В настоящее время ставшие классическими методы линейной фильтрации нашли широкое применение в различных областях науки и техники. В то же время использование теории линейной фильтрации не позволяет получить приемлемое решение в ряде практически важных приложений. Известно, например, что задача оптимальной фильтрации сигналов и изображений допускает решение в классе линейных фильтров только в том случае, когда сигнал и аддитивная помеха независимы и имеют нормальное распределение. В действительности, помеха может зависеть от полезного сигнала или иметь закон распределения, отличный от нормального. В этих случаях оптимальное решение следует искать в классе нелинейных фильтров.
Благодаря нелинейному характеру самих процессов передачи, кодирования и восприятия информации, а также из-за ограничений, присущих линейным операторам, наблюдается постоянно увеличивающаяся потребность в разработке и внедрении нелинейных алгоритмов при решении целого ряда задач обработки изображений, таких, как удаление шума, повышение четкости изображения, увеличение изображения, распознавание текстуры изображения.
Цель настоящей работы состоит в исследовании алгоритмов обработки изображений сигналов сложной формы на примере радиолокационных изображений, основанных на использовании методов теории вероятности, методов электродинамики, для повышения эффективности решения типовых задач цифровой обработки изображений.
В соответствии с поставленной целью основными задачами работы являлись:
− анализ основных методов распознавания, построения изображений;
− разработка и исследование алгоритмов распознавания радиолокационных изображений с использованием теории вероятности и теории дифракции;
− получение результатов, демонстрирующих работоспособность алгоритма и использование которых может дать практические рекомендации.