Прогноз вероятности улучшения оценок на итерациях псевдоградиентного оценивания параметров изображений

Abstract

Рассмотрена скалярная характеристика, названная коэффициентом изменения оценок и позволяющая формировать вероятностный прогноз улучшения оценок при псевдоградиентном оценивании параметров изображений. Эффективность применения характеристики исследована на примере задачи оценивания параметров межкадровых геометрических деформаций изображений. Приведены примеры расчета коэффициента изменения оценок при использовании модели подобия межкадровых деформаций для случаев выбора в качестве целевых функций оценивания среднего квадрата межкадровой разности и коэффициента межкадровой корреляции. Исследования показали, что в последнем случае на итерациях оценивания наблюдается небольшой проигрыш в вероятности улучшения оценок, однако оценки параметров более устойчивы к глобальному изменению яркости изображений и подсветке. Предложенная характеристика может быть использована для вероятностного математического моделирования и анализа процесса псевдоградиентного оценивания параметров изображений. In the paper the scalar characteristic to form a prediction of probability of estimations improvement of pseudo-gradient estimation of image parameters is proposed. The efficiency of the characteristic is explored on the problem of estimating the parameters of interframe geometric deformations of images. Examples of the characteristic calculations named as improvement ratio of estimates are given when using the similarity model of inter-frame deformations. The mean square of the interframe difference and the coefficient of inter-frame correlation are used as objective functions. On the iteration of the estimation, in the latter case there is a slight loss in the probability of improving the estimates, but the estimations of the parameters are more resistant to global brightness variation of the images and backlighting. The proposed characteristic can be used for probabilistic mathematical modeling and analysis of the process of pseudo-gradient estimation of image parameters.