Фильтр Калмана. Двумерный фильтр Калмана [32,47] был реализован в так называемом окне предсказания (Non-Symmetric Half Plane), определенным как: Ф = {/?, <у : 1 < р < М,-М < q < М; р = 0,1 < q <М;р~ 0,1 < q < М}, где соот А7=2. Изображение описывается етствует авторегрессионной модели: моделью Марковского поля, которая Т,арАт~(/’ ч p,n-q)+u(m,n), где х(...) оценка яркости в точке с координатами (т,п), и(т,п) — последовательность отсчетов гауссовского шума с нулевым средним; apq коэффициенты авторегрессионной модели. Коэффициенты ап оцениваются через автокорреляционную функцию изображения, вычисляемую по окну Ф конечного размера. С помощью этих коэффициентов авторегрессионная модель преобразуется в двумерный блок рекурсивной формы (рис. 1.6) для организации Калмановской фильтрации. Рисунок 1.6 2D-6hok для фильтра Калмана Обозначения: о -обработанный пиксель; • обрабатываемый пиксель Фильтр Одди (Oddy). Фильтр Одди [47] может пониматься как усредняющий фильтр, размер и вид окна которого меняется в зависимости от локальных статистик: если пкау, , если т > осу, 35 |
Фильтр Калмана. Двумерный фильтр Калмана /41. 64/ был реализован в так называемом окне предсказания (Non-Symmetric Half Plane), определенным как: Ф = [р, q : 1 < р < М —М < q < М\ р —0,1 М; р = ОД < q < М], где М=2. Изображение описывается моделью Марковского поля, которая соответствует авторегрессионной модели: х(т,п)= J ] а х(т—p,n —q)+и(т, п)t (р ,ч> ф где х(...) — оценка яркости в точке с координатами (т,п), и{т,п) ф последовательность отсчетов гауссовского шума с нулевым средним; apq коэффициенты авторегрессионной модели. Коэффициенты арч оцениваются через автокорреляционную функцию изображения, вычисляемую по окну Ф конечного размера. С помощью этих \ коэффициентов авторегрессионная модель преобразуется в двумерный блок рекурсивной формы (рис.1.2.2) для организации Калмановской фильтрации. Рис.1.2.2. 2В-блок для фильтра Калмана. Обозначения: о —обработанный пиксель; • обрабатываемый пиксель Фильтр Одди (Oddy). Фильтр Одди /64/ может пониматься как усредняющий фильтр, размер и вид окна которого меняется в зависимости от локальных статистик: |