Ідентифікація цілей в умовах сильної зашумленості, зумовленої атмосферними явищами, на основі теплових портретів

Abstract

У статті розглянуто проблему ідентифікації об'єктів за тепловими портретами в умовах сильної зашумленості, зумовленої атмосферними явищами, що є критичною для багатьох галузей, включаючи військову справу, безпеку, пошуково-рятувальні операції та промисловість. Основна увага приділяється аналізу сучасних методів компенсації впливу атмосферних факторів, таких як туман, дощ, пил і температурні коливання, які значно знижують якість теплових зображень. Проаналізовано основні підходи до компенсації зашумленості, включаючи методи фільтрації зображень, математичні моделі теплопереносу, мультиспектральні сенсори, алгоритми на основі машинного навчання та гібридні системи. Особливий акцент зроблено на алгоритмах атмосферна компенсація в межах сцени та розширення фільтра Калмана, які дозволяють ефективно адаптуватися до змінних умов і забезпечувати високу точність аналізу. Описано основні переваги та недоліки кожного методу, акцентуючи увагу на їхній практичній реалізації. The article examines the problem of object identification based on thermal images in highly noisy atmospheric conditions, which is critical for various fields, including military applications, security, search and rescue operations, and industry. The primary focus is on analyzing modern methods for compensating for the effects of atmospheric factors such as fog, rain, dust, and temperature fluctuations, which significantly degrade the quality of thermal images. The study reviews key approaches to noise compensation, including image filtering techniques, mathematical heat transfer models, multispectral sensors, machine learning-based algorithms, and hybrid systems. Special emphasis is placed on In-Scene Atmospheric Correction and Kalman Filter Augmentation algorithms, which enable effective adaptation to changing conditions and ensure high accuracy in analysis. The main advantages and drawbacks of each method are discussed, with particular attention to their practical implementation.