<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Виявлення спектральних аномалій зображень за допомогою удосконаленого методу на основі інформаційного критерію Кульбака-Лейблера в системах дистанційного зондування

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Робота присвячена удосконаленню методу виявлення спектральних аномалій на зображеннях, що спостерігаються за допомогою оптико-електронної системи. Під спектральною аномалією слід розуміти область невеликого розміру на зображенні, спектральні відмінності пікселів якої суттєво відрізняються від оточуючої її околиці. Було проведено аналіз відомих методів виявлення спектральних аномалій та обгрунтована доцільність використання методу на основі інформаційної міри віддаленості один від одного ймовірнісних розподілів – інформаційної дивергенції Кульбака-Лейблера.
The work is devoted to the improvement of the method of detecting spectral anomalies in images observed with the help of an optical-electronic system. A spectral anomaly should be understood as a small area in the image, the spectral differences of pixels of which are significantly different from the surrounding area. An analysis of known methods for detecting spectral anomalies was carried out and the justified feasibility of using the method was based on the information measure of the distance of probability distributions from each other - Kullback-Leibler information divergence.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Худов Г. В., Гурін А. П., Гурін О. О., Лісогорський Б. А., Пономарь А. В. Виявлення спектральних аномалій зображень за допомогою удосконаленого методу на основі інформаційного критерію Кульбака-Лейблера в системах дистанційного зондування // Матеріали ІІІ Міжнародної науково-технічної інтернет-конференції «Актуальні проблеми бойового застосування та експлуатації і ремонту зразків озброєння та військової техніки», Вінниця, 15-16 листопада 2023 р. Електрон. текст. дані. 2023. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/apozbt/apozbt2023/paper/view/19008.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (1)

  1. Borghys D., Achard V., Rotman S.R., Gorelik N., Perneel C., Schweicher E. Hyperspectral anomaly detection: A comparative evaluation of methods. XXXth URSI General Assembly and Scientific Symposium. IEEE. 2011. P. 1-4. https://doi.org/10.1109/URSIGASS.2011.6050650. Денисова А.Ю., Мясников В.В. Обнаружение аномалий на гиперспектральных изображениях. Компьютерная оптика. 2014. Т. 38. № 2. С. 287-296. Fukunaga K. Introduction to statistical pattern recognition. San Diego : Academic Press, Inc., 1990. 626 p. Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital Image Processing, fourth edition, Global Edition. New York : Pearson Education Limited, 2018. 1022 p.