Библиографическое описание:ГИБРИДНЫЙ АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ СТРОЕНИЙ НА СПУТНИКОВЫХ СНИМКАХ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ЖУКА И АЛГОРИТМА ИСКЛЮЧЕНИЯ ОБЛАСТЕЙ : научное издание / И. В. Баранова, С. В. Гилин. - Текст : непосредственный // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. - 2024. - Т. 13, № 2. - С. 56-76. - ISSN 2305-9052. - ISSN 2410-7034, DOI 10.14529/cmse240204.
Аннотация:В статье предлагается новый метод распознавания строений на спутниковых снимках. Представленный метод является гибридным, он основан на алгоритме исключения областей и методе жука. Алгоритм исключения областей представляет собой хорошо известный и эффективный способ сегментации изображения на регионы схожих пикселей по различным признакам: цвет, текстура, яркость, форма и т.д. Метод жука - классический метод контурного анализа, выполняющий последовательное вычерчивание границы между объектом и фоном. В рамках работы предлагаемого алгоритма сначала метод исключения областей выделяет потенциальные области, в которых могут находиться строения и устраняет нежелательные элементы на изображении (растительность, водные поверхности и дороги), которые могут быть ложно распознаны как строения. Далее модифицированный метод жука определяет местоположение и контуры строений. На финальном этапе среди обнаруженных объектов выявляются искусственно созданные объекты, у которых имеется объем. Для реализации проверки объектов на искусственное происхождение и объемность разработаны собственные методы. Представленный алгоритм распознавания показывает хорошую точность распознавания и не требует обучающей выборки. В статье описывается программная реализация предлагаемого метода. Демонстрируются результаты вычислительных экспериментов по оцениванию эффективности метода и сравнению с тремя известными алгоритмами распознавания.
The article proposes a new method for recognizing buildings on satellite images. The proposed method is a hybrid, it is based on the region exclusion algorithm and the beetle method. The region exclusion algorithm is a well-known and effective approach to object detection on the image. Its main idea is to segment an image into regions of similar pixels based on various characteristics: color, texture, brightness, shape, etc. The beetle method is a classic contour analysis method that sequentially draws the boundary between an object and its background. As part of the proposed method, the beetle method first identifies potential areas where buildings may be located. The region exclusion method then eliminates unwanted elements in the image (vegetation, water surfaces and roads) that could be falsely identified as buildings, and accurately determines the location and outline of buildings. The offered algorithm shows good recognition accuracy regardless of image quality and does not require a training sample. The article also describes the software implementation of the proposed method and discusses the results of computational experiments to assess the quality of the method and compare it with three well-known recognition algorithms.
