KR940020252A - 자동 서브에리어 선택 방법 - Google Patents

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KR940020252A
KR940020252A KR1019940002351A KR19940002351A KR940020252A KR 940020252 A KR940020252 A KR 940020252A KR 1019940002351 A KR1019940002351 A KR 1019940002351A KR 19940002351 A KR19940002351 A KR 19940002351A KR 940020252 A KR940020252 A KR 940020252A
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티. 프랑코트 로버트
이. 허드슨 랄프
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원다 케이. 덴슨-로우
휴즈 에어크라프트 캄파니
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    • G—PHYSICS
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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Abstract

등록 정확도가 영상간에서 최적화되도록 기준 연상 데이터에서 서브에리어를 자동적으로 선택하는 방법이다. 최적의 서브에리어 선택에 의해 온라인 계산 및 멀티 서브에리어 상관에 필요한 기준 데이터 저장 장치가 저감되거나 또는 택일적으로, 그의 효과가 향상된다. 합성 개구 레이다(SAR) 영상의 실시예 결과를 설명한다. 이 결과는 본 발명의 자동 서브에리어 선택 방법이 정확도의 손상없이(랜덤 서브에리어 선택에 비해) 2 내지 3배만큼 온라인 계산을 저감하는 것을 나타낸다. 본 선택 방법은 예측된 총 평균 자승 등록 에러(MSE)를 최소화한다. 총MSE는 각 후보 서브에리어 예측 측정 공분산(국부 영상 통계량에서 구해짐) 및 위치에 의해 예측된다. 조합의 최적화 프로시듀어는 총MSE가 최소화되도록 서브에리어의 사전결정된 수를 선택한다. 본 방법은 각 국부 측정마다 품질 및 위치를 연합하여 고려하고 어떤 순서 다항식 모델을 최적으로 취급하며 등록 파라미터의 불확실성에 관한 바운드를 포함한다.

Description

자동 서브에리어 선택 방법
본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음
제1도는 본 발명의 원리에 따른 영상 등록 방법을 사용하여 영상 처리 시스템을 도시하는 도면.
재2도는 본 발명의 영상 등록 방법을 도시하는 흐름도.

Claims (8)

  1. 현재 영상과 기준 영상사이의 최적 등록을 제공하도록 상기 기준 영상으로부터 서브에리어를 자동적으로 선택하는 컴퓨터 구현 방법으로서, 기준 영상을 준비하는 스텝, 상기 기준 영상의 여러개의 영상 서브에리어마다 역 공분산을 포함하는 측정 정보 매트릭스를 계산하는 스텝, 상기 측정 정보 매트릭스의 상대값에 따라 상기 여러개의 영상 서브에리어에서 여러개의 후보 영상 서브에리어를 선택하는 스텝, 상기 기준 영상의 공분산 전파 가중을 계산하는 스텝, 상기 계산된 공분산 전파 가중 및 다항식 에러 계수의 이전 공분산을 사용하여 후보 서브에리어의 각각의 다항식 에러 계수의 공분산을 계산하는 스텝, 위치 및 예측된 측정 공분산의 항으로 상기 후보 서브에리어의 각각의 총 평균 제곱 등록 에러를 계산하는 스텝과 상기 현재 영상을 기준 영상에 등록하기 위해 상관된 서브에리어를 사용하는 상기 후보 서브에리어를 상관시키기 위해 사용되는 총 평균 제곱 등록 에러에서 구한 서브에리어의 위치의 리스트를 출력하는 스텝을 포함하는 자동 서브에리어 선택방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 측정 정보 매트릭스를 계산하는 스텝은： 도함수 영상및을 계산하는 스텝, b 및 Aw를 계산 또는 탐색하는 스텝, On을 추정하는 스텝, 해션 항마다, 도함수의 곱을 계산하고 상기 곱을 윈도우 w로 필터링하고 W/2로 다운샘플링하는 스텝 및 상기 다운샘플링된 해션 영상의 각점에 대하여, 식(6)을 사용하여 상기 해션 항을 정보 매트릭스로 변환하는 스텝을 포함하며, 상기 W는 W의 폭과 등가인 자동 서브에리어 선택방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 최적 서브에리어 세트를 합성하는 스텝은 다운샘플링된 매트릭스 영상을 계산하는 스텝, 각 다운샘플링된 영상의 점수〓Kout를 계산하는 스텝, 상기 다운샘플링된 영상의 공분산 전파 가중을 결정하는 스텝, SKtot, t〓{1,…,Ktot}를 구성하는 스텝, 상기 다운샘플링된 영상에서 k번째 점의 원연상의 위치〓를 계산하는 스텝, Kinc씩 증가하는 k〓tot내지 K에 대하여. 활성 서브에리어마다, J(Sk－i)를 계산하고, 최대 J(Sk－i)로 Kinc활성 서브에리어를 비활성화하는 스텝을 포함하는 자동 서브에리어 선택방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 공분산 전파 가중r을 결정하는 스텝을 공분산 전파 가중r을 계산하는 스텝을 포함하는 자동 서브에리어 선택방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 공분산 전파 가중r을 결정하는 스텝은 상기 공분산 전파 가중r을 탐색하는 스텝을 포함하는 자동 서브에리어 선택방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 최적 서브 에리어 세트를 합성하는 스텝은： 다운샘플링 정보 매트릭스 영상을 계산하는 스텝, 상기 다운샘플링된 영상의 점수〓Ktot를 계산하는 스텝, 상기 다운샘플링된 영상의 공분산 전파 가중rij를 결정하는 스텝, 상기 다운샘플링된 영상에서 k번째 점의 원영상의 위치〓를 계산하는 스텝, 서브에리어 i∈{1,…,Ktot}마다, 국부 평균 제곱 등록 에러 tr(Ci)를 계산하고, 최소의 tr(Ci)를 계산하고, 최소의 tr(Ci)로 Kmin－p/2 서브에리어를 활성화하는 스텝, Kinc씩 증가하는 k〓Kmin내지 K에 대하여, 비활성 서브에리어 ⅰ Sk마다, J(Sk＋ⅰ)로 Kinc활성 서브에리어를 활성화하는 스텝을 포함하는 자동 서브에리어 선택방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 공분산 전파 가중r을 결정하는 스텝은 공분산 전파 가중r을 계산하는 스텝을 포함하는 자동 서브에리어 선택방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 공분산 전파 가중r을 결정하는 스텝은 공분산 전파 가중r을 탐색하는 스텝을 포함하는 자동 서브에리어 선택방법.
    ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.
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