Вышедшие номера
Home » Оптика и спектроскопия » Год 2022, выпуск 8 » Статья стр. 1248
<<<>>>
Метод селекции объектов на гиперспектральном изображении на основе анализа их контуров
DOI: 10.21883/OS.2022.08.52911.3268-22
Переводная версия: 10.21883/EOS.2022.08.54774.3268-22
Шипко В.В.1, Волобуев М.Ф.1
1Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил ”Военно-воздушная академия им. профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина“, Воронеж, Россия
Email: shipko.v@bk.ru
Поступила в редакцию: 17 февраля 2022 г.
В окончательной редакции: 22 марта 2022 г.
Принята к печати: 10 апреля 2022 г.
Выставление онлайн: 6 июля 2022 г.
PDF версия
Рассмотрен новый метод спектральной селекции заданных объектов на гиперспектральных изображениях. На первом этапе метода осуществляется проверка гипотез по критерию Неймана-Пирсона о наличии контуров объекта в соседних пикселях относительно простой альтернативы их отсутствия последовательно по всем спектральным компонентам. В случае принятия решения о наличии контура хотя бы в одном спектральном канале данные пиксели анализируются на втором этапе относительно их распределения по спектральному диапазону по критерию максимума апостериорной плотности вероятности. Задаваясь значениями математического ожидания разности градиентов между спектральными компонентами, формируют гипотезы о наличии либо отсутствии контура искомого объекта. Решение принимают на основе сравнения решающей статистики с функциями правдоподобия. Приводятся характеристики обнаружения и результаты экспериментов, выполненных на реальных изображениях. Ключевые слова: гиперспектральные изображения, контур, градиент, функция правдоподобия.
  1. А.Н. Виноградов, В.В. Егоров, А.П. Калинин, А.И. Родионов, И.Д. Родионов. Оптический журнал, 88 (4), 54 (2016)
  2. В.Э. Пожар, А.С. Мачихин, М.И. Гапонов, C.В. Широков, М.М. Мазур, А.Е. Шерышев. Светотехника, 4, 47 (2018). [V.E. Pozhar, A.S. Machikhin, M.I. Gaponov, S.V. Shirokov, M.M. Mazur, A.E. Sheryshev. Light \& Engineering, 27 (3), 99 (2019). DOI: 10.33383/2018-029]
  3. Р. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений. Изд. 3-е. (Техносфера, Москва, 2019)
  4. А.И. Перов, Г.Г. Соколов. Радиотехника, 7, 83 (1998)
  5. А.А. Сирота, А.И. Соломатин. Компьютерная оптика, 34 (1), 109 (2010)
  6. А.А. Сирота, А.И. Соломатин. Вестник ВГУ, серия: системный анализ и информационные технологии, 1, 58 (2008)
  7. C.P. Huang, R.Z. Wang. Pattern Recognition and Image Analysis, 16 (3), 406 (2006)
  8. К.Д. Гребенщиков, А.А. Спектор. Автометрия, 4, 119 (2001)
  9. П.А. Чочиа. Информационные процессы, 14 (2), 117 (2014)
  10. Р.А. Шовенгердт. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений (Техносфера, Москва, 2013)
  11. Т.А. Шереметьева, Г.Н. Филиппов, А.М. Малов. Оптический журнал, 82 (1), 32 (2015). [T.A. Sheremetieva, G.N. Filippov, A.M. Malov. J. Opt. Tech., 82 (1), 24 (2015)]
  12. В.В. Шипко, Е.А. Самойлин, В.Э. Пожар, А.С. Мачихин. Автометрия, 57 (6), 67 (2021). DOI: 10.15372/AUT20210607 [V.V. Shipko, E.A. Samoilin, V.E. Pozhar, A.S. Machikhin. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 57 (6), 618 (2021). DOI: 10.3103/S8756699021060145]
  13. В.В. Шипко. Цифровая обработка сигналов, 4, 36 (2021)
  14. Современные технологии обработки данных дистанционного зондирования Земли, под ред. В.В. Еремеева (Физматлит, Москва, 2015)
  15. В.Г. Репин, Г.П. Тартаковский. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем (Советское радио, Москва, 1977)
  16. Б.Р. Левин. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн. 2. (Советское радио, Москва, 1968)
  17. М.Ф. Волобуев, В.А. Уфаев. Информационно-измерительные и управляющие системы, 15 (10), 28 (2017)
  18. Е.С. Вентцель, Л.А. Овчарова. Прикладные задачи теории вероятностей (Радио и связь, Москва, 1983)
  19. И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев. Справочник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗов (Наука, Москва, 1980)
  20. И.А. Козинов, Г.Н. Мальцев. Опт. и спектр., 121 (6), 1005 (2016). DOI: 10.7868/S0030403416120151 [I.A. Kozinov, G.N. Maltsev. Opt. Spectrosc., 121 (6), 934 (2016). DOI: 10.1134/S0030400X16120158]
  21. М.М. Мазур, Ю.А. Судденок, В.Э. Пожар. Опт. и спектр., 128 (2), 284 (2020). DOI: 10.21883/OS.2020.02.48980.211-19 [M.M. Mazur, Y.A. Suddenok, V.E. Pozhar. Opt. Spectrosc., 128 (2) 274 (2020). DOI: 10.1134/S0030400X20020162].

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.

Учредители

Издатель

© 2024 Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе Российской академии наук
Powered by webapplicationthemes.com - High quality HTML Theme