Tesis para optar el título de Ingeniero de Sistemas, que presenta




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3.1.1.3 Comparación de los jets


Debido a la rotación de fase, los jets procedentes de la imagen que apuntan sólo a unos pocos pixeles separados unos de otros tienen coeficientes muy diferentes, a pesar de que representan casi la característica del mismo. Esto puede causar problemas graves al momento de compararlos. Por lo tanto, ignoran la fase o compensan su variación de forma explicita. El función de similitud seria

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Con un jet tomada en una posición de la imagen fija y los jets tomada en posición variable . es una función suave, con óptimos locales que forman las grandes cuencas atractor (véase la figura 2a ), lo que lleva a una convergencia rápida y fiable con los métodos de búsqueda sencillos tales como descenso de gradiente estocástico.

Usando la fase, esta tiene dos ventajas potenciales. En primer lugar, se necesita información de fase para discriminar patrones que tengan magnitudes similares , en caso de producirse, y en segundo lugar, desde que las fases varían rápidamente con la ubicación, se proporciona un medio para precisar la localización de un jet en una imagen. Suponiendo que dos jets y se refieren a la localización de objetos con pequeños desplazamientos relativos de los cambios de fase pueden ser aproximadamente compensados por lo que lleva a una función de similitud sensible a la fase.

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Para calcularla, el desplazamiento tiene que ser estimado. Esto puede hacerse mediante la maximización de en su expansión de Taylor. En realidad, es una gran ventaja de la función similitud segundo que produce información del desplazamiento. Los perfiles de las similitudes y desplazamientos estimados se muestran en la Figura 2.

3.1.1.4 Estimación de desplazamiento


Para estimar el vector de desplazamiento hemos adoptado el método utilizado para la estimación de la disparidad. La idea es maximizar la similitud En el desarrollo de Taylor

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Y se define en consecuencia. Además, las diferencias de fase pueden forzar a corregirlo en para ponerlos en el rango de .Esta ecuación se obtiene de un método sencillo para calcular el desplazamiento o disparidad entre los jets



Figura 2. (A) Similitud con un jet tomada desde el ojo izquierdo de la cara (se muestra en la Figura) y un jet Tomada de la posición de los pixeles de la misma línea horizontal ( la Figura 1 tiene una anchura de 128 pixeles). El potencial similitud es ligero y tiene una cuenca de atracción de gran tamaño.

(B) Similitud Y (c) el desplazamiento estimado . Por los mismos jets en (a) (usando el enfoque 1). La potencial similitud tiene muchos más óptimos locales. El ojo derecho es de 24 pixeles de distancia desde el ojo izquierdo, lo que genera un máximo local para las dos funciones de estrecha similitud a . El desplazamiento estimado es precisa en torno a la posición 0 y áspera en otros óptimos locales, especialmente a los ojos de otros TBE.

Sin otras modificaciones, esta ecuación se puede determinar desplazamientos de hasta la mitad de la longitud de onda de la más alta de la frecuencia kernel, lo que sería dos pixeles para . La gama se puede aumentar mediante el uso de kernels de baja frecuencia solamente. Para los kernels largos, el desplazamiento estimado puede ser de 8 píxeles. Que puede entonces proceder con el nivel de frecuencia inmediatamente superior y refinar el resultado. Cuando se entra a la frecuencia inmediatamente superior, las fases de los coeficientes de frecuencias más altas tienen que ser corregidos por los múltiplos de para que coincida lo más posible las diferencias de fase esperadas deducidas a partir del desplazamiento estimado sobre el nivel de frecuencia mas baja.
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