Перетворення функцій розподілу випадкових величин в задачах нелінійної обробки зображень

dc.citation.epage93
dc.citation.issue440 : Радіоелектроніка та телекомунікації
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету “Львівська політехніка”
dc.citation.spage83
dc.contributor.affiliationНаціональний університет "Львівська політехніка"
dc.contributor.authorПрудиус, І. Н.
dc.contributor.authorСинявський, А. Т.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2020-03-26T10:56:33Z
dc.date.available2020-03-26T10:56:33Z
dc.date.created2001-03-27
dc.date.issued2001-03-27
dc.description.abstractРозвинуто підходи до здійснення нелінійної обробки зображень з використанням принципів параметричного та непараметричного статистичного оцінювання. Запропоновано новий метод формування функцій нелінійної обробки, який базується на розв'язанні нелінійного рівняння, записаного через інтегральні функції розподілу випадкової величини, що перетворюється. Ефективність розробленого підходу підтверджено на прикладах покращання якості слабоконтрастних зображень різної природи та знешумлення радіолокаційних зображень при їх гомоморфній обробці.
dc.description.abstractThe nonlinear image processing approaches based on both nonparametric and parametric principles were developed. New method of nonlinear functions determination on the basis a solving of nonlinear equation has been created when this equation was written by cumulative distribution functions of the random variable. An efficiency of proposed approach was proved on examples of both quality increasing of low contrast images with various natures and denoising of radar images at their homomorphic transform.
dc.format.extent83-93
dc.format.pages11
dc.identifier.citationПрудиус І. Н. Перетворення функцій розподілу випадкових величин в задачах нелінійної обробки зображень / І. Н. Прудиус, А. Т. Синявський // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. — Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2002. — № 440 : Радіоелектроніка та телекомунікації. — С. 83–93.
dc.identifier.citationenPrudyus I. N. Peretvorennia funktsii rozpodilu vypadkovykh velychyn v zadachakh neliniinoi obrobky zobrazhen / I. N. Prudyus, A. T. Syniavskyi // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". — Lviv : Vydavnytstvo Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", 2002. — No 440 : Radioelektronika ta telekomunikatsii. — P. 83–93.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/47866
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Національного університету “Львівська політехніка”
dc.relation.ispartofВісник Національного університету “Львівська політехніка”, 440 : Радіоелектроніка та телекомунікації, 2002
dc.relation.references1. Gonzalez R.C., WintzP. Digital image processing. - Reading: Massachusetts, 1987.
dc.relation.references2. Pitas L, Venetsanopoulos A. Nonlinear mean in images processing // IEEE Trans, on Circ. and Syst. - 1986. - Vol 35. - No. 1.
dc.relation.references3. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции: Пер. с англ. - М.: Сов. радио, 1972. - 744 с.
dc.relation.references4. Левин Б.Р. Теоретически основы статистической радиотехники. - М.: Радио и связь, 1989. - 656 с.
dc.relation.references5. Купченко Ю.П. Нелинейная оценка параметров негауссовских радио-физических сигналов. - К: Вища шк., 1987.
dc.relation.references6. Гудмен Д.М. О производных оператора гомоморфного преобразования и их применении к некоторым задачам обработки сигнала // ТИИЭР. - 1990. - Ns 4. - Т. 78. - С. 57-68.
dc.relation.references7. Хампель Ф.Р., Рончетти Э.М., Рауссеу П.Ю., Штаель В.А. Робастность в статистике. Подход на основе фукций влияния. - М.: Мир, 1989.
dc.relation.references8. Марагос П., Шафер Р. У. Морфологические системы для многомерной обработки сигналов // ТИИЭР. - 1990. -№ 4. - Т. 78. - С. 109-132.
dc.relation.references9. Lee J, Digital image enhancement and noise filtering by use o f local statistics. IEEE Trans. Patern Anal Machine Intell. - 1980. - Vol PAMI-2. - P. 165-168.
dc.relation.references10. Prudyus I., Voloshynovskiy S., Synyavskyy A. Wavelet-Based MAP Image Demising using Provably Better Class of Stochastic I.I.D. Image Models // Proc. o f papers of 5th Intern. Conf. on Telecommunications in Modern Satellite, Cable and Broadcasting Services (TELSIKS 2001). Nis (Yugoslavia), 2001. - Vol 2. - P. 583-586.
dc.relation.references11. Kuruoglu E.E., Fitzgerald W.J., Molina C. Approximation Of a-Stable Probability Densities Using Finite Gaussian Mixtures // Proc. o f papers of. EUSIPCO Conf - Rodes (Greece), Sep 1998. - P. 989-992.
dc.relation.references12. Choi H., Baraniuk R.G. Wavelet-domain statistical models and Besov spaces // Proc. o f SPIE Technical conference on Wavelet Applications in Signal Processing VII, - Denver (USA). - 1999. - P.1024-1029.
dc.relation.references13. Prudyus IN., Synyavskyy A.T. Usage o f Wavelet transform for statistic prior presentation in image processing problems // Proc. o f International Conference nThe Experience of Designing and Application o f CAD Systems in Microelectronics'' (CADSM}2001). Slavske-Lviv: NU "LP”. - Feb. 12-17, 2001. -P. 88-89.
dc.relation.references14. Geman S., Geman D. Stochastic relaxation, Gibbs distributions, and the Bayesian restoration of images // IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine lntrel - 1984. - Vol 6. - № 6. - P. 721-741.
dc.relation.references15. Белокуров А. А. Методы сглаживания спекл-шума на радиолокационных изображениях земной поверхности // Зарубежная радиоэлектроника. - 1990. -№6. - С 26-35.
dc.relation.references16. Ахметьянов В.И., Пасмуров А.Я. Обработка радиолокационных изображений в задачах дистанционного зондирования Земли // Зарубежная радиоэлектроника: Спец, выпуск ”Радиолокация". - 1987. -№ 1. - С. 70-81.
dc.relation.references17. Прудиус I.H., Синявський А.Т. Статистичні властивості зображень, сформованих когерентними радіолокаційними системами // Радіоелектроніка та телекомунікації. - 2001. - N9 428. - С. 90-98.
dc.relation.references18. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы: Учеб, пособие. -М.: Наука, 1987.
dc.relation.referencesen1. Gonzalez R.C., WintzP. Digital image processing, Reading: Massachusetts, 1987.
dc.relation.referencesen2. Pitas L, Venetsanopoulos A. Nonlinear mean in images processing, IEEE Trans, on Circ. and Syst, 1986, Vol 35, No. 1.
dc.relation.referencesen3. Van Tris H. Teoriia obnaruzheniia, otsenok i moduliatsii: transl. from English - M., Sov. radio, 1972, 744 p.
dc.relation.referencesen4. Levin B.R. Teoreticheski osnovy statisticheskoi radiotekhniki, M., Radio i sviaz, 1989, 656 p.
dc.relation.referencesen5. Kupchenko Iu.P. Nelineinaia otsenka parametrov nehaussovskikh radio-fizicheskikh sihnalov, K: Vishcha shk., 1987.
dc.relation.referencesen6. Hudmen D.M. O proizvodnykh operatora homomorfnoho preobrazovaniia i ikh primenenii k nekotorym zadacham obrabotki sihnala, TIIER, 1990, Ns 4, V. 78, P. 57-68.
dc.relation.referencesen7. Khampel F.R., Ronchetti E.M., Rausseu P.Iu., Shtael V.A. Robastnost v statistike. Podkhod na osnove fuktsii vliianiia, M., Mir, 1989.
dc.relation.referencesen8. Marahos P., Shafer R. U. Morfolohicheskie sistemy dlia mnohomernoi obrabotki sihnalov, TIIER, 1990. -No 4, V. 78, P. 109-132.
dc.relation.referencesen9. Lee J, Digital image enhancement and noise filtering by use o f local statistics. IEEE Trans. Patern Anal Machine Intell, 1980, Vol PAMI-2, P. 165-168.
dc.relation.referencesen10. Prudyus I., Voloshynovskiy S., Synyavskyy A. Wavelet-Based MAP Image Demising using Provably Better Class of Stochastic I.I.D. Image Models, Proc. o f papers of 5th Intern. Conf. on Telecommunications in Modern Satellite, Cable and Broadcasting Services (TELSIKS 2001). Nis (Yugoslavia), 2001, Vol 2, P. 583-586.
dc.relation.referencesen11. Kuruoglu E.E., Fitzgerald W.J., Molina C. Approximation Of a-Stable Probability Densities Using Finite Gaussian Mixtures, Proc. o f papers of. EUSIPCO Conf - Rodes (Greece), Sep 1998, P. 989-992.
dc.relation.referencesen12. Choi H., Baraniuk R.G. Wavelet-domain statistical models and Besov spaces, Proc. o f SPIE Technical conference on Wavelet Applications in Signal Processing VII, Denver (USA), 1999, P.1024-1029.
dc.relation.referencesen13. Prudyus IN., Synyavskyy A.T. Usage o f Wavelet transform for statistic prior presentation in image processing problems, Proc. o f International Conference nThe Experience of Designing and Application o f CAD Systems in Microelectronics'' (CADSM}2001). Slavske-Lviv: NU "LP", Feb. 12-17, 2001. -P. 88-89.
dc.relation.referencesen14. Geman S., Geman D. Stochastic relaxation, Gibbs distributions, and the Bayesian restoration of images, IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine lntrel - 1984, Vol 6, No 6, P. 721-741.
dc.relation.referencesen15. Belokurov A. A. Metody shlazhivaniia spekl-shuma na radiolokatsionnykh izobrazheniiakh zemnoi poverkhnosti, Zarubezhnaia radioelektronika, 1990. -No 6, P. 26-35.
dc.relation.referencesen16. Akhmetianov V.I., Pasmurov A.Ia. Obrabotka radiolokatsionnykh izobrazhenii v zadachakh distantsionnoho zondirovaniia Zemli, Zarubezhnaia radioelektronika: Spets, vypusk "Radiolokatsiia", 1987. -No 1, P. 70-81.
dc.relation.referencesen17. Prudyus I.H., Syniavskyi A.T. Statystychni vlastyvosti zobrazhen, sformovanykh koherentnymy radiolokatsiinymy systemamy, Radioelektronika ta telekomunikatsii, 2001, N9 428, P. 90-98.
dc.relation.referencesen18. Bakhvalov N.S., Zhidkov N.P., Kobelkov H.M. Chislennye metody: Ucheb, posobie. -M., Nauka, 1987.
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2002
dc.rights.holder© Прудиус І. Н., Синявський А. Т., 2002
dc.subject.udc621.396
dc.subject.udc519.216
dc.titleПеретворення функцій розподілу випадкових величин в задачах нелінійної обробки зображень
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2002n440_Prudyus_I_N-Peretvorennia_funktsii_83-93.pdf
Size:
150.21 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Thumbnail Image
Name:
2002n440_Prudyus_I_N-Peretvorennia_funktsii_83-93__COVER.png
Size:
3.24 MB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.97 KB
Format:
Plain Text
Description: