Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей изображений. Ташлинский А.Г. - 36 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

предопределена заранее, например, при использовании уже готовой системы
обработки информации.
При больших объемах обрабатываемых данных, сложном комплексе
мешающих факторов и требовании обработки в реальном масштабе времени
применяется чаще последний из перечисленных подходов к преодолению
априорной неопределенности - используются адаптивные алгоритмы
оптимизации параметров некоторой модели ПД изображений.
Итеративные и рекуррентные алгоритмы оценивания параметров
деформаций
Оптимальные оценки
α
*
являются решением уравнения (1.42),
определяющего условия оптимальности и эквивалентного системе в общем
случае нелинейных уравнений относительно вектора параметров
α
. Для
нелинейных уравнений (1.42) явное аналитическое выражение для
оптимального вектора
α
*
найти сложно [15] даже при наличии полной
априорной информации. Поэтому приходится искать различные
приближенные решения, большинство из которых получается методом
последовательных приближений. Суть последних сводится к замене (1.42)
разностным уравнением, решение которого
α
t
при
t→∞
стремится к
оптимальному вектору
α
*
.
Предположим, что условие оптимальности полностью определено
(градиент
(
)
∇ J α
средних потерь известен). В этом случае метод
последовательных приближений приводит к итеративным алгоритмам вида
(
)
αα α
tt t t
=−∇
−−
11
Λ
ΛΛ
Λ J
,
t
=
1 2
, , ...
, (1.47)
где
Λ
ΛΛ
Λ
t
- матрица усиления;
α
0
- начальное приближение вектора
параметров.
Конкретный алгоритм определяется выбором матрицы усиления
Λ
ΛΛ
Λ
t
.
Так, скалярная матрица усиления
Λ
ΛΛ
ΛΛ
ΛΛ
Λ
t
== =
λ
λ
λ
λ
00
00
00
...
...
... ... ... ...
...
I
,
λ>
0
, (1.48)
где
I
- единичная матрица, соответствует градиентному методу. Обратная
матрица Гессе (1.44)

Страницы