Details

Title: Метод селекции объектов на гиперспектральном изображении на основе анализа их контуров // Оптика и спектроскопия. – 2022. – С. 1248-1255
Creators: Шипко В. В.; Волобуев М. Ф.
Imprint: 2022
Collection: Общая коллекция
Subjects: Физика; Спектроскопия; гиперспектральные изображения; метод селекции объектов; анализ контуров изображений; спектральная селекция; спектральные компоненты; критерий Неймана-Пирсона; Неймана-Пирсона критерий
UDC: 535.33
LBC: 22.344
Document type: Article, report
File type: Other
Language: Russian
DOI: 10.21883/OS.2022.08.52911.3268-22
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: RU\SPSTU\edoc\69214

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.

Usage statistics

stat Access count: 8
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics