Детальная информация

Название: Метод селекции объектов на гиперспектральном изображении на основе анализа их контуров // Оптика и спектроскопия. – 2022. – С. 1248-1255
Авторы: Шипко В. В.; Волобуев М. Ф.
Выходные сведения: 2022
Коллекция: Общая коллекция
Тематика: Физика; Спектроскопия; гиперспектральные изображения; метод селекции объектов; анализ контуров изображений; спектральная селекция; спектральные компоненты; критерий Неймана-Пирсона; Неймана-Пирсона критерий
УДК: 535.33
ББК: 22.344
Тип документа: Статья, доклад
Тип файла: Другой
Язык: Русский
DOI: 10.21883/OS.2022.08.52911.3268-22
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\69214

Разрешенные действия: Посмотреть

Аннотация

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.

Статистика использования

stat Количество обращений: 16
За последние 30 дней: 3
Подробная статистика