические решения, составляющие основу предлагаемой методики. Выполнена оценка дешифровочных свойств космических снимков в аналоговой и цифровой формах представления. Теоретически обоснован выбор нейросетевых методов для классификации, оконтуривания и распознавания изображений топографических объектов. Обоснован способ организации классификатора

дешифровочных признаков топографических объектов. Дано детальное описание предлагаемой методики.

В третьей главе описана методика выполнения экспериментальных исследований, сформулированы их результаты. Подтверждена эффективность защищаемых положений и предлагаемой методики в целом.

В заключении обобщены полученные научные и практические результаты диссертационной работы, сформулированы выводы и определены направления дальнейших исследований.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ИХ НОВИЗНА И

ДОСТОВЕРНОСТЬ 1. Метод автоматизированной классификации изображений топографических объектов с использованием нейросети

Одной из важных задач автоматизированного дешифрирования является классификация изображений топографических объектов. Правильно выполненная классификация изображений топографических объектов значительно упрощает последующий процесс их распознавания, повышает полноту и вероятность распознавания, а следовательно, и эффективность дешифрирования в целом.

Автором предложен новый метод автоматизированной классификации изображений топографических объектов. В рамках этого метода для повышения эффективности классификации топографических объектов была использована нейросеть (НС). Разработанный метод включает следующие основные этапы:

обучение НС по фрагментам эталонных изображений из базы ЭИ;

подготовку данных для классификации исходного

снимка;

получение НС решения классификации; формирование результатов классификации.

Для эффективной работы НС необходимо ее предварительное обучение. Обучение заключается в подаче на вход сети серии примеров, составляющих обучающую выборку. Обучаю-

щая выборка формируется из фрагментов эталонных изображений (ЭИ) компактных, линейных и площадных объектов, находящихся в базе ЭИ.

В ходе обучения выполняется настройка весовых коэффициентов нейронов {wij}. При этом функция средней квадратиче-ской ошибки Е между фактическим и желательным выходом НС (целевая функция) должна принимать минимальное значение при случайных входных значениях Ху :

Е = \ £ Ё 0V -)2 min (1)

^ c-L w-L

где С- число выборок образов в обучающем множестве;

М- число образов в выборке;

Ус-{У1с, У2с,.... Уме} - фактический выходной вектор НС;

dc={djc, d2c, ,„, dMcj - желательный выходной вектор НС.

Минимизация Е может быть выполнена, например, с помощью метода «градиентного спуска». В этом случае вычисляются частные производные Е по весам и порогам НС. Производные по весам вычисляются для каждой пары {х, d} из обучающего множества в два этапа, названных прямым и обратным прохождением (ж и d соответственно входной и желательный выходной векторы НС). При прямом прохождении сначала вычисляется суммарный вход /-го нейрона /-го слоя:

z!=IХ*Г> (2)

где \\>у- — весу-го входа /-го нейрона из /-го слоя НС;

Ni~ число нейронов в / -м слое.

Выход /-го нейрона /-го промежуточного слоя равен:

=/(*,'), (3)

где /- функция активации;

xL=M- фактический выход НС.

При обратном прохождении производные Е вычисляются от выходного слоя назад к входному слою НС.

Суммированием этих производных по всем парам из обу-

чающего множества {х, й} определяются производные общей для всех обучающих данных ошибки. Производную ошибки по обозначим ¿¡у'.

Корректировка весов НС выполняется по следующему правилу:

У»ц(*+Ь'= »>¿(1+1)), (4)

1 <1 ¿Ыь 1 <] <ЛГ,-1; 1 ¿1 <1, где г\, а - параметры, определяющие скорость обучения.

Обучение НС выполняется до тех пор, пока значения весов не стабилизируются или пока ошибка Е не уменьшится до требуемого значения.

Работа НС классификатора по принятию решения о соответствии подаваемой на вход матрицы оптических плотностей М„ (фрагмент обрабатываемого изображения), определенному классу, заключается в сравнении средней квадратической ошибки с порогом П, определяемым в процессе обучения. В случае, если Е<П, принимается решение о принадлежности Мп определенному классу и активизируется соответствующий нейрон выходного слоя. На выходе НС формируется решение о принадлежности выделенного участка изображения одному из классов объектов: компактный, линейный, растительный покров, грунты.

Новизна предложенного метода заключается в использовании НС большой размерности для принятия решения классификации.

В ходе экспериментальной проверки метода автоматизированной классификации изображений топографических объектов с использованием нейросети оценивалась полнота классификации. Получены следующие результаты: полнота классификации изображений компактных объектов - 0,7; полнота классификации изображений линейных объектов - 0,75; полнота классификации изображений площадных объектов растительного покрова - 0,86; полнота классификации изображений площадных объектов грунтов - 0,84.

2. Метод автоматизированного распознавания изображений топографических объектов с использованием элементов экспертной системы, построенной на основе нейросети

При построении ЭС с целью распознавания изображений топографических объектов автором был применен подход, позволяющий обеспечить наилучший результат, используя при этом максимальный объем знаний, накопленных и формализованных в результате предыдущих исследований и разработок в области автоматизированного дешифрирования. Он заключался в том, что традиционная архитектура ЭС сохраняется, а для реализации ее отдельных компонентов используется нейросеть.

На основе этого подхода был разработан новый метод автоматизированного распознавания изображений топографических объектов.

(V>

Рис. 1. Схема автоматизированного распознавания изображений топографических объектов

В рамках этого метода нейросеть используется для повышения надежности принятия дешифровочных решений ЭС. На рисунке 1 показана схема реализации метода распознавания изображений топографических объектов.

Разработанный метод распознавания включает следующие основные этапы:

- обучение НС на примерах, сформированных согласно структуре классификатора дешифровочных признаков из базы знаний;

- вычисление коэффициента уверенности для каждого входящего признака;

- формирование входного набора дешифровочных признаков;

- получение нейросетевого дешифровочного решения;

- принятие окончательного дешифровочного решения;

- регистрация результатов распознавания.

Принятие НС дешифровочного решения заключается в выборе нейрона выходного слоя (согласованного с топографическим объектом) с максимальным значением активации: м

где у} - выходное значение нейрона, расположенного в выходном слое;

у, - выходное значение нейрона, расположенного в промежуточном слое;

и>у _ весовой коэффициент, соответствующий связи от /-го нейрона в промежуточном слое ку-му нейрону в выходном слое.

Одновременно с определением максимального значения активации нейрона выходного слоя, вычисляется коэффициент уверенности к, который позволяет указать на номера тех входных признаков НС, которые оказали максимальное или минимальное значение на принятие НС решения, а также выявить недостающие значения признаков. Коэффициент уверенности вычисляется для каждого входящего признака. Он может принимать следую-

щие значения:

для известных входных признаков к)=у/, для неизвестных входных признаков щ =0; для неизвестных остальных признаков

Уи»/,

где Кг максимальный вклад, который могут внести неизвестные признаки в вычисление активности /-го элемента.

Значение коэффициента уверенности предлагается использовать для информирования оператора и организации диалога по вводу дополнительной информации из банка данных.

Новизна разработанного метода автоматизированного распознавания изображений топографических объектов местности проявляется на уровне подсистемы, а не системы в целом, и заключается в использовании нейросети для принятия дешифро-вочного решения. Это позволяет повысить производительность и вероятность распознавания изображений топографических объектов местности. Разработанный метод обладает высокой экономической эффективностью, поскольку позволяет использовать практически весь объем знаний, накопленный ранее, и использовавшийся в ЭС.

В качестве базового образца при построении нейросете-вой ЭС была принята ЭС, использовавшаяся в автоматизированной системе дешифрирования «САДКО». Предложенный метод сохраняет преимущества традиционного метода, позволяя использовать практически весь набор накопленных знаний, содержащихся в ЭС, и позволяет устранить его основные недостатки.

Выполненные экспериментальные исследования разработанного метода подтвердили его высокую эффективность. Так, например, средняя вероятность распознавания по компактным объектам составила 0,9; средняя вероятность распознавания по линейным объектам составила 0,92.

3. Метод автоматизированного распознавания изображений площадных объектов растительного покрова и грунтов с использованием иейросети

Для решения задачи автоматизированного распознавания изображений площадных объектов растительного покрова и грунтов предлагается новый метод, основанный на использовании двух различных нейросетей (рис. 2), одна из которых предназначена для выделения значимых аналитических дешифровочных признаков - «нейросеть выделения признаков», вторая для распознавания площадных объектов - «нейросеть распознавания площадных объектов».

Разработанный метод включает следующие основные этапы, выполняющиеся в автоматическом режиме:

обучение нейросетей выделения «значимых признаков» и распознавания площадных объектов;

подготовку входного набора АДП; выделение «значимых признаков»; получение нейросетевого дешифровочного решения;

регистрацию результатов распознавания.

НС аыдеяеикя значимых признаков

У ДР

Рис. 2. Схема автоматизированного распознавания изображений площадных объектов РП и Г

При обучении НС выделения «значимых признаков» ее веса подбираются так, чтобы через промежуточный слой на выходе воспроизводился любой входной вектор. Таким образом, значение, снимаемое с одного нейрона второго промежуточного

слоя, будет соответствовать АДП, характеризующему анализируемое изображение площадного объекта. Полученные таким образом АДП будут обладать следующими преимуществами перед полным набором АДП:

все формируемые АДП являются независимыми друг от друга и содержат полную (для данного снимка) информацию об объекте;

порядок формирования распределений АДП позволяет выделить однородные по размерам и контрасту элементы изображения, определить наиболее информативные элементы и, тем самым, обеспечить фильтрацию изображения от элементов, не несущих полезную информацию об объекте.

НС распознавания изображений площадных объектов содержит два промежуточных слоя нейронов. Смежные уровни полностью соединены. При обучении вес регулируется таким образом, чтобы минимизировать среднюю квадратическую ошибку между желательным и фактическим вектором вывода:

О)

¿Р 1=]

где р - номер обучающего образа;

желательный вектор вывода;

У^1 - фактический выход НС по отношению к г'-му входному образу.

Принятие решения о соответствии вектора значимых АДП {5^}, подаваемых на вход НС, определяемому площадному объекту, заключается в сравнении средней квадрата ческой ошибки с порогом П, определяемым в процессе обучения. В случае, если Е<П, активизируется нейрон выходного слоя, соответствующий коду площадного объекта.

Новизна предложенного метода заключается в том, что распознавание изображений площадных топографических объектов предлагается выполнять в два этапа. На первом этапе нейро-сеть используется для отбора «значимых признаков» из общего набора АДП, а на втором этапе - для принятия дешифровочного

решения.

Преимущества разработанного метода заключаются в следующем. Использование раздельно двух НС для выделения «значимых признаков» и распознавания изображений площадных объектов позволило получить более простую реализацию метода автоматизированного распознавания изображений площадных топографических объектов. Сходимость НС распознавания происходит значительно быстрее за счет того, что на вход подаются только «значимые признаки». Существенно сокращаются вычислительные затраты. Выбранная архитектура нейросетей обеспечивает точное и быстрое решение задачи распознавания изображений площадных объектов местности благодаря свойству обобщения и параллельного вычисления.

При проведении экспериментальной проверки метода автоматизированного распознавания изображений площадных объектов растительного покрова и грунтов получена средняя вероятность распознавания 0,95. Эксперимент выполнялся с использованием нейропакета NeuroSolution фирмы Ne uro Dim ens ion inc. и программы тематической интерпретации данных дистанционного зондирования ScanEx NeRis (Neural Raster Interpretation System).

4. Способ организации классификатора дешифровочных признаков топографических объектов

Эффективность дешифрирования изображений топографических объектов с применением экспертной системы, основанной на нейросетевых методах, во многом определяется наличием и использованием специализированного информационного обеспечения. Оно должно сочетаться с информационным картографическим обеспечением создания цифровых карт. Основой специализированного информационного обеспечения может стать классификатор дешифровочных признаков (КДП) топографических объектов местности, содержащий информацию о прямых и косвенных дешифровочных признаках.

Предлагаемый классификатор дешифровочных признаков

представляет систематизированный по иерархическому методу свод кодовых обозначений и наименований прямых и косвенных дешифровочных признаков топографических объектов. Для каждого признака приведены коды объектов, у которых данный признак встречается, и вес этого признака.

Прямые и косвенные дешифровочные признаки топографических объектов кодируются четырехзначным кодом в соответствии с принятой классификацией. Старший разряд классификационного кода указывает на принадлежность признака к определенной группе, характеризующей изображение объекта: 1 -форма; 2 - размеры; 3 - детали; 4 - структура; 5 - тон; 6 - цвет; 7 -тень; 8 - косвенные признаки (местоположение, взаимосвязь и следы деятельности).

Использование разработанного КДП позволит накапливать информацию о прямых и косвенных дешифровочных признаках объектов в формализованном виде для ее сохранения, постоянного уточнения и тиражирования. Использование КДП в процессе обучения позволит существенно сократить временные затраты на подготовку дешифровщиков, повысить качество дешифрирования, а следовательно, эффективность дешифрирования в целом.

5. Методика автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросе-

тевых методов

Структурная схема предлагаемой методики автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов представлена на рис. 3. Сущность методики заключается в следующем. Исходные данные для автоматизированного дешифрирования должны быть представлены в цифровой форме. Перед автоматизированным дешифрированием выполняются подготовительные работы, которые включают изучение редакционно-технических указаний (РТУ), подготовку исходных данных и материалов.

Затем выполняется формирование банка данных, которое

Рис. 3. Структурная схема методики автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов

включает следующие основные этапы:

подготовительные работы; предварительную обработку изображений; формирование баз знаний и эталонных изображений; обучение НС блоков классификации и распознавания изображений топографических объектов; контроль НС обучения; запись результатов обучения в базу подсистемы обучения НС; ведение журнала эталонов.

После выполнения подготовительных работ и формирования банка данных выполняется предварительная обработка цифровых изображений объектов, а затем их классификация. Классификация выполняется в автоматизированном режиме с использованием метода, предложенного автором. Результатом классификации является разделение изображений по классам компактных, линейных и площадных объектов РП и Г.

Затем выполняется автоматизированное оконтуривание классифицированных объектов. В результате оконтуривания формируется метрическая информация на каждый объект.

Распознавание изображений топографических объектов выполняется в двух режимах:

автоматизированном распознавании изображений топографических объектов с использованием элементов ЭС, построенной на основе нейросети;

автоматизированном распознавании изображений площадных объектов РП и Г.

Первый режим распознавания выполняется с использованием метода, разработанного автором. На этом этапе осуществляется распознавание большей части компактных и линейных топографических объектов, значительная часть изображений которых практически не поддается формализованному описанию. Автоматизированное распознавание изображений площадных объектов РП и Г выполняется для объектов, выделенных на этапе классификации или не опознанных при выполнении автоматизированного распознавания с использованием банка данных. Распознавание выполняется с использованием метода, предложенного автором.

После распознавания выполняется определение количественных характеристик топографических объектов путем измерения их элементов на изображении.

Результаты автоматизированного дешифрирования регистрируются в наборе данных, расположенном на машинном носителе. В нем содержатся принятые оператором-дешифровщиком окончательные дешифровочные решения и количественные характеристики распознанных объектов.

Завершающим этапом процесса автоматизированного дешифрирования является формирование в цифровой и графической формах представления оригиналов контуров. Цифровой оригинал содержит метрическую и семантическую информацию о контурах. Исходными данными для получения метрической информации являются файлы, содержащие цифровую информацию о контурах. Исходными данными для формирования семантической информации являются результаты дешифрирования -названия объектов, по которым выбираются коды объектов из КТИ и их количественные характеристики.

Повышение эффективности автоматизированного дешифрирования при использовании разработанной методики достигается за счет применения на её основных этапах новых методов обработки информации, основанных на применении нейросетей. За счёт этого обеспечивается повышение эффективности автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов.

Выполненные экспериментальные исследования показали, что внедрение предложенной методики в картографическое производство позволит: повысить полноту содержания топографических карт в аналоговой и цифровой формах представления на 510%; повысить среднюю вероятность распознавания топографических объектов на 13%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненные в данной работе теоретические и экспериментальные исследования методики автоматизированного де-

шифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов являются решением новой и актуальной научной задачи. Внедрение этой методики позволяет существенно повысить эффективность дешифрирования снимков, а следовательно, повысить эффективность создания и обновления топографических и цифровых карт в целом.

В ходе выполненных теоретических и экспериментальных исследований получены следующие основные результаты.

1. Выполнен анализ проблемы использования нейросетевых методов при автоматизированном дешифрировании изображений топографических объектов. Обосновано, что их применение является перспективным направлением автоматизированного дешифрирования и позволяет повысить его эффективность. Обоснован выбор конкретных видов нейросетей, применение которых целесообразно на различных этапах автоматизированного дешифрирования. Обоснован выбор оптимальных методов обучения нейросетей, а также общие требования к техническим и программным средствам их реализации.

2 Разработаны новые методы: автоматизированной классификации изображений топографических объектов, автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием элементов экспертной системы и автоматизированного распознавания изображений площадных объектов растительного покрова и грунтов. Предлагаемые методы основаны на принятии классификационных и дешифровочных решений нейросетями различных видов. Обоснованы конкретные требования к архитектуре и параметрам применяемых нейросетей, а также методам их обучения.

Разработан способ организации классификатора дешифровочных признаков топографических объектов, позволяющий повысить эффективность автоматизированного дешифрирования при его использовании совместно с предлагаемыми методами.

3. На основе предлагаемых методов и способа разработана новая методика автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросете-

вых методов.

4. Выполнена экспериментальная проверка основных положений предлагаемой методики, имеющих научную новизну. Результаты экспериментальных исследований показали, что применение разработанных методов и методики в целом позволяет повысить эффективность автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов по сравнению с традиционной методикой, применяющейся при создании и обновлении топографических цифровых и электронных карт.

ПЕРЕЧЕНЬ ОСНОВНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1.Волков А. В., Скрипнкж В. В. Автоматизация дешифрирования и развитие нейрометодов // Тезисы докладов юбилейной научно-технической конференции ЦНИИГАиК «Современное состояние и перспективы развития геодезии, фототопографии, картографии и геоинформационных систем».- М., 1997.- С.56-59.

2.Волков А. В. Обоснование нейросетевого подхода к дешифрированию изображений топографических объектов // Тезисы докладов на VI Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» —М., 2000.- С.8-10.

3.Волков А. В. Методика автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов // Геодезия и картография ,-М., 2006.-№ 10.- С.53-56.

4. Волков А. В., Волков В. В. Анализ нейросетевых методов обработки аэрокосмических изображений местности // Информация и космос.- 2003,- №1-2. - С.29-37.

5.Волков А. В. Способ автоматизированного распознавания изображений топографических объектов с использованием элементов экспертной системы, построенной на основе нейросети // Информация и космос.- 2004.- №1. - С.58-61.

6.Волков А. В. Метод автоматического распознавания изображений площадных объектов растительного покрова и грунтов с использованием нейросети И Информация и космос.- 2004.- №2. -С.37-39.

РИЦ СПГГИ. 20.11.2006. 3.492. Т. 100 экз. 199106 Санкт-Петербург, 2!-я линия, д.2

fPT-J

10 7 3

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Волков, Алексей Васильевич

Список сокращений.

Введение.

Глава 1. Анализ проблемы использования нейросетевых методов при автоматизированном дешифрировании изображений топографических объектов.

1.1.Состояние автоматизированного дешифрирования в современном картографическом производстве.

1.2. Анализ нейросетей и методов их обучения.

1.3. Анализ технических средств реализации нейросетевых методов, используемых при автоматизированном дешифрировании изображений топографических объектов.

Выводы по главе.

Глава 2. Теоретическое обоснование и разработка методики автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов.

2.1. Характеристика исходных материалов и топографических объектов.

2.2. Выбор нейросетевых методов для классификации, оконтуривания и распознавания изображений топографических объектов.

2.3. Предварительная обработка изображений.

2.4. Разработка метода автоматизированной классификации изображений топографических объектов с использованием нейросети.

2.5. Оконтуривание изображений топографических объектов с использованием нейросети

2.6. Разработка методов распознавания изображений топографических объектов.

2.6.1. Метод автоматизированного распознавания изображений топографических объектов с использованием элементов экспертной системы, построенной на основе нейросети.

2.6.2. Метод автоматизированного распознавания изображений площадных объектов растительного покрова и грунтов с использованием нейросети.

2.6.3. Способ организации классификатора дешифровочных признаков топографических объектов.

2.7. Методика автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов.

Выводы по главе.

Глава 3. Экспериментальные исследования методики автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов.

3.1. Методика проведения экспериментальных исследований.

3.2. Исходные данные, вычислительные и программные средства экспериментальных исследований.

3.3. Результаты экспериментальных исследований.

Выводы по главе.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Разработка методики автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов"

Получение информации о топографических объектах по материалам космических съемок при создании и обновлении топографических цифровых и электронных карт выполняется на этапе дешифрирования снимков. Временные затраты на дешифрирование по традиционной технологии создания и обновления карт составляют от 20 до 40 % общих затрат. Это вызвано тем, что наиболее сложные и трудоемкие этапы дешифрирования (обнаружение объектов местности и их распознавание) выполняются визуальным или визуально-машинным способами. В связи с успешной автоматизацией других процессов входящих в технологическую схему составления и обновления карт, процент временных затрат на дешифрирование снимков растет и в ближайшей перспективе может составить 60-70%.

Начиная с 1970-х годов, вопросам разработки методов и средств автоматизированного дешифрирования уделялось существенное внимание, а в 90-е годы, в связи с возросшими потребностями в точной и современной картографической информации, эти вопросы приобрели приоритетное значение. Большой вклад в теорию и практику распознавания образов внесли М.М. Бонгард, М.К. Бочаров, В.И. Васильев, А.Г. Ивахненко, В.А. Ковалевский, Г.С. Поспелов, Д.А. Поспелов, Н.С. Подобедов, Ф. Розенблатт, Г.С. Себестиан, П. Уинстон, К. Фу, Р.И. Эльман, Д.А. Янутш и др. Теоретические основы и практические рекомендации в области автоматизации дешифрирования изображений топографических объектов сформулированы в работах В.И. Аковецкого, А.Н. Живичина, И.Г. Журкина, А.В. Карпова, А.И. Мурынова, В.Н. Милича, B.C. Соколова, Г.А. Шабанова, В.В. Скрипшока и др. Весомый вклад в решение вопросов получения цифровой информации о контурах местности в части разработки методологии ее классификации и кодирования, структур хранения и выдачи потребителям внесли Е.И. Халугин, А.И. Мартыненко, Е.А. Жалковский и др.

В настоящее время институтом математики и механики УрО РАН и сотрудниками 29 НИИ МО РФ разработана методика автоматизированного дешифрирования фотоснимков, включающая классификацию, оконтуривание и распознавание изображений топографических объектов. Эта методика максимально учитывает особенности технологии выполнения работ в частях ТС ВС, позволяет повысить полноту содержания топографических карт и ЦКИ, увеличить производительность труда и улучшить условия выполнения работ по сравнению с традиционными неавтоматизированными методиками. Однако существует ряд причин, сдерживающих дальнейшее повышение эффективности создания и обновления топографических, специальных, цифровых и электронных карт. Основными из них являются следующие: наличие ряда интерактивных процессов (оконтуривание объектов, поиск эталонной информации, классификация изображений по их текстурным и яркостным признакам) существенно снижает производительность груда при дешифрировании топографических объектов; слабая адаптация существующих методов автоматизированного дешифрирования к изменяющимся условиям съемки и обработки изображений; длительность процесса подготовки высокопрофессиональных операторов-дешифровщиков для выполнения работ на комплексах автоматизированного дешифрирования (5-7 лет).

Одной из перспективных возможностей изменения ситуации в области автоматизированного дешифрирования являются разработка и внедрение технических и программно-технологических средств, основанных на использовании нейросетевых методов. Эти методы обеспечивают: выполнение операций над целыми образами (например, над фрагментами изображений); ассоциативный поиск информации; возможность самообучения в процессе функционирования нейрокомпьютера; преимущественное использование логико-лингвистических моделей при формализации информации; отсутствие необходимости внешнего программирования; параллельный ввод и параллельную обработку информации. В связи с изложенным, тема диссертации, посвященная автоматизации процессов дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов, является актуальной.

Цель диссертационной работы заключается в определении путей совершенствования методов и средств автоматизации дешифрирования материалов космических съемок для создания и обновления топографических цифровых и электронных карт.

Для выполнения научной задачи диссертации необходимо решить следующие частные задачи исследований: выполнить анализ возможностей использования нейросетевых методов при автоматизированном дешифрировании изображений топографических объектов; разработать метод автоматизированной классификации изображений топографических объектов с использованием нейросети; разработать метод автоматизированного распознавания изображений топографических объектов с использованием элементов экспертной системы, построенной на основе нейросети; разработать метод автоматизированного распознавания изображений площадных объектов растительного покрова и грунтов с использованием нейросети; разработать способ организации классификатора дешифровочных признаков топографических объектов; выполнить экспериментальные исследования основных положений предлагаемой методики.

На защиту выносятся:

1. Метод автоматизированной классификации изображений топографических объектов с использованием нейросети.

2. Метод автоматизированного распознавания изображений топографических объектов с использованием элементов экспертной системы, построенной на основе нейросети.

3. Метод автоматизированного распознавания изображений площадных объектов растительного покрова и грунтов с использованием нейросети.

4. Способ организации классификатора дешифровочных признаков топографических объектов.

Практическая ценность работы заключается в том, что совокупность разработанных методов, способа и методики, примененных в технологии автоматизированного дешифрирования снимков с целью создания топографических и цифровых карт, позволит существенно повысить эффективность дешифрирования и, следовательно, повысить эффективность создания топографических и цифровых карт в целом.

Структурно диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения.

Заключение Диссертация по теме "Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия", Волков, Алексей Васильевич

Выводы по главе

1. В ходе проверки метода автоматизированной классификации изображений топографических объектов с использованием нейросети оценивалась полнота классификации. Получены следующие результаты: полнота классификации компактных объектов - 0,7; полнота классификации растительного покрова - 0,86; полнота классификации грунтов - 0,84.

2. При проведении экспериментальной проверки метода автоматизированного распознавания изображений топографических объектов с использованием элементов ЭС, построенной на основе НС оценивалась средняя вероятность распознавания раздельно по каждому типу объектов. Получены следующие результаты: средняя вероятность распознавания по компактным объектам составила 0,9; средняя вероятность распознавания по линейным объектам составила 0,92.

3. При проведении экспериментальной проверки метода автоматизированного распознавания изображений площадных объектов растительного покрова и фунтов получена средняя вероятность распознавания -0,95.

4. Результаты оценки эффективности методики автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов показали, что внедрение предложенной методики позволит: повысить полноту содержания топографических карт в аналоговой и цифровой формах представления на 5-10 %; повысить среднюю вероятность распознавания топографических объектов на 13%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Одним из основных факторов, сдерживающих повышение эффективности создания и обновления топографических цифровых и электронных карт, является недостаточно высокая производительность дешифрирования изображений топографических объектов, в том числе, применяемых методов автоматизированного дешифрирования.

Выполненные в данной работе теоретические и экспериментальные исследования методики автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов являются решением новой и актуальной научной задачи. Внедрение этой методики позволяет существенно повысить эффективность дешифрирования снимков, и, следовательно, повысить эффективность создания и обновления топографических и цифровых карт в целом.

В ходе выполненных теоретических и экспериментальных исследований получены следующие основные результаты.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Волков, Алексей Васильевич, Санкт-Петербург

1. Агабабян К.Г. Об алгебре нейронных матриц // ДАН. П. 199.- 1971.-№5.- С. 991-993.

2. Антомонов Ю.Г. Принципы нейродинамики.- Киев: Наук, думка, 1974.199 с.

3. Ачасова С.М. Вычисления на нейронных сетях.- Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1990.- 50 с.

4. Ачасова С.М. Вычисления на нейронных сетях: Обзор // Программирование.-1991.- № 2.- С. 40-53.

5. Байдик Т.Н. Сравнительный анализ распознавания текстур методом потенциальных функций и с помощью нейросетей // Нейроподобные сети и нейрокомпьютеры,-Киев, 1991.- С.52-61.

6. Беркинблит М.Б. Нейронные сети: Эксперим. учеб. пособие / Моск. ин-т развития образоват. систем.- М.,1993,- 96 с.

7. Блюм М. Свойства нейрона со многими входами. Принципы самоорганизации.-М.: Мир, 1966.-315 с.

8. Ванюшин В.А. и др. Построение и исследование многослойных систем распознавания образов / В. Ванюшин, А. Галушкин, Б. Тюхов // Ванюшин В.А. и др. Некоторые проблемы биологической кибернетики / Под общ. ред. акад. А.И. Берга.-Л., 1972.-С. 136-162.

9. Викторов Н.В., Галушкин А.И. Построение и исследование систем распознавания образов при произвольной "квалификации учителя" // Викторов

10. Н.В., Галушкин А.И. Медицинская радиоэлектроника / ВНИИ мед. техн.- М., 1976.-С. 95-106.

11. Волгин Л.И. Распознавание образов и нейрокомпыотеринг // Распознавание образов и анализ изображений: Новые информационные технологии /РОАИ-2-95/: Тез. докл. 2 Всеросс. конф. 28 авг.-1 сент. 1995 г.Ульяновск: УлГТУ, 1995.- Ч.1.- С. 42-44.

12. Волков А.В. Автоматизированное дешифрирование изображений топографических объектов с использованием нейрометодов // Тезисы докладов на VI Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение».- М., 2000.-С. 16-18.

13. Волков А.В. Метод автоматического распознавания изображений площадных объектов растительного покрова и грунтов с использованием нейросети // Информация и космос.- 2004.- № 2. С. 37-39.

14. Волков А.В. Обоснование нейросетевого подхода к дешифрированию изображений топографических объектов // Тезисы докладов на VI Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение».- М., 2000.-С. 8-10.

15. Волков А.В. Способ автоматизированного распознавания изображений топографических объектов с использованием элементов экспертной системы, построенной на основе нейросети // Информация и космос.- 2004.- № 1. С. 58-61.

16. Волков А.В., Волков В.В. Анализ нейросетевых методов обработки аэрокосмических изображений местности // Информация и космос.- 2003.1.2.-С. 29-37.

17. Вычислительные машины с нетрадиционной архитектурой. Супер ВМ: Сб. науч. тр./ Ин-т высокопроизводит, вычисл. систем; Под общ. ред. B.C. Бурцева.- М., 1996.- Вып. 4.- 86 с.

18. Галушкин А.И. Единый подход к решению задач обучения и самообучения систем распознавания образов // Труды МИЭМ.-1970,- Вып. 6.-С. 104-120.

19. Галушкин А.И. Континуальные модели многослойных систем распознавания образов // Автоматика и вычислительная техника.- 1977.- № 2-С. 43-48.

20. Галушкин А.И. Многослойные системы распознавания образов.- М.: МИЭМ, 1970.-167 е.: ил.

21. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры в разработках военной техники в США.- М.: Энергия, 1995.- 150 с.

22. Галушкин А.И. О принципах построения специализированныхмногослойных систем распознавания в аналоговом исполнении.- М.: Энергия, 1974.-224 с.

23. Галушкин А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. М.: Энергия, 1974.- 367 е.: ил.

24. Галушкин А.И., Судариков В.А. Адаптивные нейросетевые алгоритмы решения задач линейной алгебры // Нейрокомпьютер.- 1992.- №. 2.- С. 21-28.

25. Галушкин А.И., Судариков В.А. Нейроматематика: методы решения задач на нейрокомпьютерах // Математическое моделирование.- 1991.- Т. 3.- С. 93-111.

26. Гельман Г.Я. Нейрокомпьютеры // США. Экономика, политика, идеология.-1990.- №11.- С. 89- 94.

27. Гилев С.Е. Сравнение методов обучения нейросетей // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 3 Всеросс. семинара 6-8 окт. 1995 г.- Красноярск: КГТУ, 1995.- С. 80-81.

28. Гольцев А.Д. Текстурная сегментация изображений с помощью нейроподобной сети // Нейроподобные сети и нейрокомпьютеры.- Киев, 1991.-С. 36-43.

29. Дада B.JL, Фоссум Я. Классификация изображений при помощи итеративно определяемых линейной и кусочно-линейной классифицирующих функций // Экспресс-информация "Техническая кибернетика" / ВИНИТИ.- М., 1966.-№35.-С. 14-23.

30. Дешифровочные возможности космических фотоснимков,используемых при обновлении топографической карты масштаба 1:25 ООО / Бежик С.А. и др.//Геодезия и картография,- 1993.-№ 12.-С. 31-33.

31. Дорогов АЛО. Быстрые нейросети.- СПб: Изд-во СПбУ, 2002.- 80 с.

32. Дудин-Барковский B.J1. Информационные процессы в нейронных структурах.- М.: Наука, 1978.- 418 с.

33. Дудин-Барковский B.JI. Нейроинформатика и нейрокомпьютеры в России и в мире // 49 научная сессия: Тез. докл. / Росс. НТО радиотехн., электрон, и связь.- М., 1994.-С. 5- 7.

34. Евтихиев Н.Н., Оныкий Б.Н. Многослойная нейронная сеть и ее реализация на основе оптического вектор матричного перемножителя // Нейрокомпьютер.- 1994.- № 1,2.-С. 23-30.

35. Единые нормы выработки (времени) на геодезические и топографические работы (Камеральные работы. Эталоны категорий трудности).- М.: Недра, 1983.- 351 с.

36. Живичин А.Н., Соколов B.C. Дешифрирование фото1рафических изображений,- М.: Недра, 1980.- 253 с.

37. Журкин И.Г. Классификационные особенности элементов содержания карт. Теоретический анализ существующих методов распознавания изображений в итоговом НТО по теме "Модель-98М".- М.: МИИГАиК, 1979.60 с.

38. Зарицкий А.Ф. Перспективы применения нейрокомпьютеров// Информатика и вычислительная техника.- М., 1994.- Вып. 4.- С.70-79.

39. Ивахненко А.Г. Персептроны система распознавания образов.- Киев: Наук, думка, 1975.- 431 е.: ил.

40. Исследование путей создания системы автоматизированного дешифрирования изображений компактных, линейных и площадных объектов по материалам космической съемки: Итоговый НТО по теме НИР "Ритмичность",- Екатеринбург, 1994.- 93 с.

41. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей.- М.: СПб; Киев, 2001.- 288 с.

42. Кирсанов Д.В. Архитектура, производительность и использование нейрочипа ETANN // Успехи современной радиоэлектроники.- 1997.- № 2.1. С. 19-23.

43. Кирсанов Э.Ю. К задаче классификации и анализа путем построения памяти на элементах пороговой логики // Техника средств связи.-1981.-Вып. 2.-С. 44-52.- (Системы связи).

44. Классификатор топографической информации.- М.: ГУГиК, 1986.89 с.

45. Кнорозов С.В., Лавров В.Н. Бортовые средства фотографирования // Итоги науки и техники.- М., 1982.- Т.20.- С. 3-60.

46. Кохонен Т. Ассоциативная память.- М.: Мир, 1980.- 239 с.: ил.

47. Куссуль Э.М., Байдик Т.Н. Нейронные классификаторы с распределенным кодированием входной информации // Нейрокомпыотер.-1994.- № 3,4.-С. 13-24.

48. Логовский А.С., Якушев Д.Ж. Нейропакеты: что, где, зачем // Успехи современной радиоэлектроники.- 1997,- № 2,- С. 11-18.

49. Мак-Каллок У. Символическое изображение нейрона в виде некоторой логической функции. Принципы самоорганизации.- М.: Мир, 1966.-С. 131-135.

50. Мак-Каллок У., Питтс У. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности // Автоматы / Под ред. К.Э. Шеннона, Дж. Маккарти.- М., 1956.-С. 362-384.

51. Масалович А. Нейросети на пути к российскому рынку // Монитор.-1995.-№ 1.- С. 94-96.

52. Медведев B.C., Потемкин В.Г. Нейросетевой MATLAB 6 / Под общ. ред. к.т.н. В.Г. Потемкина.- М: Диалог МИФИ, 2002.- 445 с.

53. Миркес Е.М. Использование весов примеров при обучении нейросети // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 3 Всеросс. семинара 6-8 окт. 1995 г.- Красноярск: КГТУ, 1995.- С. 75.

54. Мкртчян С.О. Нейроны и нейронные сети.- М.: Энергия, 1971.- 232 с.

55. Нейроинформатика и ее приложение: Тез. докл. 3 Всеросс. семинара 6-8 окт. 1995 г.- Красноярск: КГТУ, 1995.- С. 58- 59.

56. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи.- М: Горячая линия- Телеком, 2002.- 94 с.

57. Нейронные сети и нейрокомпыотеринг: Библ. указ. лит.- Ульяновск, 1995.-36 с.

58. Нейросетевые технологии и нейрокомпьютеры // Сборник научных трудов Ин-та кибернетики АН Украины.- Киев, 1994.- 120 с.

59. Некоторые концептуальные вопросы развития нейрокомпьютеров / Галушкин А.И. и др. // Успехи современной радиоэлектроники,- 1997.- № 2.1. С. 3-10.

60. Новый суперкомпьютер // Зарубежное военное обозрение.- 1996.-№ 9.- С. 57.

61. Основные положения по созданию и обновлению топографических карт масштабов 1:10 000- 1:1 000 000.- М.: РИО ВТС, 1984.- 51 с.

62. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации.- М: Финансы и статистика, 2002.- 260 с.

63. Позин Н.В. Моделирование нейронных структур.- М.: Наука, 1970.264 с.

64. Положение по контролю качества и приемке работ в частях ТС ВС СССР. Ч.З. Топогеодезические работы.- М.: РИО ВТС, 1979.- 36 с.

65. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: В 2 кн. Кн.2 / Пер. с англ.- М.: Мир, 1982.- 2 кн.- 480 е.: ил.66. 51-я научно-техническая конференция: Тез. докл. / СПб НТО радиотехники, электроники и связи им. Попова.- СПб, 1996.- 540 с.

66. Редько В.Г. Эволюционный подход к исследованию естественных и созданию искусственных "биокомпьютеров" // Нейрокомпьютер.- 1994.- № 1,2.-С. 38-49.

67. Розенблатт Ф. Аналитические методы изучения нейронных сетей // Зарубежная радиоэлектроника.- 1965.- № 8.- С. 43-57.

68. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики: персептроны и теория механизмов мозга.- М.: Мир, 1965.- 480 с.: ил.

69. Рыбак И.А. и др. Нейронные сети в задачах обработки и анализа изображений и распознавания зрительных образов / И.А. Рыбак, Н.А. Шевцова, В.И. Сандлер // Итоги науки и техники / ВИНИТИ.- 1992.- № 4,- С. 96- 135.-(Физ. и мат. модели нейронных сетей).

70. Савушкин С. А. Нейросетевые экспертные системы // Нейрокомпьютер.- 1992.- № 2.- С. 29- 36.

71. Соколов Е.Н., Вайткявичус Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру,- М.: Наука, 1989.- 236 е.: ил.

72. Соколов Е.Н., Шмелев Л.А. Нейробионика: Организация нейроподобных элементов и систем.- М.: Наука, 1983.- 280 е.: ил.

73. Ставицкий А.И. На пути к искусственному интеллекту: Новые принципы передачи и обработки информации с позиции единого информационного поля.- СПб.: Интан, 1995.- 106 с.

74. Стаффорд Р. Многослойные обучающиеся схемы // Зарубежная радиоэлектроника.- 1965.- № 8.- С. 58-64.

75. Степанов М.В. Оптические нейрокомпьютеры: современное состояние и перспективы // Успехи современной радиоэлектроники.- 1997.2.- С. 32-56.

76. Суровцев И.С., Клюкин В.И. Нейронные сети: Учеб. пособие для студентов ун-тов.- Воронеж: ВГУ, 1994.- 222 с.

77. Уидроу Б. Распознавание образов и адаптивное управление // Зарубежная радиоэлектроника.- 1965.- № 9,- С. 14- 18.

78. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика / Пер. с англ.- М.: Мир, 1992.- 240 с: ил.

79. Фундаментальная монография по теории персептронов: Обзор кн.

80. Ф. Розенблатта "Принципы нейродинамики" / Ивахненко А.Г. и др. // Автоматика.- 1963.- № 3.- С. 84- 90.

81. Харалик P.M. Статистический и структурный подходы к описанию текстур / ТИИЭР.- 1979.- Т. 67.- № 5.- С. 98- 120.

82. Хрущ P.M. Автоматизация фотограмметрической обработки фотоснимков при создании цифровых карт.- СПб: ФВИУ(СПб), 1999.- 237 с.

83. Хрущ P.M. Использование теории образов для идентификации одноименных областей и точек стереопары // Записки Горного института / СПГГИ.- СПб: СПГГИ, 2001.- С.201- 205.

84. Хрущ P.M. Этапы становления и развития отечественной фотограмметрии // Научно-технический сборник / ФВИУ(СПб).- СПб: ФВИУ(СПб), 2000.-С. 144- 148.

85. Цыпкин ЯЗ. Адаптация, обучение и самообучение в автоматических системах // Автоматика и телемеханика.- 1966.- № 1.- С. 23- 62.

86. Цыпкин Я.З. Обобщенные алгоритмы обучения // Автоматика ителемеханика.- 1970.-№ 1.- С. 97- 104.

87. Цыпкин Я.З. Обучающиеся автоматические системы // Автоматика и телемеханика.- 1970.- № 4.- С. 55-71.

88. Цыпкин Я.З. Оптимальные гибридные алгоритмы адаптации и обучения // Автоматика и телемеханика.- 1968.- № 9.- С.30- 34.

89. Чебатко М.И. Нейронные сети для решения задач на борту летательных аппаратов // Зарубежная радиоэлектроника.- 1994.- № 6.- С. 40- 44.

90. Шабанов Г.А. Состояние цифрового дешифрирования изображений объектов местности за рубежом // Информационный бюллетень по зарубежным материалам.- М., 1986.- № 94.- С. 13- 21.

91. Шевцова Н.А. Исследование и моделирование алгоритмов первичной обработки зрительной информации в нейросетях: Автореф. дисс. / НИИ нейрокибернетики им. Когана.- Ростов н/Д, 1996.- 22 е.: ил.

92. Ширман Я.Д. Методы радиолокационного распознавания и их моделирование // Зарубежная радиоэлектроника,- 1996.- № 11.- С. 3- 63.

93. Широков Ф.В. На пути к нейрокомпьютерам // Итоги науки и техники. Физические и математические модели нейронных сетей. Т. 1.4. 2/ ВИНИТИ.- М., 1990,- С. 229- 316.

94. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Сб. ст. / Под ред. Р. Форсайта.- М.: Радио и связь, 1987,- 62 с.

95. Экспертные системы: состояние и перспективы: Сб. науч. тр. / Под ред. Д.А. Поспелова М.: Наука, 1989.- 152 с.

96. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений,- М.: Сов. радио, 1979.-312 с.

97. Anil K.J. Learning texture discrimination masks // IEEE Transaction on pattern analysis and machine intelligence .- 1996.- Vol. 18.- №. 2.- P. 195-205.

98. Burke L.I. Introduction to artificial neural systems for pattern recognition // Comput. and Oper. Res.-1991.- Vol. 18.-№ 2.- P. 211-220.

99. Changjing S. Principal features based texture classificatic with neural networks // Pattern Recognition.- 1993.- Vol. 27.- № 5.- P. 675-687.

100. Cheung Kwok-Wai. Boundary detection by artificial neural network // Proc. Int. JT Conf. Neural Networks, Nagoya, Oct. 25-29, 1993: IJCNN'93.- Nagoya, 1993.- Vol. 2.-P. 1189-1194.

101. Constraining multilayer perceptrous : application to the contour detection // Int. Neural Networks Conf., Paris, July 9-13, 1990.- 1990.- Vol. 1.- P. 23-26.

102. Dupaguntla N.R. A neural network architecture for texture segmentation and labeling // IJCNN Int. Joint Conf. Neural Networks, Washington, D.C.- New York, 1989.-Vol. l.-P. 127-133.

103. Edge detection by neural network with line process / Bhuiyan Md. Shoaib, Sato Makoto etc. // Prog. Int. JT Conf. Neural Networks, Nagooya, Oct. 25-29, 1993.- Nagoya, 1993.- Vol. 2.- P. 1223-1226.

104. Entsminger B.G. An Object Oriented neural network // AI Expert.-1991.-N. 2.-P. 19-23.

105. Ghosal S., Mehrotra R. A two stage neural net for IEEE Int. Conf.

106. Neural Networks, San Francisco, Calif., March 28 Apr. 1, 1993.- Piscataway (N.J.), 1993.- Vol. 2,- P. 721-726.

107. Ghosal S., Mehrotra R. Range surface characterization and segmentation using neural networks // Pattern Recogn.- 1995.- Vol. 28.- №. 5.- P. 711-727.

108. Giacometti A. Hybrid Expertise modeling for military application // Machine Learning.- 1996.- Vol. 13.- P. 131-136.

109. Hertz J.A. A network system for image segmentation // IJVNN.-Copenhagen, 1989.-Vol. 1.- P. 121-125.

110. Kannelopulos J., Vartis A., J. Megier. Classification of remotely sensed satellite images using multi - layer perceptron networks // Artifical neural networks.-1991.- P. 1067-1070.

111. Leeming N. Artifical neural nets to detect lines in noise // Int. Conf. Acoust. Sens, and Imag., London, March 29-30, 1993,- 1993.- P. 147-152.

112. Leow Wee K., Miikkulainen R. Representing visual schemas in neural networks for scene analysis // IEEE Int. Conf. neural networks, San Francisco, Calif., March 28 Apr. 1,1993.- Piscataway (N.J.), 1993.- Vol. 3.- P. 1612.

113. Lin Wei Chung, Tsao Eric Chen - Kuo, Chen Chin - Tu. Constraint satisfaction neural networks for image segmentation // Artif. Neural Networks: Proc. Int. Conf., Espoo, June 24-28, 1991.- Amsterdam, 1991.- Vol. 2,- P. 1087-1094.

114. Muhamad A.K. Neural networks for the classification of image texture // End. Appl. Artif. Intel1.- 1994.- Vol. 7.- № 4.- P. 381-393.

115. Niles R., Hepner G. Application of artifical neural networks to landcover classification of thematic imagery // Comput. and Geosci.- 1990,- Vol. 16.-№ 6.- P. 873-880.

116. Obermeier K., Barron J. Time to get fired up // The Small Systems Journal.- BYTE, 1989.- Vol. 14,- № 8.- P. 217- 220, 222- 224.

117. Paik Joon K., Katsaggelos Aggelos K. Edge detection using a neural networks // ICASSP' 90: Int. Conf. Acoust., Speech and Signal Process, Albuquerque, N.M., Apr. 3-6, 1990.- New York (N.Y.), 1990.- Vol. 4.-P. 2145-2146.

118. Parikh J. etc. Comparison of backpropagation neural networks and statistical features in LANDSAT imagery / J. Parikh, J. Daponte, M. Damodaran // SPIE. Applic. of Artif. Neural Networks II.-1991.- Vol. 1469.- P. 526- 538.

119. Parui S.K. A parallel algorithm for detection of linear structures in satellite images // Pattern Recognition Letters.-1991.- № 12.- P. 765-770.

120. Prattentive texture segmentation and grouping by the boundary contour system / Cruthirds D. etc. // IJCNN-91: Int. JT Conf. Neural Networks, Seattle, Wash., Juli 8-12, 1991.- New York (N.Y.), 1991.- Vol. 1.-P.655-660.

121. Rajapakse J., Acharya R. Medical image segmentation with MARA // IJCNN Int. JT Conf. Neural Networks, San Diego, Calif., 1990.- San Diego, 1990.-Vol. 2.- P. 965-972.

122. Ritter G.X. Image algebra and its relationship to neural networks // Proc. Soc. Photo Opt. Instrum. End.- 1989.- № 1098.- P. 90-101.

123. Tirakis A. An adaptive technique for segmentation and classification of textured images // Int. Neural Network Conf., Paris, July 9-13, 1990.- Dordrecht,1990.-Vol. 1.-P. 31-34.

124. Ultsch A. Kohonen's self organizing feature maps for exploratory data analysis // Int. Neural Network Conf., Paris, July 9-13, 1990.- Dordrecht, 1990.-Vol. 1.- P. 305-309.

125. Unsupervised segmentation of textured images using a hierarchical neural structure // Electron. Lett. (UK).- 1994.- Vol. 30.- № 22.- P. 1842-1843.

126. Visa A. Texture classification and segmentation based on neural network methods: Diss. Doct. Technol / Helsinki Univ. Technol. Espoo.- Helsinki, 1990.-48 p.

Информация о работе

Волков, Алексей Васильевич
кандидата технических наук
Санкт-Петербург, 2006
ВАК 25.00.34

Диссертация

Разработка методики автоматизированного дешифрирования изображений топографических объектов с использованием нейросетевых методов - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы