Предметом вивчення в статті є алгоритми поелементної керованої класифікації багатоканальних супутникових знімків, спотворених адитивним гаусовим шумом. Мета роботи - дослідження ефективності класифікації зображень різними методами в широкому діапазоні значень співвідношення сигнал-шум; у якості критерію ефективності розпізнавання прийнята F-міра - гармонійне середнє точності і повноти: точність показує, яка частка об'єктів, виділених класифікатором як позитивні, дійсно є позитивними; повнота показує, яка частина позитивних об'єктів було виділено класифікатором. Завдання: згенерувати випадкові значення яскравостей шумових компонент, забезпечивши їх відповідність прийнятій ймовірнісній моделі; реалізувати процедури поелементної контрольованої класифікації за методами опорних векторів, логістичної регресії, нейронної мережі на основі багатошарового персептрона для зображень, спотворених шумом; оцінити результати виділення об'єктів на зашумлених зображеннях; дослідити вплив дисперсії шуму на ефективність розпізнавання. Отримані наступні результати. Реалізовано алгоритми поелементної керованої класифікації. Виконано порівняльний аналіз ефективності розпізнавання об'єктів на зашумлених зображеннях. Висновки: в результаті порівняльного аналізу показано, що усі класифікатори забезпечують високу точність розпізнавання для класів, що відповідають площинним об'єктам (вода, трава), в той час як різнорідні об'єкти (будови і, особливо, кущі) мають низьку точність розпізнавання; класифікатори на основі методу опорних векторів і логістичної регресії показують низьку точність розпізнавання протяжних об'єктів, таких як вузька річка (яка відноситься до широкого класу "вода"). Наявність шуму на зображенні призводить до значного збільшення кількості помилок розпізнавання, які, переважно, проявляються у вигляді ізольованих точок на виділених сегментах, тобто неправильно класифікованих пікселів. При цьому оптимальне значення показника якості класифікації досягається використанням нейронних мереж на основі багатошарового персептрону.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Лукін Володимир Васильович (1960–) (технічні науки)
• Васильєва Ірина Карлівна (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"