Search
Now showing items 1-6 of 6
Сжатие гиперспектральных изображений с потерями и их классификация
(ХАИ, 2011)
Проанализировано влияние сжатия гиперспектральных изображений дистанционного зондирования на надежность решения конечной задачи извлечения полезной информации, в частности, классификации различных типов участков поверхности. ...
Логистика геораспределенных производственных систем. Формирование архитектуры, размещение на земной поверхности, прокладка магистралей, оптимизация грузопотоков, космический мониторинг
(ХАИ, 2011)
Ставится и решается научно-техническая проблема создания и развития геораспределенных производственных систем (ГРПС). Для формирования архитектуры ГРПС проводится системное моделирование и перечисление возможных вариантов. ...
Экспериментальный анализ информативности поляризационных передаточных характеристик объектов активного дистанционного зондирования
(ХАИ, 2011)
Рассмотрены основные известные теоремы декомпозиции поляризационных свойств объектов активного аэрокосмического дистанционного зондирования и выделяемые на их основе поляризационные характеристики объектов. На основе ...
Экспериментальная проверка метода моделирования радиолокационных поляриметрических сигналов, отраженных морской поверхностью
(ХАІ, 2011)
Представлены микрофацетная модель статистически шероховатой поверхности и методика расчета отраженных поляриметрических сигналов. С целью проверки их адекватности выполнен сравнительный анализ статистических свойств ...
Критерий различимости объектов дистанционного зондирования при негауссовском распределении признаков
(ХАІ, 2011)
Вместо традиционного критерия вероятности ошибки распознавания объектов по радиолокационным
данным для оценки информативности признаков предлагается критерий различимости, основанный
на дивергенции Кульбака, распространенной ...
Ускорение сжатия изображений с требуемым визуальным качеством
(ХАІ, 2011)
Рассмотрены методы сжатия изображений с потерями, автоматически обеспечивающие требуемое
визуальное качество. Для контроля качества использованы метрики PSNR–HVS–M и MSSIM, учитывающие особенности зрения человека.