Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
14.6. ПРОСТРАНСТВЕННАЯ РЕСТАВРАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ МЕТОДОМ ВИНЕРОВСКОГО ОЦЕНИВАНИЯ
При
использовании метода пространственной реставрации изображений на основе
регрессии шумовое поле моделируется некоторой реализацией двумерного случайного
процесса с известными средним и ковариационной функцией. В методах винеровской
оценки, кроме того, предполагается, что идеальное изображение также является
реализацией двумерного случайного процесса с известными первым и вторым
моментами [19, 20, 29].
14.6.1. ВИНЕРОВСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ В ОБЩЕМ СЛУЧАЕ
Рассмотрим
обобщенную дискретную модель, представленную на рис. 14.6.1, в которой вектор
изображения
размера
подвергается
каким-либо искажениям (поэлементным и пространственным), в результате чего
образуется вектор размера
наблюдаемого изображения
. Формируемая
оценка
описывается
линейной операцией вида
, (14.6.1)
где
-
реставрирующая матрица размера
,
- вектор смещения оценки размера
. Цель винеровского
оценивания сводится к выбору
и
, минимизирующих среднеквадратическую
ошибку реставрации, которую можно определить как
(14.6.2а)
или
. (14.6.2б)
В
формуле (14.6.2а) ошибка определена через скалярное произведение и равна сумме
квадратов элементов вектора ошибки
; формула (14.6.26) предусматривает
составление ковариационной матрицы вектора ошибки и последующее суммирование ее
дисперсий (диагональных элементов) при нахождении следа. Независимо от способа
представления ошибки (14.6.2) ее можно минимизировать, дифференцируя
по
. Другой подход,
обладающий универсальной полезностью, основан на использовании принципа
ортогональности [30, стр. 219]: с его помощью находят значения
и
, минимизирующие
среднеквадратическую ошибку. В теории реставрации изображений принцип
ортогональности позволяет сформулировать следующие два необходимых и
достаточных условия минимизации среднеквадратической ошибки реставрации:
1.
Математическое ожидание оценки изображения должно быть равно математическому
ожиданию исходного изображения, т. е.
. (14.6.3)
2.
Ошибка реставрации должна быть ортогональна к «центрированному» наблюдаемому
изображению относительно его среднего, т. е.
. (14.6.4)
Рис. 14.6.1. Пространственная реставрация
изображений методом винеровского оценивания.
Из условий 1 и 2 получаем
(14.6.5)
и
(14.6.6)
соответственно. Подстановка в
формулу (14.6.6) выражения (14.6.5) для вектора смещения ошибки
дает после ряда
упрощений
, (14.6.7)
где
- ковариационная матрица размера
вектора
наблюдаемого изображения (которая предполагается невырожденной),
- взаимно
ковариационная матрица размера
для исходного и наблюдаемого
изображений. Таким образом, оптимальный вектор смещения
и реставрирующую матрицу
можно определить
непосредственно по смешанным моментам первого и второго порядка векторов
идеального и наблюдаемого изображений. Следует отметить, что найденное решение
справедливо для нелинейных и пространственно-зависимых искажений. Следующие
разделы посвящены отдельным частным случаям применения винеровского
оценивания.