Метод векторизации спутниковых снимков на основе их разложения по топологическим особенностям

Сергей Владимирович Еремеев Артём Владимирович Абакумов Дмитрий Евгеньевич Андрианов Тамара Александровна Ширабакина

Журнал: Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras

Рубрика: Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний

Статья в выпуске: Том 22 № 1, 2023 года.

Бесплатный доступ

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%.

пространственные данные \ разложение изображений \ топологические особенности \ векторизация

Похожие статьи в разделе Прикладные информационные (компьютерные) технологии. Методы основанные на применении компьютеров

Метод разложения изображения по топологическим признакам
Метод разложения изображения по топологическим признакам

Еремеев Сергей Владимирович, Абакумов Артм Владимирович, Андрианов Дмитрий Евгеньевич, Титов Дмитрий Витальевич

Короткий адрес: https://sciup.org/14127423

IDS: 14127423   |   УДК: 004.932   |   DOI: 10.15622/ia.22.1.5