Loading…
Academic Journal
Метод векторизации спутниковых снимков на основе их разложения по топологическим особенностям
Sergey Eremeev, Artyom Abakumov, Dmitry Andrianov, Tamara Shirabakina
Информатика и автоматизация, Vol 22, Iss 1, Pp 110-145 (2023)
Saved in:
| Title | Метод векторизации спутниковых снимков на основе их разложения по топологическим особенностям |
|---|---|
| Authors | Sergey Eremeev, Artyom Abakumov, Dmitry Andrianov, Tamara Shirabakina |
| Publication Year |
2023
|
| Source |
Информатика и автоматизация, Vol 22, Iss 1, Pp 110-145 (2023)
|
| Description |
Получение из растрового изображения объектов в векторном виде необходимо во многих сферах. Существующие методы векторизации спутниковых снимков не обеспечивают нужной точности автоматизации. В данной области требуется применять ручной труд, но объём поступающей информации зачастую превышает скорость обработки. Поэтому необходимы новые подходы для решения подобного рода задач. В статье предложен метод векторизации объектов на снимках с использованием разложения изображения на топологические особенности, который разбивает изображение на отдельные связанные структуры и при дальнейшей работе опирается уже на них. В результате уже на этом этапе изображение разбивается на древовидную структуру. Данный метод уникален по своему образу работы и в корне отличается от традиционных способов векторизации снимков. Большинство методов работает с помощью пороговой бинаризации, и основной задачей для них становится подбор порогового коэффициента. Главной проблемой в таком случае становится ситуация, когда на изображении имеется несколько объектов, для которых необходим разный порог. Метод отходит от непосредственной работы с яркостной характеристикой в сторону анализа топологической структуры каждого объекта. Предлагаемый метод имеет корректное математическое обоснование, в основе которого лежит алгебраическая топология. На основе метода разработана геоинформационная технология для автоматической векторизации растровых снимков с целью поиска находящихся на нем объектов. Тестирование проводилось на спутниковых снимках с разных масштабов. Разработанный метод сравнивался со специальным инструментом для векторизации R2V и превзошел его по средней точности. Средний процент у автоматической векторизации предложенного метода составил 81%, а у полуавтоматического векторизующего модуля R2V – 73%.
|
| Document Type |
article
|
| Language |
English
Russian |
| Publisher Information |
Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center, 2023.
|
| Subject Terms | |
