Основы теории обработки изображений. Крашенинников В.Р. - 12 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

12
4.4. Контрольные вопросы
1. Основная модель И в виде сеточного СП.
2.
Гауссовские СП. Однородные и стационарные СП.
3.
Корреляционная функция И.
4.
Линейные авторегрессионные модели СП.
5.
Авторегрессионная модель Хабиби многомерных И, их КФ.
6.
Волновая модель И, задачи ее анализа и синтеза.
7.
Оценка основных характеристик И.
4.4. Задания на лабораторную работу
1.
Имитация последовательности кадров И заданных размеров с задан-
ными характеристиками, используя заданную модель. Составленная
программа должна обеспечивать визуализацию имитированных И.
2.
Оценка среднего значения, дисперсии и КФ имитированных И.
5. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2
«ОЦЕНКА ИЗОБРАЖЕНИЙ»
5.1. Цель работы
Изучение некоторых методов оценки элементов изображений по сово-
купности наблюдений.
5.2. Теоретическая часть
5.2.1. Оценка элементов изображения как
статистическая задача оценки параметров
При обработке И часто требуется оценить значения его элементов, имея
ту или иную информацию. Пусть требуется построить оценку
x
ˆ
элементов
()
T
m
xxx ,...,
1
=
изображения X по имеющимся наблюдениям
()
T
n
zzz ,...,
1
=
.
Вектор
x
может состоять и из одного элемента x. Если вектор наблюдений
z
не содержит элементы
x
, то оценка
x
ˆ
называется прогнозом. В этом слу-
чае
z
обычно содержит элементы И, соседние с
x
. Такая задача может воз-
никнуть, например, если
x
по каким-то причинам не наблюдаемы. Если же
z
содержит зашумленные (искаженные) наблюдения элементов
x
, то гово-
рят о задаче
оценки или фильтрации
x
. В этой лабораторной работе ис-
следуется задача прогноза, но теоретическая часть может быть отнесена к
любому виду оценки.
Рассматриваемая задача оценки элементов И является одной из основ-
ных задач математической статистики. Оптимальной оценкой (оптимальным

Страницы