Адаптивные нелинейные алгоритмы локальной фильтрации векторных сигналов и изображений

Адаптивные нелинейные алгоритмы локальной фильтрации векторных сигналов и изображений

Автор: Белявцев, Валерий Геннадьевич

Шифр специальности: 05.13.16

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2000

Место защиты: Новосибирск

Количество страниц: 120 с. ил.

Артикул: 265507

Автор: Белявцев, Валерий Геннадьевич

Стоимость: 250 руб.

Глава 1. Цифровая фильтрация. Принципы локальной фильтрации. Фильтры, использующие порядковые статистики. Комбинированные фильтры. Гибридные фильтры. Глава 2. Адаптация размера апертуры скалярных локальных фильтров. Алгоритм адаптации АА1. Алгоритм адаптации АА2. Глава 3. Адаптация размера апертуры векторных локальных фильтров. Комбинированные векторные фильтры. Использование скалярных фильтров при обработке векторных полей данных. Глава 4. Обработка полей векторов скоростей, полученных по данным Р1Уметода. Глава 5. Описание прикладной программы УесГП. Создание исходного объекта. Создание исходного тестового объекта. Зашумление исходного объекта. Выбор закона распределения функции плотности вероятности составляющих шума. Задание величин дисперсий низкоамплитудной и импульсной составляющих шума. Фильтрация зашумленного объекта. Пятая глава посвящена описанию программного обеспечения, разработанного для проведения всех представленных в данной работе вычислительных экспериментов. ГЛАВА 1.


Под цифровой фильтрацией подразумеваются методы обработки, предназначенные для устранения шума помех из исходного набора данных, представленных в виде массива цифровых значений. Суть фильтрации и цифровой в том числе состоит в ослаблении действия помех. При цифровой фильтрации каждый отсчет исходного сигнала, искаженный шумом помехой, заменяется некоторым другим значением, которое считается искаженным шумом в наименьшей степени. В основе подобных решений лежит предположение о том, что исходный сигнал изменяется во времени или в пространстве медленнее иногда значительно медленнее, чем шум. Это позволяет при оценке полезного сигнала использовать некоторое количество соседних точек, воспользовавшись определенной похожестью сигнала в этих точках. Таким образом, идеология фильтрации основывается на рациональном использовании данных как из рабочей точки, так и из ее окрестности. При решении задачи фильтрации очень часто используются различные например, вероятностные модели полезного сигнала и шума. На сегодняшний день известно множество методов и алгоритмов цифровой фильтрации, что связано с большим разнообразием задач, которые в свою очередь могут описываться различными математическими моделями. Приведем условную классификацию существующих на настоящий момент цифровых фильтров. В зависимости от характера производимых над отсчетами входного сигнала действий, предпринимаемых для определения выхода фильтра, различают линейные и нелинейные фильтры. Фильтр Т является линейным, если выполняются следующие условия Тх1 у1 Тх1 Ту1, и Ткх1 кТхI, где к некоторая константа , .

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.271, запросов: 244