Использование дополнительных параметров для улучшения классификации изображений

При использовании большинства [1-3] методов для тематической обработки изображений дистанционного зондирования поверхности Земли часто учитывается лишь часть информации, содержащейся на изображении. Это связано с используемыми методами обработки изображений. При тематической обработке изображений большинство методов [1,2] используют значения яркости в различных каналах для определения положения пикселей в многомерном векторном пространстве яркостей и, затем, группируют пиксели используя определенные правила. В методе минимального расстояния - это евклидово расстояние между пикселями и центрами групп, в методе параллелепипеда - это правило попадания в пределы прямоугольной поверхности, в методе спектрального угла - это мера углового расстояния между спектральными углами пикселей и эталонными значениями, в методе максимального правдоподобия - это правило попадания в пределы поверхностей ограниченных набором гауссиан. Каждый из методов для тематической обработки изображения лишь частично использует информацию, содержащуюся в нем. Для улучшения качества тематической обработки изображений, можно расширить пространство классификации, для того чтобы существующие методы при обработке учитывали зависимости, которые не учтены изначально. Например, добавив спектральные углы в качестве дополнительных каналов классификации в методы, не учитывающие спектральные углы (метод параллелепипедов, метод максимального правдоподобия) можно увеличить точность полученных результатов.
В работе были программно реализованы такие методы тематической обработки изображений как метод спектрального угла, метод параллелепипеда, метод минимального расстояния, метод максимального правдоподобия и метод кластеризации k-средних по снимкам авиационной системы контроля чрезвычайных ситуаций. При сравнении результатов работы этих методов было установлено, что для данной системы наилучшие результаты показывает метод максимального правдоподобия. Был разработан и реализован метод для увеличения точности тематической обработки изображений, заключающийся в расширении пространства признаков классификации.
1. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений / Шовенгердт Р.А. - М.: Техносфера, 2010 - 560 с., 32 с. цв. вкл. ISBN 978-5-94836-244-1
2. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений: Учебное пособие. / Кашкин В.Б., Сухинин А.И. – М: Логос, 2001 – 264с. ISBN – 5-94010-138-0
3. Цифровая обработка изображений / Гонсалес Р., Вудс Р. – Москва: Техносфера, 2005 – 1072с. ISBN – 5-94836-028-8