Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей изображений. Ташлинский А.Г. - 15 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

содержании изображения доступна, то может быть использована
интеллектуальная сетка, которая использует прогноз трехмерного
изображения на плоскость [70].
В подходе, базирующемся на морфологическом анализе изображений
[40,41], используется понятие формы изображения [40] как его
максимального инварианта. Такой подход позволяет решать задачу
оценивания пространственных деформаций, когда другие подходы
оказываются неприменимыми, например, для случая произвольного
функционального преобразования яркостей. Однако указанный подход также
требует большого объема вычислений.
В настоящей книге при построении алгоритмов оценивания ПД
последовательностей изображений используется, в основном, подход,
основанный на исследовании оптического потока. При этом особое внимание
уделяется исследованию возможностей уменьшения вычислительных затрат.
1.2. Синтез алгоритмов оценивания пространственных деформаций
методом максимального правдоподобия
Будем считать, что СП
~
X
{}
=∈
xu U
u
k
:
в моменты времени
k
=
1 2
,
задано на некоторой непрерывной области
U
и модель наблюдений поля
~
X
имеет вид
zx
kkk
=+θ
θθ
θ
,
k
=
1 2
,
, (1.4)
где -
θ
θθ
θ
k
{}
=θ
j
k
- поле независимых СВ. Кадры
{}
x
k
j
k
i
xj
=∈: Ω
случайного
поля
X
являются системой отсчетов кадра
{}
x
k
u
k
xu U
=∈:
на сетке
{}
Ω
knii
jj jj N
== =(,..., ):,
1
1
. При этом положение и форма сеток
Ω
k
могут изменяться со временем, но индексные размеры
NN N
n
1 2
×××
...
остаются постоянными. В общем случае требуется оценить форму сетки
Ω
2
и найти преобразование
Ω
1
в
Ω
2
.
Даже для стационарных полей
~
X
оценка формы сетки
Ω
2
, то есть
оценка взаимного расположения отсчетов
x
2
, является сложной задачей.
Поэтому ограничимся случаем, когда
Ω
1
- прямоугольная сетка с единичным
шагом. Это, как правило, соответствует реальным изображениям,
полученным с помощью телекамер, сканирующих линеек и т.д. Кроме того,
сетки
Ω
1
и
Ω
2
для соседних кадров обычно отличаются друг от друга

Страницы