350 руб
Журнал «Нелинейный мир» №4 за 2011 г.
Статья в номере:
Метод синтеза математических моделей видеоизображений на основе многомерных цепей Маркова
Ключевые слова: математические модели статические и динамические цифровые полутоновые изображения многомерный многозначный случайный марковский процесс многомерные цепи Маркова
Авторы:
Е. П. Петров - д.т.н., проф., зав. кафедрой радиоэлектронных средств, Вятский государственный университет E-mail: EPPetrov@mail.ru Е. В. Медведева - к.т.н., доцент, кафедра радиоэлектронных средств, Вятский государственный университет E-mail: EMedv@mail.ru А. П. Метелёв - аспирант, Вятский государственный университет E-mail: MetAP@inbox.ru
Аннотация:
Предложен метод синтеза математических моделей (ММ) статических и динамических цифровых полутоновых изображений (ЦПИ) на основе многомерных цепей Маркова.
Страницы: 213-231
Список источников
  1. Хабиби А. Двумерная байесовская оценка изображений // ТИИЭР. 1972.  Т.60. №7. С. 153-159.
  2. Спектор А.А. Многомерные дискретные марковские поля и их фильтрация при наличии некоррелированного шума //
    Радиотехника и электроника. 1985. Т. 35. Вып. 5. С. 965-972.
  3. Прикладная теория случайных процессов и полей / под ред. К.К. Васильева и В.А. Омельченко. Ульяновск: УлГТУ. 1995.
  4. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: В 2 кн.: Пер. с англ. / под ред. Д.С. Лебедева. М.: Мир. 1982.
  5. Потапов А.А., Гуляев Ю.В., Никитов С.А. и др. Новейшие методы обработки изображений. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2008.
  6. Винклер Г. Анализ изображений, случайные поля и динамические методы Монте-Карло. Математические основы. Новосибирск: Изд-во СО РАН, филиал «Гео». 2002.
  7. Stan Z. Li. Markov Random Field Modeling in Image Analysis.London: Springer-Verlag London Limited. 2009.
  8. Elfeki A., Dekking M. Markov Chain Model for Subsurface Characterization: Theory and Applications // Mathematical Geology. 2001. V. 33. P. 569.
  9. Методы компьютерной обработки изображений / под ред. В. А. Сойфера. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2003.
  10. РабинерЛ.Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи: Обзор // ТИИЭР. 1989. Т. 77. № 2. С. 86-120.
  11. Трубин И.С., Медведева Е.В., Булыгина О.П. Метод моделирования цифровых полутоновых изображений. // Инфокоммуникацинные технологии. 2008. Т. 6. № 6. C. 94-95.
  12. Дерин Х., Келли П.  Случайные процессы марковского типа с дискретными аргументами // ТИИЭР. 1989. Т. 77. № 10.
    С. 42-71.
  13. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. М.: Сов. радио. 1971.
  14. Медведева Е.В., Метелёв А.П., Петров Е.П., ТрубинИ.С. Нелинейная многомерная фильтрация цифровых полутоновых изображений // Сб. докл. XV МНТК «Радиолокация, навигация, связь». В 3 т. Воронеж. 2009. Т. 1. С. 182-192.
  15. Петров Е.П., Медведева Е.В. Нелинейная фильтрация статистически связанных видеопоследовательностей на основе скрытых марковских цепей // Радиотехника и электроника. 2010. Т. 55. № 3. С. 330-339.
  16. Медведева Е.В., Петров Е.П., Тимофеев Б.О. Метод сегментации на основе выделения контуров на изображении //
    Материалы IV Белорусского космического конгресса. Минск: ОИПИ НАН Беларуси. 2009. Т.1. С. 175-180.
  17. Медведева Е.В., Петров Е.П. Разработка алгоритма сжатия изображений на основе статистических зависимостей между элементами изображения // Инфокоммуникацинные технологии. 2008. Т. 6. № 1. C. 89-93.
  18. Медведева Е.В., Петров Е.П. Метод вычисления статистической избыточности статических и динамических цифровых полутоновых изображений // Сб. докл. XIV МНТК «Радиолокация, навигация, связь». В 3 томах. Воронеж. 2008. Т. 1. С. 153-162.