Методы и алгоритмы локально-адаптивной обработки сигналов и изображений

ВВЕДЕНИЕ .
ГЛАВА 1. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ЛОКАЛЬНОАДАПТИВНОЙ, РОБАСТНОЙ
ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И МНОГОМЕРНЫХ СИГНАЛОВ .
1.1. Введение
1.2. Ранговые фильтры
1.3. Оптикоцифровая ранговая обработка изображений с использованием
пороговой декомпозиции .
1.3.1. Пороговая декомпозиция локальных гистограмм
1.3.2. Неравномерная пороговая декомпозиция
1.3.3. Экспериментальные результаты обработки изображений в оптикоцифровой системе
1.4. Ранговые фильтры с пространственноадаптивными окрестностями
1.4.1. Двумерные иространственноадаптивныеокрестпостн
1.4.2. Многомерные пространственноадаптивные окрестности
1.4.3. Быстрые алгоритмы построения пространствсиноадаптнвных
окрестностей .
1.4.4. Результаты компьютерных экспериментов по сглаживанию аддитивного
и импульсного шумов
1.5. Вычисление вероятности групповых импульсных помех .
1.6. Повышение локальных контрастов на изображении ранговыми
фильтрами с пространственноадаптивными окрестностями
1.6.1. Алгоритмы локального контрастирования .
1.6.2. Локальное контрастирование ранговыми фильтрами
1.6.3. Результаты компьютерных экспериментов по повышению локальных
контрастов на изображениях
1.7. Выводы
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ЛОКАЛЬНОАДАПТИВНОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ СКОЛЬЗЯЩИХ ДИСКРЕТНЫХ СИНУСОИДАЛЬНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ
2.1. Введение .
2.2. Дискретные синусоидальные преобразования .
2.3. Быстрые алгоритмы вычисления скользящих дискретных косинусных
преобразований .
2.3.1. Рекурсивные уравнения второго порядка для скользящих ДКП
2.3.2. Вычислительная сложность скользящих ДКП.
2.4. Быстрые алгоритмы вычисления скользящих дискретных синусных
преобразований .
2.4.1. Рекурсивные уравнения второго порядка для скользящих ДСП
2.4.2. Вычислительная сложность скользящих ДСП.
2.5. Быстрые алгоритмы вычисления обратных дискретных синусоидальных
преобразований в скользящем окне.
2.5.1. Быстрые алгоритмы обратных скользящих косинусных
преобразований
2.5.2. Быстрые алгоритмы обратных скользящих синусных
преобразований
2.6. Локальноадаптивная линейная обработка сигнала в скользящем окне
2.6.1. Построение локальноадаптивных фильтров на основе скользящих
синусоидальных преобразований
2.6.2. Результаты компьютерных экспериментов по сглаживанию шума в
речевом сигнале .
2.7. Выводы
ГЛАВА 3. АДАПТИВНЫЕ МЕТОДЫ ЛОКАЛИЗАЦИИ ОБЪЕКТОВ
НА МОНОХРОМНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ .
3.1. Введение
3.2. Локальноадаптивные корреляционные фильтры
3.2.1. Локальные линейные и нелинейные фильтры .
3.2.2. Результаты компьютерных экспериментов по локализации объекта с
помощью локальноадаптивных фильтров
3.3. Распознавание подобных объектов с помощью адаптивного фазового
фильтра .
3.3.1. Улучшение коэффициента дискриминации маскированием спектра
фазового фильтра
3.3.2. Результаты компьютерных экспериментов по распознаванию подобных
объектов
3.4. Локализация объекта, врезанною в пространственнооднородный фон
3.4.1. Точность измерения координат объекта, врезанного в фон.
3.4.2. Линейный фильтр, оптимизирующий точность измерения координат
3.4.3. Точность измерения координат двумерного объекта, врезанного в фон .
3.4.4. Сравнение точности локализации объекта, врезанного в фон, с помощью
корреляционных фильтров
3.5. Выводы
ГЛАВА 4. АДАПТИВНЫЕ МЕТОДЫ ЛОКАЛИЗАЦИИ ОБЪЕКТОВ
НА МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ СИГНАЛАХ .
4.1. Введение
4.2. Локализация объектов с помощью адаптивной предобработки и
многоканальной корреляции
4.2.1. Методы предобработка сигнала с использованием поэлементного
циклического центрирования
4.2.2. Анализ устойчивости методов предобработки сигнала к шуму.
4.2.3. Результаты компьютерных экспериментов по локализации
многокомпонентных объектов.
4.3. Локализация объектов с помощью адаптивной предобработки и
одноканальной корреляции.
4.3.1. Предобработка сигнала с использованием поэлементного проецирования
сигнала на вектор
4.3.2. Синтез корреляционных фильтров.
4.3.3. Результаты компьютерных экспериментов по локализации
многокомпонентных объектов.
4.4. Выводы
ГЛЛВЛ 5. МЕТОДЫ АДАПТАЦИИ ОРТОГОНАЛЬНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ К
ОБРАБАТЫВАЕМОМУ СИГНАЛУ
5.1. Введение
5.2. Использование информационной избыточности сигнала для построения ускоренного преобразования Фурье
5.3. Адаптивные ортогональные преобразования для сигналов
с осциллирующей ковариационной функцией
5.3.1. Собственные значения и функции для сигналов с экспоненциал ьноосциллирующей ковариационной функцией.
5.3.2. Результаты компьютерных экспериментов по представлению реального изображения с помощью собственных функций.
5.4. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .
ЛИТЕРАТУРА