Корреляционные методы. Модель формирования изображения

Содержание

Слайд 2

Задача обнаружения объекта на нулевом фоне в присутствии гауссова шума

l(i,j) = h(i

Задача обнаружения объекта на нулевом фоне в присутствии гауссова шума l(i,j) =
– α, j–β) + ξ(i,j) ,

Модель формирования изображения:

Слайд 3

Решение задачи обнаружения объекта на нулевом фоне в присутствии гауссова шума. Классический

Решение задачи обнаружения объекта на нулевом фоне в присутствии гауссова шума. Классический корреляционный алгоритм
корреляционный алгоритм

Слайд 4

Обнаружение объектов классическим корреляционным алгоритмом на реальных видеосюжетах (1)

Эталонное изображение h(i,j)

Наблюдаемое изображение

Обнаружение объектов классическим корреляционным алгоритмом на реальных видеосюжетах (1) Эталонное изображение h(i,j) Наблюдаемое изображение l(i,j)
l(i,j)

Слайд 5

Критериальные разностные функции:

Разностные корреляционные алгоритмы

Поиск координат объекта:

Критериальные разностные функции: Разностные корреляционные алгоритмы Поиск координат объекта:

Слайд 6

Обнаружение объектов разностным алгоритмом на реальных видеосюжетах

Эталонное изображение h(i,j)

Наблюдаемое изображение l(i,j)

Обнаружение объектов разностным алгоритмом на реальных видеосюжетах Эталонное изображение h(i,j) Наблюдаемое изображение l(i,j)

Слайд 7

Слежение за объектом без обновления эталона

Критериальная
функция

Получение оценок
координат объекта

Обновление эталона

Эталон

Наблюдаемое
изображение

Критериальная

Слежение за объектом без обновления эталона Критериальная функция Получение оценок координат объекта

функция

Слайд 8

Слежение за объектом с покадровым обновлением эталона

Критериальная
функция

Получение оценок
координат объекта

Обновление эталона

Эталон

Наблюдаемое

Слежение за объектом с покадровым обновлением эталона Критериальная функция Получение оценок координат

изображение

Критериальная
функция

Имя файла: Корреляционные-методы.-Модель-формирования-изображения.pptx
Количество просмотров: 17
Количество скачиваний: 0