ГРАНИЦЫ КРАМЕРА-РАО И БХАТТАЧАРИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПОТЕНЦИАЛЬНОЙ ТОЧНОСТИ СУБПИКСЕЛЬНОГО СОВМЕЩЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Journal Title: Радіоелектронні і комп’ютерні системи - Year 2018, Vol 0, Issue 4
Abstract
Предметом изучения в статье являются теоретические нижние границы оценок параметров применительно к задаче совмещения изображений. Целью является исследование и сравнительный анализ границ Крамера-Рао и Бхаттачария. Задачи: сформулировать алгоритмы вычисления границ Крамера-Рао и Бхаттачария для оценки субпиксельного сдвига двух изображений; с помощью метода статистических испытаний сравнить рассчитанные границы с результатами работы реального алгоритма совмещения. Используемыми методами являются: имитационное компьютерное моделирование; метод статистических испытаний (Монте-Карло). Метод статистических испытаний использовался как для расчета теоретических границ (частные производные оценивались с помощью формул численного дифференцирования), так и для расчета точности работы реального алгоритма. Субпиксельная точность алгоритма совмещения достигалась методом интерполяции интенсивности, при этом задача определения координат изображения рассматривалась как задача оптимизации, которая решалась численным методом. Получены следующие результаты. Экспериментально подтверждается, что при расчете нижних границ точности совмещения в традиционной постановке (когда мы не учитываем ошибки интерполяции, используемой для достижения субпиксельной точности) граница Бхаттачария всегда проходит выше границы Крамера-Рао, что соответствует теоретическим представлениям. Однако, хотя граница Бхаттачария и дает более точные оценки по сравнению с границей Крамера-Рао, ее значения при высоких отношениях сигнал/шум все равно являются чересчур оптимистичными для точности совмещения в реальных ситуациях. В вычислительных экспериментах использовались как искусственно смоделированные изображения (на основе модели фрактального броуновского движения), так и фрагменты реальных спутниковых снимков. Выводы. Научная новизна полученных результатов заключается в том, что данная работа, во многом следуя выполненным другими авторами исследованиям, в отличие от них рассматривает функцию максимального правдоподобия, учитывающую возможность линейного яркостного преобразования между двумя изображениями, что является наиболее часто используемой на практике моделью. Правда, возможность поворота двух изображений в этой статье при этом не учитывается.
Authors and Affiliations
Виталий Душепа
Keywords
Related Articles
- EP ID EP494656
- DOI 10.32620/reks.2018.4.03
- Views 63
- Downloads 0
ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАМИРАНИЙ В СИСТЕМЕ СВЯЗИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ OFDM
Предложен новый метод оценки замираний в системе связи с использованием технологии OFDM (Orthogonal frequency-division multiplexing) при многолучевом распространении сигнала. В качестве практического примера OFDM системы...
ПРОЦЕСНЕ УПРАВЛІННЯ ЕФЕКТИВНІСТЮ СТРАТЕГІЇ ВИЩОГО НАВЧАЛЬНОГО ЗАКЛАДУ
Стаття присвячена оцінці з позицій процесного підходу ефективності стратегії ВНЗ як проектно-орієнтованої організації. У роботі наведено аргументи на користь коректності гіпотези про наявність кореляційного зв’язку із ча...
МОДЕЛЬ ТА АЛГОРИТМ НАВЧАННЯ СИСТЕМИ ДЕТЕКТУВАННЯ МАЛОРОЗМІРНИХ ОБ’ЄКТІВ ДЛЯ МАЛОГАБАРИТНИХ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ
У роботі розроблено ефективні модель та алгоритм навчання бортової системи малогабаритного безпілотного літального апарату для детектування малорозмірних об'єктів, що функціонує за умов обмеженого обсягу обчислювальних р...
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ВЫСОКОУРОВНЕВЫХ ЗНАНИЕОРИЕНТИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ
Проанализированы вопросы проектирования интегрированных экспертных систем принятия решений. Рассмотрены перспективы использования гибридных моделей представления знаний. В качестве модели представления знаний о предметно...
МЕТОД СИНТЕЗА МНОГОКОМПОНЕНТНОЙ МОДЕЛИ АТРИБУТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ОБЪЕКТОВ
Предметом изучения в статье являются процессы формирования аналитических описаний атрибутивных признаков объектов для решения прикладных задач статистического распознавания образов объектов на многоканальных изображениях...