Анотація до роботи:

Зряхов М.С. Методи попередньої обробки та автоматизоване адаптивне стиснення багатоканальних даних у системах дистанційного зондування – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за фахом 05.07.12 – дистанційні аерокосмічні дослідження. – Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського «ХАІ», Харків, 2008.

Дисертацію присвячено розробці автоматичних адаптивних методів стиснення багатоканальних даних дистанційного зондування, що можуть бути використані як на борту носія системи формування зображень, так і на Землі.

Запропоновано ефективний метод стиснення багатоканальних одновимірних сигналів, що базується на використанні двовимірного ДКП в прямокутних блоках та підвищенні корельованості вхідних відліків за рахунок попередньої обробки. Забезпечуваний ступінь стиснення сягає 8..40 разів за умови припустимих втрат та в залежності від типу сигналу.

Розроблено ряд методів автоматичного визначення параметру, що керує ступенем стиснення, під час стиснення одноканальних забражень, що не спотворені або викривлені завадами різних типів. Доведено, що у другому випадку доцільно використовувати стиснення у оптимальній робочій точці, при цьому ступінь стиснення зазвичай перевищує 10 разів.

Досліджено особливості стиснення багатоканальних зображень ДЗ. Доведено, що при усуненні міжканальної надлишковості за рахунок використання тривимірних перетворень, адаптивного группування каналів та запропонованих процедур попередньої обробки ступінь стиснення БКЗ може бути збільшено до 2,5 разів у порівнянні з покомпонентному стисненні за умови збереження рівня втрат, що вносяться. При цьому за рахунок фільтруючого ефекту ймовірність правильної класифікації даних ДЗ може підвищитись.

У дисертаційній роботі розв’язано актуальну задачу забезпечення автоматичного процесу ефективного стиснення багатоканальних даних, що формуються системами дистанційного зондування. Розроблені методи автоматичного визначення ПКСС з урахуванням параметрів завад дають можливість індивідуально визначити ступінь стиснення для одно та багатоканальних зображень і БОС. Зокрема, отримано наступні важливі наукові та практичні результати:

1. Запропоновано метод стиснення багатоканальних одновимірних сигналів, що дозволяє здійснити ефективне усунення надлишковості завдяки використанню двовимірного ДКП у прямокутних блоках та підвищення міжканальної корельованності вхідних даних за рахунок використання запропонованих операцій попередньої обробки (перестановка каналів, нормування, усунення зсуву сигналів в каналах БОС), що забезпечило підвищення ступеня стиснення до 2-х разів у порівнянні з покомпонентним стисненням. Крім того, використання розробленого метода дозволило досягти високих показників ефективності стиснення для сигналів із різними спектрально-кореляційними та статистичними характеристиками (досягається ступінь стиснення від 8 до 40 разів в залежності від типу багатоканального сигналу при типовому рівні допустимих спотворень).

2. Удосконалено метод визначення ПКСС з автоматичним забезпеченням заданої користувачем якості відновлених даних за критерієм PSNR (або СКП) із точністю забезпечення заданого PSNR не гірше 0,1 дБ.

3. Розроблено автоматичний метод стиснення зображень, спотворених адитивними та сигнально-залежними завадами, в оптимальній робочій точці. Даний метод базується на апріорно відомому (оціненому) типу та рівні завад, у відповідності з якими виконується попередня обробка і вибір QS. При цьому забезпечується PSNR, що відрізняється від максимальної величини не більше ніж на 0,2 дБ. Розроблений метод може бути успішно використаний і для випадку, коли зображення ДЗ майже не спотворене завадами.

4. Запропоновано метод вибору ПКСС при стисненні попередньо відфільтрованих зображень, що враховує оцінку рівня залишкових завад після фільтрації; при цьому ступінь стисненням визначається рівнем залишкових завад та встановленим користувачем параметром, який регулює припустиму величину погіршення якості відновленого зображення.

5. Запропоновано метод автоматичного стиснення БКЗ ДЗ великою кількістю компонент (до декількох сотень, наприклад, системи AVIRIS) на основі тривимірного ДКП у групах, що формуються адаптивним способом із врахуванням характеристик завад, що присутні у каналах. Сумісне стиснення компонент БКЗ із зазначеними вище методами вибору ПКСС дало можливість забезпечити ступінь стиснення близько 20 разів із незначною величиною спотворень, що вносяться в компоненти, а в деяких випадках (при наявності завад суттєвого рівня) навіть вдається підвищити якість канальних зображень.

6. Проведено аналіз стиснутих зображень ДЗ у ОРТ щодо їх подальшої класифікації автоматичними методами. Встановлено, що при забезпеченні стиснення в ОРТ ймовірність правильно класифікованих пікселів для спотворених адитивними завадами зображень збільшується на 0,5..5% (в залежності від рівня завад та методів класифікації, що використовуються).

Публікації автора:

1. Зряхов М.С., Лукин В.В. Предварительная обработка для повышения сжатия многоканальных одномерных сигналов // Сб. научных трудов «Радиотехника». – Харьков: Харьковский национальный университет радиоэлектроники, 2006. – вып.144. – С. 235-245.

2. Зряхов М.С., Лукин В.В. Обеспечение заданного качества при сжатии изображений с потерями // Сб. научных трудов «Радиотехника». – Харьков: Харьковский национальный университет радиоэлектроники, 2005. – Вып. 143. – С. 76-82.

3. Зряхов М.С., Лукин В.В. Автоматическое сжатие предварительно отфильтрованных изображений// Сб. научн. ст. «Радіоелектронні і комп'ютерні системи». – Харьков: Национальный аэрокосмический университет, 2006. –Вып. 3. – С. 11-20.

4. Зряхов М.С., Пономаренко Н.Н., Лукин В.В. Сжатие многоканальных изображений дистанционного зондирования AVIRIS // Сб. научн. ст. «Авиационно-космическая техника и технология». – Харьков: Национальный аэрокосмический университет, 2006. – №6 (32). – С. 81-87.

5. Зряхов М.С., Лукин В.В, Наседкин К.В. Сжатие многоканальных ЭКГ на основе предварительной обработки и применения двумерного ДКП // Сб. научн. ст. «Радіоелектронні і комп'ютерні системи». – Харьков: Национальный аэрокосмический университет, 2003. – Вып. 1. – С. 18-25.

6. Зряхов М.С., Лукин В.В. Модификация метода сжатия многоканальной ЭКГ на основе двумерного дискретного косинусного преобразования // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – Харьков: Национальный аэрокосмический университет, 2004. – вып. 4 (8). – С. 110-117.

7. Зеленский А.А., Лукин В.В., Зряхов М.С., Пономаренко Н.Н. Особенности сжатия радиолокационных изображений дистанционного зондирования // Труды 2-го Международного радиоэлектронного форума «Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития». – Харьков, сент. 2005 г. – Т. 2. – С. 409-412.

8. Ponomarenko N., Lukin V., Zriakhov M., Pogrebnyak O. Methods for Lossy Compression of Images Corrupted by Multiplicative Noise // Proceedings of the International Conference «Modern Problems of Radioengineering, Telecommunications and Computer Science» (TCSET). – Lviv-Slavsko, Ukraine, Feb.-March 2006. – Р. 278-281.

9. Ponomarenko N., Lukin V., Zriakhov M., Egiazarian K., Astola J. Lossy compression of images with additive noise // Proceedings of International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. – Antwerpen, Belgium, September, 2005. – Р. 381-386.

10. Nikolay Ponomarenko, Mikhail Zriakhov, Vladimir V. Lukin, Jaako Astola, Karen O. Egizarian Estimation of Accessible Quality in Noisy Image Compression // CD-ROM Proceedings of the 14th European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2006. – Florence, Italy, 4-8 September, 2006. – 4 р.

11. Lukin V., Ponomarenko N., Zriakhov M., Zelensky A., Egiazarian K., Astola J. Quasi-optimal compression of noisy optical and radar images // CD-ROM Proceedings of Image and Signal Processing for Remote Sensing XII, Stockholm, Sweden, Sept 2006, Vol. 6365-46. – 12 p.

12. Nikolay Ponomarenko, Vladimir Lukin, Mikhail Zriakhov, Arto Kaarna Preliminary Automatic Analysis of Characteristics of Hypespectral AVIRIS Images // 11^th Int. on Mathematical Methods in Electromagnetic Theory (MMET*06). – Kharkiv, Ukraine, June 26-29, 2006. – Р. 158-160.

13. Зеленский А., Лукин В., Зряхов М., Пономаренко Н., Курекин А. Автоматизированные методы сжатия и интерпретации данных мониторинга земной поверхности многоканальными средствами ДЗ // Тезисы доклада V Международной научно-практической конференции «Современные проблемы экологической и технической безопасности регионов». – Киев-Харьков-Крым, 2006. – С. 39-40.

14. Абрамов С., Зряхов М., Зеленський О., Лукін В., Шаронов В. Фільтрація та стиснення ЕКГ-сигналів у багатоканальних діагностичних системах // Тези докладу 2-ї Міжнародної НТК «Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою регіонів, природокористуванням, заходами у надзвичайних ситуаціях». – Київ-Харків-Крим, вер. 2003. – С. 130-131.

15. Зряхов М.С., Лукін В.В. Стиснення ЕКГ-даних у системах холтерівського моніторингу // Тези доповідей ІІІ Міжнародної науково-технічної конференції «Інтегровані комп’ютерні технології в машинобудуванні», Харків, листопад 2004. – 286 с.

16. Ponomarenko N., Lukin V., Zriakhov M., Kaarna A., Astola J. An automatic approach to lossy compression of AVIRIS images // Proceedings of IGARSS. – Barcelona, Spain, July 2007. – P. 472-475.

17. V. Lukin, M. Zriakhov, A. Popov, O. Pogrebnyak Preliminary Processing and Lossy Compression of Multichannel Information Data // Industrial Informatics, Research in Computing Science. – Mexico, 2007, Vol. 31. – Р. 105-114.