УДК 621.391:396 СТАТИСТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ГРАНИЦ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ А. А. <...> Сирота, А. И. Соломатин Воронежский государственный университет Проведен синтез и сравнительный анализ локальных алгоритмов обнаружения перепадов яркости на изображениях, зашумленных аддитивным гауссовым шумом: статистического алгоритма обнаружения и оценивания параметров перепада яркости; нейросетевого алгоритма обнаружения идеального перепада яркости; алгоритма выделения границы, использующего метод динамического программирования при нахождении минимума функционала качества. <...> Описан алгоритм «сшивания» разрывных локальных участков границы в непрерывный контур объекта. <...> ВВЕДЕНИЕ При поиске границ объектов на изображениях, наблюдаемых в присутствии шумов, часто используются последовательные методы обхода контура [1, 2]. <...> При этом общая задача нахождения объектов сводится к решению последовательности локальных задач о наличии фрагмента границы в пределах небольшого окна (элементарного кадра) [1—3], которое скользит по изображению. <...> Фактически в рамках каждого окна решается задача нахождения точек перехода фона в объект — участков перепада яркости, которыми чаще всего и характеризуются границы объектов на изображениях. <...> Определение неизвестных параметров контура происходит посредством минимизации введенного функционала качества (фактически максимизации функционала правдоподобия наблюдаемого изображения). <...> Определение этих параметров контура можно производить как при помощи классических методов нахождения минимума функционала качества, так и при помощи заранее обученной нейронной сети. <...> Кроме того в [3] был предложен подход, использующий метод динамического программирования для определения максимума функционала правдоподобия при рассмотрении всех возможных вариантов положения границы. <...> © Сирота А. А., Соломатин А. И., 2008 58 Стоит отметить, что после обнаружения локальных участков границы <...>