Эффективность использования корреляционных и информационных мер для синтеза рекуррентных алгоритмов оценивания пространственных деформаций видеопоследовательности

Abstract

На примере задачи рекуррентного оценивания параметров пространственных деформаций последовательности изображений проведен сравнительный анализ эффективности использования для синтеза рекуррентных алгоритмов оценивания корреляционных (кросс-корреляция, коэффициент Танимото и коэффициент ранговой корреляции Кендалла) и информационных (взаимная информация Тсаллиса и Шеннона, меры F-информации и энергия совместной плотности распределения вероятностей) мер подобия изображений. В качестве мешающего фактора при экспериментальных исследованиях использован несмещенный аддитивный Гауссов шум. Показано, что потенциально большую скорость сходимости оцениваемых параметров и меньшую дисперсию погрешности оценивания из исследованных корреляционных мер обеспечивает коэффициент Тонимото, а из информационных I-мера F-информации. По указанным критериям несколько уступают соответственно коэффициент ранговой корреляции Кендалла и M-мера F-информации.