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 ~ ; } ~~{...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorАндриянов, Н.А.-
dc.contributor.authorВасильев, К.К.-
dc.contributor.authorДементьев, В.Е.-
dc.date.accessioned2017-05-15 12:39:19-
dc.date.available2017-05-15 12:39:19-
dc.date.issued2017-
dc.identifierDspace\SGAU\20170512\63733ru
dc.identifier.citationАндриянов 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.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Obnaruzhenie-anomalii-na-prostranstvennoneodnorodnyh-mnogozonalnyh-izobrazheniyah-63733-
dc.description.abstractРассмотрена 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.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при поддержке гранта РФФИ 16-41-732-027 "Построение стохастических моделей и алгоритмов обработки последовательностей неоднородных многозональных изображений для региональных систем экологического мониторинга".ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.subjectдважды стохастические моделиru
dc.subjectобнаружение аномалийru
dc.subjectфильтрация изображенийru
dc.subjectслучайные поляru
dc.subjectфильтр Калманаru
dc.titleОбнаружение аномалий на пространственно-неоднородных многозональных изображенияхru
dc.typeArticleru
dc.textpartij 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 ~ ; } ~~{...-
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 базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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