Монография "Статистический анализ многомерных изображений"

  

Васильев К.К. Статистический анализ многомерных изображений. – Ульяновск: УлГТУ, 2002.-156 с.

Представлены математические модели последовательностей многомерных изображений. Рассмотрены проблемы обнаружения и фильтрации. Особое внимание уделено рекуррентным процедурам обработки и применению адаптивной декорреляции случайных полей.

Монография написана при поддержке гранта РФФИ № 01-01-00531А.



Оглавление

Введение
Введение
1.1. Тензорные стохастические разностные уравнения
1.1. Тензорные стохастические разностные уравнения
1.2. Каузальные модели изображений
1.2. Каузальные модели изображений
1.3. Авторегрессионные модели
2. Обнаружение аномалий на фоне мешающих изображений
1.3. Авторегрессионные модели
2. Обнаружение аномалий на фоне мешающих изображений
2.1. Оптимальные алгоритмы обнаружения сигналов
2.1. Оптимальные алгоритмы обнаружения сигналов
2.2. Эффективность обнаружения аномалий
2.2. Эффективность обнаружения аномалий
2.3. Адаптивные рекуррентные алгоритмы декорреляции случайных полей
3. Фильтрация многомерных изображений
2.3. Адаптивные рекуррентные алгоритмы декорреляции случайных полей
3. Фильтрация многомерных изображений
3.1. Эффективность оптимальной фильтрации многомерных изображений
3.1. Эффективность оптимальной фильтрации многомерных изображений
3.2. Тензорный фильтр Калмана
3.2. Тензорный фильтр Калмана
3.3. Рекуррентное оценивание многомерных изображений
3.3. Рекуррентное оценивание многомерных изображений
3.4. Алгоритмы оценивания двумерных СП на основе моделей с кратными корнями характеристических уравнений
3.4. Алгоритмы оценивания двумерных СП на основе моделей с кратными корнями характеристических уравнений
Заключение
Заключение
Литература
Литература
email@scask.ru