Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 18.216.2.66
    [SESS_TIME] => 1717277516
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 9fb732eb3f988b8789aa07b8c108d580
    [UNIQUE_KEY] => cd622908c28df8700177cbf287dff6a0
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

    [VOTE] => Array
        (
            [VOTES] => Array
                (
                )

        )

    [SESS_OPERATIONS] => Array
        (
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2024 год, номер 2

СИНТЕЗ И ОПТИМИЗАЦИЯ СТОХАСТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА СОВМЕЩЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО КРИТЕРИЮ МАКСИМУМА ВЗАИМНОЙ ИНФОРМАЦИИ ШЕННОНА

А.Г. Ташлинский1, Р.М. Ибрагимов1, Г.Л. Сафина2
1Ульяновский государственный технический университет, Ульяновск, Россия
tag@ulstu.ru
2Московский государственный строительный университет, Москва, Россия
minkinag@mail.ru
Ключевые слова: изображение, оценивание, параметр, алгоритм, совмещение, стохастическая процедура, сходимость, взаимная информация Шеннона
Страницы: 12-21

Аннотация

На основе математического аппарата стохастической градиентной адаптации синтезирован алгоритм оценивания параметров совмещения изображений по критерию максимума взаимной информации Шеннона. Получены выражения для градиента взаимной информации. При этом производные энтропии изображений по оцениваемым параметрам найдены с применением метода окон Парзена. Проведена оптимизация синтезированного алгоритма, направленная на повышение быстродействия.

DOI: 10.15372/AUT20240202
EDN: ATXACK
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину