Разработка и моделирование псевдоградиентных процедур привязки изображений по информационному критерию

• Автор: Воронов, Сергей Васильевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Ульяновск
• Количество страниц: 184 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 ЦЕЛЕВЫЕ ФУНКЦИИ КАЧЕСТВА И ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ

ЗАДАЧИ ПРИВЯЗКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

1Л Оценивание взаимных геометрических деформаций

изображений

1.2 Меры подобия изображений

1.3 Меры различия изображений

1.4 Безыдентификационные псевдоградиентные процедуры

оценивания параметров привязки изображений

1.5 Выводы и постановка задачи исследования
Глава 2 СИНТЕЗ И АНАЛИЗ ПСЕВДОГРАДИЕНТНЫХ ПРОЦЕДУР ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ПРИВЯЗКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА БАЗЕ ВЗАИМНОЙ ИНФОРМАЦИИ
2.1 Постановка задачи
2.2 Синтез псевдоградиентной процедуры оценивания параметров
привязки изображений на базе взаимной информации
2.3 Сокращение вычислительных затрат при оценке энтропии
изображений
2.4 Анализ эффективности использования взаимной информации
в качестве целевой функции псевдоградиентных процедур
2.5 Анализ вычислительных затрат на расчет псевдоградиентов
взаимной информации
2.6 Основные результаты и выводы
Глава 3 ОПТИМИЗАЦИЯ ПСЕВДОГРАДИЕНТНЫХ ПРОЦЕДУР
ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ПРИВЯЗКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО КРИТЕРИЮ МАКСИМУМА ВЗАИМНОЙ ИНФОРМАЦИИ
3.1 Постановка задачи

3.2 Оптимизация конечных разностей, используемых для оценки
производных по базовым осям изображений
3.3 Оптимизация базы формирования квадратов разностей
яркостей отсчетов изображений
3.4 Оптимальное евклидово расстояние рассогласования
по критерию максимума скорости сходимости
оцениваемых параметров
3.5 Методика определения оптимальной области взятия отсчетов
локальной выборки
3.6 Основные результаты и выводы
Глава 4 АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ И ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВЕОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ ПРОЦЕДУР
4.1 Постановка задачи
4.2 Структура и состав комплекса исследовательских программ
4.3 Модули вычисления псевдоградиента и статистического
моделирования псевдоградиентных процедур
4.4 Пример использования разработанных процедур для измерения
рассогласования прихода радиоимпульсов с элементов фазированной антенной решетки
4.5 Основные результаты и выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Вывод выражений для псевдоградиента взаимной информации
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Акты внедрения
СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ
АКФ — автокорреляционная функция
ВИ — взаимная информация
ПГП — псевдоградиентная процедура
КМК — коэффициент межкадровой корреляции
МО — математическое ожидание
ПРВ — плотность распределения вероятностей
СКМР — средний квадрат межкадровой разности
СКО — среднеквадратическое отклонение
а — вектор параметров привязки изображений а * — оптимальные оценки параметров привязки
А А А А Т
а/ = (а1,< > а2,г >—»ат,г) — оценка вектора а на ? -й итерации
Р —псевдоградиент
Ф — угол поворота
к — масштабный коэффициент
Л, — матрица усиления на 7 -й итерации
р — объем локальной выборки
Е, — евклидово расстояние рассогласования положения заданной точки, полученное при использовании оценок а, на 7-й итерации, от первоначального положения данной точки
1(а) — целевая функция качества оценивания
к = (кх,ку)Т —параллельный сдвиг Н(х) — энтропия X М[х] — математическое ожидание х Р(х) — ранг яркости х

математическому ожиданию яркостей изображений на их среднеквадратическое отклонение перед вычислением разности:

Аналогично КМК данная мера позволяет оценивать параметры деформаций изображений, полученные при разном освещении, т.е. имеющие линейные яркостные искажения.
С точки зрения вычислений данная мера медленнее, чем КМК, так как требует нормирования каждой яркости перед вычислением суммы квадратов разностей яркостей.
Инкрементальное знаковое расстояние Обозначим через В бинарный массив, в котором каждый элемент показывает знак разности между предыдущим и последующим отсчетами изображения. При этом пусть =1 если > д,- и Ь{ - 0 в противном случае. Тогда расстояние Хэмминга между такими бинарными изображениями может быть использовано как мера различия этих изображений [79].
Использование изменение яркостей, а не их значения, позволяет получить хорошие результаты при совмещении изображений с аддитивным шумом. Также, использование изменение знака, а не изменение яркости позволяет получить хорошие результаты при наличии резких перепадов яркости, таких как затенения. Однако инкрементальное знаковое расстояние также не является эффективной мерой при наличии нелинейных яркостных искажений или окклюзий. Еще одним недостатком данной меры различия является большая погрешность оценивания при наличии на изображениях больших областей постоянной яркости.
Инкрементальное знаковое расстояние является мерой, относительно эффективной в плане вычислений, так как требуется всего лишь порядка р сравнений, суммирований и вычитаний.
г?>-М [г<2>]
Л_____________________Л
а. а.
2 2г