在识别组点对象的任务中形成关联实体图像的特征

注解: 群点对象（gto）是一类图像，其特征在于其元素的不连贯性和简并性。 为了检测、空间分辨率（分割、定位）、识别和评估所观察场景中的此类对象的参数，TRP元素以相关联的连续方式（ASO)连接。 形成关联图像的基本过程是点场景的散焦。 为了实现基于噪声图像求解这些问题的高效率，必须确保ASO模型的参数与TRP的属性和决策算法的参数一致。 这个问题的解决是通过函数分析的方法来实现的，用于搜索极值，处理连续和数字图像的理论用于合成算法，离散和计算数学用于形成ASO的数值方法的规 对于离焦滤波器的钟形和矩形脉冲特性，获得选择具有最大抵抗图像亮度量化误差的限制ASO轮廓的水平的规则。 指定了将ASO模型的参数与TRP元素的密度匹配的方法。 为了清晰和简化使用ASO模型的操作界面，突出显示了滤波器脉冲特性的参数"半径"。 得到了空间紧凑型TRP的"半径"与定位阈值的解析关系。 已经合成了形成ASO的基本过程的数值方法，与基于空间紧凑TRP的快速傅立叶变换的方法相比，其性能相差一个或两个数量级。 该方法基于TRP元件的delta形亮度分布的滤波属性和低频滤波器的窗口大小的限制，考虑到其脉冲响应的量化级别的数量。 这种操作对于观测点场景的非零标记的规律性在理论上便于并行化计算。