Научно-технический
«ОПТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ»
издается с 1931 года
 
   
Русский вариант сайта Английский вариант сайта
   
       
   
       
Статьи последнего выпуска

Электронные версии
выпусков начиная с 2008


Алфавитный указатель
2000-2010 гг


444
Архив оглавлений
выпусков 2002-2007 гг


Реквизиты и адреса

Вниманию авторов и рецензентов!
- Порядок публикации
- Порядок рецензирования статей
- Типовой договор
- Правила оформления
- Получение авторского вознаграждения


Контакты

Подписка

Карта сайта





Журнал с 19.02.2010 входит в новый «Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук»
Аннотации (04.2017) : ВЕЙВЛЕТ-ФРАКТАЛЬНО-КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ТИПА ДИНАМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА, ОБНАРУЖИВАЕМОГО ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫМ ПРИБОРОМ

ВЕЙВЛЕТ-ФРАКТАЛЬНО-КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ТИПА ДИНАМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА, ОБНАРУЖИВАЕМОГО ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫМ ПРИБОРОМ

© 2017 г.       А. Н. Катулев, доктор техн. наук; А. А. Храмичев, канд. техн. наук

Научно-исследовательский центр Центрального научно-исследовательского института войск ВКО Минобороны России, г. Тверь

E-mail: khramicheva@yandex.ru

УДК 004.932.2, 517.968

Поступила в редакцию 18.07.2016

Предложен инвариантный к особенностям траектории движения динамических объектов алгоритм автоматического распознавания их типов оптико-электронным прибором на реальном естественном фоне. Алгоритм основан на принципе отношения функций правдоподобия простых альтернативных гипотез, реализует несмещ¸нный наиболее мощный критерий распознавания объектов при априорной неопределенности о фоноцелевой обстановке. Функции правдоподобия вычисляются для выборок энергии вейвлет-спектров, фрактальных размерностей и максимальных собственных значений автокорреляционных матриц измеренных прибором координат угла места, азимута и вычисленной максимальной дальности объекта на конечном отрезке времени. Моделированием установлена высокая эффективность алгоритма в реальном масштабе времени на современных ПЭВМ.

Ключевые слова: оптико-электронный прибор, тип динамического объекта, распознавание, статистики распознавания, критерий, алгоритм.

Коды OCIS: 110.2960, 100.2000

 

Литература

1.         Криксунов Л.З. Приборы ночного видения. Киев: Изд-во «Техника», 1975. 216 с.

2.         Гузенко О.Б., Катулев А.Н., Храмичев А.А., Ягольников С.В. Автоматическое обнаружение и сопровождение динамических объектов на изображениях, формируемых оптико-электронными приборами в условиях априорной неопределенности. Методы и алгоритмы. М.: Радиотехника, 2015. 285 с.

3.         Катулев А.Н., Колонсков А.А., Храмичев А.А., Ягольников С.В. Адаптивный метод и алгоритм обнаружения малоконтрастных объектов оптико-электронным средством // Оптический журнал. 2014. Т. 82. № 2. С. 29–39.

4.        Федер Е. Фракталы. М.: Мир, 1991. 254 с.

5.         Потапов А.А., Гуляев Ю.В., Никитов С.А., Пахомов А.А., Герман В.А. Новейшие методы обработки изображений. М.: Физматлит, 2008. 496 с.

6.        Лапко А.В., Лапко В.А. Построение доверительных границ для решающей функции в двуальтернативной задаче распознавания образов // Автометрия. 2015. T. 51. № 4. C. 62–67.

7.         Гашников М.В., Глумов Н.И., Ильясова Н.Ю., Мясников В.В., Попов С.Б., Сергеев В.В., Сойфер В.А., Храмов А.Г., Чернов А.В., Чернов В.М., Чичева М.А., Фурсов В.А. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. Сойфера В.А. М.: Физматлит, 2003. 784 с.

8.        Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MatLab. М.: Техносфера, 2006. 616 с.

9.        Кокс Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика. М.: Мир, 1978. 560 с.

10.       Фаддеев А.К., Фаддеева В.Н. Вычислительные методы линейной алгебры. М.: ФМЛ, 1960. 656 с.

11.       Яковлев А.Н. Основы вейвлет-преобразованя сигналов. М.: САЙНС-ПРЕСС, 2003. 80 с.

12.       Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука, 1968. 406 с.

13.       Ван Трис. Г. Теория обнаружения, оценок и модуляция. Т. 1. М.: Сов. радио, 1972. 741 с. (см. с.109).

14.       Миддлтон Д. Введение в статистическую теорию связи. Т. 2. М.: Сов. радио, 1962. 832 с.

15.       Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. М.: Наука, 1971. 576 с.

16.       Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. Т. 3. М.: Наука, 1976. 736 с.

17.       Катулев А.Н., Храмичев А.А. Автоматическая вейвлет-сегментация фоноцелевого кадра оптико-электронного прибора при обнаружении динамических объектов на 2D изображении // Оптический журнал. 2016. Т. 83. № 2. C. 30–39.

18.       Вилкас. Э.Й. Оптимальность в играх и решениях. М.: Наука, 1970. 236 с.

19.       Сосулин Ю.Г. Теоретические основы радиолокации и радионавигации. М.: Радио и связь, 1992. 304 с.

20.      Кузьмин С.З. Основы теории цифровой обработки радиолокационной информации. М.: Сов. радио, 1974. 432 с.

21.       Сычев В.В. Вычисление корреляционной размерности, корреляционной энтропии и показателя Херста по временному ряду данных // Пущино: Институт математической биологии РАН, 2002. http://impb.psn.ru/~sychyov.

22.      Башаринов А.Е., Флейшман Б.С. Методы статистического последовательного анализа и их радиотехнические приложения. М.: Сов. радио, 1962, 352 с.

23.      Малышев В.А., Хмаров И.М., Малышев О.В., Канивец В.Ю., Мирзоян А.С., Кондрашов Н.Г., Вишняков А.С. Распознавание наземных объектов и летательных аппаратов 2D и 3D оптико-электронными системами. М.: ФГУП «НТЦ Информатика», 2013. 158 с.

 

 

Полный текст