Математическое обеспечение решения задач распознавания в системе обработки многозональной космической видеоинформации

• Автор: Асмус, Василий Валентинович
• Шифр специальности: 01.01.10, 01.04.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 150 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I. ФИЛЬТРАЦИЯ ПОЛУПРОЗРАЧНОЙ ОБЛАЧНОСТИ .

1.1. Введение .

1.2. Модель формирования видеосигнала и построение оптимального фильтра . 1

1.3. Оценка параметров фильтра

1.4. Реализация алгоритма фильтрации на ЭВМ. Постановка задачи.

1.5. Прямая свертка и быстрая свертка .

1.6. Фильтрация разбиением на блоки .

1.7. Оптимальные размеры блоков .

1.8. Результаты экспериментов .

1.9. Заключение .
1 Выводы .
ГЛАВА 2. КВАДРАТИЧНЫЕ РЕШАЮЩИЕ ПРАВИЛА к.р.п. И
ОЦЕНКА ИХ ПАРАМЕТРОВ .
2.1. Введение
2.2. Постановка задачи
2.3. Построение почти оптимального к.р.п
2.4. Связь к.р.п. с байесовским р.п
2.5. Последовательные методы при алгоритмической реализации к.р.п.
2.6. Динамический критерий выбора признаков и
его связь с дивергенцией
Стр.
2.7. Размерность пространства признаков и рекуррентное представление к.р.п
2.8. Вероятность ошибочной классификации к.р.п. и ее использование для оптимизации вычислительного алгоритма
2.9. Выбор пространства признаков для к.р.п
2Программа распознавания по к.р.п
2Реализация к.р.п. при параллельных вычислениях .
2Использование текстурных признаков .
2Редактирование и генерализация результатов распознавания
2Исходные материалы для численных экспериментов и их радиометрическая коррекция
2Результаты численных экспериментов .
2Выводы .
ГЛАВА 3. АДАПТАЦИЯ ОБУЧАЮЩИХ ДАННЫХ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ
РАСПОЗНАВАНИЯ
3.1. Введение .
3.2. Изменчивость многозональных данных и методы ее учета .
3.3. Адаптация в задачах распознавания
3.4. физические основы метода адаптации .
3.5. Математическая постановка задачи .
3.6. Уравнения максимального правдоподобия
3.7. Численное решение уравнений
Стр.
3.8. Эксперименты по адаптации.
3.9. Сравнение с другими методами адаптации.
3 Алгоритм кластерного анализа по многомерной гистограмме
8 Заключение .
3 Выводы .
ГЛАВА 4. ФОРМЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ МНОГОЗОНАЛЬНОЙ КОСМИЧЕСКОЙ
ВИДЕОИНФОРМАЦИИ МКВ . ЮЗ
4.1. Представление МКВ в пространстве меньшей размерности .
4.1.1. Введение
4.1.2. Постановка задачи .
4.1.3. Построение системы проектирующих векторов .
4.1.4. Эксперименты по визуализации многомерных данных
4.2. Оптимальное представление МКВ .
4.2.1. Постановка задачи .
4.2.2. Метод главных компонент
4.2.3. Метод декорреляции И
4.2.4. Вычислительный алгоритм
4.2.5. Эксперименты по цветному синтезу .
4.3. Выводы .
ЗАКЛЮЧЕНИЕ г
ЛИТЕРАТУРА


В первой главе на основе общих соотношений формирования видеосигнала рассматривается решение задачи фильтрации полупрозрачной облачности гомоморфными методами линейной фильтрации. Оценка параметров фильтра производится при помощи алгоритмов распознавания. Ядро вычислительной процедуры составляет свертка многомерных массивов блоками методом перекрытия с накоплением. Найдены оптимальные параметры обработки. Экспериментально показано, что наилучшие результаты для визуального дешифрирования дает фильтр энергетического спектра, а для последующего автоматического распознавания фильтр Колмогорова-Винера. Вторая глава посвящена исследованию квадратичных решающих правил (к. Рассматривается построение к. Для реализации к. Проведен сравнительный анализ к. Экспериментально показано, что для реальных данных при оценке параметров к. Рассмотрены вопросы учета пространственных характеристик: текстурных и контекстных. Последние используются при решении задач генерализации на основе кластерного анализа и редактирования, методом релаксации. Описан применявшийся для обеспечения экспериментов на реальной информации алгоритм радиометрической коррекции. В третьей главе рассмотрена проблема адаптации обучающих данных. На основе модели изменчивости МКВ получена система нелинейных уравнений для решения указанной задачи. Коэффициенты уравнений определяются посредством процедуры идентиф икации параметров смеси многомерных нормальных законов. Ядро процедуры составляет алгоритм кластерного анализа по многомерной гистограмме без ограничения на число каналов. Решение системы уравнений проводится с помощью метода сопряженных направлений. Экспериментально, сравнением результатов распознавания, показано, что разработанная модель хорошо компенсирует разницу в условиях съемки. МКВ: в пространстве иеныпей размерности с целью ее визуализации и в виде наиболее приемлемом для цветного синтезирования. Для решения первой задачи на основе критерия максимина разработан алгоритм проектирования с помощью линейного дискриминанта Фишера. Экспериментально показана эффективность максиминно-го подхода. Для оптимального представления МКВ с целью ее цветного синтеза разработан метод декорреляции, основанный на идее вращения факторов. Эксперименты подтвердили, что цветной синтез изображений, обработанных по этому методу, дает лучшие результаты по сравнению с известными процедурами яркостных преобразований. Для реализации линейных преобразований типа описанных выше предложена процедура, позволяющая производить нормировку данных, соответствующую динамическому диапазону устройств отображения, одновременно с выполнением самого преобразования. Экспериментальные исследования проводились на стендовом вычислительном комплексе Государственного научно-исследовательского центра изучения природных ресурсов (ГосНЩ ИПР), включающем: ЭВМ 1. ЕС-, устройства ввода/вывода изображений ФОТОМЕЙШН и ВОЛГА, полутоновые дисплеи РАМТЕК и ПЕРИК0Л0Р-Ю магнитофоны высокой плотности записи ШЛЕМБЕРЖЕ, многоканальный синтезирующий проектор МСП-4В. Разработанное программное обеспечение в основном написано на языке Фортран, с реализацией на Ассемблере модулей взаимодействия с нестандартными внешними устройствами и модулей критичных с точки зрения быстродействия и использования памяти. N байтов, описывающих результаты регистрации излучения разрешаемого элемента земной поверхности во всех ^ диапазонах) и пригодны для обработки изображений самых больших размеров. Те результата обработки, которые по своему смыслу являются изображениями также записываются в спектросовмещенном формате. Унификация входных и выходных форматов данных позволяет в процессе обработки эффективно использовать устройства визуализации и дает возможность применять разработанные программные модули в произвольной последовательности, тем самым обеспечивая конечным числом алгоритмов полное покрытие предметной области. Исследование и разработка новых эффективных методов преобразования МНВ в системе обработки, функционально покрывающих предметную область модуля распознавания.