Представляя многомерную апостериорную плотность вероятности как произведение апостериорных вероятностей дискретного и непрерывных параметров двоичных импульсных сигналов, адекватных элементам последовательностей РДИ, получено уравнение совместной апостериорной вероятности дискретного и непрерывных параметров импульсных сигналов в форме:

(26)

где , (рис. 9); , ‑ апостериорные оценки флуктуирующей части амплитуды и задержки бинарных импульсных сигналов; , ‑ дисперсии апостериорных оценок непрерывных параметров импульсного сигнала в элементе ; – экстраполированная оценка флуктуирующей части амплитуды импульсного сигнала элемента ; – экстраполированная оценка задержки импульсного сигнала элемента ; ; ; ; ; – априорная дисперсия флуктуаций амплитуды; ; ; – априорная дисперсия флуктуаций параметра ; – период тактовой частоты системы.

Полагая, что флуктуации амплитуды сигнала малы, т. е. выполняется условие и , проинтегрировав уравнение (26) по непрерывным параметрам, разделив полученное выражение с = на выражение с = и прологарифмировав, получен рекуррентный алгоритм нелинейной фильтрации дискретного параметра бинарных трехмерных импульсных сигналов, адекватных элементам РДИ ВП ЦПИ:

(27)

где – логарифм функции правдоподобия дискретного параметра () в экстраполированной на такт точке оценки амплитуды и задержки сигнала в элементе РДИ ВП ЦПИ (рис.9); – оценка отношения сигнал/шум в единичном импульсе; – экстраполированная оценка амплитуды в элементе РДИ в -м кадре ВП ЦПИ; – нормированная автокорреляционная функция единичного двоичного импульсного сигнала;

.

Интегрируя уравнение (26) по дискретному и непрерывному энергетическому параметру, получено уравнение для апостериорной оценки задержки :

, (28)

где – нормированная на апостериорная дисперсия задержки; ; - установившееся значение апостериорной дисперсии; – коэффициент, определяющий ширину спектра единичного сигнала; ; , ().

Интегрируя уравнение (26) по дискретному и непрерывному неэнергетическому параметру (задержке), получено уравнение для оценки флуктуирующей части амплитуды сигнала при гауссовских флуктуациях:

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

, (29)

где ‑ нормированная апостериорная дисперсия амплитуды сигнала;

; – сигнальная составляющая функции правдоподобия.

Окончательный алгоритм фильтрации дискретного параметра двоичного сигнала имеет вид:

(30)

Если шумы на входе приемника малы, то, пренебрегая шумовым членом в квадратной скобке (30), получим

.

Особенностью приемного устройства является наличие перекрестных связей между каналами оценивания дискретного и непрерывных параметров, осуществляющих весовую обработку принимаемого сигнала. Выход нелинейного фильтра дискретного параметра управляет каналами измерения непрерывных параметров через коэффициенты и , что позволяет повысить точность измерения задержки и амплитуды. В то же время экстраполированные оценки непрерывных параметров используются для формирования опорного сигнала синхронного детектора, повышая качество детектирования импульсных сигналов.

Рис. 15

На рис. 15 представлен выигрыш по мощности при совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров (амплитуды и задержки) сигнала. Отношение сигнал/шум на входе приемного устройства равно -3 дБ. Сплошными линиями обозначены графики выигрыша при наличии каналов измерения задержки и амплитуды, пунктирными – при их отсутствии.

Статистическая избыточность трехмерных коррелированных импульсных сигналов, адекватных элементам РДИ ВП ЦПИ, даже при относительно небольшой корреляции по каждому измерению =0,8 имеет большую величину (=0,99), реализация которой в условиях флуктуирующей амплитуды и случайной задержки дает дополнительный

выигрыш до 6 дБ по сравнению с устройством фильтрации без каналов оценки непрерывных параметров при ширине спектра флуктуаций амплитуды и задержки импульсов .

В заключении обобщены основные научные и практические результаты проведенных исследований.

Основные научные результаты

1.  На основе представления динамических ЦПИ многомерными цепями Маркова с несколькими состояниями и энтропийного подхода к вычислению вероятностей состояний элементов в ЦПИ, синтезирована многомерная ММ, требующая для своей реализации только операций сравнения. Адекватность разработанных ММ реальным динамическим ЦПИ подтверждена статистическими оценками элементов МВП для искусственных и реальных изображений.

2.  Разработан метод сжатия статических и динамических ЦПИ на основе синтезированной многомерной ММ, с учетом повторяющихся и инверсных областей в соседних РДИ, позволяющий снизить вычислительные ресурсы, при соотношении качество/степень сжатия не уступающем известным методам. Для сжатия динамических ЦПИ разработан метод оценки векторов движения по старшему разряду, позволяющий при невысокой вычислительной сложности повысить эффективность сжатия на 40%.

3.  Разработан метод вычисления статистической избыточности в статических и динамических ЦПИ на основе синтезированной многомерной ММ. Получены аналитические выражения, позволяющие оценить предельный коэффициент сжатия статических и динамических ЦПИ, который может быть получен алгоритмами сжатия без потерь.

4.  Разработан метод сегментации, на основе многомерной ММ, позволяющий выделить контуры объектов интереса, в том числе и на зашумленных ЦПИ, меньшими вычислительными ресурсами, чем известные методы.

5.  Разработаны оптимальные и адаптивные алгоритмы нелинейной фильтрации многомерных динамических ЦПИ на фоне аддитивного БГШ, сохраняющие свою эффективность при малых отношениях сигнал/шум. Выигрыш в помехоустойчивости при фильтрации двух коррелированных ВП ЦПИ по сравнению с фильтрацией одной ВП ЦПИ в диапазоне отношений сигнал/шум на входе радиоприемного устройства дБ составляет 3-8 дБ. Разработан метод комбинированной нелинейной фильтрации ВП ЦПИ, разрушенных БГШ, обеспечивающий борьбу с артефактами в алгоритме оптимальной нелинейной фильтрации при резком изменении корреляции между элементами ВП ЦПИ.

6.  Разработан метод вычисления оценок статистических характеристик реальных многомерных динамических ЦПИ, позволяющий в алгоритмах фильтрации динамических ЦПИ выполнить адаптацию за 10-20 строк внутри кадра и 2-3 кадра в ВП ЦПИ.

7.  Разработан алгоритм совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров многомерных импульсных сигналов, адекватных элементам ВП ЦПИ, при гауссовских флуктуациях амплитуды и задержки сигналов, позволяющий повысить помехоустойчивость приема импульсных сигналов, за счет статистической избыточности в ВП ЦПИ. Совместная фильтрация дискретного параметра импульсных коррелированных при наличии каналов измерения непрерывных параметров и сильно коррелированных флуктуациях непрерывных параметров () дает дополнительный выигрыш до 6 дБ по сравнению с устройством фильтрации без каналов оценки непрерывных параметров.

Основные публикации по теме диссертации

Статьи в журналах, входящих в список ВАК

1.  Медведева моделирования цифровых полутоновых изображений / , , // Инфокоммуникацинные технологии: – том 6, №6, 2008. –C. 94-99.

2.  Медведева синтеза математических моделей видеоизображений на основе многомерных цепей Маркова / , , // Нелинейный мир, № 4, 2011. ‑ C.213-231.

3.  Медведева алгоритма сжатия изображений на основе статистических зависимостей между элементами изображения / , // Инфокоммуникацинные технологии: –том 6, №1, 2008. –C. 94-99.

4.  Медведева Е. В. Метод компрессии видеоизображений на основе двумерных цепей Маркова / , // T-Comm. Телекоммуникации и транспорт. № 1, 2011. ‑ С.24-28.

5.  Медведева статистической избыточности статических изображений / Е. П. Петров, Е. В. Медведева // «Вопросы радиоэлектроники», сер. РЛТ, вып.3 – Москва, 2008. – С.76-83.

6.  Медведева вычисления информационных характеристик цифровых полутоновых изображений / , // Инфокоммуникацинные технологии, т.6, №3, 2008. ‑ С.104-109.

7.  Медведева Е. В. Метод выделения контуров в изображении на основе вычисления количества информации / Цифровая обработка сигналов, № 3, 2009. ‑ C. 12–15.

8.  Медведева изображений в прикладных телевизионных системах / Е. В. Медведева, Е. Е. Курбатова // T-Comm. Телекоммуникации и транспорт. №9, 2010. ‑ С.40-42.

9.  Медведева Е. В. Метод сегментации изображений в прикладных телевизионных системах / Е. В. Медведева, Е. Е. Курбатова // T-Comm. Телекоммуникации и транспорт. №2, 2010. ‑ С.46-49.

10.  Medvedeva E. V. A Two-stage image preprocessing algorithm / E. V. Medvedeva, Е. Е. Kurbatova // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 21, No. 2, 2011. ‑ pp.297–301.

11.  Медведева метод выделения контуров на зашумленных изображениях / , Е. В. Медведева, Е. Е. Курбатова // Нелинейный мир, № 6, 2011. ‑ C. 335-341.

12.  Медведева фильтрация видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений / , , // Инфокоммуникационные технологии, т. 5, №4, 2007. – С. 29-35.

13.  Медведева алгоритм фильтрации цифровых полутоновых изображений марковского типа / , Е. В. Медведева, // Инфокоммуникацинные технологии, т.6, №3, 2008. ‑ С.13-18.

14.  Медведева Е. В. Нелинейная фильтрация статистически связанных видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений / Информационные технологии, № 3, 2010. ‑ C. 27–33.

15.  Медведева фильтрация статистически связанных видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений / , // Радиотехника и электроника, том 55, № 3, 2010. ‑ C. 330–339.

16.  Medvedeva E. V. Nonlinear Filtering of Statistically Connected Video Sequences Based on Hidden Markov Chains / E. P. Petrov and E. V. Medvedeva // Journal of Communications Technology and Electronics, Vol. 55, No. 3, 2010. ‑ pp. 307–315.

17.  Медведева комбинированной нелинейной фильтрации коррелированных видеоизображений / , , // Нелинейный мир, № 11, 2010. ‑ C. 677-684.

18.  Медведева Е. В. Адаптивная нелинейная фильтрация цветных видеоизображений / Информационные технологии, № 11, 2009. ‑ C. 61–64.

19.  Медведева нелинейная фильтрация статистически связанных видеопоследовательностей / , , А. П. Метелев // T-Comm. Телекоммуникации и транспорт. №5, 2009. ‑ С.18-21.

20.  Медведева алгоритмов совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров многомерных коррелированных импульсных сигналов / , , Д. Е. Прозоров, // Успехи современной радиоэлектроники, № 12, 2011. ‑ C.5-20.

21.  Медведева совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров многомерных коррелированных импульсных сигналов / , , // Вестник нижегородского университета им. , № 5, Т.3, 2011. ‑ C.75-84.

Учебные пособия

22.  Медведева и алгоритмы обработки изображений: учеб. пособие / , , ; ВятГУ. – Киров: О-Краткое, 20с.

23.  Медведева Е. В. Практикум по теории информации и кодированию в системах связи: учеб. пособие / , ; ВятГУ. – Киров: О-Краткое, 20с.

Статьи в журналах и сборниках трудов

24.  Медведева модели видеоизображений на основе многомерных цепей Маркова / Е. В. Медведева, , А. П. Метелев // Сб. научн. трудов 13‑й Междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». ‑ М.: 2011. - C. 147-151.

25.  Медведева модель цифровых полутоновых изображений Земли из космоса / , Е. В. Медведева, // Матер. II Всерос. НТК «Актуальные проблемы ракетно-космической техники» / СамНЦ РАН – Самара, 2011. – С.179-185.

26.  Медведева среда для исследования эффективных кодов / , // Сб. материалов всерос. НТК «Наука-произв.-техн.-экология» - Киров, т. 1, 2007. - С. 232-234.

27.  Медведева алгоритма сжатия бинарных изображений на основе марковских случайных процессов / , Д. Н. Коробейников, А. Е. Бочихин // Сб. материалов всерос. НТК «Наука-произв.-техн.-экология» - Киров, т. 1, 2007. - С. 227-231.

28.  Медведева полутоновых изображений на основе корреляции разрядных двоичных изображений / , // Материалы 15-й Межрег. конф. Московского и Нижегородского отд. НТОРЭС им. «Обработка сигналов в системах наземной радиосвязи и оповещения»: Н. Новгород – Москва. 2007. – С. 214-217.

29.  Медведева сжатия полутоновых изображений с потерями качества на основе статистических зависимостей между элементами изображения / , Е. П. Петров // Материалы 7-ой МНТК «Перспективные технологии в средствах передачи информации», Владимир: РОСТ, 2007. – С. 183-186.

30.  Медведева алгоритмов сжатия цифровых полутоновых изображений /Е. В. Медведева, А. Е. Бочихин // Сб. матер. всерос. НТК «Наука-произв.-техн.-экология» - Киров, т. 2, 2008. - С. 238-240.

31.  Медведева алгоритмов сжатия цифровых полутоновых изображений / А. П. Метелев, Б. О. Тимофеев, Е. В. Медведева // Сб. материалов всерос. НТК «Наука-произв.-техн.-экология» - Киров, т.2, 2008. - С. 241-243.

32.  Medvedeva E. V. Algorithms of the compression static and dynamic half-toned images / E. V. Medvedeva, E. P. Petrov // 9th International Conference «Pattern Recognition and Image Analisis: New Information Technologies» (PRIA -9-2008): Conference Proceedings. Vol.2 - Nizhni Novgorod, 2008. – Р.22-25.

33.   В. Алгоритм сжатия динамических полутоновых изображений / Е. В. Медведева, Б. О. Тимофеев, А. П. Метелев // Тезисы докладов VII МНТК, посвященной 150-летию со дня рождения : «Физика и технические приложения волновых процессов: - Самара: «Самарское книжное изд-во», 2008. – С.78-79.

34.   В. Алгоритм сжатия видеопоследовательностей / Е. В. Медведева, Б. О. Тимофеев // Обработка сигналов в системах наземной радиосвязи и оповещения: Материалы 16-й Межрегион. конф. Московского НТОРЭС им. и МТУСИ / Пушкинские горы – Москва. 2008. – С. 159-162.

35.  Медведева сжатия статических изображений марковского типа / Е. П. Петров, Е. В. Медведева, Б. О. Тимофеев // Труды LXIV научн. сессии, посвящ. дню радио: - М.: 2009. - C. 317-319.

36.  Медведева оценки векторов движения в видеоизображениях / Е. В. Медведева, Б. О. Тимофеев // Сб. научн. трудов 12-й Междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». ‑ М.: 2010. - C. 158-161.

37.  Medvedeva E. V. The method of motion compensation between frames of video images / E. V. Medvedeva, B. O. Timofeyev // 10th International Conference on Pattern Recognition and Image Analisis: New Information Technologies (PRIA ). St. Petersburg. Conference Proceedings. Vo.1, SPb.: Politechnika, 2010. – Р.297-300.

38.  Медведева статистической избыточности статических и динамических цифровых полутоновых изображений / , // Труды LXIII научн. сессии, посвящ. дню радио: - М.: 2008. - C. 392-394.

39.  Медведева статистической избыточности динамических цифровых полутоновых изображений / , Е. В. Медведева // Сб. научн. трудов 10-й Междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». - М.: 2008. - C. 425-428.

40.  Медведева вычисления статистической избыточности статических и динамических цифровых полутоновых изображений / Е. В. Медведева, // Сб. докл. XIV МНТК «Радиолокация, навигация, связь»: - Воронеж, т.1, 2008.- С. 153-162.

41.  Медведева выделения контуров / Е. В. Медведева, Е. П. Петров, Б. О. Тимофеев // Сб. научн. трудов 11-й Междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». - М.: 2009. - C. 439-442.

42.  Медведева Е. В. Метод сегментации на основе выделения контуров на изображении / , , // Материалы четвертого Белорусского космического конгресса. – Минск: ОИПИ НАН Беларуси, Т.1, 2009.– С.175-180.

43.  Медведева изображений в мониторинговых системах / Е. В. Медведева, Е. Е. Курбатова // Сб. докл. XVI МНТК «Радиолокация, навигация, связь»: - Воронеж, т.1, 2010.- С.231-238.

44.  Медведева Е. В. Метод сегментации изображений / Е. В. Медведева, Е. Е. Курбатова // Сб. матер. Всероссийская НТК «Общество, наука, инновации»:– Киров: 2010. – С. 172-175.

45.  Медведева Е. В. Сегментация цифровых медицинских изображений / Е. В. Медведева, Е. Е. Курбатова // Доклады 9-ой МНТК. Книга 1. «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии»: – Владимир: 2010. – С. 320-324.

46.  Medvedeva E. V. Two-stage image preprocessing algorithm / E. V. Medvedeva, Е. Е. Kurbatova // 10th International Conference on Pattern Recognition and Image Analisis: New Information Technologies (PRIA ). St. Petersburg. Conference Proceedings. Vo.1, SPb.: Politechnika, 2010. – Р.293-296.

47.  Медведева качества метода сегментации изображений на основе двумерных цепей Маркова / Е. В. Медведева, Е. Е. Курбатова // Сб. научн. трудов 13‑й Междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». ‑ М.: 2011. - C. 151-155.

48.  Медведева метод выделения контуров объектов на зашумленных изображениях // Сб. докл. XVII МНТК «Радиолокация, навигация, связь»: - Воронеж, т.1, 2011.- С.139-144.

49.  Медведева сегментация изображений на основе марковских случайных полей / Е. В. Медведева, , // Материалы X МНТК: «Физика и технические приложения волновых процессов: - Самара: , 2011. – С.249-251.

50.  Медведева Е. В. Сегментация зашумленных изображений в мониторинговых системах / , Е. В. Медведева // Материалы пятого Белорусского космического конгресса. – Минск: ОИПИ НАН Беларуси, Т.1, 2011.– С.161-165.

51.  Медведева обработка медицинских изображений / Е. П. Петров, Е. В. Медведева // Доклады 8-ой МНТК. Книга 1. «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии»: – Владимир: 2008. – С. 212-214.

52.  Медведева статистически связанных видеопоследовательностей / Е. П. Петров, Е. В. Медведева, А. П. Метелев // Информационные системы и технологии: Материалы XV МНТК / НГТУ. – Нижний Новгород, 2009- С.9-10.

53.  Медведева многомерная фильтрация цифровых полутоновых изображений / Е. В. Медведева, , А. П. Метелев // Сб. докл. XV МНТК «Радиолокация, навигация, связь»: - Воронеж, т.1, 2009.- С. 182-192.

54.  Медведева нелинейной фильтрации видеопоследовательностей на основе скрытых цепей Маркова / Е. В. Медведева, , А. П. Метелев // Материалы 8-ой МНТК «Перспективные технологии в средствах передачи информации», Владимир: РОСТ, 2009. – С. 90-93.

55.  Медведева адаптивной нелинейной фильтрации видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений / , , // Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем. Труды Пятой Всерос. науч.-практ. конф. – Ульяновск: УлГТУ, 2007. – С. 12-15.

56.  Medvedeva E. V. Algorithms of the compression static and dynamic half-toned images / I. S. Trubin, E. V. Medvedeva // 9th International Conference «Pattern Recognition and Image Analisis: New Information Technologies» (PRIA -9-2008): Conference Proceedings. Vol.2 - Nizhni Novgorod, 2008. – 222-225 p.

57.   В. Передача видеоинформации под шумом / , // Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения. – М.: МИРЭА, № 5, 2008. – С.92-94.

58.  Медведева передача изображений / , Е. В. Медведева // Сб. материалов IX МНТК «Проблемы техники и технологии телекоммуникации».– Казань: 2008, С. 131-133.

59.  Медведева нелинейная фильтрация сильно зашумленных видеопоследовательностей / Е. П. Петров, И. С. Трубин, Е. В. Медведева, И. А. Частиков // Информатика, №2, 2009. ‑ С.49-56.

60.  Медведева нелинейная фильтрация сильно зашумленных видеоизображений / , , А. П. Метелев // Материалы четвертого Белорусского космического конгресса. – Минск: ОИПИ НАН Беларуси, Т.1, 2009.– С.170-174.

61.  Медведева нелинейная фильтрация коррелированных видеопоследовательностей / , , А. П. Метелев // Материалы VI НТК «Системы наблюдения, мониторинга и дистанционного зондирования земли» ‑ М.: 2009. - C.194-198.

62.  Медведева нелинейная многомерная фильтрация видеоизображений / Е. В. Медведева, , А. П. Метелев // Сб. научн. трудов 12‑й Междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». ‑ М.: 2010. - C. 97-101.

63.  Медведева помехоустойчивости приема видеоизображений с неизвестными статистическими характеристиками / Е. В. Медведева, , А. П. Метелев // сб. докл. XVI МНТК «Радиолокация, навигация, связь»: - Воронеж, т.1, 2010.- С.224-230.

64.  Медведева синтеза алгоритмов совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров многомерных коррелированных импульсных сигналов / , Е. В. Медведева, А. П. Метелев // сб. докл. XVII МНТК «Радиолокация, навигация, связь»: - Воронеж, т. 1, 2011.- С.1-12.

65.  Медведева дискретного и непрерывных параметров многомерных коррелированных импульсных сигналов / , Е. В. Медведева // Материалы X МНТК: «Физика и технические приложения волновых процессов»: - Самара: , 2011. – С.47-49.

Свидетельства о регистрации программных продуктов

66.  Медведева цифровых полутоновых изображений / Е. В. Медведева, // Свидетельство №. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ г. Москва, 22 июня 2011 г.

67.  Медведева коррелированных видеоизображений / , Е. В. Медведева, , // Свидетельство №. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ г. Москва, 22 июня 2011 г.

Методы синтеза многомерных моделей и алгоритмов

цифровой обработки изображений

Автореферат

Подписано в печать.10.2011 Формат 60´84 1/16

Бумага писчая Усл. печ. л. 2,0

Тираж 100 экз. Зак. №

Текст напечатан с оригинального макета, представленного автором

 

ФГБОУ ВПО «Вятский государственный университет»

Киров, Московская, 36

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4