Отрывок: ij и yij с гауссовской плотностью распределения вероятности могут быть описаны следующими авторегрессионными уравнениями: ,))((~~~~ ,))((~~~~ ))(()()( ))(()()( ijyyjiyyyjyiyjiyyyij ijxxjixxxjxixjixxxij yy xx rrrrrr rrrrrr     2 2 2 111211211 2 2 2 111211211 11 11     (2) ,~ ,~ y x m m yijyij xijxij       где } ~~{ )( jixxijx Mr 11    , } ~~{ )( 12   jxixijx Mr  – коэффициенты корреляции случайного параметра xij ~ ; } ~~{...
Название : Обнаружение аномалий на пространственно-неоднородных многозональных изображениях
Авторы/Редакторы : Андриянов, Н.А.
Васильев, К.К.
Дементьев, В.Е.
Ключевые слова : дважды стохастические модели
обнаружение аномалий
фильтрация изображений
случайные поля
фильтр Калмана
Дата публикации : 2017
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : Андриянов Н.А. Обнаружение аномалий на пространственно-неоднородных многозональных изображениях / Н.А. Андриянов, К.К. Васильев, В.Е. Дементьев // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 529-534.
Аннотация : Рассмотрена задача обнаружения аномалий на фоне многомерных изображений. Синтезирован алгоритм, основанный на применении дважды стохастических моделей случайных полей и требующий проведения предварительной фильтрации изображения, например, с помощью векторного фильтра Калмана. Исследована эффективность обнаружения протяженных сигналов на реальных изображениях. Показано, что полученный алгоритм имеет более высокую эффективность, чем известные, основанные на традиционном авторегрессионном описании изображений. Выигрыш объясняется более адекватным описанием неоднородного реального материала дважды стохастическими моделями.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Obnaruzhenie-anomalii-na-prostranstvennoneodnorodnyh-mnogozonalnyh-izobrazheniyah-63733
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20170512\63733
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper 103_529-534.pdfОсновная статья. Раздел: Обработка изображений и геоинформационные технологии832.01 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.