Нейросетевые и оптимальные алгоритмы обнаружения локально-неоднородных участков изображений
DOI:
https://doi.org/10.20535/S0021347003090115Анотація
Выполнены синтез и сравнительный анализ алгоритмов обнаружения локально-неоднородных участков радио- и видеоизображений, построенных на основе нейронных сетей и синтезированных в рамках статистической теории решений. Исследованы характеристики робастности алгоритмов при отклонении реальных условий наблюдений от принятых в моделях.
Посилання
- Трифонов А. П., Прибытков Ю. Н. Обнаружение стохастического изображения с неизвестными параметрами при наличии фона с неизвестными параметрами // Радиоэлектроника.—2002.— №9.— С. 10—20. (Изв. вузов).
- Моттль В. В., Мучник И. Б. Скрытые марковские модели в структурном анализе сигналов.— М. : Физматлит, 1999.— 352 с.
- Сирота А. А., Попело В. Д. Совместное оценивание границ и случайных полей изображений при построчных наблюдениях // Радиотехника.—2000.— №8.— С. 65—70.
- Никифоров И. В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов.— М. : Наука, 1983.— 200 с.
- Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника.— М. : Мир, 1992.— 184 с.
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации (пер. с польск.).— М. : Финансы и статистика.— 2002.— 344 с.
- Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов (пер. с англ.).— М. : Наука, 1979.— 368 с.
Опубліковано
2003-09-11
Як цитувати
Сирота, А. А., Попело, В. Д., & Маслов, О. В. (2003). Нейросетевые и оптимальные алгоритмы обнаружения локально-неоднородных участков изображений. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 46(9), 66–74. https://doi.org/10.20535/S0021347003090115
Номер
Розділ
Оригінальні статті
