Предложен новый метод оценки систематической и случайной погрешностей компьютерных алгоритмов обработки цифровых трассерных изображений, который, в отличие от существующих, позволяет применять разработанные в математической статистике способы оценки достоверности рассчитанных погрешностей. Проведен сравнительный анализ влияния различных параметров трассерных изображений на точность разработанного автором алгоритма, основанного на оптимизации реконструированного кадра, и на точность базового и адаптивного кросскорреляционных алгоритмов, которые являются наиболее распространенными. Ключевые слова: систематическая погрешность, случайная погрешность, математическое ожидание, среднеквадратическое отклонение, трассерное изображение.
