Модифікація фільтрів для обробки багатоспектральних зображень забезпечує високу інформативність та точність оброблених знімків для збільшення рівня пошукової здатності до обраного об’єкту (аеропорт, машина, берегова лінія) в незалежності від шумів, ракурсу знімку, якості оригінального зображення. В ході виконання роботи було проведено дослідження на прикладі зображення аеропорту ESSA (Стокгольм), наданим компанією Jeppesen (США), які показали, що після доповнення локальних методів фільтрації методом селективного згладжування, підвищилось відношення сигнал/шум (зменшився вплив аналогових шумів), розмиття контурів об’єкта майже не впливає на інформативність, що підвищило розпізнавальну здатність та дало можливість чітко виділити об’єкт (злітну смугу). Нелокальний метод в поєднанні з медіанним проходженням дав можливість ефективно видаляти з зображення шум, не впливаючи на окремі його пікселі. Медіанне проходження при оптимальних значеннях вибраної апертури зберігає без спотворення різкі межі об'єктів, зменшуючи некорельовані або слабо корельовані шуми і малорозмірні деталі. Метод м’якої граничної вейвлет обробки модифікований нерізким маскуванням вводить нові ознаки контурів, розділяючи на зображенні чорне та біле поля, значення тону яких відповідають ознакам “біліше білого” і “чорніше чорного”. Ця властивість приводить до утворення чіткої середньої лінії злітної смуги. Використання модифікованих фільтрів покращило дешифрувальний стан зображень, а саме підвищило контрастність, поліпшило градаційну структуру, зменшило вплив шумів на оригінальне зображення, що дало можливість розрізнювати малорозмірні об’єкти, які не можна було спостерігати на оригінальних знімках, та виділяти об’єкти з тепловими аномаліями і об’єкти, що несуттєво відрізняються за кольором у видимому діапазоні на оригінальних знімках.Methods of remote Earth probing (REP) is widely used to solve various problems. There are areas of application of remote sensing: the search of minerals, information on the environment, assessing the state, the study of ecosystems and their diversity, hydrography, evaluation of consequences of natural disasters. There are more than 20 companies in the world involved in REP tasks, including: Jeppesen, Trimble, ArcGis, GeoGude, Spectra Precision. Modern remote Earth probing devices from high-flying carriers capture images in the visible and infrared ranges. Altogether brightness distribution of corresponding images form multidimensional geometric object - multispectral image (MSI), the components of which give the spatial form and physical condition of recorded material objects. The main method of reducing the dimension MSI presented in this format, currently are the filtering of multiple components, which leads to the approximation of the brightness distribution of the source bitmap set of graphics primitives. The task of increasing of remote probing image information content in each case requires individual approach to images using the combined information processing algorithms, since there is no universal approach that would be able to provide a high level descramble condition of such images. To solve the problem of remote probing, namely providing high information content and precision there is lack of universal tool (filtration method) that would be able to provide a high level of ability to search the selected unit (airport, car, coastline) regardless of the angle, the picture quality of the original image and computing power. Currently almost all the problems related to information content and accuracy is a heuristic task that requires an individual approach to each shot. Studies on the example of airport ESSA (Stockholm) provided by Jeppesen (USA) showed that after addition of local filtering methods using selective smoothing, improved signal/noise ratio (decreased effect of analog noise) and blur the contours of the object has almost no effect on the information content, which increased the distinctive ability and made it possible to clearly identify the object (runway). Analysis and modification of existing filters and correction of existing search methods for increasing information content of multispectral raster images (search of small object) based on filtering polychromatic shades and brightness thresholds. The use of modified filters and search methods made it possible to create a software product, which greatly improved the images descramble condition, making it possible to differentiate small objects that cannot be seen on the original images, and select objects with thermal anomalies and objects which slightly differ in color in the visible range on the original images.Модификация фильтров для обработки многоспектральных изображений обеспечивает высокую информативность и точность обработанных снимков для увеличения уровня поисковой способности к выбранному объекту (аэропорт, машина, береговая линия) в независимости от шумов, ракурса снимка, качества исходного изображения. В ходе выполнения работы было проведено исследование на примере изображения аэропорту ESSA (Стокгольм), предоставленным компанией Jeppesen (США), которое показало, что после дополнения локальных методов фильтрации методом селективного сглаживания, повысилось отношение сигнал/шум (уменьшилось влияние аналоговых шумов), размытие контуров объекта почти не влияет на информативность, что повысило распознавательную способность и дало возможность четко выделить объект (взлетную полосу). Нелокальный метод в сочетании с медианным прохождением позволяет эффективно удалять из изображения шум, не влияя на отдельные его точки. Медианное прохождения при оптимальных значениях выбранной апертуры сохраняет без искажения резкие границы объектов, уменьшая некоррелированные или слабо коррелированы шумы и малоразмерные детали. Метод мягкой граничной вейвлет обработки модифицированный нерезкой маскировкой вводит новые признаки контуров, разделяя на картинке черное и белое поля, значения тона которых соответствуют признакам “белее белого” и “чернее черного”. Это свойство приводит к образованию четкой средней линии взлетной полосы. Использование модифицированных фильтров улучшило дешифрующие состояние изображений, а именно повысило контрастность, улучшило тональный структуру, уменьшило влияние шумов на оригинальное изображение, что позволило различать малоразмерные объекты, которые нельзя было наблюдать на оригинальных снимках, и выделять объекты с тепловыми аномалиями и объекты, незначительно отличаются по цвету в видимом диапазоне на оригинальных снимках
