Библиографическое описание:

Васильев К. К., Дементьев В. Е., Андриянов Н. А. Цифровая обработка дважды стохастических моделей случайных полей // Молодой ученый. — 2016. — №10. — С. 137-138.



В настоящей статье представлен краткий обзор алгоритмов цифровой обработки дважды стохастических моделей. Основное внимание уделяется алгоритмам фильтрации и оценивания параметров. Также рассмотрены некоторые алгоритмы имитации таких случайных полей.

Ключевые слова: дважды стохастические модели, фильтрация изображений, оценивание параметров, моделирование изображений.

Анализ существующих моделей изображений показал, что необходима разработка новых методов имитации случайных полей для более качественного решения задачи описания изображений. В качестве возможного варианта разработки новых моделей был предложен метод сочетания или комплексирования известных. В силу разработанности имеющихся моделей, данный алгоритм моделирования позволил получить весьма удобные в смысле математического описания дважды стохастические модели изображений [1,2]. Способность адекватного описания неоднородных в пространстве изображений позволяет использовать дважды стохастические модели в различных прикладных задачах цифровой обработки изображений.

Применение моделей нового типа поднимает целый ряд задач, связанный с исследованием и синтезом основных алгоритмов обработки таких моделей. Важное место в статистическом анализе многомерных изображений уделяется алгоритмам подавлению шумов. Удовлетворительное решение задачи фильтрации дважды стохастических сигналов, смешанных с белым гауссовым шумом, получено в работах [3,4]. Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что использование дважды стохастических моделей для имитации реальных изображений является целесообразным. Это связано с возможностью реализации алгоритмов фильтрации для дважды стохастических моделей.

Успешные результаты были получены также в области восстановления сигналов. Для одномерного случайного процесса была исследована точность восстановления сложного сигнала на базе дважды стохастической модели [5]. При этом очевидным является выигрыш по сравнению со случаем, когда для восстановления используются известные модели. Действительно, описание сложных сигналов не может быть качественным, если используется модель, параметры которой неизменны. Восстановление с помощью модели, параметры которой меняются на каждом шаге, в общем случае превосходит по точности восстановление на базе простых моделей.

Следует отметить, что помимо, разработки алгоритмов обработки изображений, была осуществлена реализация данных алгоритмов в виде программ для ЭВМ. Работа [6] описывает программный комплекс, созданный для решения задач фильтрации. Программа позволяет осуществлять фильтрацию с использованием фильтров Винера и Калмана. Кроме того, доступен режим сравнения результатов работы различных алгоритмов. Для изображений в [6] фильтр Винера позволяет получить весьма эффективную фильтрацию в случае реализации на основе простых моделей. А вот для дважды стохастических моделей более эффективным является применение нелинейного фильтра Калмана [3].

Одним из направлений дальнейших исследований является исследование в области моделирования последовательностей изображений. Первые модели были получены в работе [7]. Основная идея реализации последовательностей изображений заключается в том, чтобы между кадрами дважды стохастического случайного поля также была корреляция. При этом сама корреляция может быть реализована на основе постоянного коэффициента корреляции.

Таким образом, в настоящее время проведен ряд исследований синтезированных алгоритмов для обработки дважды стохастический моделей. Среди них особое внимание уделено алгоритмам фильтрации и восстановления. Тем не менее, поиска удовлетворительного решения также требует задача обнаружения сигналов. В связи с этим в будущем необходимо выполнить синтез алгоритмов, позволяющих повысить эффективность обнаружения сигналов за счет применения смешанных моделей изображений.

Литература:

  1. Vasil'ev K. K., Dement'ev V. E., Andriyanov N. A. Doubly stochastic models of images // Pattern Recognition and Image Analysis (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2015. Т. 25. № 1. С. 105–110.
  2. Андриянов Н. А., Дементьев В. Е. Смешанные модели изображений на многомерных сетках // Актуальные вопросы технических наук в современных условиях. Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 2016. С. 9–12.
  3. Васильев К. К., Дементьев В. Е., Андриянов Н. А. Оценивание параметров дважды стохастических случайных полей // Радиотехника. 2014. № 7. С. 103–106.
  4. Васильев К. К., Дементьев В. Е., Андриянов Н. А. Анализ эффективности оценивания изменяющихся параметров дважды стохастической модели // Радиотехника. 2015. № 6. С. 12–15.
  5. Андриянов Н. А., Дементьев В. Е. Восстановление сигнала с использованием смешанной АР-модели//Современные проблемы проектирования, производства и эксплуатации радиотехнических систем. 2014. № 1. С. 64–66.
  6. Андриянов Н. А., Васильев К. К., Дементьев В. Е. Разработка программного комплекса для решения задач фильтрации случайных полей // Современные тенденции в науке, технике, образовании. Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции: в 3-х частях. 2016. Ч. 1, С. 40–41.
  7. Андриянов Н. А., Дементьев В. Е. Формирование временных последовательностей дважды стохастических моделей изображений // Сборник научных трудов по итогам 9-й Всероссийской научно-практической конференции "Современные проблемы проектирования, производства и эксплуатации радиотехнических систем". 2015. С. 89–93.
Основные термины (генерируются автоматически): стохастических моделей, Андриянов Н, случайных полей, моделей изображений, Сборник научных трудов, стохастических моделей случайных, стохастических моделей изображений, стохастические модели, модели изображений, простых моделей, существующих моделей изображений, обработки изображений, решения задач фильтрации, научно-практической конференции, стохастические модели изображений, смешанных моделей изображений, последовательностей изображений, алгоритмов обработки изображений, алгоритмам фильтрации, стохастических случайных полей.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle
Задать вопрос