Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: View |
Annotation
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.
Included in
Usage statistics
Access count: 16
Last 30 days: 3 Detailed usage statistics |