Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/42798
Назва: Application of mathematical morphology methods in terms of erosive processes research using aerial photography materials
Інші назви: Застосування методів математичної морфології під час дослідження ерозійних процесів за матеріалами аерофотозйомки
Автори: Мендель, В.
Mendel, V.
Приналежність: Східноєвропейський національний університет імені Лесі Українки
Lesya Ukrainka Eastern European National University
Бібліографічний опис: Mendel V. Application of mathematical morphology methods in terms of erosive processes research using aerial photography materials / V. Mendel // Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — Том 85. — С. 76–83.
Bibliographic description: Mendel V. Application of mathematical morphology methods in terms of erosive processes research using aerial photography materials / V. Mendel // Heodeziia, kartohrafiia i aerofotoznimannia : mizhvidomchyi naukovo-tekhnichnyi zbirnyk. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — Vol 85. — P. 76–83.
Є частиною видання: Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник (85), 2017
Журнал/збірник: Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник
Том: 85
Дата публікації: 28-бер-2017
Видавництво: Видавництво Львівської політехніки
Місце видання, проведення: Львів
УДК: 528.854
Теми: аерофотознімки
сегментація
піксельна маска
бінаризація
ерозія
морфологічні фільтри
aerial photography
segmentation
pixel mask
binarization
erosion
morphological filters
Кількість сторінок: 8
Діапазон сторінок: 76-83
Початкова сторінка: 76
Кінцева сторінка: 83
Короткий огляд (реферат): Встановлення планового розподілу ерозійних “плям” на сільськогосподарських землях на основі опрацювання бінарних зображень матеріалів аерофотознімання із застосуванням методів морфолого- планіметричного аналізу. Методика. Запропонована методика основується на застосуванні нелінійних операторів, які математично описуються теоретико-множинним формалізмом. Математична морфологія використовує два основних морфологічні фільтри, які можна представити як послідовні комбінації двох етапів аналізу зображення на основі використання базових морфологічних операторів: стиснення і розширення. Результати. Для отримання максимальних характеристик зображення запропоновано опрацювати в такій послідовності: бінаризація, сегментація та морфолого-планіметричні визначення. Зміст бінаризації полягає у тому, що світлі плями, які показують вихід грунтотвірних порід на поверхню можна відділити за відомим методом проф. В. М. Соколова з послідовним розбиттям пікселів. Такий процес є найвживанішим у цифровій фотограмметрії. Поданий відповідний математичний апарат. Наступним етапом опрацювання бінарного зображення було виділення суміжних границь та ділянок шляхом сегментації методом Лапласа. У такому разі оцінено дві різні контрастності областей А і В. Для встановлення границь їхнього поділу оцінюються знаки другої похідної перепаду контрастності. Запропоновано здійснювати сегментацію згідно з теорією графів. Ілюстрацію такої сегментації представлено графічно. На третьому етапі опрацювання проводяться морфолого-планіметричні визначення на досліджуваному зображені з використанням піксельних масок розміром 2×2. Як результат можна обчислити статистичні розподіли плям на аерофотознімках за площею, периметром та фактором форми. Наукова новизна. Запропонована методика поетапного опрацювання аерознімків основується на використанні методу бінаризації та сегментації, які дають змогу отримати чіткіше зображення, а відповідно і точніші результати морфолого-планіметричних визначень. Практична значущість. За запропонованим алгоритмом були проаналізовано деякі морфометричні характеристики плям на аерофотознімках: площа, периметр та фактор форми. Приклади застосування, що підтверджують універсальність запропонованого методу під час аналізу зображень у мікрофотограмметрії наведено у роботі [Мельник, 2013].
Planned distribution establishment of erosive “spots” of the agricultural lands is based on the processing of binary images of aerial photographic materials using morphological and planimetric methods of analysis. Methodology. Offered methodology is based on the non-linear operators’ application. These operators are mathematically described by the theoretical and set formalism. Mathematical morphology uses two main morphological filters which can be represented as a successive combination of two stages of image analysis on the basis of the morphological operators using: constriction and extending. Results. For obtaining maximal image characteristics it was suggested to carry out processing in the following sequence: binarization, segmentation, and morphological and planimetric definitions. Binarization content is characterized by bright spots, which show the release of soil-forming rocks to the surface, which can be divided by well-known method of prof. V. M. Sokolova (with sequential split pixels). The above-mentioned process is mostly used in digital photogrammetry. The corresponding mathematical apparatus is represented. The next stage of binary image processing is the allocation of adjacent boundaries and sites by the Laplace’s method of segmentation. In such a case, an estimation of two different contrast areas A and B is conducted. To determine the boundaries of their division, the marks of the contrast ratio’s second derivative are estimated. It is offered to carry out segmentation according to graph theory. An illustration of this segmentation is represented graphically. At the third stage of the study, morphological and planimetric determinations were performed on the investigated image using 2 × 2 pixel masks. As a result, it is possible to calculate statistical distributions of spots on aerial photographs by area, perimeter, and factor form. Scientific novelty. The offered method of step-by-step processing of aerial photography is based on the use of binary and segmentation methods which allow acquiring a precise image and more accurate results of morphological and planimetric definitions. Practical significance. According to the above-mentioned algorithm, some morphometric characteristics of spots on aerial photographs were analyzed: area, perimeter, and form factor. Application examples which confirm the universality of the suggested method for analyzing images in a microphotogrammetry are given in the work [Melnyk, 2013].
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/42798
Перелік літератури: Dorozhyns'kyj O. L., Tukaj R. Fotogrammetrija
[Photogrammetry]. Lviv: Vydavnyctvo Nacional'nogo
universytetu L'vivs'ka politehnika [Lviv
Polytechnic Publishing House]. 2008, 332 p.
Fowlkes C., Martin D., Malik J. Learning Affinity
Functions for Image Segmentation: Combining
Patch-based and Gradient-based Approaches. 2003.
Kendall M., Moran P. Geometricheskie verojatnosti
[Geometric Probabilities]. Moscow: Nauka
[Science], 1972, 192 p.
Kiberneticheskij sbornik. Novaja serija, issue. 27. Sb.
statej: Per. s angl [Cybernetic collection. New
series. 27. Sat. articles: Per. with English]. Moscow:Mir. 1990, 200 p.
Marchukov V. S. Teorija i metody tematicheskoj
obrabotki ajerokosmicheskih izobrazhenij na osnove
mnogourovnevoj segmentacii [Theory and methods
of thematic processing of aerospace images based on
multilevel segmentation]. Avtoreferat dissertacii na
soiskanie uchenoj stepeni doktora tehnicheskih nauk 25.00.34. Ajerokosmicheskie issledovanija zemli,
fotogrammetrija [The dissertation author's abstract
on the competition of a scientific degree of Doctor
of Technical Sciences 25.00.34. Arospace studies of
the earth, photogrammetric]. Moscow, MIIGAiK,2011.
Melnyk V. M., Mendel V. P. Geometrychne doslidzhennja
erozijnyh procesiv metodom trypletnoi'
kvazikonvergentnoi' fototopografii [Geometrical
study of erosive processes using the triplet quasiconvergent
phototography technique]. Naukovyj visnyk
Volyns'kogo nacional'nogo universytetu imeni Lesi
Ukrai'nky [Scientific Bulletin of the Volyn National
University named after Lesya Ukrainka]. 2012,no. 18(243), pp. 179–186.
Melnyk V., Radzij V., Mendel V. Dejaki pytannja
identyfikacii' modelej vodnoi' ta vitrovoi' erozii'
[Some issues of identification of water and wind
erosion models]. Suchasni dosjagnennja geodezychnoi'
nauky ta vyrobnyctva [Modern achievements
of geodesic science and production]. 2013,no. I (25), pp. 139–144.
Melnyk V. M., Shostak A. V. Rastrovo-elektronna stereomikrofraktografija:
monografija [Raster-electronic
stereomicrofractography: monograph]. Luc'k: red.-
vyd. vid. VNU im. Lesi Ukrai'nky [Lutsk: ed. from.
VNU named after Lesia Ukrainka]. 2009, 468 p.
Molchanova V. S. Adaptivnyj porogovyj metod binarizacii
rastrovyh izobrazhenij tehnicheskih chertezhej
[Adaptive threshold method of binarization of raster
images of technical drawings]. Radіoelektronіka,
іnformatika, upravlіnnja [Radiation Electronics,
Informatics, Management]. 2015, no. 2, pp. 62–70.
Navon E., Miller O., Averbuch A. Color image segmentation
based on adaptive local thresholds. Image
and Vision Computing. 2012, no. 23, pp. 69–85.
Pratikakis I., Gatos B., Ntirogiannis K. Document Image
Binarization Contest (ICDAR 2013). ICDAR 2013:12th International Conference on Document
Analysis and Recognition, USA, Washington, 25–28
August, 2013. Washington, 2013, pp. 1471–1476
Protsyk M. T. Metodi fotogrammetrichnogo ta
kartografіchnogo suprovodu bagatorіvnevoї sistemi
monіtoringu erozіjnih gruntovih procesіv: avtoref.
disertacії kand. tehn. nauk [Methods of
photogrammetric and cartographic support of a
multilevel monitoring system for erosive soil
processes: author's abstract. Theses Cand. tech
Sciences]. Lviv, 2012, 26 p.
Rozenfeld A. Raspoznavanie obrazov i obrabotka
izobrazhenij [Image recognition and image
processing]. Moscow: Mir, 1972, 230 p.
Salnikov I. I. Metody raspoznavanija slozhnyh binarnyh
izobrazhenij na osnove postrochnogo i sledjashhego
analiza [Methods for recognizing complex binary
images based on line and trace analysis].
«Iskusstvennyj intellekt» [«Artificial Intelligence»].2013, no. 3, pp. 242–252.
Sauvola J., Pietikainen M. Adaptive Document Binarization.
Pattern Recognition. 2000, no. 33, pp. 225–236.
Sergeev V., Sokolov V. Quantitative morphological
analysis in a SEM-microcomputer system. J.
Quantitative shape analysis of sing fie objects.
Journal of microscopy, 1984, V.135, Pt.1, pp. 1–12.
Serra J. Image Analysis and Mathematical Morphology.
London: Academic Press. 1992, pp. 329–341.
Shostak A. V. Assessment of dispersed soils and their main
rheological properties. Urban planning and territorial
planning. Kyiv, 2011, issue 39, pp. 465–475.
Sokolov V. N., Jurkovec D. I., Rozgulina O. V., Melnik
V. N. Avtomatizirovannaja sistema morfologicheskogo
analiza skeletnogo komponenta mikrostruktury
po RJeM-izobrazhenijam [Automated
system of morphological analysis of the skeletal
component of the microstructure according to SEM
images]. Poverhnost'. Rentgen., sinhron. i nejtron,
issled [Surface. X-ray., Synchronous. and the
neutron, Issled]. 2002, no. 10, pp. 66–69.
Sokolov V. N., Jurkovec D. I., Rozgulina O. V., Melnik
V. N. Metod kolichestvennogo analiza mikrostruktury
tverdyh tel po RJeM izobrazhenijam [The method of quantitative analysis of the
microstructure of solids by SEM images]. Zav. lab.
[Head. Lab.], 1997, no. 9, T. 63, pp. 5–35.
Tumska O. V., Protsyk M. T., Yanchak V. Ya.
Doslidzhennja avtomatychnoi' pobudovy cyfrovoi'
modeli rel'jefu VLL-metodom za materialamy
aerofotoznimannja [Investigation of the automatic
construction of the digital model of relief by VLLmethod
based on aerial photography]. Geodezija,
kartografija i aerofotoznimannja [Geodesy,
cartography and aerial photography]. Lviv, 2004,no..65, pp. 96–104.
Vizil'ter Ju. V. Teorija i metody morfologicheskogo
analiza izobrazhenij [Theory and methods of
morphological images analysis]. Avtoref. diss. dokt.
fiz.-mat. nauk [Author's abstract. diss. Doct. fiz.-mat.
sciences]. Samara, 2009, 32 p.
Yang Y., Yan H. An adaptive logical method for
binarization of degraded document images. Pattern
Recognition. 2010, Vol. 33, pp. 787–807.
Zamjatin A. V., Markov N. G. Analiz dinamiki zemnoj
poverhnosti po dannym distancionnogo
zondirovanija Zemli [Analysis of the Earth's surface
dynamics from remote sensing data of the Earth].
Moscow: FIZMATLIT. 2007, 176 p.
Zhang Y. Highlight Article: Understanding Image
Fusion. Photogrammetric Engineering & Remote
Sensing. 2004, Vol. 70, pp. 657–661.
References: Dorozhyns'kyj O. L., Tukaj R. Fotogrammetrija
[Photogrammetry]. Lviv: Vydavnyctvo Nacional'nogo
universytetu L'vivs'ka politehnika [Lviv
Polytechnic Publishing House]. 2008, 332 p.
Fowlkes C., Martin D., Malik J. Learning Affinity
Functions for Image Segmentation: Combining
Patch-based and Gradient-based Approaches. 2003.
Kendall M., Moran P. Geometricheskie verojatnosti
[Geometric Probabilities]. Moscow: Nauka
[Science], 1972, 192 p.
Kiberneticheskij sbornik. Novaja serija, issue. 27. Sb.
statej: Per. s angl [Cybernetic collection. New
series. 27. Sat. articles: Per. with English]. Moscow:Mir. 1990, 200 p.
Marchukov V. S. Teorija i metody tematicheskoj
obrabotki ajerokosmicheskih izobrazhenij na osnove
mnogourovnevoj segmentacii [Theory and methods
of thematic processing of aerospace images based on
multilevel segmentation]. Avtoreferat dissertacii na
soiskanie uchenoj stepeni doktora tehnicheskih nauk 25.00.34. Ajerokosmicheskie issledovanija zemli,
fotogrammetrija [The dissertation author's abstract
on the competition of a scientific degree of Doctor
of Technical Sciences 25.00.34. Arospace studies of
the earth, photogrammetric]. Moscow, MIIGAiK,2011.
Melnyk V. M., Mendel V. P. Geometrychne doslidzhennja
erozijnyh procesiv metodom trypletnoi'
kvazikonvergentnoi' fototopografii [Geometrical
study of erosive processes using the triplet quasiconvergent
phototography technique]. Naukovyj visnyk
Volyns'kogo nacional'nogo universytetu imeni Lesi
Ukrai'nky [Scientific Bulletin of the Volyn National
University named after Lesya Ukrainka]. 2012,no. 18(243), pp. 179–186.
Melnyk V., Radzij V., Mendel V. Dejaki pytannja
identyfikacii' modelej vodnoi' ta vitrovoi' erozii'
[Some issues of identification of water and wind
erosion models]. Suchasni dosjagnennja geodezychnoi'
nauky ta vyrobnyctva [Modern achievements
of geodesic science and production]. 2013,no. I (25), pp. 139–144.
Melnyk V. M., Shostak A. V. Rastrovo-elektronna stereomikrofraktografija:
monografija [Raster-electronic
stereomicrofractography: monograph]. Luc'k: red.-
vyd. vid. VNU im. Lesi Ukrai'nky [Lutsk: ed. from.
VNU named after Lesia Ukrainka]. 2009, 468 p.
Molchanova V. S. Adaptivnyj porogovyj metod binarizacii
rastrovyh izobrazhenij tehnicheskih chertezhej
[Adaptive threshold method of binarization of raster
images of technical drawings]. Radioelektronika,
informatika, upravlinnja [Radiation Electronics,
Informatics, Management]. 2015, no. 2, pp. 62–70.
Navon E., Miller O., Averbuch A. Color image segmentation
based on adaptive local thresholds. Image
and Vision Computing. 2012, no. 23, pp. 69–85.
Pratikakis I., Gatos B., Ntirogiannis K. Document Image
Binarization Contest (ICDAR 2013). ICDAR 2013:12th International Conference on Document
Analysis and Recognition, USA, Washington, 25–28
August, 2013. Washington, 2013, pp. 1471–1476
Protsyk M. T. Metodi fotogrammetrichnogo ta
kartografichnogo suprovodu bagatorivnevoi sistemi
monitoringu erozijnih gruntovih procesiv: avtoref.
disertacii kand. tehn. nauk [Methods of
photogrammetric and cartographic support of a
multilevel monitoring system for erosive soil
processes: author's abstract. Theses Cand. tech
Sciences]. Lviv, 2012, 26 p.
Rozenfeld A. Raspoznavanie obrazov i obrabotka
izobrazhenij [Image recognition and image
processing]. Moscow: Mir, 1972, 230 p.
Salnikov I. I. Metody raspoznavanija slozhnyh binarnyh
izobrazhenij na osnove postrochnogo i sledjashhego
analiza [Methods for recognizing complex binary
images based on line and trace analysis].
"Iskusstvennyj intellekt" ["Artificial Intelligence"].2013, no. 3, pp. 242–252.
Sauvola J., Pietikainen M. Adaptive Document Binarization.
Pattern Recognition. 2000, no. 33, pp. 225–236.
Sergeev V., Sokolov V. Quantitative morphological
analysis in a SEM-microcomputer system. J.
Quantitative shape analysis of sing fie objects.
Journal of microscopy, 1984, V.135, Pt.1, pp. 1–12.
Serra J. Image Analysis and Mathematical Morphology.
London: Academic Press. 1992, pp. 329–341.
Shostak A. V. Assessment of dispersed soils and their main
rheological properties. Urban planning and territorial
planning. Kyiv, 2011, issue 39, pp. 465–475.
Sokolov V. N., Jurkovec D. I., Rozgulina O. V., Melnik
V. N. Avtomatizirovannaja sistema morfologicheskogo
analiza skeletnogo komponenta mikrostruktury
po RJeM-izobrazhenijam [Automated
system of morphological analysis of the skeletal
component of the microstructure according to SEM
images]. Poverhnost'. Rentgen., sinhron. i nejtron,
issled [Surface. X-ray., Synchronous. and the
neutron, Issled]. 2002, no. 10, pp. 66–69.
Sokolov V. N., Jurkovec D. I., Rozgulina O. V., Melnik
V. N. Metod kolichestvennogo analiza mikrostruktury
tverdyh tel po RJeM izobrazhenijam [The method of quantitative analysis of the
microstructure of solids by SEM images]. Zav. lab.
[Head. Lab.], 1997, no. 9, T. 63, pp. 5–35.
Tumska O. V., Protsyk M. T., Yanchak V. Ya.
Doslidzhennja avtomatychnoi' pobudovy cyfrovoi'
modeli rel'jefu VLL-metodom za materialamy
aerofotoznimannja [Investigation of the automatic
construction of the digital model of relief by VLLmethod
based on aerial photography]. Geodezija,
kartografija i aerofotoznimannja [Geodesy,
cartography and aerial photography]. Lviv, 2004,no..65, pp. 96–104.
Vizil'ter Ju. V. Teorija i metody morfologicheskogo
analiza izobrazhenij [Theory and methods of
morphological images analysis]. Avtoref. diss. dokt.
fiz.-mat. nauk [Author's abstract. diss. Doct. fiz.-mat.
sciences]. Samara, 2009, 32 p.
Yang Y., Yan H. An adaptive logical method for
binarization of degraded document images. Pattern
Recognition. 2010, Vol. 33, pp. 787–807.
Zamjatin A. V., Markov N. G. Analiz dinamiki zemnoj
poverhnosti po dannym distancionnogo
zondirovanija Zemli [Analysis of the Earth's surface
dynamics from remote sensing data of the Earth].
Moscow: FIZMATLIT. 2007, 176 p.
Zhang Y. Highlight Article: Understanding Image
Fusion. Photogrammetric Engineering & Remote
Sensing. 2004, Vol. 70, pp. 657–661.
Тип вмісту : Article
Розташовується у зібраннях:Геодезія, картографія і аерофотознімання. – 2017. – Випуск 85



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.