THE CALCULATION OF MUTUAL INFORMATION BETWEEN OBJECTS FOR THE INTERPRETATION OF MULTIBAND IMAGES IN ITS MAXIMUM
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Given the derivation of the formula based mutual information of determinants of covariance matrices of the estimated and reference objects. On its basis are special cases of correlation that show the influence of correlation coefficients on the value of mutual information. According to the results of theoretical researches of the developed recognition algorithm based on the calculation of mutual information between objects for decryption multi-channel images in its maximum algorithmic object-oriented language IDL. An example of testing the developed algorithm. The research results show the viability of the developed algorithm. The novelty of this algorithm is the possibility of recognition of objects by the number of mutual information that takes into account the multiple correlations between the components of the feature vector and reference recognized objects, which is very important for recognition of multi-channel images.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
References
Хайкин, С. Нейронные сети : полный курс / С. Хайкин. – 2-е изд. испр. ; пер. с англ. – М. : И.Д. Вильямс, 2006. – 1104 с.
Яглом, А.М. Вероятность и информация / А.М. Яглом, И.М. Яглом. – М. : Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1973. – 512 с.
Журкин, И.Г. Автоматизированная обработка данных дистанционного зондирования: учеб. для вузов / И.Г. Журкин, Н.К. Шавенько ; под общ. ред. И.Г. Журкина. – М. : ООО «Диона», 2013. – 456 с.
Ярмоленко, А.С. Технология, точность и экономическая эффективность автоматизированного дешифрирования сельскохозяйственных земель / А.С. Ярмоленко, О.А. Куцаева // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2013. – № 3. – С. 64–71.
Закс, Ш. Теория статистических выводов / Ш. Закс. – М. : Мир, 1975. – 776 с.
Хьюбер, П.Дж. Робастность в статистике / П.Дж Хьюбер. – М. : Мир, 1984. – 304 с.
Кульбак, С. Теория информации и статистика / С. Кульбак ; пер. с англ. – М. : Наука, 1967. – 408 с.
Ярмоленко, А.С. Определение функции плотности распределения ошибок измерений с применением вариационного исчисления / А.С. Ярмоленко // Геодезия и картография. – 1992. – № 8. – С. 7–10.
Ярмоленко, А.С. Минимаксное оценивание параметра положения в одномерном случае / А.С. Ярмоленко // Геодезия и картография. – 1993. – № 6. – С. 5–9.
Ярмоленко, А.С. О формальном применении теории энтропии для сравнения точности геодезических приборов / А.С. Ярмоленко // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 1993. – № 4. – С. 88–94.
Шавенько, Н.К. Алгоритмы обработки изображений / Н.К. Шавенько. – М. : МИИГАиК, 2002. – 62 с.
Вентцель, Е.С. Теория вероятностей / Е.С. Вентцель. – М. : Наука, 1969. – 576 с.
Пугачев, В.С. Теория вероятностей и математическая статистика / В.С. Пугачев. – М. : Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1979. – 496 с.
Бронштейн, И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов / И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев. – М. : Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1981. – 544 с.
Себер Дж. Линейный регрессионный анализ / Дж. Себер. – М. : Мир, 1980. – 456 с.
Гантмахер, Ф.А. Теория матрицы / Ф.А. Гантмахер. – М. : Наука, 1968. – 576 с.
Расчет взаимной информации между объектами для дешифрования многоканальных изображений по её максимуму : свидетельство № 2015613067 РФ / А.С. Ярмоленко, О.А. Куцаева ; дата публ. 03.03.2015.