• Главная
  • Кафедра
    • Преподавательский состав
    • Наши выпускники
    • Доска почета
    • Фото аудиторий
    • Новости кафедры
    • Развитие кафедры
  • Абитуриенту
    • О телекоммуникациях
    • Для выпускников школ
    • Дни открытых дверей
  • Учеба
    • Расписания занятий
    • Методическая литература
    • Учебные программы
    • Справочник
    • Учебные дисциплины
    • Блоги студентов
  • Наука
    • Направления научной работы
    • Наши публикации
    • Достижения
    • Текущие проекты
    • Научная работа студентов
    • Меропрития
  • Новости телекоммуникаций
  • Развлечения
    • Юмор
    • Фотографии
    • Видео
    • Опросы
  • Вход
    •      

      • Забыли пароль?
      • Забыли логин?
      joomclub.net


Влияние сегментации на точность оценивания дисперсии сложных помех

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
( 1 Vote ) 
Категория: ИКТМ 2010 Published on 04 Октябрь 2012 Автор: Владимир Лукин Просмотров: 769
  • Печать
  • E-mail

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.

  • < Назад
  • Вперёд >
Войдите на сайт, чтобы комментировать
     
JComments

Конференции ИКТМ

  • ИКТМ 2015
  • ИКТМ 2014
  • ИКТМ 2013
  • ИКТМ 2012
  • ИКТМ 2011
  • ИКТМ 2010
  • ИКТМ 2009
  • Обработка изображений

Все тезисы ИКТМ 2010

  • Разработка беспроводного электрокардиографического комплекса
  • Динамическая модель сети передачи данных для решения задачи маршрутизации
  • Методы поиска импульсных сигналов в радиоастрономических данных
  • Скрытая передача сообщений в изображениях социальной сети ВКонтакте
  • Аналіз впливу зон розривів на візуальну якість стереозображень, сформованих на основі карт глибини
  • База данных для верификации метрик визуального качества изображений при отсутствии эталона
  • Влияние сегментации на точность оценивания дисперсии сложных помех
  • Алгоритмы позиционирования в условиях городской застройки в сетях третьего и четвертого поколений мобильной связи
  • Обработка информации в наземных станциях управления беспилотными комплексами
  • Детектирование и слежение за подвижными объектами с помощью бортовой оптической системы беспилотного летательного аппарата
  • Обнаружение границ на изображениях при сигнально-зависимых помехах
  • Симметричное соединение коаксиальной линии и прямоугольного многомодового волновода

Похожие статьи

  • База тестовых изображений для верификации методов слепой оценки параметров шума и методов подавления шума на изображениях (ИКТМ 2009)
    • Цифровая обработка изображений
    • слепая оценка дисперсии шума
  • Вейвлет анализ изображений в телекоммуникационных системах (ИКТМ 2012)
    • Цифровая обработка изображений
    • слепая оценка дисперсии шума
  • Использование метода робастного вписывания RANSAC для повышения точности оценивания дисперсии сложных помех (ИКТМ 2009)
    • Цифровая обработка изображений
    • слепая оценка дисперсии шума
  • Повышение точности метода автоматического оценивания дисперсии за счет использования робастных оценок масштаба (ИКТМ 2011)
    • слепая оценка дисперсии шума
    • цифровая обработка изображений
  • Проблемы оценивания дисперсии пространственно-коррелированного шума в спектральной области (ИКТМ 2012)
    • слепая оценка дисперсии шума
    • цифровая обработка изображений
  • Тестирование методов автоматической оценки дисперсии аддитивных помех (ИКТМ 2009)
    • Слепая оценка дисперсии шума
    • цифровая обработка изображений
  • Анализ гистограмм значений пикселей изображений в цветовом пространстве HSL (ИКТМ 2015)
    • цифровая обработка изображений
  • Анализ корреляции между соседними коэффициентами дискретного косинусного преобразования для блоков изображений (ИКТМ 2015)
    • цифровая обработка изображений
  • Анализ методов оценки пространственных деформаций изображения для приложений дистанционного зондирования Земли (ИКТМ 2009)
    • цифровая обработка изображений
  • Анализ статистических характеристик альтернативных устойчивых оценок масштаба данных (ИКТМ 2011)
    • Цифровая обработка изображений
Copyright © National Aerospace University, 2011-2015 All rights reserved
YJSimpleGrid Joomla! Templates Framework official website
ИКТМ 2010