Подробное описание документа

Достовалова А. М.
   Применение модели смеси вероятностных распределений в обработке радиолокационных изображений / Достовалова А. М. - DOI 10.18698/2309-3684-2020-3-117130. - URL: https://mmcm.bmstu.ru/articles/232/ (дата обращения: 23.04.2026) // Математическое моделирование и численные методы. - 2020. - № 3. - С. 117-130.

Скачать документ

Полнотекстовый документ

DOI 10.18698/2309-3684-2020-3-117130

https://doi.org/10.18698/2309-3684-2020-…

mmcm.bmstu.ru/articles/232/

https://mmcm.bmstu.ru/articles/232/

Рассматривается задача обнаружения объектов на радиолокационном изображении (РЛИ). При ее решении предлагается использовать в качестве модели, описывающей структуру обрабатываемого изображения, смесь из нескольких вероятностных распределений. Предполагается, что каждой ее компоненте соответствует один из классов объектов, присутствующих на РЛИ, сходных по своим отражающим свойствам. Эта гипотеза позволяет осуществлять поиск объектов, решая задачу разделения смеси вероятностных распределений. Возможно применение для этого существующих методов разложения смесей — например, ЕМ–алгоритма. Однако сама структура изображения, на котором значимые классы отсчетов являются локальными неоднородностями, состоящими из малого числа пикселей в сравнении с объемом их общей совокупности, накладывает ограничения на возможность использования этих алгоритмов в чистом виде и приводит к необходимости создания их адаптаций, учитывающих эту особенность входных данных. В статье представлены результаты применения адаптированного EM–алгоритма на примере сгенерированной модели РЛИ с отсчетами, подчиняющимися нормальному закону. Проведена оценка эффективности созданного алгоритма для решения поставленной задачи в сравнении с результатами применения классической версии EM–алгоритма для этой модели. Полученные данные позволили выявить особенности метода, обусловленные как самой механикой обработки изображения, так и свойствами процедуры разделения смесей вероятностных распределений — EM–алгоритма, которые необходимо учитывать при дальнейшем использовании этого метода обработки изображений.