Comparison of algorithms for controlled pixel-by-pixel classification of noisy multichannel images

Abstract

The subject of this study is the pixel-by-pixel controlled classification of multichannel satellite images distorted by additive white Gaussian noise. The paper aim is to study the effectiveness of various methods of image classification in a wide range of signal-to-noise ratios; an F-measure is used as a criterion for recognition efficiency.

Предметом цього дослідження є попіксельна керована класифікація багатоканальних супутникових зображень, спотворених адитивним білим шумом Гауса. Метою роботи є дослідження ефективності різних методів класифікації зображень у широкому діапазоні відношень сигнал/шум; F-міра використовується як критерій ефективності розпізнавання.

Предметом исследования является попиксельная управляемая классификация многоканальных спутниковых изображений, искаженных аддитивным белым гауссовским шумом. Цель работы — исследование эффективности различных методов классификации изображений в широком диапазоне отношений сигнал/шум; в качестве критерия эффективности распознавания используется F-мера.