bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИРbsuir-1045Research ArticleУГЛЕРОДОСОДЕРЖАЩИЕ ЭКРАНЫ ДЛЯ ЗАЩИТЫ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА ОТ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ИЗЛУЧЕНИЯПОИСК И ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯSearch and detection of remote sensing objectsМитюхинА. И.MitsiukhinA. I.mityuhin@bsuir.byИнститут информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, Республика БеларусьBelarus201803062019077479Copyright © Митюхин А.И., 20192019Митюхин А.И.Mitsiukhin A.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/1045

Рассмотрен спектральный метод поиска и обнаружения изображения объекта с заданными геометрическими признаками. В сравнении с известными алгоритмами поиска описываемый алгоритм позволяет уменьшить время поиска, вычислительную сложность цифровой обработки изображений, упрощает дешифрацию снимков. Метод может найти применение при решении таких задач, как сегментация, совмещение изображений, распознавание, определение расстояния между объектами и явлениями, определение динамических характеристики объектов.

Spectral method for image search and discovery of the object with the specified geometric characteristics is analyzed. In comparison with the famous search algorithms described algorithm allows to reduce time of search, computational complexity of digital imaging, simplifies the decoding images. The method can be applied in solving problems such as segmentation, image combining, recognition, determining the distance between objects and phenomena, determining the dynamic characteristics of objects.

дистанционное зондированиефильтрацияпоискобнаружениеотношение правдоподобиясверткаremote sensingfilteringsearchdetectionratio of likelihoodconvolutionReferencesИпатов В. Широкополосные системы и кодовое разделение сигналов. Принципы и приложения. М.: Техносфера, 2007. 486 с.Ипатов В. Широкополосные системы и кодовое разделение сигналов. Принципы и приложения. М.: Техносфера, 2007. 486 с.Брейсуэл Р. Преобразование Хартли. М.: Мир, 1990. 175 с.Брейсуэл Р. Преобразование Хартли. М.: Мир, 1990. 175 с.Mitsiukhin A., Karcheuski А. Filtration of Videographic Data by Means of Hartley Discrete Transform // IWK «Prospects in Mechanical Engineering». TU, DE, 2008. P. 365-366.Mitsiukhin A., Karcheuski А. Filtration of Videographic Data by Means of Hartley Discrete Transform // IWK «Prospects in Mechanical Engineering». TU, DE, 2008. P. 365-366.Чандра А.М., Гош С.К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М.: Техносфера, 2008. 312 с.Чандра А.М., Гош С.К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М.: Техносфера, 2008. 312 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.