{"title":"外来者海洋水体表面光学图像探测","authors":"Евгений Георгиевич Жиляков, Д. А. Черноморец","doi":"10.52575/2687-0932-2023-50-1-219-230","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Рассматривается задача определения признаков, пространства значений которых для фрагментов оптических изображений морской воды и покрытых посторонними объектами различаются, что позволяет использовать их при построении решающей процедуры обнаружения этих объектов при соответствующей обработке пикселей изображений. В виду нестационарности параметров среды оказывается целесообразным производить обучение и обнаружение постороннего объекта с использованием одного кадра сьемки. В качестве признака наличия постороннего объекта предлагается использовать оценку коэффициента вариации квадратного фрагмента пикселей изображения. На основании результатов вычислительных экспериментов с оптическими изображениями поверхности морской воды и моделями объектов показано, что при фиксированной вероятности ошибки первого рода, вероятность ошибок второго рода существенно зависит от соотношений размеров объекта и длины преобладающей волны. Предложен способ оценки длины преобладающей волны на основе субполосного анализа.","PeriodicalId":111150,"journal":{"name":"Экономика. Информатика","volume":"51 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-03-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Об обнаружении на оптических изображениях поверхности морской акватории посторонних объектов\",\"authors\":\"Евгений Георгиевич Жиляков, Д. А. Черноморец\",\"doi\":\"10.52575/2687-0932-2023-50-1-219-230\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Рассматривается задача определения признаков, пространства значений которых для фрагментов оптических изображений морской воды и покрытых посторонними объектами различаются, что позволяет использовать их при построении решающей процедуры обнаружения этих объектов при соответствующей обработке пикселей изображений. В виду нестационарности параметров среды оказывается целесообразным производить обучение и обнаружение постороннего объекта с использованием одного кадра сьемки. В качестве признака наличия постороннего объекта предлагается использовать оценку коэффициента вариации квадратного фрагмента пикселей изображения. На основании результатов вычислительных экспериментов с оптическими изображениями поверхности морской воды и моделями объектов показано, что при фиксированной вероятности ошибки первого рода, вероятность ошибок второго рода существенно зависит от соотношений размеров объекта и длины преобладающей волны. Предложен способ оценки длины преобладающей волны на основе субполосного анализа.\",\"PeriodicalId\":111150,\"journal\":{\"name\":\"Экономика. Информатика\",\"volume\":\"51 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-03-30\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Экономика. Информатика\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.52575/2687-0932-2023-50-1-219-230\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Экономика. Информатика","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.52575/2687-0932-2023-50-1-219-230","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Об обнаружении на оптических изображениях поверхности морской акватории посторонних объектов
Рассматривается задача определения признаков, пространства значений которых для фрагментов оптических изображений морской воды и покрытых посторонними объектами различаются, что позволяет использовать их при построении решающей процедуры обнаружения этих объектов при соответствующей обработке пикселей изображений. В виду нестационарности параметров среды оказывается целесообразным производить обучение и обнаружение постороннего объекта с использованием одного кадра сьемки. В качестве признака наличия постороннего объекта предлагается использовать оценку коэффициента вариации квадратного фрагмента пикселей изображения. На основании результатов вычислительных экспериментов с оптическими изображениями поверхности морской воды и моделями объектов показано, что при фиксированной вероятности ошибки первого рода, вероятность ошибок второго рода существенно зависит от соотношений размеров объекта и длины преобладающей волны. Предложен способ оценки длины преобладающей волны на основе субполосного анализа.