Способ классификации объектов оптико-электронными системами разведки на основе обработки многоспектрального кубоида изображений
Автор: Ищук И.Н., Степанов Е.А., Бeбенин А.А., Дмитриев Д.Д., Филимонов А.М.
Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии @technologies-sfu
Статья в выпуске: 2 т.10, 2017 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается классификация объектов оптико-электронными системами разведки на основе обработки многоспектрального кубоида изображений, технология формирования и обработки кубоида многоспектральных изображений техногенных объектов в ходе суточных наблюдений. Представлена общая постановка задачи классификации по данным динамических изображений в инфракрасном и видимом диапазонах длин волн. Приведены результаты реализации предложенного способа классификации в ходе натурного эксперимента.
Многоспектральные изображения, тепловая томограмма, тепловое излучение, тепловой контраст, динамические ик-сигнатуры, теплопроводность материалов, кубоид ик-изображения, скрытые объекты
Короткий адрес: https://sciup.org/146115189
IDR: 146115189 | DOI: 10.17516/1999-494X-2017-10-2-183-190
Список литературы Способ классификации объектов оптико-электронными системами разведки на основе обработки многоспектрального кубоида изображений
- Jiayi Ma, Chen Chen, Chang L, Jun Huang. Infrared and visible image fusion via gradient transfer and total variation minimization. Information Fusion, 2016, 31, 100-109
- Dhaval Shingala, Rashmi Agrawal. Super-Resolution of Multispectral Images. International Journal for Scientific Research & Development, 2013, 1(3), 770-774
- Ищук И.Н., Обухов В.В., Парфирьев А.В., Филимонов А.М. Методика дистанционного контроля изотропных материалов путем редукции кубоида ИК-изображений. Измерительная техника, 2014, 9, 41-45
- Ищук И.Н., Филимонов А.М., Степанов Е.А., Постнов К.В. Способ классификации стационарных и квазистационарных объектов по данным динамических инфракрасных изображений, получаемых комплексами с беспилотными летательными аппаратами. Радиотехника, 2016, 10, 145-153
- щук И.Н., Парфирьев А.В. Реконструкция кубоида ИК изображений для обнаружения скрытых объектов Ч. 1. Решение на основе коэффициентной обратной задачи теплопроводности. Измерительная техника, 2013, 10, 47-50
- Chulkov A.O., Vavilov V.P. Hardware and software for thermal nondestructive testing of metallic and composite materials. Journal of Physics: Conference Series, 2016, 671, 1-8
- Demidova L.A., Sokolova Yu.S., Nikulchev E.V. Use of Fuzzy Clustering Algorithms Ensemble for SVM Classifier Development. International Review on Modelling and Simulations, 2015, 8(4), 446-457
- Glenn Healey, David Slater. Models and Methods for Automated Material Identification in Hyperspectral Imagery Acquired Under Unknown Illumination and Atmospheric Conditions. Transactions On Geoscience And Remote Sensing, 1999, 37(6), 2706-2717
