Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей изображений. Ташлинский А.Г. - 37 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

(
)
(
)
Λ
ΛΛ
Λ
tt
=∇
−
−
2
1
1
J α
, (1.49)
соответствует методу Ньютона, а матрица
(
)
(
)
Λ
ΛΛ
Λ
t
=∇
−
2
0
1
J α
(1.50)
- модифицированному методу Ньютона.
Если средние потери квадратичны по
α
, то алгоритм (1.47)
соответствует методу Ньютона-Рафсона [30] и приводит к оптимальному
решению
α
*
за одну итерацию при любом
α
0
. В этом случае градиент
средних потерь
(
)
∇ J α
будет линейной функцией по
α
и матрицы усиления
(1.49) и (1.50) не будут зависеть от
α
t
−
1
и
α
0
.
Структурная схема итеративного алгоритма (1.47) приведена на рис. 1.5.
Она содержит нелинейный преобразователь
Λ
ΛΛ
Λ
t
и дигратор (дискретный
интегратор), состоящий в свою очередь из линии задержки с положительной
обратной связью(двойные стрелки соответствуют векторным связям).
Поскольку в итеративных алгоритмах (1.47) используется полная
априорная информация, то система, представленная на рис. 1.5, автономна и
не требует какой-либо дополнительной информации. Однако на практике
ПРВ наблюдений и помех часто неизвестны и итеративный алгоритм не
может быть непосредственно использован для нахождения оптимальных
значений
α
*
. Поэтому большое распространение получили рекуррентные
алгоритмы, использующие текущую информацию, содержащуюся в
наблюдениях и не требующие знания градиента средних потерь
(
)
∇
J
α
.
Особенностью этих алгоритмов является то, что вместо градиента средних
потерь они используют градиент функции потерь
()
()
∇
α
εα
QZ
t
,
, который
зависит от наблюдений
Z
t
. Рекуррентные алгоритмы можно записать в виде
α
0
t
t
(
)
∇
J
α
Λ
ΛΛ
Λ
t
α
t
−
1
α
t
Рис. 1.5. Структурная схема итеративного алгоритма.

Страницы