Метод моделирования цифровых полутоновых изображений на основе дискретнозначных марковских процессов

• Автор: Харина, Наталья Леонидовна
• Шифр специальности: 05.12.13, 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Киров
• Количество страниц: 134 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ОДНОМЕРНЫМИ ДИСКРЕТНОЗНАЧНЫМИ МАРКОВСКИМИ ПРОЦЕССАМИ
Введение

1.1.Одномерный многозначный случайный марковский процесс

1.2. Моделирование одномерной стационарной цепи Маркова с д дискретными значениями

1.3. Финальные вероятности дискретных значений в простой однородной цепи Маркова.

1.4. Моделирование цифровых полутоновых изображений одномерными цепями Маркова с несколькими значениями

1.5. Вычисление оценки вероятности перехода.

Выводы по главе 1.

Глава 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДВУМЕРНЫМИ ДИСКРЕТНОЗНАЧНЫМИ МАРКОВСКИМИ ПРОЦЕССАМИ
Введение
2.1. Двумерный дискретнозначный марковский процесс
2.2. Математическая модель двумерного двоичного марковского изображения.
2.3. Математическая модель двоичного марковского изображения
с окрестностью из четырех элементов
2.4. Алгоритм формирования двоичного марковского
изображения.
2.5. Математическая модель цифрового марковского
полутонового изображения
2.6. Моделирование двоичного нестационарного марковского изображения.
Выводы по главе 2.
Глава 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЦИФРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ТРЕХМЕРНЫМИ ДИСКРЕТНОЗНАЧНЫМИ МАРКОВСКИМИ ПРОЦЕССАМИ
Введение
3.1. Математическая модель видеопоследовательности двоичных
изображений.
3.2. Алгоритм формирования видеопоследовательности
двоичных марковских изображений
3.3. Математическая модель видеопоследовательности
цифровых полутоновых марковских изображений
3.4. Математическая модель видеопоследовательности
марковских цветных изображений.
Выводы по главе
Глава 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИ СВЯЗАННЫХ ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ ЦИФРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ МНОГОМЕРНЫМИ ДИСКРЕТНОЗНАЧНЫМИ МАРКОВСКИМИ ПРОЦЕССАМИ .
Введение.
4.1. Постановка задачи.
4.2. Математическая модель статистически связанных видеопоследовательностей двоичных марковских
изображений.
4.3. Алгоритм формирования статистически связанных видеопоследовательностей двоичных марковских
изображений.
4.4. Математическая модель статистически связанных видеопоследовательностей цифровых полутоновых
марковских изображений
4.5. Методика построения математической модели статистически связанных видеопоследовательностей цифровых полутоновых марковских изображений на основе многомерного многозначного марковского
процесса
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Расчет объема вычислительных операций и памяти ЭВМ при реализации разработанных математических моделей. Новизна научных результатов заключается в следующем. Разработаны на основе дисрктнозначных марковских процессов ММ цифровых полутоновых изображений и их видеопоследовательностей, которые требуют для своей реализации вычислительные ресурсы, не зависящие от размерности моделируемого процесса и являются основой для создания алгоритмов нелинейной фильтрации многомерных многозначных марковских процессов. Практические результаты диссертационной работы использованы для синтеза алгоритмов фильтрации цифровых полутоновых изображений и их видеопоследовательностей ъ системах обработки цифровых полутоновых изображений, работающих в режиме реального времени техническое телевидение, охранное видеонаблюдение, робототехника, аэрофотосъемка местности и т. По теме диссертации опубликовано работ. Из них 2 статьи в журналах, рекомендуемых ВАК, статей в научнотехнических журналах и сборниках. Основные положения и результаты диссертационной работы отражены в депонированной рукописимонографии 5В. XXI веке. V Международной НТК Проблемы техники и технологии телекоммуникаций Самара, Всероссийской НТК Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении Таганрог, VIII Международной НТК Цифровая обработка сигналов и ее применения Москва г. XII Международной НТК Радиолокация, навигация, связь Воронеж г. Дню радио Москва г. Всероссийской НТК Наукапроизводствотехнологияэкология Киров г. НТК Обработка сигналов в системах телефонной связи и вещания Н. Новгород г Опубликованы статьи в сборнике Проблемы обработки информации Вестник ВНЦ ВерхнеВолжского отделения АТН РФ Н. Новгород г Получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ Математическая модель многомерных марковских цифровых полутоновых изображений, . Диссертационная работа состоит из четырех глав. В первой главе приводится обоснование применения многозначных одномерных цепей Маркова в качестве математических моделей цифровых полутоновых изображений. Приведены основные свойства стационарных и нестационарных двоичных цепей Маркова. Разработаны модели стационарной и нестационарной одномерных цепей Маркова с двумя значениями. Про
веден анализ процесса установления финальных вероятностей в одномерной цепи Маркова с двумя значениями, показавший, что переходный процесс установления финальных вероятностей не зависит от начальных вероятностей значений марковского процесса. На основе одномерных многозначных стационарных цепей Маркова построена ММ цифровог о полутонового изображения. Во второй главе в качестве математической модели цифровых полутоновых изображений предложено использование двумерных многозначных цепей Маркова. Разработаны на основе двумерных цепей Маркова с двумя значениями ММ стационарных и нестационарных двоичных изображений. На основе представления цифровых полутоновых изображений набором из двоичных изображений разработана ММ цифровых полутоновых изображений. Проведен анализ адекватности статистических характеристик искусственных изображений, полученных с помощью разработанной ММ реальным цифровым полутоновым изображениям. В третьей главе на основе трехмерного многозначного марковского процесса и разбиения цифровых полутоновых изображений на двоичные сечения разработана ММ видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений. Проведен анализ адекватности статистических характеристик видеопоследовательности искусственных изображений, полученных с помощью разработанной ММ видеопоследовательности реальных цифровых полутоновых изображений. В четвертой главе на основе представления статистически связанных видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений четырехмерным многозначным марковским процессом получена ММ статистически связанных видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений. На основе анализа двух, трех и четырехмерных ММ предложена методика разработки многомерных ММ совокупности статистически связанных видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений марковского типа.