УДК 681.325
Обучение и применение нейросети в задачах
обработки рса-изображений
А. В. Науменко, студент 559м гр.
Национальный аэрокосмический университет
им. НЕ. Жуковского «ХАИ»
Радиолокационные системы спутниковые формирования изображений с синтезированной апертурой (РСА), имеют ряд преимуществ перед оптическими системами.
Наиболее весомой является возможность получения изображений в высоком разрешении при любых погодных условиях и независимо от времени суток. У описанных систем существуют некоторые недостатки. РСА- изображения искажены интенсивными помехами с негауссовым распределением.
Это особенно характерно для изображений, полученных в одно- взглядовом режиме, имеющих наилучшие показатели разрешения. Для многовзглядовых изображений, при небольшом количестве взглядов, это также актуально. Для повышения качества этих изображений часто применяется предварительная локально-адаптивная фильтрация.
Ранее нами был предложен метод обнаружения локально-активных участков изображения с применением нейросети, объединяющей несколько элементарных детекторов, а также показаны преимущества данного подхода. Разработанная нейросеть использовалась для обработки одно- взглядовых РСА-изображений.
Б данной работе рассмотрен подобный подход в применении к двух- взглядовым изображениям. Нейронная сеть обучена на тестовых изображениях, соответствующих по шумовым характеристикам двухвзглядовым РСА-изображсниями.
С помощью параметра AUC показано, что при этом эффективность детектирования неоднородных участков выше, чем при обработке одно- взглядовых изображений.
Также показано, что предварительная фильтрация изображения с помощью фильтра Ли существенно повышает эффективность обнаружения. Кроме того, проведена оптимизация входных параметров нейросети, ЧТО улучшило показатели ее эффективности.
Представлены результаты обработки тестовых двухвзглядовых РСА- изображений, а также двухполяризационных одновзглядовых РСА- изображений, для которых разработанный нейросетевон детектор іраниц оказался применимым при условии выполнения определенных предварительных операций объединения двухиолярнзацнонных данных.
* Научный руководитель д.т.н., проф.. Лукин В. В.
Нет похожих статей