Непараметрическое оценивание количества классов, отличающихся средней яркостью, на тепловизионных изображениях

При синтезе алгоритмов автоматической пороговой сегментации изображений по яркостному признаку важной информацией является количество яркостных классов и, как следствие, проблема определения числа порогов. Решение задачи оценивания количества классов на изображении может базироваться на представлении его распределения в виде смеси распределений яркостных классов с неизвестными априорными вероятностями либо оценке количества мод гистограмм. При этом известно, что задача расщепления смеси имеет решение лишь для некоторых видов распределений, а моды гистограммы не всегда различимы. В общем случае, когда распределения яркостных классов неизвестны, возникают трудности применения указанных методов. В статье предлагается непараметрический подход к определению количества классов, отличающихся средней яркостью, основанный на ранговых гистограммах и использующий свойство локальной пространственной группировки элементов каждого яркостного класса на изображении.