Сравнительный анализ методов нейронных сетей и иерархической аппроксимации в задачах фильтрации изображений
В. В. Сергеев1, В. Н. Копенков2, А. В. Чернов1
1Институт систем обработки изображений РАН, Самара E-mail: vserg@smr.ru 2Самарский государственный аэрокосмический университет, E-mail: vkop@smr.ru
Страницы: 100-106 Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация
Рассмотрены два различных нелинейных метода аппроксимации многомерной регрессии: нейронные сети и иерархическая аппроксимация функции, которые применяются к задачам фильтрации изображений в условиях существования априорной информации в виде пары изображений, интерпретируемых как «идеальное» и «искаженное». Представлена методология построения иерархической функции аппроксимации, и проведено сравнение эффективности рассмотренных методов аппроксимации на различных системах признаков, полученных в результате обработки изображения в режиме «скользящего окна».
|