Анализ целевых функций при рекуррентном оценивании межкадровых геометрических деформаций изображени

А.Г. Ташлинский; С.В. Воронов

Анализ целевых функций при рекуррентном оценивании межкадровых геометрических деформаций изображени

научная статья Страницы: 16-21

¹ д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Радиотехника», Ульяновский государственный технический университет
² аспирант, Ульяновский государственный технический университет

Ключевые слова: оценивание деформаций изображений целевая функция межкадровый коэффициент корреляции средний квадрат межкадровой разности взаимная информация

Аннотация

Проведен для задачи оценивания межкадровых геометрических деформаций изображений сравнительный анализ эффективности использования в качестве целевой функции среднего квадрата межкадровой разности, коэффициента межкадровой корреляции и взаимной информации. В качестве мешающего фактора исследованы аддитивных шум, линейные и нелинейные искажения яркости изображений.

Для цитирования

Ташлинский А.Г., Воронов С.В. Анализ целевых функций при рекуррентном оценивании межкадровых геометрических деформаций изображени // Наукоемкие технологии. 2013. № 5. С. 16–21.

Список источников

Brown L.G. A survey of image registration techniques // ACM C.S. 1992. V. 24. № 4. P. 325-376.
De Castro E., Morandi C. Registration of translated and rotated images using ﬁnite Fourier transform // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1987. V. 9. № 5. P. 700-703.
Goshtasby A.A. Image registration. Principles, tools and methods // Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. Springer 2012. 441 p.
Tashlinskii A. Computational Expenditure Reduction in Pseudo-Gradient Image Parameter Estimation )/ Computational Science - ICCS 2003. V. 2658 // Proceeding. Part II. Berlin: Springer. 2003. P. 456-462.
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.
Ташлинский А.Г. Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей. Ульяновск: Изд-во УлГТУ. 2000.
Huntington E.V. Mathematics and statistics, with an elementary account of the correlation coefficient and the correlation ratio // Am. Math. Mon. 1919. V. 26(10). P. 421-435.
Viola P., Wells III W.M. Alignment by maximization of mutual information // International Journal of Computer Vision. 1997. V. 24. P. 137-154.
Васильев К.К., Крашенинников В.Р. Статистический анализ многомерных изображений. Ульяновск: Изд-во УлГТУ. 2007.
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.

[1] Brown L.G. A survey of image registration techniques // ACM C.S. 1992. V. 24. № 4. P. 325-376.

[2] De Castro E., Morandi C. Registration of translated and rotated images using ﬁnite Fourier transform // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1987. V. 9. № 5. P. 700-703.

[3] Goshtasby A.A. Image registration. Principles, tools and methods // Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. Springer 2012. 441 p.

[4] Tashlinskii A. Computational Expenditure Reduction in Pseudo-Gradient Image Parameter Estimation )/ Computational Science - ICCS 2003. V. 2658 // Proceeding. Part II. Berlin: Springer. 2003. P. 456-462.

[5] 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.

[6] Ташлинский А.Г. Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей. Ульяновск: Изд-во УлГТУ. 2000.

[7] Huntington E.V. Mathematics and statistics, with an elementary account of the correlation coefficient and the correlation ratio // Am. Math. Mon. 1919. V. 26(10). P. 421-435.

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

[9] Васильев К.К., Крашенинников В.Р. Статистический анализ многомерных изображений. Ульяновск: Изд-во УлГТУ. 2007.

[10] 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.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи