Оптимизация оценивания взаимной информации двух изображений

Г.Л. Сафина; А.Г. Ташлинский; М.Г. Царев

Оптимизация оценивания взаимной информации двух изображений

Г.Л. Сафина¹, А.Г. Ташлинский², М.Г. Царев³

научная статья УДК 004.932.4 Страницы: 9-13

¹ к.т.н., доцент, кафедра «Прикладная математика», Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет
² д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Радиотехника», Ульяновский государственный технический университет
³ аспирант, Ульяновский государственный технический университет

Ключевые слова: изображение взаимная информация энтропия градиент оценивание оптимизация аддитивный шум

Аннотация

Отмечено, что при оценивании взаимной информации двух изображений по локальной выборке их отсчетов существует оптимальное расстояние между отсчетами, обеспечивающее при заданном объеме выборки максимум информации о рассогласовании изображений. Рассмотрена задача определения этого расстояния в условиях аддитивного зашумления изображений, решение которой основано на том, что максимум информации о рассогласовании изображений достигается при максимуме отношения модуля математического ожидания градиента взаимной информации к его среднеквадратическому отклонению. Получены выражения для нахождения оптимального расстояния. Показано, что оно зависит от корреляционной функции изображения и отношения сигнал/шум.

Для цитирования

Сафина Г.Л., Ташлинский А.Г., Царев М.Г. Оптимизация оценивания взаимной информации двух изображений // Радиотехника. 2018. № 6. С. 9–13.

Список источников

Stanier S.A. Improved image-based deformation measurement for geotechnical applications Stanier // Canadian Geotechnical Journal. 2015. Т. 53. № 5. P. 727−739.
Shalev-Shwartz Shai and Zhang Tong. Accelerated proximal stochastic dual coordinate ascent for regularized loss minimization // Mathematical Programming. 2016. V. 155. № 1. P. 105−145.
Rocco I., Arandjelovic R., Sivic J. Convolutional neural network architecture for geometric matching // Proc. CVPR. 2017. Т. 2. P. 6148−6157.
Ташлинский А.Г., Воронов С.В. Использование взаимной информации как целевой функции качества оценивания параметров изображений // Автоматизация процессов управления. 2014. № 3 (37). С. 32−39.
Tashlinskiy A.G., Zhukova A.V. Effectiveness of correlation and information measures for synthesis of recurrent algorithms for estimating spatial deformations of video sequences // CEUR Workshop Proceedings. 2017. V. 1901. P. 235−239.
Shannon C.E., Weaver W. The mathematical theory of communication // The Mathematical Theory of Communication. 1949. P. 29−125.
Maes F.,Vandermeulen D., Suetens P. Medical image registration using mutual information // Proc. IEEE. 2003. V. 91. № 10. P. 1699−1722.
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.
Хорева А.М., Ташлинский А.Г., Смирнов П.В. Выбор конечных разностей при нахождении псевдоградиента целевой функции в процедурах оценивания межкадровых деформаций изображений // Радиотехнка. 2012. № 9. С. 56−60.
Parzen E. On Estimation of a Probability Density Function and Mode // Annals of Math. Statistics. 1962. V. 33. P. 1065−1076.
Ташлинский А.Г., Воронов С.В., Воронов И.В. Анализ целевых функций в задаче оценивания взаимных геометрических деформаций изображений // Автоматизация процессов управления. 2013. № 4(34). С. 26−29.
Viola P., Wells W.M. Alignment by maximization of mutual information // International Journal of Computer Vision. 1997. V. 24. P. 137−154.
Tashlinskii A.G., Minkina G.L. Pseudogradient Optimization in the Estimation of Geometric Interrame Image Deformations // Pattern Recognition and Image Analysis. 2008. V. 18. № 4. P. 707−712.

[1] Stanier S.A. Improved image-based deformation measurement for geotechnical applications Stanier // Canadian Geotechnical Journal. 2015. Т. 53. № 5. P. 727−739.

[2] Shalev-Shwartz Shai and Zhang Tong. Accelerated proximal stochastic dual coordinate ascent for regularized loss minimization // Mathematical Programming. 2016. V. 155. № 1. P. 105−145.

[3] Rocco I., Arandjelovic R., Sivic J. Convolutional neural network architecture for geometric matching // Proc. CVPR. 2017. Т. 2. P. 6148−6157.

[4] Ташлинский А.Г., Воронов С.В. Использование взаимной информации как целевой функции качества оценивания параметров изображений // Автоматизация процессов управления. 2014. № 3 (37). С. 32−39.

[5] Tashlinskiy A.G., Zhukova A.V. Effectiveness of correlation and information measures for synthesis of recurrent algorithms for estimating spatial deformations of video sequences // CEUR Workshop Proceedings. 2017. V. 1901. P. 235−239.

[6] Shannon C.E., Weaver W. The mathematical theory of communication // The Mathematical Theory of Communication. 1949. P. 29−125.

[7] Maes F.,Vandermeulen D., Suetens P. Medical image registration using mutual information // Proc. IEEE. 2003. V. 91. № 10. P. 1699−1722.

[8] 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.

[9] Хорева А.М., Ташлинский А.Г., Смирнов П.В. Выбор конечных разностей при нахождении псевдоградиента целевой функции в процедурах оценивания межкадровых деформаций изображений // Радиотехнка. 2012. № 9. С. 56−60.

[10] Parzen E. On Estimation of a Probability Density Function and Mode // Annals of Math. Statistics. 1962. V. 33. P. 1065−1076.

[11] Ташлинский А.Г., Воронов С.В., Воронов И.В. Анализ целевых функций в задаче оценивания взаимных геометрических деформаций изображений // Автоматизация процессов управления. 2013. № 4(34). С. 26−29.

[12] Viola P., Wells W.M. Alignment by maximization of mutual information // International Journal of Computer Vision. 1997. V. 24. P. 137−154.

[13] Tashlinskii A.G., Minkina G.L. Pseudogradient Optimization in the Estimation of Geometric Interrame Image Deformations // Pattern Recognition and Image Analysis. 2008. V. 18. № 4. P. 707−712.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи