Estimating the Position of an Image with Unknown Intensity Shape
Rattachement africain : ru. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The problem considered is to estimate the image position of a spatially extended object. It is assumed that the shape of the image intensity is a priori unknown, but it can be predicted with some error. In order to synthesize the estimate of the image position, the quasi-likelihood version of the maximum likelihood method is used. Behavior of the signal function in the neighborhood of the real image position is studied. Characteristics of the resulting estimate, such as bias and dispersion, are found by means of the local Markov approximation method. Influence of non-uniformity of the received image intensity upon the estimate accuracy is demonstrated by an example of receiving the rectangular image with linearly varying intensity.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Estimating the Position of an Image with Unknown Intensity Shape
- Date Crossref
- 04/01/2021
- Éditeur
- University of Zilina
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Voronezh State University Department of Radio Physics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Moscow Power Engineering Institute Department of Electronics and Nanoelectronics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National Research Tomsk State University International Laboratory of Statistics of Stochastic Processes and Quantitative Finance pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Radio Physics — Voronezh State University, Department of Electronics and Nanoelectronics — Moscow Power Engineering Institute et International Laboratory of Statistics of Stochastic Processes and Quantitative Finance — National Research Tomsk State University.
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