Kotelnikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS Русский Sign in Submit a paper
Journal of Radio Electronics Online scientific journal · eISSN 1684-1719
2025, № 11 · RADIO ELECTRONICS RELATED PROBLEMS

A study of the influence of the number of levels quantization of remote sensing data on the information content of the resulting images

A.V. Kokoshkin1, E.P. Novichikhin1

1 Fryazino Branch of Kotelnikov IRE RAS, Friazino, Russia
Full text DOI: 10.30898/1684-1719.2025.11.40 UDC 621.396 EDN RNLODP

Abstract

This study examined the impact of the number of data quantization levels on the information content of the resulting images. It was found that, all other things being equal, reconstructing distorted images is only possible by taking into account the characteristic features of objects of interest to the researcher. One critical parameter is the correlation radius of the analyzed image relative to the size of the objects being sought. The optimal choice of the number of sampling levels should be based on the specific tasks and conditions of remote sensing data application. It is important to find a balance between image quality and the resources available for their processing and analysis.

  • image processing
  • quality assessment metrics
  • Quantization levels
  • Image reconstruction methods
Аннотация (на русском)

Исследование влияния количества уровней дискретизации данных дистанционного зондирования на информативность получаемых изображений

В этой работе исследовалось влияние количества уровней дискретизации данных на информативность получаемых изображений. Установлено, что при прочих равных условиях, реконструкция искаженных изображений возможна только при учете характерных особенностей важных для исследователя объектов. Одним из критически значимых параметров являются величины радиуса корреляции анализируемого изображения относительно величины искомых объектов. Оптимальный выбор количества уровней дискретизации должен основываться на конкретных задачах и условиях применения данных дистанционного зондирования. Важно находить баланс между качеством изображений и ресурсами, доступными для их обработки и анализа.

For citation

Kokoshkin A.V., Novichikhin E.P. A study of the influence of the number of levels quantization of remote sensing data on the information content of the resulting images // Journal of Radio Electronics. – 2025. – No. 11. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2025.11.40

References

  1. Gonzalez R.C., Woods R.E., Digital Image Processing. NJ.: Prentice Hall, International Version 3rd Edition. - 2012. - 1071 p.
  2. Бейтс Р., Мак-Доннелл М. Восстановление и реконструкция изображений: Пер. с англ. - Мир - 1989. - 288 c.
  3. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: В 2-х кн. - 1982. - 738 c.
  4. Грузман И.С. и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах // Новосибирск: НГТУ. - 2002. - C. 352.
  5. Hanke M., Neubauer A., Scherzer O. A convergence analysis of the Landweber iteration for nonlinear ill-posed problems // Numerische Mathematik. - 1995. - V. 72. - №. 1. - P. 21-37. https://doi.org/10.1007/s002110050158
  6. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning // nature. - 2015. - V. 521. - №. 7553. - P. 436-444. https://doi.org/10.1038/nature14539
  7. Гуляев Ю.В. и др. Коррекция пространственного спектра, искаженного оптической системой, с помощью метода опорного изображения. Часть 1-3. // Журнал радиоэлектроники. - 2013. - №. 12.
  8. Кокошкин А.В. и др. Использование метода перенормировки с ограничением для восстановления искаженных изображений при наличии помех и шума с неизвестными параметрами // Журнал радиоэлектроники. - 2015. - №. 7.
  9. Кокошкин А.В., Новичихин Е.П. Модификация фильтра Винера на основе метода опорного изображения. // Журнал радиоэлектроники. 2024. - №. 11. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2024.11.10