Настоящая работа посвящена практической реализации метода подавления цифрового шума при обработке изображений, содержащих ледовую информацию. На изображениях, содержащих ледовую информацию, присутствуют характерные особенности структуры, относящиеся к шуму, такие как зернистость, блики, ледовая крошка. Это затрудняет или делает невозможным автоматическое распознавание контуров объектов «лед – вода». Известно, что успех применения методов оконтуривания зависит от того, насколько понижена зашумленность изображения. В работе предлагается метод подавления цифрового шума для автоматического распознавании контуров объектов «лед – вода» в процессе аэрофотосъемки. Статья рассматривает построение метода подавления цифрового шума, основанного на последовательном применении вейвлет-преобразования Хаара, шумоподавлении с применением трэшолдинга, кластеризации методом k-средних. Для последующего автоматического построения контуров объектов «лед – вода» применяется оператор Собеля. Приведено описание особенностей каждого из шагов предложенного метода и его практическое применение на изображениях, содержащих ледовую информацию.
В заключении статьи сформулированы основные достоинства метода и возможное применение алгоритма в процессе локальной доразведки ледовой обстановки фарватера Северного морского пути при использовании беспилотных летательных аппаратов для аэрофотосъемки. Это позволит увеличить частоту обновления метеопрогноза, что будет способствовать обнаружению ледяных образований по курсу судна, предоставляя возможность заблаговременно выбрать оптимальный и экономически выгодный маршрут по Северному морскому пути.
У авторов нет конфликта интересов.
This work describes the practical implementation of the method for digital noise suppression during processing images containing ice information to recognize automatically the contours of «ice-water» objects during aerial photography. Images containing ice information have special characteristic structural features related to noise, e.g.
granularity, glare, ice crumbs. This makes difficult or even impossible to recognize automatically the contours of ice-water objects. It is known that the success of the application of edge recognition methods depends on how much image noise is reduced. The paper discusses the construction method for the management of noise. The method is based on the sequential application of the Haar wavelet transform denoising using thresholding, clustering by k-means method. For the subsequent automatic construction of ice floes contours the Sobel operator is applied.
The aim of the work is to develop a method capable to process digital images effectively that contain ice information with strong digital noise. In this work we treated the images of one-year ice containing strong digital image noise in the form of granularity and in the form of ice crumbs. A description of the features of each of the steps of the proposed method and practical application is given.
As a result, the method was developed for processing images of ice information containing digital noise in absolute value commensurate with the basic data. It was noted that the use of the k-means method expands the scope. The k-rare method allows more detailed processing of ice information and distinguishes not only the contours of ice-water objects, but also the contours of ice crumbs.
The conclusion formulates the main advantages of the method and the possible application of the algorithm in the process of local exploration of the ice conditions of the Northern Sea Route channel using unmanned aerial vehicle for aerial photography. The usage of unmanned aerial vehicle for aerial photography will increase the frequency of weather forecast updates and predict the appearance of ice objects at the ship’s heading. That will allow us to select the safest and most economical efficient route along the Northern Sea Route.
The authors have no competing interests.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.