Морские информационно-управляющие системы НОЯБРЬ 2018, № 14

а) б) Рис. 4. Результат медианной фильтрации РСА-изображений в окрестности 3x3 пикселя после повышения контрастности размывается, его обнаружение и выделение заметно усложняются. Однако при наличии информационной под- держки РЛС (геоинформационные системы, картография) в режиме работы по морской поверхности привязка облас- ти допустимого выбора объектов позволит обрабатывать только определенный участок РЛИ в зоне обзора РЛС. Точность привязки изображения к цифровой карте рас- сматриваемого участка местности должна обеспечивать селекцию береговой черты. При увеличении размера окрестности потери инфор- мации становятся больше, имеется риск необнаружения небольших по размерам объектов, например, буи на мор- ской поверхности, которые также можно и необходимо использовать для привязки цифровой карты местности к РЛИ. Поэтому размер окрестности 3x3 пикселя будем считать оптимальным для медианной фильтрации РСА- изображений с высоким пространственным разрешением (3–5 метров). В разделе «Моделирование» описан метод повышения качества РСА-изображения, полученного в сложных физи- ко-географических условиях. Основой для него является комбинирование алгоритмов преобразования яркости и пространственной медианной фильтрации (подразделы «Преобразование яркости» и «Пространственная филь- а) б) Рис. 5. Сравнение результатов обработки при медианной фильтрации и без нее: а – повышение контрастности, б – повышение контрастности и медианная фильтрация трация» соответственно). Данные операции не требуют существенных вычислительных ресурсов и предваритель- ной подготовки изображения. Простота их реализации также является преимуществом, так как, благодаря сни- жению времени на разработку программной составляю- щей алгоритма, увеличивается запас времени на отладку и статистическую обработку. Показано, что такой подход может быть использован в радиолокационных станциях с режимом синтезирования апертуры для автоматическо- го улучшения качества РЛИ в интересах решения задач распознавания. Отмечено, что для выделения береговой черты необходима соответствующая картографическая поддержка (привязка РЛИ к цифровой карте местности, задание области допустимого выбора объектов). ЛИТЕРАТУРА 1. С.В. Биленко, К.Ю. Чередеев, М.К. Зограбян. Перспективы использования глубоких нейронных сетей в радиолока- ции // Вопросы радиоэлектроники. – 2017. – №1. – Серия ОТ. – Вып. 1. – С. 57–63. 2. Р. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений. – 3-е изд., испр. и доп. – М.: Техносфера, 2012. – 1104 с. 18 Морские информационно-управляющие системы, 2018/ No. 2 (14)

Морские информационно-управляющие системы НОЯБРЬ 2018, № 14 | Page 20