Проанализирована возможность обнаружения текстурных участков на изображениях, искаженных аддитивным некоррелированным шумом, классификатором на основе обученной нейросети. Исследованы следующие наборы входных параметров (признаков): относительная локальная дисперсия, детектор Харриса, простой детектор текстур, детектор на основе дискретно-косинусного преобразования. Показано, что характеристики обнаружения зависят от количества входных признаков и от того, какие именно входные параметры используются. Обсуждены вопросы обучения нейросети и применения обученного классификатора для обработки изображений с различными текстурами.

  Повний текст PDF - 1.571 Mb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"