Аннотация. В статье рассмотрен подход к конструированию аналитических хаотических последовательностей, обладающих статистическими и динамическими характеристиками, близкими к характеристикам белого шума. Для этих последовательностей введено понятие скрытности и задана ее мера. Изучены аттракторы сконструированных последовательностей и их взаимные корреляционные функции. Результаты статьи могут быть использованы для повышения скрытности радиотехнических систем передачи информации.

Аннотация. В статье предложен метод нелинейной фильтрации аддитивного шума на цифровом изобра-жении, основанный на представлении изображения сингулярным разложением матрицы и применении технологии суррогатных данных к его компонентам. Предложенный метод демонстрирует лучшую про-странственную разрешающую способность по сравнению с наиболее распространенными методами окон-ной фильтрации, что подтверждается результатами имитационного моделирования.Ключевые слова: аддитивный шум; фильтрация; сингулярное разложение; пространственная разрешаю-щая способность; суррогатные данные ВВЕДЕНИЕДля извлечения полезной информации из изображений в радиолокационных системах дистанционного зондирования, корреляцион-но-экстремальной радионавигации, медицин-ской диагностике, биологических исследова-ниях и в оборонной сфере используются совре-менные вычислительные комплексы, однако последнее слово, как правило, всегда остается за человеком. Эффективность принятия пра-вильных решений оператором дешифровщи-ком тем выше, чем лучше качество предостав-ляемой ему информации. Под улучшением ка-чества понимается выполнение комплекса опе-раций, в результате которого изображение ста-новится более пригодным для извлечения по-лезной информации.Присутствующие на изображении шумы существенно затрудняют уверенное распозна-вание объектов и их интерпретацию. Природа образования шумов различна -это аддитив-ный шум приемного устройства, импульсный шум канала передачи информации, мультип-ликативный шум, присущий когерентным ра-диолокационным системам дистанционного зондирования.Задача подавления шума на изображениях является одной из классических задач обработ-ки изображений.Для подавления шумов на изображениях в современных программных комплексах ис-пользуются локальные алгоритмы фильтра-ции, такие как линейная фильтрация, медиан-ная фильтрация, фильтры Винера. Отличи-тельной особенностью этих алгоритмов явля-ется тот факт, что непосредственная обработка изображения ведется в «скользящем окне», размеры которого обычно не превышают 11´11 пикселей. Это позволяет сделать обра-ботку достаточно быстрой и не требует допол-нительной информации о параметрах шума и полезного сигнала. Кроме того, в практике об-работки изображений используются методы, основанные на их вейвлет-преобразовании и

No abstract

No abstract