Кескіндерді тіркеудегі фазалық корреляция: екі кескін арасындағы жылжуды анықтау, жылдам Фурье түрленуі, Gaussian шуына төзімділік. SEO үшін оптимизацияланған.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Фазалық корреляция - екі ұқсас суреттің (цифрлық сурет корреляциясы) немесе басқа деректер жиынтығының арасындағы салыстырмалы көшіру айырмасын анықтау әдісі. Ол көбінесе суреттерді тіркеуде қолданылады және деректердің жиілік доменіндегі бейнелеуіне негізделген, әдетте жылдам Фурье түрлендірулер арқылы есептеледі. Бұл термин, ең алдымен, кресттік коррелограмманың Фурье кеңістігіндегі бейнелеуінен фазалық ақпаратты бөліп шығаратын қиылысқан корреляция әдістерінің бір тобына қатысты қолданылады.
Phase correlation is an approach to estimate the relative translative offset between two similar images (digital image correlation) or other data sets. It is commonly used in image registration and relies on a frequency domain representation of the data, usually calculated by fast Fourier transforms. The term is applied particularly to a subset of cross correlation techniques that isolate the phase information from the Fourier space representation of the cross correlogram.
Мысал
Келесі сурет фазалық корреляцияны қолдану арқылы тәуелсіз Гаусс шуымен бұзылған екі сурет арасындағы салыстырмалы жылжуды анықтауды көрсетеді. Сурет (30,33) пикселге жылжытылды. Сәйкесінше, фазалық корреляциялық бейнеде шамамен (30,33) координаталарында айқын максимумды көруге болады.
The following image demonstrates the usage of phase correlation to determine relative translative movement between two images corrupted by independent Gaussian noise. The image was translated by (30,33) pixels. Accordingly, one can clearly see a peak in the phase correlation representation at approximately (30,33).
Артықшылықтары
Көптеген кеңістіктік домен алгоритмдерінен өзгеше, фазалық корреляция әдісі шуға, жабылуларға және медициналық немесе спутниктік суреттерге тән басқа да кемшіліктерге төзімді. Бұл әдіс екі сурет арасындағы бұрылу және масштаб айырмашылықтарын анықтау үшін суреттерді логарифмдік полярлық координаттарға түрлендіру арқылы кеңейтілуі мүмкін. Фурье түрлендірмесінің қасиеттеріне сәйкес, бұрылу және масштаб параметрлерін жылжуға қатысты өзгермейтін түрде анықтауға болады.
Unlike many spatial domain algorithms, the phase correlation method is resilient to noise, occlusions, and other defects typical of medical or satellite images. The method can be extended to determine rotation and scaling differences between two images by first converting the images to log polar coordinates. Due to properties of the Fourier transform, the rotation and scaling parameters can be determined in a manner invariant to translation.
Шектеулер
Іс жүзінде, жоғарыдағы түсіндірмеде қажетті дөңгелек ауысудың орнына , бұл қарапайым сызықтық ауысу болуы мүмкін. Мұндай жағдайларда әдістің өнімділігі төмендейді, себебі бұл қарапайым дельта функциясы болмайды. Мұндай жағдайларда, шеттік эффектілерді азайту үшін Фурье түрлендіруі кезінде терезе функциясы (мысалы, Гаусс немесе Тукей терезесі) қолданылуы керек, немесе кескіндерге шеттік эффектілерді елемеу үшін нөлдік толтыру жасалуы керек. Егер кескіндер тегіс фоннан тұрса және барлық егжей-тегжей шеттерден алыс орналасса, онда сызықтық ауысу дөңгелек ауысуға тең болады және жоғарыдағы есептеулер дәл болады. Шығынды шеттік немесе векторлық корреляцияны пайдалану арқылы өткірлеуге болады. Періодты кескіндер үшін (мысалы, шахмат тақтасы немесе қоршау) фазалық корреляция нәтижеде бірнеше шыңдармен екіұшты нәтижелер бере алады.
In practice, it is more likely that will be a simple linear shift of , rather than a circular shift as required by the explanation above. In such cases, will not be a simple delta function, which will reduce the performance of the method. In such cases, a window function (such as a Gaussian or Tukey window) should be employed during the Fourier transform to reduce edge effects, or the images should be zero padded so that the edge effects can be ignored. If the images consist of a flat background, with all detail situated away from the edges, then a linear shift will be equivalent to a circular shift, and the above derivation will hold exactly. The peak can be sharpened by using edge or vector correlation. For periodic images (such as a chessboard or picket fence), phase correlation may yield ambiguous results with several peaks in the resulting output.
Қолданбалар
Фазалық корреляция теледидар стандарттарын түрлендіру үшін ең қолайлы әдіс, себебі ол ең аз бұрмалаушылықтарды қалдырады.
Phase correlation is the preferred method for television standards conversion, as it leaves the fewest artifacts.