Введение
ГЛАВА I. Фильтрация полупрозрачной облачности 16
1.1. Введение 16
1.2. Модель формирования видеосигнала и построение оптимального фильтра 17
1.3. Оценка параметров фильтра 20
1.4. Реализация алгоритма фильтрации на ЭВМ. Постановка задачи 23
1.5. Прямая свертка и быстрая свертка 24
1.6. Фильтрация разбиением на блоки .. 27
1.7. Оптимальные размеры блоков 31
1.8. Результаты экспериментов 34
1.9. Заключение 35
I.IO. Выводы 37
ГЛАВА 2. Квадратичные решающие правила (к.р.п.) и оценка их параметров 38
2.1. Введение J. 38
2.2. Постановка задачи 39
2.3. Построение почти оптимального к.р.п... 40
2.4. Связь к.р.п. с байесовским р.п. 42
2.5. Последовательные методы при алгоритмической реализации к.р.п 44
2.6. Динамический критерий выбора признаков и его связь с дивергенцией 45
2.7. Размерность пространства признаков и рекуррентное представление к.р.п 47
2.8. Вероятность ошибочной классификации к.р.п. и ее использование для оптимизации вычислительного алгоритма 49
2.9. Выбор пространства признаков для к.р.п... 54
2.10.Программа распознавания по к.р.п 56
2.II.Реализация к.р.п. при параллельных вычисле ниях 59
2.12.Использование текстурных признаков 66
2.13.Редактирование и генерализация результатов распознавания 67
2.14.Исходные материалы для численных эксперимен тов и их радиометрическая коррекция 72
2.15.Результаты численных экспериментов 75
2.16.Выводы 79
ГЛАВА 3. Адаптация обучающих данных при решении задач распознавания 81
3.1. Вв едение 81
3.2. Изменчивость многозональных данных и методы ее учета 81
3.3. Адаптация в задачах распознавания 84
3.4. Физические основы метода адаптации 85
3.5. Математическая постановка задачи 87
3.6. Уравнения максимального правдоподобия . 90
3.7. Численное решение уравнений 92
5.8. Эксперименты по адаптации 93
3.8. Сравнение с другими методами адаптации... 96
3.10. Алгоритм кластерного анализа по многомерной гистограмме 97
3.11. . Заключение 101
3.12. Выводы 102
ГЛАВА 4. Форш представления многозональной космической видеоинформации (МКВ) 103
4.1. Представление МКВ в пространстве меньшей размерности 103
4.1.1. Введение 103
4.1.2. Постановка задачи 105
4.1.3. Построение системы проектирующих векторов 108
4.1.4. Эксперименты по визуализации многомер ных данных 112
4.2. Оптимальное представление МКВ 113
4.2.1. Постановка задачи 113
4.2.2. Метод главных компонент 116
4.2.3. Метод декорреляции 117
4.2.4. Вычислительный алгоритм 119
4.2.5. Эксперименты по цветному синтезу 123
4.3. Выводы 131
Заключение 132
Литература
