Отрывок: Такое упрощение позволяет получить набор параметров, обеспечивающий одинаковый радиус корреляции, аналогично одномерному случаю [5]. Полученные соответствия корреляционного параметра ρ и радиуса корреляции 0k представлены в таблице. Таблица 1. Результаты численных расчетов параметров для разных радиусов корреляции. 0k 1 10 20 50 100 500 1000 10000 1=mρ 0,606 0,9048 0,9512 0,9672 0,9802 0,99004 0,99502 0,9994998 2=mρ 0,338 0,7657 0,8737 0,9137 0,9472 0,9732 0,98...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Андриянов, Н.А. | - |
dc.contributor.author | Васильев, К.К. | - |
dc.contributor.author | Andriyanov, N.A. | - |
dc.contributor.author | Vasiliev, K.K. | - |
dc.date.accessioned | 2018-05-18 10:00:37 | - |
dc.date.available | 2018-05-18 10:00:37 | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20180513\69148 | ru |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20180516\69148 | ru |
dc.identifier.citation | Андриянов Н.А. Применение авторегрессий с кратными корнями характеристических уравнений для представления и фильтрации изображений / Н.А. Андриянов, К.К. Васильев // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С.1023-1031 | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Primenenie-avtoregressii-s-kratnymi-kornyami-harakteristicheskih-uravnenii-dlya-predstavleniya-i-filtracii-izobrazhenii-69148 | - |
dc.description.abstract | Исследованы вероятностные свойства стохастических моделей изображений, порожденных пространственными разделимыми авторегрессиями с кратными корнями характеристических уравнений. Особое внимание уделено исследованию ковариационных функций моделей разных порядков, обеспечивающих одинаковые радиусы корреляции. Рассмотрена задача фильтрации изображений, порождаемых авторегрессиями с кратными корнями. Исследована эффективность фильтрации при различных уровнях шума и характеристиках моделей. Probabilistic properties of stochastic models of images generated by spatial separable autoregressions with multiple roots of characteristic equations are investigated. Particular attention is paid to the study of covariance functions of models of different orders that provide the same correlation radii. The task of filtering images generated by autoregressions with multiple roots is considered. The efficiency of filtration at different noise levels and characteristics of models was investigated. | ru |
dc.description.sponsorship | Результаты получены при поддержке гранта РФФИ №17-01-00179. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Новая техника | ru |
dc.subject | image processing | ru |
dc.subject | autoregression models | ru |
dc.subject | characteristic equations | ru |
dc.subject | multidimensional grids | ru |
dc.subject | correlation function | ru |
dc.subject | random field | ru |
dc.subject | optimal filtering | ru |
dc.subject | covariance error matrices | ru |
dc.title | Применение авторегрессий с кратными корнями характеристических уравнений для представления и фильтрации изображений | ru |
dc.title.alternative | Use autoregressions with multiple roots of the characteristic equations to image representation and filtering | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | Такое упрощение позволяет получить набор параметров, обеспечивающий одинаковый радиус корреляции, аналогично одномерному случаю [5]. Полученные соответствия корреляционного параметра ρ и радиуса корреляции 0k представлены в таблице. Таблица 1. Результаты численных расчетов параметров для разных радиусов корреляции. 0k 1 10 20 50 100 500 1000 10000 1=mρ 0,606 0,9048 0,9512 0,9672 0,9802 0,99004 0,99502 0,9994998 2=mρ 0,338 0,7657 0,8737 0,9137 0,9472 0,9732 0,98... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper_138.pdf | Основная статья | 796.43 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.