Методы оценки погрешности измерения координат в комплексированных системах…
5
Алгоритмом определения соответствий является алгоритм обра-
ботки данных, который по известным проецируемым картинам и за-
регистрированным изображениям определяет точки
i
p
в плоскостях
изображений устройств, соответствующие одной и той же точке объ-
екта (соответствующие точки). Для описания результата работы та-
кого алгоритма используем подход, аналогичный применяемому при
определении устойчивых оценок параметров модели [6]. Полученные
оценки координат соответствующих точек
(
)
т
т т
1 2
= , ,
p p p
…
будем
считать принадлежащими двум распределениям: «верному» и «лож-
ному». Верному распределению принадлежат оценки координат то-
чек, полученных правильным сопоставлением элементов изображе-
ний, но координаты которых определены не совсем точно вследствие
дискретизации и шумов приемника. Такие оценки соответствуют
принятой модели
= ,
+ Δ
p p
где
p
— истинное значение, а
Δ
— по-
меховая составляющая, имеющая нормальный закон распределения
(
)
,
.
p p
Δ
b Σ
∼
N
В случае ошибочного сопоставления элементов
изображения оценка координат является ложной, ее значение сложно
предсказать заранее и считается, что она принадлежит ложному рас-
пределению. Тогда критериями качества работы алгоритма опреде-
ления соответствий можно считать вероятность правильного сопо-
ставления
t
P
и параметры верного распределения
p
b
и
.
p
Σ
Вероят-
ность правильного сопоставления может быть повышена учетом
априорной информации о форме, возможных положениях и других
характеристиках объекта, а также информации о преобразованиях
i
P
и
,
i
E
полученной в результате калибровки системы.
Матрица
p
Σ
зависит от множества факторов, в том числе: метода
регистрации трехмерных образов, алгоритма обработки изображе-
ний, типа регистрируемых объектов, условий регистрации, характе-
ристик используемых устройств регистрации и др. Анализ этой зави-
симости является задачей отдельного исследования, поэтому ограни-
чимся определением вида
p
Σ
в зависимости от метода регистрации
трехмерных образов объектов. В случае, когда используются два
устройства регистрации и алгоритм обработки изображений подра-
зумевает независимое определение соответствующих точек на двух
зарегистрированных изображениях,
p
Σ
имеет блочно-диагональную
структуру:
1 2
= diag( ,
).
p
p p
Σ
Σ Σ
Примером такого метода регистра-
ции является независимое применение детекторов и дескрипторов
для поиска и описания соответствующих точек с последующим сопо-
ставлением, приведенное в работах [7, 8].
