AUTOMATYKA • 2007 • Tom 11 • Zeszyt 3 Tworzenie reprezentacji obszarów zdjêae lotniczych za pomoc¹ sieci neuronowych klasy PCNN** 1. Wprowadzenie

Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza W Krakowie, Wykonano Ramach Grantu Kbn, Zbigniew Mikrut
unpublished
Pomimo ci¹g³ego wzrostu mocy obliczeniowej komputerów nadal istniej¹ obszary badawcze, w których metoda "brutalnej si³y" nie do koñca siê sprawdza. Jednym z takich obszarów jest fotogrametria, a w³aœciwie ta jej czêœae, która zajmuje siê analiz¹ i wzajem-nym dopasowywaniem sekwencji zdjêae lotniczych. Lec¹cy na sta³ej wysokoœci samolot wykonuje serie zdjêae, które pokrywaj¹ siê w oko³o 60%. Przyjmuje siê, ¿e skala fotografowanego terenu nie ulega zmianie, natomiast w prak-tyce mo¿liwe s¹
more » ... e mo¿liwe s¹ niewielkie odchylenia k¹towe kolejnych fotografii. Zadaniem osób (pro-gramów) dopasowuj¹cych kolejne zdjêcia jest wyznaczenie okreœlonej liczby par odpo-wiadaj¹cych sobie punktów. W tym celu – po zeskanowaniu fotografii – wybiera siê obsza-ry, zawieraj¹ce informatywne punkty, wskazuje siê je na jednym ze zdjêae a nastêpnie odszukuje na drugim zdjêciu – najpierw ca³y obszar a nastêpnie odpowiedniki punktów, wskazanych na zdjêciu pierwszym. Za pomoc¹ zmian powiêkszenia obrazu mo¿na osi¹-gn¹ae subpikselow¹ dok³adnoœae parowania [8]. Obecnie problem znajdywania odpowiedników na obrazach lotniczych rozwi¹zuje siê dwiema metodami. Pierwsza polega na stosowaniu wspomnianej wy¿ej "brutalnej si³y". Za pomoc¹ odpowiedniego oprogramowania generowana jest na obrazie pierwszym prostok¹t-na siatka. Nastêpnie tak powsta³e obszary s¹ dopasowywane do fragmentów na drugim ob-razie – zwykle metod¹ korelacyjn¹, która nie zawsze jest skuteczna. Drugie podejœcie to dopasowywanie "rêczne": cz³owiek wybiera informatywne obszary, w nich punkty i wska-zuje je na drugim obrazie. Celem tej pracy jest dokonanie próby automatyzacji pierwszego etapu analizy, czyli zbadania, czy jest mo¿liwe stwierdzenie, ¿e wybrany fragment obrazu jest wystarczaj¹co "informatywny" i nadaje siê do dalszego przetwarzania. Mo¿na przyj¹ae, ¿e jest to problem rozpoznawania, który sprowadza siê do dwóch – w du¿ej mierze niezale¿nych od siebie – zadañ: zdefiniowania odpowiedniej reprezentacji fragmentu obrazu i zastosowania efek
fatcat:xmax2rn4fjevtox2z5xg753i6a