ДОКЛАДЫ АКАДЕМИИ НАУК
ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Print ISSN: 1727-2769    Online ISSN: 2658-3747
English | Русский

Последний выпуск
№3(40) июль-сентябрь 2018

Многовыборочная ранговая сегментация изображений

Выпуск № 2 (27) апрель-июнь 2015
Авторы:

Подрезов Роман Владимирович
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/1727-2769-2015-2-110-116
Аннотация
В данной статье рассматривается задача сегментации изображений в условиях непараметрической априорной неопределенности относительно распределений яркостных классов. Отсчеты изображения предполагаются независимыми. В таких условиях применимы ранговые алгоритмы сегментации, но недостатком таких алгоритмов, оценивающих порог по одной рабочей выборке с фиксированным положением или подбором положения, является значительная чувствительность к взаимному расположению области класса и выборки. В отличие от существующих ранговых методов предлагаемый алгоритм использует критерий максимального правдоподобия, вычисляемого по нескольким выборкам. Также в статье изложен способ эффективного вычисления решающей статистики для предлагаемого метода и метода, использующего подбор положения выборки. Способ заключается в предварительном сопоставлении номера выборки каждому рангу и использовании номера выборки для вычисления приращения логарифмической функции правдоподобия. Работа алгоритма была проверена на моделях изображений с нормальными распределениями классов. Приведены зависимости вероятности ошибки по критерию Котельникова от дисперсии распределений классов, количества наблюдений классов в рабочих выборках и расположения пространственно сгруппированных наблюдений класса относительно выборок. Характеристики подтверждают возможность решения задач сегментации полутоновых изображений устойчиво к изменению положения сгруппированных наблюдений.
Ключевые слова: сегментация изображений, максимальное правдоподобие, ранговая статистика

Список литературы
  1.    Rosenblatt M. Remarks on Some Nonparametric Estimates of a Density Function /  M. Rosenblatt // The Annals of Mathematical Statistics. – 1956. ­– Vol. 27. – No. 3. – pp. 832. doi:10.1214/aoms/1177728190

    1. Parzen E. On Estimation of a Probability Density Function and Mode / E. Parzen // The Annals of Mathematical Statistics. – 1962. – Vol. 33. – No. 3. – pp. 1065. doi:10.1214 /aoms/1177704472.
    2. Cover T.M. Nearest neighbor pattern classification / T.M. Cover, P.E. Hart // IEEE Transactions on Information Theory. – 1967. – Vol. 13. – No. 1. – pp. 21–27. doi:10.1109 /TIT.1967.1053964.
    3. Райфельд М.А. Ранговое оценивание количества фоновых элементов на бинарных изображениях / Райфельд М.А. // Радиотехника и электроника. – 1996. – Т.41, №4. – С. 472 – 477.
    4. Райфельд, М. А. Непараметрические методы обнаружения и оценивания сигналов и изображений [Текст]: дис. … д-ра техн. наук: 05.13.17: защищена 24.12.09 : утв. 21.05.10 / Райфельд Михаил Анатольевич. ­– Новосибирск, 2009. – 367 с. – Библиогр.: c. 347–362. – 05201050385
    Просмотров: 654