Разработка и исследование алгоритмов моделирования и оценивания многомерных марковских случайных полей

• Автор: Попов, Олег Викторович
• Шифр специальности: 05.13.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Ульяновск
• Количество страниц: 144 с.

1.МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ .

1.1 Постановка задачи

1.2 Методы имитации изображений

1.3 Методы оценивания изображений.

1 4 Выводы

2.АВТОРЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ ИЗОБРАЖЕНИЙ С КРАТНЫМИ КОРНЯМИ

2.1 Постановка задачи.

2.2 Вероятностный синтез и анализ моделей.

2.3 Оценки анизотропии случайного поля

2.4 Методика идентификации моделей на основе экспериментальных данных

2.5 Выводы
3.АЛГОРИТМЫ ФИЛЬТРАЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ПОЛЕЙ
3.1 Постановка задачи.
3.2 Квазиоптимальный алгоритм калмановской фильтрации изображений.
3.3 Алгоритмы оценивания двумерных СП на основе моделей с кратными корнями
3.4 Выводы
4.ОСОБЕННОСТИ ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ
4.1 Постановка задачи.
4.2 Программный пакет для моделирования и оценивания СП
4.3 Особенности моделирования и фильтрации изображений на границах
4.4 Применение предложенных алгоритмов
Йыды
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Актуальность названных задач подчеркивается в целом ряде научнотехнических программ, среди которых особое место занимает программа Информационные технологии и электроника Министерства науки и технологий РФ, в рамках которой выполнялась настоящая диссертационная работа. Кроме того, она была поддержана грантом РФФИ 3 по теме Методы и алгоритмы оптимального рекуррентного оценивания многомерных случайных полей. Проблема математического моделирования и обработки пространственновременных сигналов рассматривалась в большом числе работ отечественных и зарубежных специалистов. Вместе с тем, в настоящее время отсутствует достаточно полное решение, по крайней мере, двух задач, имеющих первостепенное значение при необходимости имитации или обработки больших коррелированных массивов цифровых данных в реальном масштабе времени, например, последовательностей многозональных спутниковых изображений. Первая из этих задач связана с построением каузальных математических моделей, близких по вероятностным свойствам к изотропным наблюдаемым изображениям. Вторая задача
Рис. Реализация модели Хабиби. Рис. Уровни одинаковой корреляции модели Хабиби
Выражение 1. Исследования показали, что аналогичным образом может быть расширена на двумерный случай и авторегрессия второго и более высоких порядков. КФ модели 1. С7Х дисперсия поля X, р1У рх параметры модели. КФ близки к эллипсоидам. Таким образом, появляется возможность использования простых методов формирования близких к реальным изображениям реализаций СП с квазиизотропными свойствами. Модель 1. СП с кратными корнями, исследованию которой посвящена вторая глава данной работы.