Статистические методы обработки изображений: учебное пособие

Description

Статистические методы обработки изображений. Крашенинников В.Р. Ульяновск: УлГТУ, 2015. 168 с. ISBN 978-5-9795-1451-2 Оглавление Введение Глава 1. Математические модели изображений 1.1. Случайные поля 1.2. Авторегрессионные модели случайных последовательностей 1.3. Тензорные модели случайных полей 1.4. Авторегрессионные модели случайных полей 1.5. Анализ авторегрессионных моделей случайных полей 1.6. Волновые модели случайных полей 1.7. Векторные случайные поля 1.8. Случайные поля на поверхностях 1.9. Контрольные вопросы и задачи Глава 2. Статистические решения 2.1. Решения 2.2. Потери и риск 2.3. Байесовы решающие правила 2.4. Многоальтернативные решения 2.5. Оценивание параметров. Методы построения оценок 2.6. Оценка гауссовских параметров по гауссовским наблюдениям 2.7. Контрольные вопросы Глава 3. Синтез решающих правил в условиях априорной неопределённости. Адаптивные алгоритмы 3.1. Априорная неопределенность и способы неполного статистического описания 3.2. Особенности задачи синтеза при априорной неопределённости 3.3. Существенная и несущественная априорная неопределённость 3.4. Подходы к определению понятия оптимальности в условиях априорной неопределённости 3.5. Адаптивный байесов подход 3.6. Классификация адаптивных алгоритмов 3.7. Псевдоградиентные алгоритмы адаптации 3.8. Контрольные вопросы Глава 4. Фильтрация изображений 4.1. Линейные скалярные и векторные фильтры Калмана 4.2. Тензорный фильтр Калмана 4.3. Псевдоградиентные адаптивные алгоритмы прогноза изображений 4.4. Адаптивные псевдоградиентные алгоритмы фильтрации изображений 4.5. Применение методов фильтрации изображений к фильтрации речевых и других квазипериодических сигналов 4.6. Контрольные вопросы Глава 5. Обнаружение объектов на фоне мешающих изображений 5.1. Общий случай 5.2. Обнаружение аддитивного сигнала при гауссовской аппроксимации распределений помех 5.3. Адаптивные псевдоградиентные алгоритмы обнаружения 5.4. Контрольные вопросы Глава 6. Совмещение изображений 6.1. Тензорная фильтрация смещений 6.2. Совмещение случайных полей при межкадровых геометрических трансформациях 6.3. Совмещение двух кадров гауссовского случайного поля 6.4. Совмещение бинарных изображений 6.5. Совмещение изображений со значительными яркостными искажениями 6.6. Метод неподвижной точки при совмещении изображений 6.7. Псевдоградиентные алгоритмы совмещения изображений 6.8. Совмещение групповых точечных объектов 6.9. Контрольные вопросы Глава 7. Многомерные матрицы и тензоры 7.1. Многомерные матрицы 7.2. Тензоры 7.3. Контрольные вопросы Глава 8. Задачи Библиографический список