СТРУКТУРА ЛАБОРАТОРИИ

Лаборатория обработки изображений  (ЛОИ) была  создана в 1978 году. Руководителем лаборатории со дня ее основания является д.т.н., профессор, Пяткин Валерий Павлович (E-mail: pvp@ooi.sscc.ru ).

Основные направления научных исследований: Основные достижения, практические результаты.

Одно из основных направлений научных исследований -автоматизация обработки аэрокосмических изображений для прикладных дистанционных исследований. Теоретические исследования включали разработку и анализ концепции аппаратно-программного обеспечения системы обработки аэрокосмических изображений, постановку и решение ряда актуальных задач обработки и анализа аэрокосмических изображений и картографических данных. Была предложена концепция аппаратно-программного обеспечения центра обработки данных дистанционных исследований, которая развивалась и уточнялась в целом ряде работ. Многие идеи этой концепции были реализованы в действующем Центре обработки геоинформации (ЦОГИ), созданном в 1978-1984 гг. на базе Вычислительного центра СО РАН. Разработанное программное обеспечение (пакеты прикладных программ) применялось в течение ряда лет при обработке космических данных, полученных с различных искусственных спутников Земли, и аэроснимков для решения различных задач геофизики, геологии, лесного и сельского хозяйства, картографии. Услугами ЦОГИ воспользовались представители более 30 организаций отдельных министерств и ведомств для решения различных задач обработки визуальной информации.

Дистанционное зондирование прочно вошло в практику изучения Земли из космоса. Можно назвать более сотни потенциальных применений методов дистанционных исследований для изучения и инвентаризации природных ресурсов Земли. Особенно велико значение космической информации для изучения геологического строения Земли и поиска полезных ископаемых. Отсюда актуальность разработки методов автоматизированного выделения геоиндикационных признаков (линейных и кольцевых структур) на аэрокосмических изображениях при комплексном изучении геологических образований. Районирование территории на основании характеристик линеаментов и кольцевых структур, выполненных автоматизированными методами, и применение априорной информации помогает производить оценку перспективности определенных областей при поисково - разведочных работах. Эту информацию можно использовать при сейсмическом картировании, как показали предварительные результаты автоматизированной обработки космических снимков Спитакского землетрясения, выполненные в 1988-1989 гг. в ЦОГИ ВЦ СО РАН. Задача выделения кольцевых структур имеет самостоятельное значение при изучении астроблем в проблеме защиты Земли от столкновения с крупными космическими телами (метеоритами, кометами). Существующие методы выделения геоиндикационных признаков не отличаются достаточной достоверностью, полнотой и зачастую субъективны. Все это требует разработки новых методов с применением математического аппарата и средств автоматизации. Были предложены два новых оригинальных подхода к задаче автоматизации выделения линеаментов и кольцевых структур на аэрокосмических изображениях: томографический подход и статистический подход. В основу томографического подхода положен критерий оптимальности (информативности) проекций в вычислительной томографии. Математическое обоснование метода представлено в работе "Томографический подход к выделению линеаментов на аэрокосмических изображениях".- Исследование Земли из космоса, №5,1988 г.,с.99-103. (А.С.Алексеев, И.Г.Казанцев, В.П.Пяткин). В основу статистического подхода положено использование непараметрического статистического критерия. Этот метод прошел экспериментальную проверку в обработке аэрофотоснимков восточной части Сибирской платформы Якутской кимберлитоносной провинции, выполненную совместно с геологами ПГО "Якутскгеология", с целью районирования этой территории и оценки ее перспективности при проведении поисково-разведочных работ. ("Об одном статистическом подходе к задаче автоматизированного выделения линейных элементов на аэрокосмических снимках". – Доклады АН СССР, т.299,N1,1988 г., Г.И.Салов, В.П.Пяткин и др.). Прикладные исследования включали также разработку и анализ ряда конкретных алгоритмов обработки изображений, их реализаций в виде программных комплексов (пакетов прикладных программ). В последнее время алгоритм линеаментного анализа аэрокосмических изображений используется в мониторинге ледовой обстановки в полярных районах Земли в практике оперативной работы ФГБУ  «НИЦ «ПЛАНЕТА» РОСГИДРОМЕТА. Наблюдение за состоянием ледяного покрова Земли является одной из традиционных задач гидрометеорологии, климатологии и, в целом, мониторинга состояния окружающей среды. Оперативная информация о пространственном распределении, дрейфе, типе, возрасте, концентрации морского льда и айсбергов необходима для обеспечения безопасности навигации, рыболовства, добычи нефти и газа в полярных районах, а также для составления ледовых прогнозов различной заблаговременности. С точки зрения климатологии чрезвычайно важно накопление и анализ многолетних рядов данных о различных характеристиках ледяного покрова, являющихся индикаторами изменений регионального и глобального климата (границы и площади распространения морского льда, изменения границ материкового и шельфового льда Антарктиды и Гренландии, динамика отколов и разрушений айсбергов).

С 1997 года в ЛОИ были начаты работы по созданию оконного пользовательского интерфейса в системе MICROSOFT VISUAL C++, первая версия которого была реализована в 1998 году. Эта разработка позволила создать комфортную для пользователя среду программирования для разработки новых модулей обработки изображений и новых информационных технологий для прикладных дистанционных исследований. В программный комплекс по обработке аэрокосмических изображений в дополнение к уже существующим модулям предварительной обработки аэрокосмических изображений были включены модули, реализующие непараметрические статистические критерии для обнаружения кольцевых и линейных структур. В последующие годы (1999-2010) в программный комплекс обработки космических снимков ЛОИ был включен ряд функций по геокодированию, отображению космических снимков на карту местности по набору опорных точек на снимке и карте. Эффективность дистанционных исследований Земли из космоса во многом определяется используемыми методами тематической обработки спутниковых данных. При этом центральным при тематической обработке, безусловно, является модуль распознавания, который включает алгоритмы контролируемой и неконтролируемой классификации многоспектральных спутниковых данных. В программный комплекс по автоматизированной обработке аэрокосмических изображений были включены модули системы кластеризации (неконтролируемой классификации) многомерных данных, на основе алгоритма К-средних и анализа многомерных гистограмм, а также модули контролируемой классификации (с обучением), основанные на использовании байесовской стратегии максимального правдоподобия. В последнее время разработаны и включены в программный комплекс модули корреляционно-экстремального анализа разновременных многоспектральных космических изображений, предназначенные для определения пространственных перемещений наблюдаемых объектов: ледяных полей, водных масс, облачных образований.

Активно в последние годы в ЛОИ проводились работы по направлению «Обработка изображений на основе вертикального представления данных». Так по геометрическим построениям на основе «полевой разметки» в метрическом пространстве «шестисоседства» для бинарных изображений был разработан способ гладкого восполнения непрерывной линии, заданной дискретными точками. Этот метод опирается на технику вертикальной обработки данных, обеспечивающую переход от дискретного к непрерывному представлению линий. Данный метод образует фундамент для теоретического обоснования активно применяемых для картографических целей в прикладных ГИС - алгоритмах векторизации растровых аэрокосмических изображений. Разработан способ гладкой аппроксимации поверхности по дискретному множеству ее представительных точек. Актуальность данной задачи вытекает из известной в геоинформатике и картографии проблемы построения цифровой модели местности по заданной матрице высот рельефа.

Работы в области «Обработка изображений на основе вертикального представления данных» дали толчок в лаборатории новому направлению: параллельным и распределенным вычислениям в области обработки аэрокосмических изображений (с 2000 года). Построен и реализован на многопроцессорных вычислительных системах ряд параллельных алгоритмов обработки изображений с вертикальной обработкой данных. Реализована параллельная версия алгоритмов обнаружения линейных и кольцевых структур на аэрокосмических изображениях, основанных на непараметрических статистических критериях, разработанных в лаборатории (см. выше). На многопроцессорных комплексах МВС–1000/M и RM600–E30 реализована мобильная параллельная библиотека обработки изображений PLVIP, основанная на вертикальной обработке. Создана программная оболочка библиотеки PLVIP – UNIX-среда параллельной обработки изображений (СПОИ), упрощающая удаленную разработку параллельных программ . В 1999-2010 гг. разрабатывался комплекс программ для автоматизации процесса дешифрирования лесных массивов на аэрокосмических снимках. Подготовлен комплекс алгоритмов по текстурному и кластерному анализу в системе объектно-ориентированного программирования VISUAL C++(с элементами интерфейса) для погружения его в систему обработки изображений лаборатории. Разработан удобный для пользователя многооконный интерфейс для работы с комплексом по исследованию текстурных признаков изображения. Комплекс ориентирован на автоматизированное определение возраста леса и других таксационных показателей по аэроснимкам .

Последние исследования в области вычислительной томографии связаны, главным образом, с задачами малоракурсной томографии, где необходимо применять итерационные алгоритмы, использующие максимум априорной информации об исследуемом объекте. Один из хорошо развитых для параллельной геометрии алгоритмов восстановления - это алгоритм Гершберга – Папулиса (Г-П), использующий попеременно итерации в пространствах изображения и его Фурье-образа. Доказана новая модификация теоремы о центральном сечении, которая связывает Фурье – образы веерных проекций с Фурье – образом объекта. На основе данной теоремы впервые разработан и исследован итерационный алгоритм Г-П в постановке веерной томографии. Практическая значимость этой работы заключается в том, что предложенный итерационный алгоритм Г-П может быть применен для обработки экспериментальных данных в задачах физической томографии с малым числом ракурсов. Так как значительная часть этих томографических исследований оперирует с данными, полученными веерной геометрией сканирования, то впервые предложена новая модификация итерационного алгоритма Г-П, с помощью которой возможна обработка веерных экспериментальных данных.

Разработка и перспективы развития новых информационных технологий обработки аэрокосмических изображений отражены в научно-исследовательских проектах :
  • Федеральная целевая программа "Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки" (совместно с Алтайским государственным университетом, 1997-2000 гг.; совместно с СКТБ "Наука" Красноярского научного центра СО РАН, 2002-2006гг.).
  • «Анализ и моделирование экстремальных гидрологических явлений в целях разработки мероприятий по предотвращению неблагоприятных последствий и минимизации ущерба на водных объектах Сибири» (Интеграционный проект РАН 13-15, 2003-2005 гг.).
  • «Аэрокосмическая радиолокация и радиометрия земных прокровов» (Интеграционный проект СО РАН 13, 2003-2005гг.).
  • « Разработка информационных технологий мониторинга природной среды на базе распределенной вычислительной системы обработки данных дистанционного зондирования, Internet-технологий и многопроцессорных ЭВМ». (Проект РФФИ 05-07-90957-в, 2005-2006гг.)
  • «Разработка и создание математического программного обеспечения распределенно-параллельной обработки данных дистанционного зондирования Земли с использованием Web технологий». (Проект РФФИ 07-07-00085-а, 2007-2009гг.)
  • «Разработка и создание многофункциональной системы обработки данных дистанционного зондирования Земли с использованием современных методов и алгоритмов обработки изображений, распределенных параллельных программных технологий и Web-ресурсов». (Проект РФФИ 10-07-00131-а, 2010-2012гг.)
  • «Исследование и разработка алгоритмического и программного обеспечения обработки данных дистанционного зондирования Земли на основе современных аппаратно-программных платформ с использованием распределённых, параллельных и облачных вычислений». (Проект РФФИ 13-07-00068-а, 2013-2015 гг.)

Важность исследований по цифровой картографии в ЛОИ подчеркивается тем обстоятельством, что карты являются распространенной формой представления моделей данных в прикладных дистанционных исследованиях. Совместно с СКБ вычислительной техники СО РАН была разработана не имеющая аналогов в нашей стране диалоговая система контроля и редактирования картографических данных. ("Система диалоговой обработки цифровой информации о местности". -Препринт №795, Новосибирск, ВЦ СО РАН, 1988. -46 с., А.С.Алексеев, П.А.Калантаев, В.П.Пяткин и др.). Этот комплекс успешно прошел государственные испытания и принят к внедрению (1990 г). Эффективность работы автоматизированной картографической системы, составляющей ядро любой геоинформационной системы, в значительной степени определяется ее информационным обеспечением, тем как организована ее база данных. Были исследованы принципы построения проблемно-ориентированной картографической базы данных ("База данных системы контроля и редактирования цифровой информации о местности". -Исследование Земли из космоса, №3, 1986г. П.А.Калантаев, В.П.Пяткин и др.). Исследования по цифровой картографии, ГИС-технологиям и Web-картографированию проводились в рамках ряда хоздоговорных работ и проектов. Особо хотелось бы отметить проект РФФИ № 96-07-89489 "Разработка и создание инструментального комплекса анализа картографической базы данных Западной Сибири с предоставлением информационных услуг для обеспечения фундаментальных исследований", 1996-1998гг. В рамках этого проекта в 1996 году была создана Система цифрового картографирования ("Цифровое картографическое обеспечение прикладных дистанционных исследований", А.С.Алексеев, П.А.Калантаев, В.П.Пяткин и др., Труды Международной Конференции: ИНТЕРКАРТО-3, (Новосибирск, 1997г., сс.239-250). С помощью этой системы была создана интерактивная цифровая карта Академгородка, которая находится на сервере ЛОИ: http://loi.sscc.ru/lab/WEBLAB/Akadem/main_akad.html. В 1997 году было начато оформление Web-страницы Лаборатории обработки изображений ИВМ и МГ СО РАН в Internet.  Следует отметить, что Web-сайт ЛОИ в конкурсе между научными подразделениями Института в 2001 году на лучшую информационную страничку занял призовое второе место. Новая редакция Web-сайта ЛОИ разработана в 2016 году.