Введение
1. Проблема оценивания параметров моделей сигналов и изображений с сохранением локальных особенностей 10
1.1 Примеры прикладных задач оценивания параметров моделей сигналов и изображений 11
1.1.1 Задача сглаживания сигналов и изображений 11
1.1.2 Задача оценивания нестационарной регрессии 12
1.1.3 Спектрально-временной анализ 14
1.1.4 Задача оценивания портфеля инвестиционной компании 16
1.1.5 Выделение контуров объектов и сегментация изображений в задачах распознавания образов и анализа сцен 18
1.1.6 Задача восстановления карты высоты по паре стерео снимков с учетом резких перепадов высот и наложения объектов 20
1.1.7 Локальный текстурный анализ изображений 21
1.2 Оптимизационный подход к сглаживанию данных 23
1.3 Общий алгоритм динамического программирования 36
1.4 Основные задачи исследования 41
2. Алгоритмы оценивания параметров сигналов на основе принципа динамического программирования 43
2.1 Оптимизационные критерии в задаче динамического программирования 43
2.1.1 Оптимизационный критерий с модулем разности значений двух локальных параметров модели 46
2.1.2 Функции связи для трех соседних параметров модели 47
2.2 Процедура оценивания параметров сигналов для критерия, содержащего функцию связи двух аргументов 48
2.2.1 Дискретная процедура 48
2.2.2 Параметрическая процедура 49
2.3 Процедура оценивания параметров сигналов для критерия с функцией связи трех аргументов 55
3 Алгоритм оценивания параметров моделей в задачах анализа изображений на основе принципа динамического программирования 59
3.1 Оптимизационные критерии для изображений в задаче динамического программирования 59
3.2 Алгоритм динамического программирования «вперед и навстречу». 70
4 Экспериментальное исследование алгоритмов оценивания параметров модели в прикладных задачах 74
4.1 Критерии качества изображения 74
4.2 Экспериментальное исследование алгоритмов в задаче сглаживания изображений 76
4.3 Экспериментальное исследование алгоритмов в задаче совмещения изображений 77
4.4 Экспериментальное исследование алгоритмов в задаче оценивания нестационарной регрессии 81
Основные выводы и результаты работы 86
Список использованной литературы 88
