Abstract
The purpose of the work was to generalize the well-known and proved by the authors ideas allowing us to expand the methods of applying orthogonal transformations in the field of aerospace image processing. A theoretical and methodological basis for application of Vilenkin - Krestenson's function systems has been built in a non-trigonometric, minimally possible form. According to the provisions and findings resulting from the theory of discrete signals at finite intervals, we offer the most viable option for constructing the basis functions system from the entire variety of Vilenkin - Krestenson's functions for which the signal shift is defined as the bitwise addition of numbers by a certain modulus. The theoretical and methodological provisions obtained are supported by the development of the algorithms for filtering and correlation analysis of aerospace images
Highlights
Обобщены известные и доказанные авторами положения, позволяющие расширить методологию применения ортогональных преобразований в области обработки аэрокосмических изображений.
На основе положений и выводов, следующих из теории дискретных сигналов на конечных интервалах, выбран наиболее приемлемый вариант построения системы базисных функций из всего многообразия функций Виленкина – Крестенсона, для которых сдвиг сигнала определяется как поразрядное сложение чисел по некоторому модулю.
Сведения об использовании классического гармонического анализа для обработки изображений можно найти в работе [1].
Summary
Обобщены известные и доказанные авторами положения, позволяющие расширить методологию применения ортогональных преобразований в области обработки аэрокосмических изображений. На основе положений и выводов, следующих из теории дискретных сигналов на конечных интервалах, выбран наиболее приемлемый вариант построения системы базисных функций из всего многообразия функций Виленкина – Крестенсона, для которых сдвиг сигнала определяется как поразрядное сложение чисел по некоторому модулю. Сведения об использовании классического гармонического анализа для обработки изображений можно найти в работе [1]. Для решения задач спектрального анализа в общем случае могут быть использованы любые системы, содержащие необходимое количество ортогональных функций.
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callMore From: Journal of «Almaz – Antey» Air and Space Defence Corporation
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
