17 Цуприк С. В. Солонар А. С. Хмарский П. А. сегментация изображений байесовский алгоритм статистический синтез воздушные объекты автоматическое сопровождение пространственное распределение апостериорная вероятность функция правдоподобия компьютерное зрение межкадровая обработка оценка вектора состояния классификация пикселей 2026 2026-03-31 10.29235/1561-8358-2026-71-1-57-66 Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-технических наук Представлены результаты статистического синтеза алгоритма сегментации изображений воздушных объектов, основанного на байесовском критерии максимума апостериорной вероятности. Ключевой особенно­стью алгоритма является использование информации о начальном выборе объекта оператором для формирования априорного пространственного распределения координат, что позволяет эффективно учитывать геометрические огра­ничения на перемещение объекта между соседними кадрами видеопоследовательности. Разработан двухэтапный подход к решению задачи классификации пикселей и оценивания координат объекта, при котором пространственная информация интегрируется непосредственно в решающее правило сегментации через гауссову модель распределения вероятностей. Получены аналитические выражения для оптимального решающего правила в виде сравнения логарифма отношения правдоподобия, включающего яркостную и пространственную компоненты. Полученный алгоритм позволяет повысить качество сегментации и точность измерения координат в условиях изменяющегося освещения, что критически важно для систем автоматического сопровождения воздушных объектов в задачах мониторинга воздушного пространства и управления траекториями полета.  https://www.academjournals.by/publication/20703 https://www.academjournals.by/files/20558