Цифровая обработка информации



Цифровая обработка - стр. 118


В процессе скользящего поиска (когда каждый очередной фрагмент получается из предыдущего простым сдвигом на один дискрет) вычисляется «функция сходства» между изображением эталонного фрагмента
 и изображениями текущих (контролируемых) фрагментов
. Здесь требуется найти функцию сходства, которая бы с максимально возможной точностью и достоверностью позволяла локализовать фрагмент, соответствующий изображению эталонного фрагмента, фиксируя таким образом сопряженные точки на снимках.

Взаимно соответствующие элементы изображений одного объекта на снимках должны, очевидно, удовлетворять соотношению

      

                         (5.25)

где

и
- параметры контраста и средней освещенности; k, l - параметры относительного сдвига образца и его аналога на контролируемом снимке;
- шум;

В такой формулировке процедура селекции образца должна найти параметры k и l, характеризующие сдвиг реперных фрагментов.

          Ради простоты будем считать, что параметр

 не меняется по полю снимков, что позволяет перейти к центрированным переменным

                                    

.

В качестве меры различия в точке

 будем брать среднеквадратичную ошибку

                

                         (5.26)

которая минимизируется перебором всех допускаемых сдвигов эталона по заданной области контролируемого снимка. Считается, что в точке экстремума реализуется сходство, если

, где
 - некоторый установленный порог. Из требования минимума ошибки
находим оценку
, подставляем ее в формулу (5.26) и приходим к выражению

           

.                       (5.27)

Первый член выражения (5.27) - «энергия» эталонного сигнала, является величиной постоянной, не зависящей от параметров сдвига

. Поэтому точка экстремума не изменится, если мы нормируем среднеквадратичную ошибку к энергии эталона 

   

,

и вместо минимума нормированной среднеквадратичной ошибки будем искать максимум коэффициента корреляции текущего фрагмента с эталоном




Содержание  Назад  Вперед