![](/user_photo/_userpic.png)
книги из ГПНТБ / Белоглазов, И. Н. Корреляционно-экстремальные системы
.pdfгде 8 (y/F j, F2) — условная плотность |
вероятности |
тоМ, |
||
что будет принято решение |
у |
на основании сравнения |
||
изображений F\(x, у), F2(x', |
у') |
(будет |
выработан |
сигнал |
управления, в результате которого масштаб изображения
Ft {x',y') изменится на величину Я , |
оно будет |
смещено |
|
и повернуто на величины £ |
tj7, <р ). |
При этом |
должны |
удовлетворяться условия: |
|
|
|
H t l F u F ^ O , |
$6 (уI F u F J d 4 = \ , |
(8.5) |
|
|
Г |
|
|
где Г —область вероятных решений у. Функцию 5 (уf Fu F2)
обычно называют решающей функцией [94].
В выражении (8.4) С (у, Fu F2) —функция потерь, при писываемых решению у, выносимому на основании срав нения изображений F,(x, у) и F2(x',y'). Зададим ее сле дующим образом:
|
С (У, F„ F2) = [F, (х, у) - F2Ц , г/т)]2, |
(8.6) |
||||
где |
|
|
^ — Цcos(<p-<PT) + |
|
||
■*т = |
[0 - Я + |
Ят) х + |
|
|||
+ |
[(1 — Я + |
Ят) у - |
т) - f Tj7l sin ( f — ч>7), |
(8.7) |
||
Ут = |
[0 - Я + |
Я7)0 -1 1 |
+ ч71 cos(tp — <Р7) — |
|||
|
||||||
|
— [(1 — я + Ят) JC- |
5 + е7] sin (<Р - ?7). |
|
Из теории статистических решений известно, что средний риск при заданных априорных распределениях и выпуклой функции потерь минимизируется с помощью нерандомизированного байесовского решающего прави ла, которое соответствует следующей решающей функ ции:
8* (Jo/Fи Ft) = |
1, 6* (у/F„ F2) = 0, у ф у0, |
(8.8) |
если min С (у, Flt F2) = |
[F, (х, у) — F2 (хъ, y j ] 2. |
|
Запишем средний риск для правила решения б*. Для этого (8.6), (8.8) подставим в (8.4), раскрывая квадрат
ные скобки в выражении |
(8.6). |
После |
этого |
получим: |
Д [р(^> 71>?> |
8*[ — -^1 |
^2 |
R y |
(8.9) |
2G1
Здесь:
|
|
Р |
в- |
2л |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
( 8. 10) |
|
а |
(2 |
-9* |
2к |
|
|
|
R 2= |
Jrf? |
jdTj [ d l ^ d 9 ^ d H F l, F J ^ T l, f , X ) X |
|||||
|
—aа |
— p |
—- aa- |
00 |
UiSJ, SJa |
|
|
|
|
Х ^ Ц А ) Р в ч , ? , А ) . |
(8.11) |
||||
|
|
(8.11) |
|||||
|
а |
p |
>& |
2тс |
|
|
|
|
XЛ(*, y) F* Цв. yTo) P(E, T], <P, Я). |
(8.12) |
|||||
Из выражений |
(8.Ю) — (8.12) |
видно, что |
R t и |
||||
являются |
средними |
квадратами |
случайных |
функций |
|||
Fi(x, у) и F2(x', у') |
соответственно, |
а ^'пропорциональ |
но их функциям взаимной корреляции. Если совмещае мые изображения таковы, что Ri и R2 можно считать постоянными (т. е. функции F1 и F2 являются реализа циями стационарных в широком смысле функций) и удовлетворяющими условиям эргодичности, то будет справедлив следующий вывод: для функции потерь ви да (8.6) алгоритмом совмещения изображений, миними зирующим средний риск (8.9), является тот, при кото ром будет минимизироваться R3. При этом, вычисляя (8.12), можно перейти от усреднения по множествам Hi, Пг к усреднению по площади изображений S. В этом случае будем иметь:
где
(8-14)
Известно, что при вычислении функции корреляции случайных процессов точность вычисления возрастает с ростом времени усреднения. Аналогично этому равен ство (8.13) будет тем т о ч н е е , чем б о л ь ш е п л о щ а д ь совмещаемых изображений.
262