Пространственная f-k-фильтрация

Анализ пространственно-временного сглаживания и экстраполяции и построение соответствующих фильтров существенно упрощается, если разделить решение задачи на два последовательных этапа — пространственное сглаживание и временную фильтрацию и упреждение. В двумерном случае пространственная фильтрация может быть реализована, например, на оптическом фильтре. Выбор функции веса для пространственной фильтрации не требует ограничений на физическую реализуемость, которая должна быть учтена при построении временных фильтров. Это упрощает расчет оптимальных пространственных фильтров. Задача еще больше упрощается в случае однородного поля, когда корреляционная, функция случайного поля зависит только от одного пространственного параметра. Следует, однако, иметь в виду, что разделение пространственно-временной фильтрации на два этапа представляет собой, вообще говоря, искусственную операцию и может снизить достижимое качество сглаживания и экстраполяции.  [c.316]


Для решения задач такого рода используются различные математические методы — от аппарата теории функций комплексного переменного до стохастических уравнений и марковских процессов. До сих пор нет, однако, общего подхода, позволяющего рассматривать различные модели фильтрации и прогнозирования с единой точки зрения. Еще в большей мере отсутствие общей методологической основы сказывается на продвижении в теории пространственно-временного сглаживания и упреждения случайных полей, представляющей собой теоретическую базу обработки многопараметрической информации. Оценка и сравнение современных подходов к управлению в условиях неполной информации дает основание заключить, что наиболее естественной основой для си-38  [c.38]

От моделей сглаживания и экстраполяции скалярных случайных функций нетрудно перейти к моделям фильтрации и прогноза систем случайных функций — случайных вектор-функций. Следующий этап обобщения задач фильтрации и прогноза — это задача сглаживания и упреждения случайных полей. В таких задачах в каждый момент времени наблюдается ие реализация случайной величины, а проявление случайной многопараметрической ситуации. Учет пространственной корреляции облегчает фильтрацию случайных помех и повышает достоверность прогноза.  [c.43]


Задача (4.1) сглаживания и упреждения по минимуму второго момента ошибок и более общая задача стохастического программирования вида (3.12) могут быть модифицированы и сформулированы в терминах фильтрации и прогнозирования случайных полей. Конструктивные методы построения оптимальных пространственно-временных фильтров разработаны, однако, до сих пор только для-задач вида (4.1). Вычисление характеристик оптимальных фильтров для сглаживания и прогнозирования случайных полей основано на соотношениях, естественным образом обобщающих формулы (4.2) и (4.8).  [c.316]

Пространственная корреляция сигналов открывает дополнительные возможности для фильтрации и может существенно повысить качество сглаживания и прогнозирования случайного поля ,(х, /). Здесь х, вообще говоря, вектор. Случайное поле ,(х, t) характеризуется пространственно-временной функцией корреляции  [c.316]

При использовании параметра -average оттенки серого цвета изображения подвергаются пространственной фильтрации путем усреднения, а при задании параметра -median используется медианная фильтрация. Задание параметра -ps позволяет сформировать файл в формате PostS ript с соответствующим расширением (.ps).  [c.250]

Смотреть страницы где упоминается термин Пространственная f-k-фильтрация

: [c.46]