Исследование алгоритма обнаружения детерминированных аномалий на сложных изображениях с помощью дважды стохастической модели

Abstract

В статье предложен алгоритм обнаружения детерминированных аномалий на фоне спутниковых изображений со сложной структурой, содержащих в себе сочетание нескольких природных объектов. Для описания таких изображений предложены дважды стохастические модели случайных полей, обеспечивающие формирование неоднородных изображений. Эффективность алгоритма оценивается по вероятности правильного обнаружения в различных условиях действия помех. Представлены зависимости вероятности правильного обнаружения от отношения сигнал/шум при различных порогах. Исследования эффективности обнаружения выполнены для имитированных изображений и реальных изображений. Полученные результаты сравниваются с алгоритмом на базе авторегрессионных случайных полей. Показано, что предложенный алгоритм обеспечивает выигрыш в смысле уменьшения отношения сигнал/шум для достижения заданной вероятности правильного обнаружения.

The article proposes an algorithm for detecting deterministic anomalies against the background of satellite images with a complex structure, containing a combination of several natural objects. To describe such images, doubly stochastic models of random fields are proposed, which provide the formation of inhomogeneous images. The effectiveness of the algorithm is estimated by the probability of correct detection under various conditions of the interference. The dependences of the probability of the correct detection on the signal-to-noise ratio at various thresholds are presented. We present the detection efficiency studies on simulated and real images. The results are compared with the algorithm based on autoregressive random fields. We demonstrate that the proposed algorithm provides the efficacy in reducing the signal-to-noise ratio to achieve the given probability of the correct detection.