Исследование алгоритма обнаружения детерминированных аномалий на сложных изображениях с помощью дважды стохастической модели

Н. А. Андриянов, Ю. Н. Гаврилина

Аннотация


В статье предложен алгоритм обнаружения детерминированных аномалий на фоне спутниковых изображений со сложной структурой, содержащих в себе сочетание нескольких природных объектов. Для описания таких изображений предложены дважды стохастические модели случайных полей, обеспечивающие формирование неоднород- ных изображений. Эффективность алгоритма оценивается по вероятности правильного обнаружения в различных условиях действия помех. Представлены зависимости вероятности правильного обнаружения от отношения сигнал/шум при различных порогах. Исследования эффективности обнаружения выполнены для имитированных изображений и реальных изображений. Полученные результаты сравниваются с алгоритмом на базе авторегрессионных случайных полей. Показано, что предложенный алгоритм обеспечивает выигрыш в смысле уменьшения отношения сигнал/шум для достижения заданной вероятности правильного обнаружения.

 

Андриянов Н. А., Гаврилина Ю. Н. Исследование алгоритма обнаружения детерминированных аномалий на сложных изображениях с помощью дважды стохастической модели. Ural Radio Engineering Journal. 2020;4(1):18–32. DOI: 10.15826/urej.2020.4.1.002

,


Ключевые слова


обнаружение аномалий; эффективность обнаружения; дважды стохастические модели; обработка изображений; случайные поля

Полный текст:

Без имени

Литература


Vasiliev K. K. Dementiev V. E. Presentation and processing of satellite multi-zone images. Ulyanovsk: Ulyanovsk State Technical University; 2017. Available at: http://venec.ulstu.ru/lib/disk/2017/206.pdf (In Russ.)

Denisova A. Yu., Sergeev V. V. Identification of a linear model for observing images obtained by remote sensing of the Earth using geoinformation data. Computer Optics. 2015;39(4):557–563. Available at: http:// www.computeroptics.smr.ru/KO/PDF/KO39-4/390416.pdf (In Russ.)

Tashlinsky A. G. Estimation of the parameters of spatial deformations of image sequences. Ulyanovsk: Ulyanovsk State Technical University; 2000. Available at: http://tk.ulstu.ru/lib/books/deform_1.pdf (In Russ.)

Vasiliev K. K., Dementiev V. E., Andriyanov N. A. Analysis of the efficiency of nonlinear filtering of multizone satellite images and their sequences. In: Intellectualization of information processing: Proceedings of the 12th International Conference. Moscow, Gaeta (Italy), October 8–12, 2018. Moscow: TORUS PRESS; 2018, pp. 136–137. (In Russ.) DOI: 10.30826/IDP201862

Andriyanov N. A. Software complex for detecting deterministic signals in simulated images. In: Actual problems of physical and functional electronics Materials of the 21st All-Russian Youth Scientific School-Seminar. Ulyanovsk, December 4–6, 2018. Ulyanovsk; 2018, pp. 100–102. (In Russ.)

Andriyanov N. A., Gavrilina Yu. N. A numerical method for estimating the probabilistic parameters of a signal simulated by doubly stochastic model. In: Actual problems of physical and functional electronics Materials of the 21st All-Russian Youth Scientific School-Seminar. Ulyanovsk, December 4–6, 2018. Ulyanovsk; 2018, pp. 103–105. (In Russ.)

Andriyanov N. A., Gavrilina Yu .N. Pseudo-gradient search for gaps in a signal and adaptive filtering of such a signal. Radioelektronnaya tekhnika = Radioelectronic Engineering. 2018;(1):136–138. (In Russ.)

Andriyanov N. A., Kutuzov V. I. Application of the algorithm for detecting one-dimensional extended anomalies to mixed models of random fields. Sovremennye problemy proektirovaniya, proizvodstva i ekspluatatsii radiotekhnicheskikh sistem = Modern problems of design, production and operation of radio systems. 2016;(1):123–127. (In Russ.)

Vasiliev K. K., Dementiev V. E., Andriyanov N. A. Investigation of the accuracy of detection and recognition of signals of simple geometric shapes against the background of a doubly stochastic model. Voprosy radioelektroniki. Seriya: Tekhnika televideniya = Issues of Radio Electronics. Series: Technique of Television. 2015;(6):67–71. (In Russ.)

Vasiliev K. K., Dementyev V. E. Algorithms for the optimal de- tection of signals with unknown levels in multi-zone images. In: Digital signal processing and its application: proceedings of 8th int. scientific and technical conf. Moscow; 2006. Vol. 2, pp. 433–436. (In Russ.)

Myasnikov V. V. Local ordinal conversion of digital images. Computer Optics. 2015;39(3):397–405. (In Russ.) DOI: 10.18287/0134-2452- 2015-39-3-397-405

Takeda H., Farsiu S, and Milanfar P. Kernel regression for image processing and reconstruction. IEEE Trans. Image Process. 2007;16(2):349–366. DOI: 10.1109/tip.2006.888330

Vasiliev K. K., Dementiev V. E., Andriyanov N. A. Detection of extended signals on the background of doubly stochastic images. Radiotekhnika = Radioengineering. 2016;(9):23–27. (In Russ.)

Roth S., Black M. J Fields of experts. International Journal of Computer Vision. 2009;82(2):205–229. DOI: 10.1007/s11263-008-0197-6 15. Andriyanov N. A., Vasiliev K. K., Dementiev V. E. Anomalies detection on spatially inhomogeneous polyzonal images. CEUR Workshop Proceedings. 2017;1901:10–15. DOI: 10.18287/1613-0073-2017-1901-10-15 16. Vasiliev K. K. Reception of signals at multiplicative noise. Saratov: Saratov University; 1983. (In Russ.)


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


URAL RADIO ENGINEERING JOURNAL

2020