Отрывок: При этом количество диагональных элементов матрицы , отличных от нуля, и определяет размерность соб- ственного базиса (количество классов на изображе- нии). Поскольку максимальное количество отличных от нуля собственных чисел равно P, то из этого сле- дует, в частности, что количество ранговых гисто- грамм (количество сформирова...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Галянтич, А.Н. | - |
dc.contributor.author | Райфельд, М.А. | - |
dc.date.accessioned | 2024-03-19 10:46:50 | - |
dc.date.available | 2024-03-19 10:46:50 | - |
dc.date.issued | 2023-09 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20240315\109031 | ru |
dc.identifier.citation | Галянтич, А.Н. Непараметрическое оценивание количества классов, отличающихся средней яркостью, на тепловизионных изображениях / А.Н. Галянтич, М.А. Райфельд // Компьютерная оптика. – 2023. – Т. 47, № 5. – С. 816-823. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1284. | ru |
dc.identifier.uri | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1284 | - |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Neparametricheskoe-ocenivanie-kolichestva-klassov-otlichaushihsya-srednei-yarkostu-na-teplovizionnyh-izobrazheniyah-109031 | - |
dc.description.abstract | При синтезе алгоритмов автоматической пороговой сегментации изображений по яркостному признаку важной информацией является количество яркостных классов и, как следствие, проблема определения числа порогов. Решение задачи оценивания количества классов на изображении может базироваться на представлении его распределения в виде смеси распределений яркостных классов с неизвестными априорными вероятностями либо оценке количества мод гистограмм. При этом известно, что задача расщепления смеси имеет решение лишь для некоторых видов распределений, а моды гистограммы не всегда различимы. В общем случае, когда распределения яркостных классов неизвестны, возникают трудности применения указанных методов. В статье предлагается непараметрический подход к определению количества классов, отличающихся средней яркостью, основанный на ранговых гистограммах и использующий свойство локальной пространственной группировки элементов каждого яркостного класса на изображении. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Самарский национальный исследовательский университет | ru |
dc.relation.ispartofseries | 47;5 | - |
dc.subject | сегментация изображений | ru |
dc.subject | непараметрический алгоритм | ru |
dc.subject | гистограмма рангов | ru |
dc.subject | собственные числа | ru |
dc.subject | ортогонализация Грамма–Шмидта | ru |
dc.subject | метод главных компонент | ru |
dc.title | Непараметрическое оценивание количества классов, отличающихся средней яркостью, на тепловизионных изображениях | ru |
dc.title.alternative | Nonparametric estimation of the number of classes with different average brightness in thermal images | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | При этом количество диагональных элементов матрицы , отличных от нуля, и определяет размерность соб- ственного базиса (количество классов на изображе- нии). Поскольку максимальное количество отличных от нуля собственных чисел равно P, то из этого сле- дует, в частности, что количество ранговых гисто- грамм (количество сформирова... | - |
dc.classindex.scsti | 47.05.11 | - |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
2412-6179_2023_47_5_816-823.pdf | 1.21 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.