(26) 21 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ АППРОКСИМАЦИИ ФУНКЦИЙ В ЗАДАЧАХ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
В.В. Сергеев1, В.Н. Копенков2, А.В. Чернов2,
1Институт систем обработки изображений РАН
2Самарский государственный аэрокосмический университет

 PDF, 665 kB

Страницы: 119-122.

Язык статьи: Русский.

Аннотация:
Рассматриваются различные нелинейные методы аппроксимации многомерной регрессии (нейронные сети, линейные по параметрам функции, иерархическая аппроксимация) в применении к задачам фильтрации изображений на основе априорной информации в виде пары изображений («идеальное» + «искаженное»). Проводится сравнение эффективности рассмотренных методов аппроксимации.

Keywords:
image processing, nonlinear method, neural network, linear parameter function, hierarchical approximation

Citation:
Sergeev VV, Kopenkov VN, Chernov AV. Comparative analysis of function approximation methods in image processing tasks. Computer Optics 2004; 26: 119-122.

Литература:

  1. Калиткин Н.Н. Численные методы // М.: Наука, 1978. C. 27-69.
  2. Короткий C. Нейронные сети: алгоритм обратного распространения http://lii.newmail.ru/NN/KOROTKY/ N2 / kor_nn2.htm.
  3. Гашников М.В., Глумов Н.И., Ильясова Н.Ю. Методы компьютерной обработки изображений. Под редакцией В.А. Сойфера // М.: Физматлит, 2001. C. 527-598.
  4. Ben Krose, Patrik van der Smagt. An introduction to Neural network // 1996. P. 15-55.
  5. Sergeyev V.V., Chernov A.V. Image Reconstruction Methods Based on the Principles of Pattern Recognition Theory // Pattern Recognition and Image Analysis, 1997. Vol. 7. No 4. P. 474-479.5.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20