Пакет программ для статистического анализа авторегрессионных и дважды стохастических случайных процессов и полей

Abstract

Прорыв в информационных технологиях способствовал в наше время к широкому распространению различных программ и приложений, которые способны решать совершенно разные задачи. Вместе с тем в последние годы были предложены либо новые математические модели изображений, либо модификации известных моделей. Это позволило выполнить исследования в области применения таких моделей. Однако экспериментальное исследование различных алгоритмов обработки изображений, генерируемых новыми моделями, возможно и удобно с использованием различных программ, позволяющих выполнить статистическое моделирование. Однако для упрощения самого моделирования и анализа алгоритмов обработки изображений или адекватности моделей целесообразно использовать программное обеспечение. В работе описывается разработанный программный комплекс, предназначенный для работы с авторегрессионными и дважды стохастическими случайными полями. При этом реализованы не только процедуры имитации таких случайных процессов и полей, но и алгоритмы фильтрации, идентификации параметров моделей, сегментации и распознавания. Для реализации указанных алгоритмов использовались различные языки программирования, такие как Visual Basic, Matlab. Основное преимущество данной работы связано с представленным в программе модулем распознавания объектов на изображениях. A breakthrough in information technology has contributed in our time to the wide distribution of various programs and applications that are capable of solving completely different tasks. At the same time, in recent years, either new mathematical models of images or modifications of known models have been proposed. This allowed to carry out research in the field of application of such models. However, an experimental study of various image processing algorithms generated by new models is possible and convenient using various programs that allow statistical modeling. However, to simplify the modeling and analysis of image processing algorithms or the adequacy of models, it is advisable to use software. The paper describes the developed software package designed to work with autoregressive and doubly stochastic random fields. At the same time, not only procedures for simulating such random processes and fields were implemented, but also filtering algorithms, identification of model parameters, segmentation and recognition. To implement these algorithms, various programming languages were used, such as Visual Basic, Matlab. The main advantage of this work is related to the object recognition module in images presented in the program.