Mathematical and the software fractal recognition of natural and artificial objects
- 1,3,6 аспирант, кафедра «Телекоммуникационные системы», Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики (МИРЭА)
- 2,4 к. т. н., доцент, кафедра «Телекоммуникационные системы», Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики (МИРЭА)
- 5 д. т. н., профессор, зав. кафедрой «Телекоммуникационные системы», Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики (МИРЭА)
Abstract
The use of fractal signatures for the problems of detection and identification of various targets is the basis of absorbing the manifold methods. We propose an adaptive algorithm for fractal recognition artificial objects, based on the concept of smoothing kromkosohranyayuschego for a correct evaluation of the fractal dimension in the vicinity of the edges. Representation Leno description of the model equations in the form of a set of planar curves and show that such signs goals, such as straight lines, forming silhouettes can be used to detect objects. An experimental comparison of the decay znavaniya radar targets has shown that application of the theory of fractals and chaotic oscillations is very promising in the processing of radar signals and identification of radar targets.
How to cite
Аветисов А.С., Карпов М.А., Юрков М.В., Егорова Е.В., Нефедов В.И., Харитонов А.Ю. Математическое и программное обеспечение фрактального распознавания природных и искусственных объектов // Нелинейный мир. 2012. № 7. С. 460–465.
References
- Потапов А. А. Фракталы в радиофизике и радиолокации: Топология выборки. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Университетская книга, 2005.
- Егорова Е. В., Бузылев Ф. Н., Нефедов В. И. Алгоритм обработки изображений. INTERMATIC-2009. Ч. 4 / Материалы Междунар. научно-технич. конф. «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения», 7 ? 11 декабря 2009 г. Москва. С. 138 - 139 Pentland A. P. Fractal-Based Description of Natural Scenes // IEEE Trans. 1984. V. PAMI-6, 6. P. 661 - 674.
- Peli Ò.Multiscale Fractal Theory and Object Characterization // Opt. Soc. Am. A. 1990. V. 7. 6. P. 1101 - 1112.
- Arduini F., Dambra C., Dellepiane S. et al. Fractal Dimension by Adaptive Mask Selection // Proc. IEEE Intern. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing. - N. Y.: 1988. P. 1116? 1119.
- Zhao Y., Zhu H. A New Feature Based on Fractal Models and its Applications in Automatic Target Recognition // Infrared and Millimeter Waves (China). 1997. V. 16. 3. P. 215 - 220.
- Xion M., Zhuang Z., Xiao S., Guo G. The Analyse and Recognition of Radar Targets Scattering Signal with Chaos Multifractal Theory // J. National University of Defense Technology (China). 1998. V. 20. 2. P. 60 - 64.
- Реконструкция изображений / под ред. Г. Старка: пер. с англ. под ред. Б. С. Кругликова. М.: Мир. 1992.
- Фор А. Восприятие и распознавание образов: пер. с франц. / под ред. Г. П. Катыса. М.: Машиностроение, 1989.
- Карпов М. А., Сигов А. С., Попов Е. А., Нефедов В. И. Методы исследования изображений в нестационарной спектроско-пии // Наукоемкие технологии. 2011. № 7. Т. 12. С. 4 - 59.