350 руб
Журнал «Радиотехника» №7 за 2014 г.
Статья в номере:
Использование взаимной информации как целевой функции качества оценивания параметров изображений
Ключевые слова: цифровое изображение целевая функция взаимная информация энтропия изображений скользящий контроль оптимизация псевдоградиент
Авторы:
С.В. Воронов - аспирант, Ульяновский государственный технический университет. E-mail: valmedia@yandex.ru
Аннотация:
Рассмотрено использование взаимной информации как меры качества рекуррентного оценивания параметров изображений. Предложен новый способ оценки энтропии изображений, основанный на процедуре скользящего контроля и направленный на уменьшение вычислительных затрат. Проанализированы возможности минимизации погрешности псевдоградиента взаимной информации при оценке плотности распределения вероятностей яркостей изображений с использованием метода окна Парзена.
Страницы: 88-94
Список источников

  1. Goshtasby A.A.Image registration. Principles, tools and methods // Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. Springer. 2012. P. 441.
  2. D'Agostino E, Maes F, Vandermeulen D, Suetens P. An information theoretic approach for non-rigid image registration using voxel class probabilities // Med Image Anal. 2006. V 6(3). P. 413-431.
  3. Ташлинский А.Г.,ВороновС.В. Анализ целевых функций при рекуррентном оценивании межкадровых геометрических деформаций изображений // Наукоемкие технологии. 2013. Т. 14. № 5. С. 16-21.
  4. Ташлинский А.Г. Псевдоградиентное оценивание пространственных деформаций последовательности изображений // Наукоемкие технологии. 2002. Т. 3. С. 32-43.
  5. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебник НГТУ: учебное пособие /Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., СпекторА.А. Новосибирск: Изд-во НГТУ. 2002. 352 c.
  6. Pluim J., Maintz A., Viergever M. Interpolation Artefacts in Mutual Information-Based Image Registration // Computer Vision and Image Understanding. 2000. № 77. P. 211-232.
  7. Collignon A.Multi-modality medical image registration by maximization of mutual information. PhD thesis. Catholic University of Leuven. Leuven. Belgium. 1998.
  8. Spall J. Introduction to Stochastic Search and Optimization: Estimation, Simulation, and Control. Wiley, Hoboken. NJ. 2003. P. 618.
  9. Spall J. Implementation of the simultaneous perturbation method for stochastic optimization // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1998. № 34. P. 817-823.
  10. Klein S., Staring M., Pluim P. Evaluation of Optimization Methods for Nonrigid Medical Image Registration Using Mutual Information and B-Splines // IEEE Transactions on Image Processing. 2007. V. 16. № 12. P. 2879-2890.
  11. Klein S., Staring M., Pluim P. Comparison of gradient approximation techniques for optimization of mutual information in nonrigid registration // Proc. SPIE5747, MedicalImaging: ImageProcessing. 2005. P. 192-203.
  12. Ташлинский А.Г.,Воронов С.В., ВороновИ.В. Анализ целевых функций в задаче оценивания взаимных геометрических деформаций изображений // Автоматизация процессов управления. 2013. № 4(34). С. 26-29.
  13. Parzen E. On Estimation of a Probability Density Function and Mode // Annals of Math. Statistics. 1962. V. 33. P. 1065-1076.
  14. Viola P., Wells III W.M. Alignment by maximization of mutual in-formation // International Journal of Computer Vision. 1997. V. 24. P. 137-154.
  15. Воронцов К.В. Комбинаторный подход к оценке качества обучаемых алгоритмов // Математические вопросы кибернетики. М.: Физматлит. 2004. T. 13. С. 5-36.
  16. Ташлинский А.Г., Хорева А.М., Смирнов П.В.Выбор конечных разностей при нахождении псевдоградиента целевой функции в процедурах оценивания межкадровых деформаций изображений // Радиотехника. 2012. № 9. С. 56-60.
  17. Tashlinskii A.G., Dikarina G.V., Minkina G.L., Repin A.N. Pseudogradient optimization in the estimation of geometric interframe image deformations // Pattern Recognition and Image Analysis, 2008. V. 18. № 4. P. 706-711.
  18. Tashlinskii A.G., Safina G.L., Voronov S.V. Pseudogradient optimization of objective function in estimation of geometric interframe image deformations // Pattern recognition and image analysis. 2012. V. 22. №. 2. P. 386-392.