Герб МГТУ им. Н.Э. БауманаНаучно-техническая библиотека МГТУ им. Н.Э. Баумана

Подробное описание документа

   Статья в журнале

Достовалова А. М.
   Моделирование локально-однородных радиолокационных изображений при использовании различных статистических критериев / Достовалова А. М. - DOI 10.18698/2309-3684-2021-4-103120. - URL: https://mmcm.bmstu.ru/articles/266/ (дата обращения: 23.04.2026) // Математическое моделирование и численные методы. - 2021. - № 4. - С. 103-120.

Скачать документ
Полнотекстовый документ
DOI 10.18698/2309-3684-2021-4-103120
mmcm.bmstu.ru/articles/266/

В статье рассмотрена задача классификации отсчетов радиолокационного изображения (РЛИ). Использовалась модель локально-однородного РЛИ, в рамках которой отсчеты каждого небольшого участка (локальной области) считались принадлежащими только одному классу. Проведено сравнение результатов классификации нескольких реальных РЛИ по локальным областям при использовании статистических критериев максимума апостериорной вероятности, Колмогорова и Крамера-Мизеса-Смирнова. При этом в случае, когда перечисленные критерии затруднялись классифицировать локальную область — при попадании ее на границу раздела подстилающих поверхностей, та считалась отнесенной к особому, граничному классу, и ее отсчеты обрабатывались с помощью сеточного метода разделения смесей вероятностных распределений. Для каждого критерия оценивалась точность классификации, как доля верно классифицированных пикселей внутри выделенных однородных областей. Установлено, что в случае значительных межклассовых различий наилучшую точность классификации обеспечивает использование наименее мощного среди непараметрических критериев-критерия Колмогорова. Также на примере реального изображения показано, что когда отличия характеристик объектов одного класса оказываются сопоставимы с межклассовыми различиями, наибольшая точность классификации достигается при использовании критерия максимума апостериорной вероятности. Подобные случаи характерны для широкого класса задач классификации, в том числе не связанных с обработкой изображений.

519.2 Теория вероятностей и математическая статистика

Статья опубликована в следующих изданиях

с. 103-120
   Журнал
   Математическое моделирование и численные методы. - ISSN 2309-3684.
   № 4. - 2021.