Методика расчета параметров адекватности математической модели изображения

Abstract

Представлена структура искусственной нейронной сети оценки сходства двух изображений, сравнение качества ее работы с другими критериями сходства изображений. На основе предложенной искусственной нейронной сети разработана методика оценки адекватности математических моделей изображения путем оценки их сходства с реальными изображениями. Проведено сравнение оценки адекватности математической модели изображений классическим методом и с использованием предложенной методики на примере Гауссовской математической модели изображения. = A structure of an artificial neural network for assessing the similarity of a pair of images, comparing the quality of its work with other criteria for image similarity are presented. Based on the proposed artificial neural network, a methodology for estimating the adequacy of mathematical image model by the estimation of its similarity to real images has been developed. A comparison of the estimation of the adequacy of the mathematical image model by the classical method and using the proposed methodology on the example of a Gaussian mathematical image model has ben conducted.