Вычисление статистических текстурных признаков изображения системы CONTEXT

Назначение: программа предназначена для вычисления и сохранения в виде raw-файла текстурных признаков CONTEXT для всех пикселей полутонового изображения.

Область применения: Вычисляемые признаки системы CONTEXT могут быть использованы для математического описания статистических текстур  изображения - в химии, биологии, медицине, в производственных процессах для исследования поверхности металлов и др., в сельском хозяйстве, лесоводстве для  автоматизации классификации сельскохозяйственных культур, лесных угодий при картировании, инвентаризации, оценке площадей, прогнозирования урожая и других.

Используемый алгоритм - Вычисляются статистические текстурные признаки CONTEXT, определяемые в пикселе  как гистограмма уровней серого тона в его окрестности [1]. Использование признаков  CONTEXT для неконтролируемой классификации изображений леса на аэроснимках с помощью алгоритма [2] описано и иллюстрировано на сайте http://loi.sscc.ru/lab/RFFI2013/RU/sidorova_separability_TEXTURA.htm. Использование контекстных характеристик требует предварительного  сокращения размерности и квантования пространства спектральных признаков. 

Достоинство контекстной характеристики состоит в том, что в отличие от общепринятой одноканальной текстуры, может быть рассмотрена «цветная», многоспектральная. Кроме того, в качестве текстурных признаков непосредственно используются значения гистограммы в окрестности пикселя (а не формируются из нее сложные, долго вычисляемые формы).  

На сайте проиллюстрировано применение признаков для автоматизации распознавания леса на аэроснимках определенного масштаба. Наземная таксация (точное выборочное измерение параметров деревьв и характеристик лесных сообществ) осуществляется лесоводами в наиболее однородных частях контуров, построенных визуальным дешифрированием. Однако, визуальному дешифрированию свойствен субъективизм. Автоматизация в описании текстур и сегментации изображения позволяет избежать этого недостатка.  Полученные карты кластеров по признакам CONTEXT оказались очень похожими на аналогичные карты по признакам модели SAR. Новая карта несколько больше соответствует карте наземной таксации: лиственные насаждения разделились по кластерам более точно, меньшим оказалось как общее число кластеров, так и число кластеров с узкими сегментами, находящимися на границах различных тексту в плоскости изображения.

1.     Gong P and P Howarth Frequency base classification and grey level vector reduction for land use identification. // PE&RS, Vol.58, No.4, April 1992, PP.423-437

2.      V. S. Sidorova. Detecting Clusters of Specified Separability for Multispectral Data on Various Hierarchical Levels. // Pattern Recognition and Image Analysis, 2014, Vol. 24, No. 1, pp. 151–155...

Функциональные возможности - признаки могут не вычисляться заранее и храниться в отдельном файле, их расчет может быть встроен непосредственно в алгоритм кластеризации. 

Принципиальных ограничений на память программа не имеет. Только объем памяти используемого компьютера может ограничить размер обрабатываемого файла.

Инструментальные средства создания - Алгоритм реализован в программной среде системы объектно-ориентированного программирования Visual C++ версии 5.0 фирмы Microsoft c библиотекой классов MFC, разработанной для ОС Windows. При разработке программы  использовался механизм многодокументного интерфейса MDI.