Вычислительная математика - ИСЭМ СО РАН

[4] Самойлов М. Ю. Оптимизация процедур псевдоградиентного оценивания параметров
межкадровых геометрических деформаций изображений. – Радиолокация, навигация,
связь: Труды XII междун. научн.-техн. конференции. Воронеж: Саквоее, 2006,
c. 162–167.
[5] Dikarina G. V., Minkina G. L., Repin A. I., Tashlinskii A. G. Pseudogradient Optimization
in the Problem of Image Interframe Geometrical Deformations Estimation. – 8-th
International Conference "Pattern Recognition and Image Analysis: New Information
Technologies": Conference Proceeding. Yoshkar-Ola, 2007, vol. 1, pp. 72–74.
[6] Ташлинский А. Г., Тихонов В. О. Методика анализа погрешности псевдоградиентного
измерения параметров многомерных процессов. – Известия вузов: Радиоэлектроника,
2001, т. 44, № 9, с. 75–80.
[7] Ташлинский А. Г., Минкина Г. Л., Дикарина Г. В., Синицин В. И. Методика анализа
точности псевдоградиентного оценивания геометрических деформаций последовательности
изображений. – Наукоемкие технологии, 2007, т. 8, № 9, с. 14–23.
OPTIMIZATION OF PSEUDOGRADIENT AT RECURRENT ESTIMATION
OF IMAGE INTERFRAME GEOMETRICAL DEFORMATIONS
PARAMETERS
A.G. Tashlinskii, I. N. Kaveev
Ulyanovsk State Technical University, Ulyanovsk
e-mail: tag@ulstu.ru
Abstract. At pseudogradient estimation of image parameters the estimate convergence character
and computational cost depend on local sample size of image samples, which is used to find the
pseudogradient of the goal function. An approach to solve the problem of optimization of the
pseudogradient at the expense of choice of local sample samples plan is considered.
Key words: images, image analysis, interframe deformations, recurrence, adaptation, pseudogradient,
estimation
171