3.5. ВЫДЕЛЕНИЕ ПОДОЗРИТЕЛЬНЫХ ОБЛАСТЕЙ СЦЕНЫ ПО ПРИЗНАКУ НАЛИЧИЯ СГУЩЕНИЯ

Анализ проведенных исследований по применению алгоритмов обнаружения и выделения полезных сигналов показал, что, несмотря на высокую эффективность обработки изображений с помощью алгоритмов полностью очистить сцену от ложных образований не удается (см. рис. 3.11). Поэтому возникает задача предварительного выделения так называемых подозрительных областей сцены для дальнейшей более детальной обработки [86].

Для бинарных изображений отличие сигнальной области сцены от помеховой заключается в том, что для сигнальной области, как правило, больше аналогичной вероятности для помеховой области. Поэтому сигнальные области сцены характеризуются большей насыщенностью, чем остальные.

Как известно [76], многошаговые процедуры принятия решений реагируют на локальные сгущения единиц. Воспользуемся указанным признаком. Зададим окно размером и число При текущем положении окна подсчитывается содержащееся в нем число единиц Как только оно достигнет значения дальнейший подсчет прекращается и выносится решение: данная область сцены размером является подозрительной. Затем окно перемещается на один пиксель и процедура повторяется. Описанный алгоритм эквивалентен усеченным многошаговым процедурам принятия решений типа [76]. Их математическими моделями являются дискретные цепи Маркова, матрицы вероятностей переходов которых синтезированы в разделе 3.2. Число состояний синтезированных цепей Маркова

На рис. 3.14 представлена исходная сцена с группой полезных сигналов. На рис. 3.15 показан результат обработки данной сцены по критерию в окне размером свидетельствующий о высокой эффективности предложенных алгоритмов выделения подозрительных областей на бинарных сценах.

Перейдем к теоретическому анализу предложенных алгоритмов. Матрица вероятностей переходов критерия имеет вид

Пусть вероятность появления единицы в пикселе (сигнальная область сцены). Применяя аппарат фундаментальных матриц поглощающих цепей Маркова, можно подсчитать, что математическое ожидание числа просмотренных пикселей до вынесения истинного решения «Данная область сцены является подозрительной», равно , т. е. практически при первом наложении окна размером алгоритм (3/4) 4 выявит сигнальную область. Пусть (помеховая область сцены). Тогда

Рис. 3.14. Исходная зашумленная сцена с группой полезных сигналов

Рис. 3.15. Результат обработки сцены по критерию

т. е. ложное решение будет принято в среднем «267 перемещений окна.

В табл. 3.8 даны значения для ряда алгоритмов, предельная (полный съем информации всего окна) вероятность ложного выделения и правильного выделения а также отношение . В целом указанные величины свидетельствуют о высокой эффективности предложенных алгоритмов выявления подозрительных областей на бинарных сценах.

Таблица 3.8