要約
画像レジストレーションは、一般的な状況で同じシーンの離散画像をサブピクセル精度で位置合わせする方法を求めるマシン ビジョンにおける古典的な問題です。
すべての推定問題と同様、根本的な問題は、グラウンド トゥルースについて利用できる部分的な情報です。
測定と量子化に関する質問によって動機づけられた基本的で理想的な 1 次元の画像レジストレーション問題を検討し、この設定でサブインターバル/サブピクセルの推論がどの程度行えるかは、次の関数に関連付けられた複雑さのタイプに依存することを示します。
関心、関数とピクセル サイズの関係、利用可能な個別のサンプリング カウント観測の数。
要約(オリジナル)
Image registration is a classical problem in machine vision which seeks methods to align discrete images of the same scene to subpixel accuracy in general situations. As with all estimation problems, the underlying difficulty is the partial information available about the ground truth. We consider a basic and idealized one-dimensional image registration problem motivated by questions about measurement and about quantization, and we demonstrate that the extent to which subinterval/subpixel inferences can be made in this setting depends on a type of complexity associated with the function of interest, the relationship between the function and the pixel size, and the number of distinct sampling count observations available.
arxiv情報
| 著者 | Serap A. Savari |
| 発行日 | 2024-05-21 16:53:03+00:00 |
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