На основе анализа изображений движущихся морских суден, полученных с помощью аэрокосмических систем наблюдения, разработаны математические модели их спутных следов. Для разных моделей спутных следов и помех синтезированы оптимальные по критерию максимума функции правдоподобия алгоритмы обнаружения морских суден и измерения направления и скорости их хода. Предложен квазиоптимальный алгоритм адаптивной многоканальной обработки изображений, обеспечивающей обнаружение суден и измерение параметров их движения. Показано, что помехоустойчивость системы квазиоптимальной обработки изображений возрастает с увеличением скорости хода судна.
На основі дослідження зображень рухомих морських суден, що отримані за допомогою аерокосмічних систем спостереження, розроблені математичні моделі їх спутних слідів. Для різних моделей спутних слідів та завад синтезовано оптимальні за критерієм максимуму функції вірогідності алгоритми виявлення морських суден та вимірювання напрямку і швидкості їх ходу. Запропоновано квазіоптимальний алгоритм адаптивної багатоканальної обробки зображень, що забезпечує виявлення суден та вимірювання параметрів їх руху. Показано, що завадостійкість системи квазіоптимальної обробки зображень зростає з підвищенням швидкості руху судна.
Based on analysis of moving sea ship images obtained by aerospace observation systems, mathematical models of their tracks are developed. For different models of tracks and noises, algorithms of detection and measurement of direction and velocity of sea ships, optimal by the criteria of maximum likelihood function, are synthesized. Near-optimum algorithm of adaptive multichannel image processing is proposed. It is shown that the noise stability of the system of near-optimum image processing is increasing with the growth of ship's velocity.