Samara University Repository
Welcome to the Samara University repository!
This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.
The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.
Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.
Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).
Use the archive for study, research, and professional development!
| Title: | Обнаружение аномалий на пространственно-неоднородных многозональных изображениях |
| Authors: | Андриянов, Н.А. Васильев, К.К. Дементьев, В.Е. |
| Issue Date: | 2017 |
| Publisher: | Новая техника |
| Citation: | 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. |
| Abstract: | 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: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12589 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и нанотехнологии |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| paper 103_529-534.pdf | Основная статья. Раздел: Обработка изображений и геоинформационные технологии | 832.01 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.