Применение модели пространственно-иерархического квадродерева с усеченными ветвями для повышения точности классификации изображений

В статье рассмотрена задача повышения точности классификации отсчетов спутниковых изображений в предположении независимости их отсчетов. Приращение точности достигалось за счет дополнительной обработки изображения как пространственно-иерархического квадродерева, являющегося видом случайного поля Маркова. Была предложена модификация этой модели – пространственно-иерархическое квадродерево с усеченными ветвями. Для исходной и модифицированной модели проведено сравнение результатов классификации реального радиолокационного изображения, характеризующегося большим количеством шумов. Точность классификации оценивалась как доля верно классифицированных отсчетов внутри выделенных однородных областей. Установлено, что в рамках модифицированной модели правильнее классифицируются однородные участки изображений за счет переноса на них свойств накопленных изображений того же региона. Модифицированная модель позволяет получить результат классификации более высокой точности, нежели исходная при обработке зашумленных изображений, при этом обладая меньшей ресурсоемкостью.