УДК: 004.932.2

Обучаемая программа распознавания данных дистанционного зондирования

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Гальяно Сизаско Ф.Р. Обучаемая программа распознавания данных дистанционного зондирования // Оптический журнал. 2010. Т. 77. № 8. С. 42–46.

Galiano Sizasko F.R. Trainable program for recognizing remote-probing data [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2010. V. 77. № 8. P. 42–46.

Ссылка на англоязычную версию:

F. R. Gal’yano Sizasko, "Trainable program for recognizing remote-probing data," Journal of Optical Technology. 77(8), 495-498 (2010). https://doi.org/10.1364/JOT.77.000495

Аннотация:

В статье рассматривается применение инвариантного представления изображения для создания системы композиции алгоритмов сегментации. Представление называется инвариантным, так как не зависит от преобразований шкалы яркости изображения, сохраняющих количество и порядок бинов гистограммы. Рассматривается работа системы в режиме классификации и кластеризации. В первом случае эксперт инкрементно обучает систему, уточняя состав обучающей выборки на основе формируемой системой обратной связи. В процессе обучения система автоматически исключает из исходного набора алгоритмов сегментации подмножество алгоритмов, которые не могут быть использованы для выделения пикселов обучающей выборки. Описывается структура программной реализации. Приводится пример обработки данных дистанционного зондирования.

Ключевые слова:

данные дистанционного зондирования, сегментация, инвариантное представление изображения

Коды OCIS: 100.2000, 100.2960

Список источников:

1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006. 1072 с.
2. Chi-hau Chen. Image processing for remote sensing. Boca Raton.: CRC Press, 2008. 380 р.
3. Журавлев Ю.И. Об алгебраических методах в задачах распознавания и классификации // Распознавание, классификация, прогноз. В. 1. М.: Наука, 1988. С. 9–16.
4. Харинов М.В., Гальяно Ф.Р. Распознавание изображений посредством представления в различном числе градаций // Сб. докл. 14-й Всерос. конф. “Математические методы распознавания образов”. Владимирская обл., г. Суздаль. М., 2009. С. 465–468.
5. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие: Общий подход на основе принципа минимальной длины описания. СПб.: Политехника, 2007. 548 с.
6. Харинов М.В. Запоминание и адаптивная обработка информации цифровых изображений. СПб.: изд-во СПбГУ, 2006. 138 с.
7. Харинов М.В. Адаптивное встраивание водяных знаков по нескольким каналам // Патент России № 2329522. 2008.