Аннотации (04.2010) : ОПТИМАЛЬНОЕ ПО КРИТЕРИЮ ОБЪЕДИНЕННЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ ВЫДЕЛЕНИЕ СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ФОНЕ БИМОДАЛЬНЫХ ГАУССОВОПОДОБНЫХ ИМПУЛЬСНЫХ ПОМЕХ

ОПТИМАЛЬНОЕ ПО КРИТЕРИЮ ОБЪЕДИНЕННЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ ВЫДЕЛЕНИЕ СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ФОНЕ БИМОДАЛЬНЫХ ГАУССОВОПОДОБНЫХ ИМПУЛЬСНЫХ ПОМЕХ

Ростовский военный институт ракетных войск им. Главного маршала артиллерии Неделина М.И., г. Ростов-на-Дону

E-mail: sea@rsu.ru

Разработаны алгоритмы выделения сигналов изображений на фоне бимодальных гауссовоподобных импульсных помех для условий полной априорной неопределенности о распределении сигналов изображений. Алгоритмы основаны на новом критерии оптимальности, объединяющем минимум безусловной вероятности пропуска и максимум вероятности правильного обнаружения при ограниченных уровнях безусловных вероятностей ложной тревоги и правильного необнаружения. Представлены результаты численных исследований алгоритмов, показывающие их более высокое качество по сравнению с известными неоптимальными процедурами, а также оптимальным алгоритмом при условии полной априорной сигнальной неопределенности.

Ключевые слова: сигналы изображения, импульсные помехи, выделение сигналов, бимодальное распределение, критерий объединенных ограничений.

Коды OCIS: 100.2000.

УДК 004.932.4

Поступила в редакцию 11.09.2009.

Discrimination of image signals on a background of bimodal Gaussoid pulsed noise, optimal by the combined-limitation criterion

E. A. Samoĭlin

Algorithms have been developed for discriminating image signals on a background of bimodal Gaussoid pulse noise under conditions of complete a priori indeterminacy concerning the image-signal distribution. The algorithms are based on a new optimality criterion that combines the minimum of the unconditional skip probability with the maximum correct-detection probability at limited levels of unconditional false-alarm and correct-nondetection probabilities. The results of numerical studies of algorithms are presented that show that they are of higher quality than known nonoptimal procedures, as well as than the optimal algorithm under the condition of complete a priori signal indeterminacy.

ЛИТЕРАТУРА

1. Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital image processing. Pearson Education, Inc., Prentice Hall, New Jersey, 2002. Рус. перевод:Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.

2. Gonzalez R.C., Woods R.E, Eddins S.L. Digital image processing using MATLAB. Pearson Education, Inc., Prentice Hall, New Jersey, 2004. Рус. перевод:Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. 616 с.

3. Ким В., Ярославский Л.П. Ранговые алгоритмы обработки изображений // Адаптивные методы обработки изображений: Сборник научных трудов / Под ред. В.И. Сифорова, Л.П. Ярославского. М.: Наука, 1988. С. 35–73.

4. Самойлин Е.А. Пространственно-избирательная фильтрация изображений // Изв. вузов. Приборостроение. 2006. Т. 49. № 12. С. 7–12.

5. Самойлин Е.А. Оптимальные по критерию Неймана–Пирсона алгоритмы оценивания белых гауссовых импульсных помех на изображениях // Оптический журнал. 2009. Т. 76. № 2. С. 13–19.

6. Самойлин Е.А. Оптимальное оценивание положения центрированных в нуле гауссовских импульсных помех на изображениях // Оптический журнал. 2009. Т. 76. № 3. С. 25–33.

7. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Радио и связь, 1989. 656 с.

8. Korn G.A., Korn T.M. Mathematical handbook for scientists and engineers. McGraw-Hill Book Company, New York, San Francisco, Toronto, London, Sydney, 1968. Рус. перевод: Корн Г., Корн Т. Справочник по математике (для научных работников и инженеров) / Под ред. И.Г. Арамановича. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1978. 832 с.

9. Самойлин Е.А. Алгоритмы оценивания импульсного шума в задачах цифровой фильтрации оптических изображений // Оптический журнал. 2006. Т. 73. № 12. С. 42–46.

Полный текст