Основы теории обработки изображений. Крашенинников В.Р. - 11 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

11
Пример 1. Пусть требуется сформировать последовательность плоских И, имеющих
НКФ
)3/exp(7,0)2/exp(3,0)(
2222
ρρρ
−+−=r
по пространству. Тогда
153,03/7,02/3,0,2
22
=+== kn
,
.509,0)3(,491,0)2(
=
=
=
=
RPRP
Таким образом, R
равняется 2 или 3 с вероятностями 0,491 и 0,509. Если коэффициент корреляции на еди-
ничном интервале времени должен быть равен, например, 0,99, то из уравнения
99,0)1exp( =⋅−
μ
находим
01,099.0ln
=
−=
μ
. Параметры c и
λ
найдем из (4.11) при
заданной дисперсии
2
σ
, учитывая, что
545,6509,03491,02][][
222
=⋅+⋅== RMRM
n
,
имеем
22232
0039,0][/2
σπσμλ
== RMc
. Взяв с = 1, получаем
2
0039,0
σλ
=
.
4.2.4. Оценка параметров изображений
При обработке И или построении их моделей часто возникает задача
оценки их параметров. Пусть имеется, например, плоское однородное И
}{
ij
xX =
. Требуется оценить его основные характеристики – математиче-
ское ожидание
x
m
, дисперсию
x
σ
и КФ
()
)])([(,
, xjbiaxabx
mxmxMjiV
−
−
=
++
. Обычно И состоит из большого числа
пикселей, поэтому достаточно хорошие оценки этих характеристик можно
получить в виде выборочных средних:
∑
=
ji
ijx
x
N
m
,
,
1
ˆ
∑∑
−=−=
ji
xij
ji
xijx
mx
N
mx
N
,
22
,
22
ˆ
1
)
ˆ
(
1
ˆ
σ
, (4.14)
()
∑∑
−=−−=
++++
ji
xbjaiij
ji
xbjaixijx
mxx
N
mxmx
N
baV
,
2
,
,
,
ˆ
1
)
ˆ
)(
ˆ
(
1
,
ˆ
, (4.15)
где N – количество элементов в соответствующем усреднении.
Отметим, что в случае неоднородности И оценки (4.14) и (4.15) следует
применять только к участкам, где И относительно однородны. Иначе будут
получаться неверные, чрезмерно усредненные характеристики.
4.3. Содержание отчета
1.
Титульный лист.
2.
Цель лабораторной работы.
3.
Задание на работу.
4.
Краткое изложение теоретической части.
5.
Алгоритм имитации И.
6.
Распечатка программы имитации.
7.
Распечатка нескольких И.
8.
Таблица оценок параметров имитированных И (для КФ плоского И –
дополнительно график изолиний, как на рис. 4.2).
9.
Выводы по работе.

Страницы