Рассмотрена проблема обработки изображений, получаемых при дистанционном зондировании. Разработан метод автоматизированного измерения координат цифровых изображений центрально-симметричных искусственных объектов. Проанализирована применимость указанного метода в программных комплексах обработки изображений. Для реализации метода предложены два корреляционных алгоритма, позволяющих определить координаты центров изображений искусственных объектов с субпикселной точностью. Исследовано влияние дискретной структуры растровых изображений на точность измерений. Рассчитаны погрешности измерения координат цифровых изображений. Описан эксперимент с использованием авторского программного обеспечения по автоматизированному определению координат центров изображений радиальных мир, полученных по материалам реальных съёмок. Эффективность предложенного метода подтверждена результатами эксперимента.

1. Аникеева И. А. Контроль качества материалов космической съёмки, получаемых российскими оптико-электронными системами ДЗЗ картографического назначения // Дистанционное зондирование Земли из космоса в России. 2020. № 1. С. 26–32.

2. Чекалин В. Ф., Сухов А. А. Проблемы калибровки измерительных средств российских спутников дистанционного зондирования Земли // Геодезия и картография. 2019. № 6. С. 39–47. https://doi.org/10.22389/0016-7126-2019-948-6-39-47

3. Бабашкин Н. М., Кадничанский С. А., Нехин С. С. Исследовательские испытания программно-аппаратных комплексов Геоскан 101 и Геоскан 201 // Геодезия и картография. 2020. № 1. С. 19–25. https://doi.org/10.22389/0016-7126-2020-955-1-19-25

4. Патент № 2457435 РФ / И. Г. Журкин, Г. Г. Сычев, А. Т. Калинкин // Изобретения. Полезные модели. 2012. № 21.

5. Журкин И. Г., Сычев Г. Г., Грузинов В. С., Чабан Л. Н. Экспериментальные исследования и перспективы развития системы валидационных подспутниковых наблюдений // Измерительная техника. 2015. № 3. С. 41–45.

6. Миронова Т. В. Ошибки измерений при обработке бинарных и полутоновых изображений. // Автометрия. 2014. № 5. С. 84–91.

7. Осадчий И. С. Метод субпиксельного измерения координат изображений звезд для приборов астроориентации космического базирования // Журнал радиоэлектроники. 2015. № 5. С. 1–25.

8. Щербинина Н. В. Алгоритм определения субпиксельных координат точечного объекта. // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика. 2014. № 1 (172). С. 88–93.

9. Михайлов А. П., Чибуничев А. Г. Фотограмметрия. Учебник для высшей школы / Под ред. д. т. н. проф. А. Г. Чибуничева. М: Изд-во МИИГАиК, 2016. 294 с.

10. Максимов А. И., Сергеев В. В. Метод оптимального линейного сверхразрешающего восстановления изображений // Компьютерная оптика. 2021. Т. 45. № 5. С. 692–701. https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-909

11. Козлов В. Л. Оптимизация размера окна сканирования для измерений дальности по цифровым изображениям // Журнал Белорусского государственного университета. Физика. 2018. № 2. С. 133–140.

The method of automated measurement of coordinates of digital images of centrally symmetric artificial objects proposed by the authors is considered in order to analyze the possibility of its application in software complexes for processing images obtained by a remote sensing system. Two correlation algorithms are proposed for the implementation of the method that allows determining the coordinates of the centers of digital images of artificial objects with subpixel accuracy. The influence of the discrete structure of raster images on the measurement accuracy is investigated. Calculations of errors in measuring the coordinates of digital images are given. An experiment with the use of the author's software on automated determination of the coordinates of the centers of images of radial test-objects for measuring optical resolution obtained from real surveys is described, confirming the effectiveness of the proposed method.