Применение дважды стохастических авторегрессионных моделей для обработки спутниковых изображений
- 1 к.т.н., доцент, кафедра «Телекоммуникации», Ульяновский государственный технический университет
Ключевые слова:
авторегрессиислучайные поляспутниковые снимкислучайные процессынелинейная фильтрацияфильтр Калманадважды стохастическая модельоценивание параметров
Аннотация
Рассмотрена задача фильтрации спутниковых неоднородных изображений с помощью рекуррентных нелинейных фильтров, полученных на основе дважды стохастической авторегрессионной модели. Выполнен анализ полученных алгоритмов фильтрации. Показан существенный выигрыш предложенных процедур по сравнению с известными алгоритмами.
Для цитирования
Дементьев В.Е. Применение дважды стохастических авторегрессионных моделей для обработки спутниковых изображений // Радиотехника. 2017. № 6. С. 18–22.
Список источников
- Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Изд. 3-е. М.: Техносфера. 2012. 1104 с.
- Васильев К.К., Крашенинников В.Р. Статистический анализ изображений. Ульяновск: УлГТУ. 2014. 214 с.
- Васильев К.К. Оптимальная обработка сигналов в дискретном времени. М.: Радиотехника. 2016. 282 с.
- Vasil'ev K.K., Dement'ev V.E., Andriyanov N.A. Doubly stochastic models of images // Pattern Recognition and Image Analysis (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2015. Т. 25. № 1. P. 105−110.
- Васильев К.К., Дементьев В.Е., Андриянов Н.А. Оценивание параметров дважды стохастических случайных полей // Радиотехника. 2014. № 7. С. 103−106.
- Vasil'ev K.K., Dement'ev V.E., Andriyanov N.A. Application of mixed models for solving the problem on restoring and estimating image parameters // Pattern Recognition and Image Analysis (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2016. V. 26. № 1. P. 240−247.