ISSN 2305-5626. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана: электронное издание. 2013
6
1
1
2
2
2
2
1
1
6,9063 pix,
13,9688 pix;
(
)
(
)
24,0877 pix ,
46,0313 pix ;
4,9079 pix,
6,7846 pix.
N
N
i
i
i
i
X
Y
N
N
X
Y
i
i
X
Y
X
X
Y
Y
X
Y
M
M
N
N
X M
Y M
D
D
N
N
D
D
=
=
=
=
=
=
= =
−
−
=
=
=
=
σ = =
σ = =
∑
∑
∑
∑
Принимая во внимание эти допущения, можно при моделирова-
нии качественно учесть ошибку обнаружения в ОЭК, внеся шумовую
составляющую, которая имеет нормальное распределение и соответ-
ствующие математические ожидания и СКО (рис. 7).
При наличии большой выборки необходимо провести специаль-
ное исследование, чтобы доказать, действительно ли она имеет нор-
мальное распределение. Для этого можно воспользоваться, например,
критерием Колмогорова — Смирнова.
Рис. 7. Распределение вероятности для ошибок по координатам
X
и
Y
В заключение отметим, что в рамках данной работы представлен
алгоритм, позволяющий обнаруживать НК по изображению с ОЭК.
Этот алгоритм имеет определенные преимущества по сравнению с
эталонными методами обнаружения [2], главное из которых — от-
сутствие необходимости подготовки эталонов, что само по себе явля-
ется довольно трудоемкой вычислительной задачей. Алгоритм, ис-
пользующий изображения, которые получены в видимом диапазоне,
,
1,2,3,4,5 7