350 руб
Журнал «Нелинейный мир» №11 за 2012 г.
Статья в номере:
Нейронно-статистический метод выделения сигналов радиолокационных изображений на фоне помех импульсной структуры
Ключевые слова: радиолокационные изображения импульсные помехи обработка изображений
Авторы:
Е.А. Самойлин - д.т.н., доцент, Военный авиационный инженерный университет (г. Воронеж). E-mail: es977@mail.ru Ю.А. Кузнецов - к.т.н., преподаватель, Военная академия РВСН им. Петра Великого. E-mail: yui.kuznetcov@gmail.com А.С. Помысов - аспирант, кафедра «Информационные технологии в сервисе», Ростовский технологический институт сервиса и туризма (филиал ФГБОУ ВПО «ЮРГУЭС»). E-mail: pomis@mail.ru
Аннотация:
Предложен метод выделения полезных сигналов радиолокационных изображений на фоне гауссовских модальных импульсных помех, основанный на использовании нейросетевого алгоритма и статистически оптимальной процедуры принятия решений; представлены результаты численных исследований нейронно-статистического метода, свидетельствующие о снижении вероятности ошибок выделения сигналов радиолокационных изображений на фоне помех по сравнению с традиционным методом.
Страницы: 834-845
Список источников
  1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / пер. с англ. М.: Техносфера. 2005.
  2. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB / пер. с англ. М.: Техносфера. 2006.
  3. Ким В., Ярославский Л.П. Адаптивные методы обработки изображений / под ред. В.И. Сифорова, Л.П. Ярославского. М.: Наука. 1988. С. 35-73.
  4. Прэтт У. Цифровая обработка изображений / пер. с англ. М.: Мир. 1982. Кн. 2.
  5. Башлы П.Н., Мануилов Б.Д. Новые приложения теоремы об экстремальных свойствах характеристических чисел пучка эрмитовых форм в задачах оптимизации многофункциональных антенных решеток // Радиотехника и электроника. 2009. Т. 54. №3. С. 318-328.
  6. Костоглотов А.А., Костоглотов А.И., Лазаренко С.В. Синтез оптимальных по быстродействию систем на основе объединенного принципа максимума// Информационно-измерительные и управляющие системы. 2007. Т. 5. №12. С. 34-40.
  7. Самойлин Е.А. Нелинейные алгоритмы фильтрации импульсного шума на изображениях // Автометрия. 2005. Т. 41. №5. С. 26.
  8. Безуглов Д.А., Поморцев П.М., Скляров А.В. Обработка результатов измерений на базе аппроксимации плотности распределения сглаживающими кубическими В-сплайнами // Измерительная техника. 2000. №9. С. 32.
  9. Самойлин Е.А. Метод адаптации размеров апертуры в задачах нелинейной фильтрации изображений // Радиотехника и электроника. 2007. Т. 52. №7. С. 831-837.
  10. Самойлин Е.А. Метод раздельной помехоустойчивой адаптации апертуры ранговых фильтров для обработки изображений // Радиотехника и электроника. 2008. Т. 53. №7. С. 843-850.
  11. Самойлин Е.А. Метод различения случайных сигналов изображений и импульсных помех на основе нейроподобной сети и модифицированного байесовского правила // Радиотехника и электроника. 2010. Т. 55. №8. С. 936-945.
  12. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / пер. с англ. Ю.А. Зуев, В.А. Точенов. М.: Мир. 1992.
  13. Нейрокомпьютеры в прикладных задачах обработки изображений. Кн. 25 / под ред. А.Н. Балухто, А.И. Галушкина. М.: Радиотехника. 2007.
  14. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Радио и связь. 1989.
  15. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике (для научных работников и инженеров) / под ред. И.Г. Арамановича / пер. с англ. М.: Наука. 1978.
  16. Самойлин Е.А. Алгоритмы оценивания импульсного шума в задачах цифровой фильтрации оптических изображений // Оптический журнал. 2006. Т. 73. №12. С. 42-46.
  17. Самойлин Е.А. Синтез оптимальных пороговых активационных функций нейронных сетей для обработки изображений // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2008. №9. С. 23-29.