УДК 621.391.82:004.421
ВЛИЯНИЕ СЕГМЕНТАЦИИ НА ТОЧНОСТЬ ОЦЕНИВАНИЯ ДИСПЕРСИИ СЛОЖНЫХ ПОМЕХ
В.В. Забродина, магистрант
Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ»
При разработке новых высокоэффективных методов фильтрации изображений требуется использовать сложные модели помех, учитывающие одновременное присутствие аддитивной и мультипликативной компонент. Для определения характеристик таких помех был предложен метод [1], основанный на вписывании регрессионной прямой по опорным точкам скаттерограммы пар локальных оценок дисперсии и квадрата среднего. Поскольку точность метода в целом существенно зависит от правильности сегментации обрабатываемого изображения, в данной работе исследовано влияние величины гравитационного радиуса метода сегментации [2] на точность оценивания дисперсии и даны рекомендации по его выбору. Также проведен сравнительный анализ методов сегментации [2] и [3] с точки зрения их влияния на точность получаемых оценок дисперсии.
На основе данных численного моделирования для тестовых изображений было показано, что при использовании сегментации [3] точность метода оказывается несколько ниже, чем при использовании сегментации [2], однако абсолютные отличия оценок дисперсии при этом незначительны.
Список использованных источников
1. Абрамов С.К. Усовершенствованный метод автоматического оценивания дисперсии сложных помех на изображениях / С.К. Абрамов, В.В. Забродина, В.В. Лукин // КрыМиКо’2009: мат. конф. в 2 т. – Севастополь: Вебер, 2009. – Т. 2. – С. 949-950.
2. Vozel B. Noise identification and estimation of its statistical parameters by using unsupervised variational classification / B. Vozel, K. Chehdi, L. Klaine // Proc. of ICASSP. – 2006. –Vol. II, – Р. 841-844.
3. Popov A. Unsupervised Remote Sensing Data Classification Using Multimodal Statistical Model // A. Рopov, O. Piogrebnyak, A. Brashevan / Proc. of the 1st Conf. on Industrial Informatics, Mexico, 2007.