informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-164Research ArticleОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВАЛГОРИТМ ИНТЕРАКТИВНОГО ВЫДЕЛЕНИЯ ЛИНЕЙНЫХ ОБЪЕКТОВ НА АЭРОФОТОСНИМКАХ И КОСМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХINTERACTIVE ALGORITHM FOR SELECTION OF LINEAR OBJECTS ON AERIAL PHOTOGRAPHS AND SATELLITE IMAGESСерединЭ. Н.SeredinЭ. Н.eduard.seredin@tut.byЗалесскийБ. А.ZaleskyB. A.face@neicon.ruОбъединенный институт проблем информатики НАН БеларусиBelarus201406102016046674Copyright © Середин Э.Н., Залесский Б.А., 20162016Середин Э.Н., Залесский Б.А.Seredin Э.Н., Zalesky B.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/164

Рассматривается новый подход к решению задачи выделения линейных объектов на аэрофо-тоснимках и космических изображениях. Предлагается алгоритм интерактивного выделения линей-ных объектов с помощью ломаных линий, разработанный на основе описанного подхода. Преимуще-ствами алгоритма являются возможность его быстрого выполнения, легкая настройка для практической работы, возможность удобной ручной корректировки решения. Алгоритм обеспечива-ет высокую точность выделения объектов на космических снимках среднего и низкого разрешения. Описываются особенности последовательных и параллельных вычислительных и программных реа-лизаций алгоритма. Разработанные подходы к реализациям предложенного алгоритма позволили уменьшить на несколько порядков объем требуемых вычислений, а также сократить время его вы-полнения практически до долей секунды. Приводятся оценки быстродействия версий алгоритма, оп-тимизированных для выполнения на видеокарте.

A new approach to the problem of extraction of linear objects on aerial photographs and satellite images is presented. An interactive algorithm of detection of linear objects by broken lines, based on the developed approach, is offered. The algorithm provides fast detection of linear objects,it is easy tuned and convenient for practical use. It is enough precise and reliable to process middle or low reso-lution aerial photographs and satellite images. Specificity of its parallel program implementation is also described. The developed parallel program implementation allowed to reduce the execution time of the algorithm by several orders. Estimates of execution time of versions of the algorithm, which are intended for video cards, are given in the article.

ReferencesLandsatLook Viewer [Электронный ресурс]. – Mode of access : http://landsatlook.usgs.gov. – Date of access : 28.09.2014.LandsatLook Viewer [Электронный ресурс]. – Mode of access : http://landsatlook.usgs.gov. – Date of access : 28.09.2014.Кочуб, Е.В. Анализ методов обработки материалов дистанционного зондирования Земли / Е.В. Кочуб, А.А. Топаз // Вестник ПГУ. Сер. F. – 2012. – № 16. – С. 132–140.Кочуб, Е.В. Анализ методов обработки материалов дистанционного зондирования Земли / Е.В. Кочуб, А.А. Топаз // Вестник ПГУ. Сер. F. – 2012. – № 16. – С. 132–140.Supreet, S. Automatic Road Detection of Satellite Images – A Survey / S. Supreet, B. Seema // Intern. J. of Computer Applications & Information Technology. – 2013. – Vol. 3(2). – P. 32–34.Supreet, S. Automatic Road Detection of Satellite Images – A Survey / S. Supreet, B. Seema // Intern. J. of Computer Applications & Information Technology. – 2013. – Vol. 3(2). – P. 32–34.Kalaivanan, R. Survey on Road Extraction From High Resolution Satellite Images / R. Ka-laivanan, S. Mishmala // Intern. J. of Advanced Research in Computer and Communication Engineer-ing. – 2013. – Vol. 2(10). – P. 4156– 4159.Kalaivanan, R. Survey on Road Extraction From High Resolution Satellite Images / R. Ka-laivanan, S. Mishmala // Intern. J. of Advanced Research in Computer and Communication Engineer-ing. – 2013. – Vol. 2(10). – P. 4156– 4159.A Family of Quadratic Snakes for Road Extraction / M.N. Dailey [et al.] // Lecture Notes in Computer Science. – 2007. – Vol. 4843. – P. 85–94.A Family of Quadratic Snakes for Road Extraction / M.N. Dailey [et al.] // Lecture Notes in Computer Science. – 2007. – Vol. 4843. – P. 85–94.Dal Poz, A.P. Dynamic Programming Approach For Semi-Automated Road Extraction From Medium- And High-Resolution Images / A.P. Dal Poz, G.M. do Vale // ISPRS Archives. – Vol. 34 (3/W8). – P. 87–91.Dal Poz, A.P. Dynamic Programming Approach For Semi-Automated Road Extraction From Medium- And High-Resolution Images / A.P. Dal Poz, G.M. do Vale // ISPRS Archives. – Vol. 34 (3/W8). – P. 87–91.Urban digital map updating from satellite high resolution images using GIS data as a priori knowledge / T. Bailloeul [et al.] // Remote Sensing and Data Fusion over Urban Areas, 2nd GRSS/ISPRS Joint Workshop on Remote Sensing and Data Fusion over Urban Areas. – Urban, 2003. – P. 283–287.Urban digital map updating from satellite high resolution images using GIS data as a priori knowledge / T. Bailloeul [et al.] // Remote Sensing and Data Fusion over Urban Areas, 2nd GRSS/ISPRS Joint Workshop on Remote Sensing and Data Fusion over Urban Areas. – Urban, 2003. – P. 283–287.Niu, X. A semi-automatic framework for highway extraction and vehicle detection based on a geometric deformable model / X. Niu // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. – 2006. – Vol. 61. – P. 170–186.Niu, X. A semi-automatic framework for highway extraction and vehicle detection based on a geometric deformable model / X. Niu // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. – 2006. – Vol. 61. – P. 170–186.Automatic Road Extraction from Satellite Imagery Using LEGION Networks / J. Yuan [et al.] // Proc. of Intern. Joint Conference on Neural Networks. – Atlanta, Georgia, USA, 2009. – P. 3471–3476.Automatic Road Extraction from Satellite Imagery Using LEGION Networks / J. Yuan [et al.] // Proc. of Intern. Joint Conference on Neural Networks. – Atlanta, Georgia, USA, 2009. – P. 3471–3476.Lacoste, C. Unsupervised line network extraction in remote sensing using a polyline process / C. Lacoste, X. Descombes, J. Zerubia // Pattern Recognition. – 2010. – Vol. 43 (4). – P. 1631–1641.Lacoste, C. Unsupervised line network extraction in remote sensing using a polyline process / C. Lacoste, X. Descombes, J. Zerubia // Pattern Recognition. – 2010. – Vol. 43 (4). – P. 1631–1641.Color image segmentation: advances and prospects / H. Cheng [et al.] // Pattern Recogni-tion. – 2001. – № 34. – P. 2259–2281.Color image segmentation: advances and prospects / H. Cheng [et al.] // Pattern Recogni-tion. – 2001. – № 34. – P. 2259–2281.Sniedovich, M. Dynamic programming. Foundations and principles / M. Sniedovich. – Bo-ca Raton : CRC Press Taylor & Francis Group, 2011.Sniedovich, M. Dynamic programming. Foundations and principles / M. Sniedovich. – Bo-ca Raton : CRC Press Taylor & Francis Group, 2011.Handbook of Learning and Approximate Dynamic Programming / J. Si [et al.] // Wiley-IEEE Press, 2004.Handbook of Learning and Approximate Dynamic Programming / J. Si [et al.] // Wiley-IEEE Press, 2004.Боресков, А.В. Основы работы с технологией CUDA / А.В. Боресков, А.А. Харламов. – М. : ДМК Пресс, 2010. – 232 с.Боресков, А.В. Основы работы с технологией CUDA / А.В. Боресков, А.А. Харламов. – М. : ДМК Пресс, 2010. – 232 с.Сандерс, Дж. Технология CUDA в примерах: введение в программирование графиче-ских процессоров / Дж. Сандерс, Э. Кэндрот. – М. : ДМК Пресс, 2011. – 232 с.Сандерс, Дж. Технология CUDA в примерах: введение в программирование графиче-ских процессоров / Дж. Сандерс, Э. Кэндрот. – М. : ДМК Пресс, 2011. – 232 с.Zalesky, B.A. Interactive extraction of roads and rivers in low resolution or noisy satellite images / B.A. Zalesky, E.N. Seredin // Proc. of 12th Intern. Conf. PRIP2014. – Minsk, 2014. – P. 329–334.Zalesky, B.A. Interactive extraction of roads and rivers in low resolution or noisy satellite images / B.A. Zalesky, E.N. Seredin // Proc. of 12th Intern. Conf. PRIP2014. – Minsk, 2014. – P. 329–334.

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