References
- Armitage, P., Berry, G., Matthews, J.N.S. (2001). Statistical Methods in Medical Research. New York: Wiley-Blackwell. 832 pp.
- Deshpande, S.D., Er, M.H., Ronda, V., Chan, P. (1999). Max-Mean and Max-Median filters for detection of small-targets. In: Signal and Data Processing of Small Targets (pp. 74-83). SPIE Proceedings series, Vol. 3809.
- Fukunaga, K. (1990). Introduction to Statistical Pattern Recognition. 2nd edn. New York: Academic Press. 591 pp.
- Liu, Z., Shen, X., Sang, H. (2005). A Learning-Based Spatial Processing Method for the Detection of Point Targets. In: Lecture Notes in Computer Science (pp. 1043-1050). Vol. 3930/2006, ICMLC 2005. Springer.
- Marques de Sá, J. P. (2001). Pattern Recognition: Concepts, Methods and Applications. Portugal: Springer. 318 pp.
- Pratt, W.K. (2001). Digital Image Processing. New York: John Wiley & Sons. 735 pp.
- Tou, J.T., Gonzales, R.C. (1974). Pattern Recognition Principles. London; Amsterdam: Addison-Wesley. 377 pp.
- Warren, R.C. (2002). The Performance of Small Support Spatial and Temporal Filters for Dim Point Target Detection in IR Image Sequences. DSTO-TR-1282http://www.dsto.defence.gov.au/corporate/reports/DSTO-TR-1282.pdf
- Бахвалов Н.С. (2001). Численные методы [Numerical Methods]. Санкт-Петербург, 632 с. (in Russian).
- Курант Р., Гильберт Д. (1951). Методы математической физики. Т. 1 [Methods of Mathematical Physics]. Москва, 477 с. (in Russian).
- Лоренц А. (1984). Регрессионый анализ и распознавание образов [Re-gression analysis and pattern recognition]. В кн.: Автоматизация анализа и распознавания изображений. Ч. 4. (с. 5-25). Рига: Институт электроники и вычислительной техники (in Russian).
- Лоренц А. (1989). Статистические свойства интегрального метода эталонов [Statistical features of the integral method of prototypes]. В кн.: ЧетвертаяВсесоюзная конференция-Математические методы распознавания образов, Рига. (с. 53-64). Рига (in Russian).