Уменьшение вычислительной сложности алгоритмов псевдоградиентного оценивания параметров изображений при априорной оптимизации объема локальных выборок

Abstract

При псевдоградиентном оценивании параметров изображений скорость сходимости оценок и вычислительные затраты в значительной степени зависят от объема локальной выборки отсчетов изображений, используемой для нахождения псевдоградиента. Рассмотрена возможность априорной оптимизации объема локальной выборки с целью минимизации вычислительных затрат при оценивании одного параметра межкадровых геометрических деформаций изображений. В качестве критерия оптимизации выбран минимум приведенных вычислительных затрат на условную единицу математического ожидания улучшения оценки. Приведены блок-схема одного из возможных алгоритмов нахождения оптимального объема локальной выборки для итерации оценивания и пример результатов расчета. At pseudogradient estimation of image parameters the estimates convergence character and computational expenses essentially depend on image samples local sample size used for obtaining the pseudogradient. In the paper the possibility of a priori optimization of the volume of a local sample to minimize computational costs at geometrical images deformations estimation is considered. The minimum of the given computational costs for the conventional unit of expectation of the improvement of the evaluation is chosen as an optimization criterion. The block diagram of one of the algorithms and the examples of calculation results are presented.