6.4.2. Совмещение при незаданной модели трансформации

Как уже отмечалось, более сложными являются задачи совмещения для неизвестных видов МКГТ. В таких случаях можно задаваться некоторым типом преобразования , считая параметры  переменными. Тогда задача совмещения может быть снова сформулирована как задача минимизации функционала (6.20), но с переменными параметрами . Такие задачи минимизации уже рассматривались раньше, для их решения нужно брать ограниченные снизу  в ПГ процедуре (3.19).

Желательно выбрать  так, чтобы  хотя бы приблизительно описывало реальную МКГТ. Если о виде МКГТ нет никакой информации, то можно взять простейшую модель – считать, что имеется только переменный по кадру сдвиг, т. е.

.                                       (6.21)

Таким способом можно описать любую МКГТ. Если функция  изменяется достаточно медленно при выбранном порядке просмотра изображения, то возможно достаточно точное совмещение.

На рис. 6.3 приведены результаты применения описанной процедуры для совмещения И морского дна при поиске появляющихся предметов. На рис. 6.3,а показано эталонное И участка морского дна. На рис. 6.3,б – И того же участка со сдвигом, поворотом и другими МКГТ, в результате которых заметно искривление И. На второе изображение аддитивно добавлены два светлых и два темных квадрата, имитирующие появление новых предметов за время между регистрациями этих двух И. Визуально эти четыре квадрата не просматриваются. Вид МКГТ в алгоритм совмещения не был заложен, использовалась модель (6.21) при билинейной интерполяции и треугольной развертке. Для наглядной оценки результата совмещения на рис. 6.3,в показана вставка искаженного И в эталонное. На рис. 6.3.г показана компенсация мешающего И с рис 6.3,б, т. е. межкадровое вычитание совмещенных И. Малость остатков компенсации говорит о достаточно точном совмещении. При этом отчетливо оказались видны четыре квадрата (новые предметы). Они видны еще лучше после сглаживания остатков компенсации на рис. 6.3,д.