Введение
1 Обзор алгоритмов обработки изображений групповых точечных объектов 16
1.1 Задачи обработки изображений ГТО 16
1.2 Алгоритмы обработки ГТО... 17
1.2.1 Алгоритм максимального расстояния 17
1.2.2 Алгоритм минимального остова 18
1.2.3 Алгоритм оценки ближайшего соседства 19
1.2.4 Алгоритм перекрытия эталонных элементов 20
1.2.5 Идентификация точечных объектов по методу трасс „. 22
1.2.6 Квазикорреляционный метод идентификации 23
1.2.7 Зонно-комбинаторный метод „ 24
1.2.8 Корреляционный метод идентификации „ 25
1.2.9 Метод угловых расстояний 27
1.2.10 Структурный метод распознавания ГТО „ 28
1.2.11 Распознавание ГТО по форме АСО 29
1.2.12 Распознавание изображений ГТО, представленных пучками векторов. 30
1.2.13 Контурные методы распознавания ГТО „ 33
1.3 Сравнительный анализ моделей ГТО и методов их обработки...34
1.4 Постановка задачи диссертационного исследования...37
2 Разработка моделей групповых точечных объектов, устойчивых к ошибкам обнаружения 39
2.1 Введение...
2.2 Векторно-полевая модель группового точечного объекта .....39
2.2.1 Формирование векторно-полевой модели „ 39
2.2.2 Векторно-полевая модель группового точечного объекта „ 44
2.2.3 Свойства векторно-полевого кода 48
2.2.4 Сравнительный анализ полеобразующих функций 53
2.2.5 Повышение информативности вторичного описания на базе векторно-полевой модели за счет учета яркости отметок ГТО 61
2.3 Амплитудно-фазовая модель... 65
2.3.1 Амплитудно-фазовая модель зашумленного радиус-вектора 66
2.3.2 Аналитические соотношения для амплитудно-фазовой модели точки зашумленного ГТО 69
2.3.3 Характеристики амплитудно-фазовой модели зашумленной точки при различных отношениях сигнал/шум 73
2.3.4 Полулогарифмическая амплитудно-фазовая модель ГТО 81
2.3.5 Логарифмическая амплитудно-фазовая модель 89
2.4 Выбор и нахождение начальной точки группового точечного объекта... 92
2.5. Выводы ......102
3 Распознавание и оценка параметров ГТО на базе ВПМ 105
3.1 Введение...
3.2 Распознавание групповых точечных объектов на базе векторно-полевой модели... 105
3.2.1 Условия проведения экспериментов 108
3.2.2 Характеристики распознавания ГТО на базе ВПМ для изображения самоходного взвода ЗУР «Рапира» „ 109
3.2.3 Характеристики распознавания ГТО на базе ВПМ для изображения ордера кораблей противолодочной обороны по маршруту перехода авианесущей ударной группы 115
3.3 Оценка параметров ГТО... 120
3.4 Выводы..
4 Распознавание и оценка параметров на базе АФМ 125
4.1 Введение...125
4.2 Совмещение точечных отметок в составе ГТО на базе амплитудно-фазовой модели..... 126
4.3 Общие подходы к распознаванию и оценке параметров ГТО ... 127
4.4 Алгоритмы распознавания ГТО. 129
4.4.1 Квазиоптимальный алгоритм 129
4.4.2 Оптимальный алгоритм 131
4.4.3 Алгоритм оценки апостериорных вероятностей 132
4.5 Оценка параметров ГТО
4.5.1 Оценка параметров ГТО на базе полулогарифмической амплитудно-фазовой модели 135
4.5.2 Оценка параметров на базе логарифмической АФМ 138
4.6 Анализ алгоритмов обработки изображений на базе АФМ... 140
4.6.1 Описание методики проведения эксперимента „ 140
4.6.2 Характеристики распознавания изображений ГТО на базе АФМ 141
4.7 Выводы...147
5 Повышение эффективности работы рлс при обнаружении сигналов от точечных целей 150
5.1 Введение.
5.2 Сопряженно-согласованная фильтрация и спектральный анализ пеленгационных характеристик .. 151
5.3 Разрешение сигналов по угловым координатам при использовании «классических» диаграмм
5.4. Диаграммы направленности с равномерным спектром...... 159
Заключение 167
Библиографический список
