Техника и методика геофизического эксперимента : сборник научных трудов / Рос. акад. наук, Кол. науч. центр, Поляр. геофиз. ин-т. – Апатиты : [б. и.], 2003. – 194 с.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ УЛУЧШЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ОБРАБОТКИ АВРОРАЛЬНЫХ ТЕЛЕВИЗИОННЫХ ДАННЫХ В последние десятилетия для различных областей науки и техники было разработано очень большое количество различных методов обработки и улучшения изображений - робототехника, системы технического зрения, снимки со спутников во всех областях спектра, гидролокация, рентгеноскопия, томография и многое другое (Фу и др., 1989 и ссылки там же). Некоторые из этих методов полезно применять и для обработки авроральных телевизионных данных. При этом могут быть выявлены тонкие детали, неразличимые на исходных кадрах и кеограммах при их обычном представлении, и исправлены многие технические недостатки телевизионной аппаратуры, а также дефекты изображения, возникшие по причине трудных условий наблюдения (туман, облака, городская подсветка и т.д.). Приведем для примера список лишь некоторых процедур, которые можно применить для обработки авроральной телевизионной информации (Фу и др., 1989). Часть из них даже встроена в развитые языки программирования, такие, например, как IDL, MatLab и LabView (IDL User's Guide, 1995; Гультяев, 1999). 1. Различные арифметические и нелинейные операции над изображениями (сумма кадров, разность, добавление различных компенсирующих сигналов для подавления паразитного фона от городской подсветки, тумана, облаков, а также для нивелирования скачков яркости на кеограммах из-за регулировок чувствительности камеры, градационная и пространственная коррекции датчика изображения и т.д.). 2. Сглаживание изображения и повышение резкости, усредненная фильтрация, применение различных градиентных и сверточных фильтров, а также фильтров с использованием FFT (Fast Fourier Transfom), WTN (Wavelet Transform), SVD (Singular Value Decomposition), усиление локальных контрастов, гистограммное выравнивание контрастов и преобразование изображения по заданной гистограмме. 3. Детектирование движений и сопровождение движущихся объектов (различные разностные методы, вычисление аккумулятивной разности, использование функции интегральной проекции) - позволяет, в частности, построить векторное поле скоростей движений сияний, необходимое для анализа электрических полей. 4. Сегментация изображения - выделение контуров, проведение гоаниц между различными фрагментами изображения, глобальный анализ с использованием преобразования Хоуга (соединение линий, объединение Граничных точек). 5. Описание границ объектов и распознавание контуров с использованием дескг/ипторов Фурье и цепных кодов. 6. ВыДс.ление скелета и схематизация объекта (так называемое преобразование средних осей) позволяет, например, выделить яркий нижний край дуг и сияний, игнорируя протяженную вертикальную структуру. 86 И.А.Корнилов, О.И.Корнилов