Improving the accuracy of detecting the edges of texture objects in remote sensing images

Предложен метод локализации границ текстурных объектов на снимках дистанционного зондирования. Метод основан на оценке текстурных и яркостных признаков. В качестве текстурных признаков предложено использовать вероятности переходов для трёхмерных цепей Маркова с двумя состояниями, усредненные в пределах скользящего окна. Это позволило повысить точность обнаружения текстурных объектов на многоканальных или разновременных снимках. Для снижения вычислительных ресурсов предложено определять признаки по битовым плоскостям старших, наиболее информативных, разрядам цифрового изображения. Результаты моделирования подтверждают эффективность предложенного метода. A method for localization of the edges of textural objects in remote sensing images has been proposed. The method is based on the estimation of texture and brightness features. It is proposed to use the transition probabilities in three-dimensional Markov chains with two states, averaged within the sliding window, as textural features. This made it possible to improve the detection accuracy of textural objects on multichannel snapshots. It was suggested to reduce the computational resources of texture detection by defining features by the highest bit planes, which are the most informative digits of the digital image. The results of the experiment confirmed the efficiency of the proposed method