Повышение информативности радиолокационных изображений в системах дистанционного зондирования Земли на основе методов фрактальной обработки

Abstract

Анализируется фрактальная размерность, которая количественно оценивает сложность и хаотический характер радиолокационного изображения природных текстур. Показано, что построение поля фрактальной размерности с последующей многопороговой обработкой позволяет выделить различные классы слабоконтрастных объектов. Проведено сравнение эффективности кластеризации методами ISODATA и K-ближайших соседей яркостного поля и поля фрактальной размерности на основе экспериментальной обработки фрагментов космических радио-локационных изображений.

We analyze fractal dimension, which quantifies the complexity and chaotic nature of the radar image of natural textures. We establish that regardless of the method used for calculating the fractal dimension, the General appearance of the histograms is preserved, and the boundaries of the regions are characterized by the same values of fractal dimension, which makes it possible to identify the types of textures. We demonstrate that the construction of the field of fractal dimension of the radar image and the subsequent multi-threshold processing allow distinguishing different classes of natural textures (water surface, shallows, oil spills, land, etc.). The efficiency of clustering by ISODATA and K-nearest neighbors of the brightness field and the fractal dimension field is compared on the basis of experimental processing of fragments of space radar images.