文件名称：相关函数拟合极值法-docker+jenkins+harbor+gitlab
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更新时间：2024-06-28 09:24:41
摄像 测量学
(2) 相关函数拟合极值法 由于相关函数矩阵的分布通常是在以 大值为中心的单峰分布，并且在此区域上相 关函数通常近似地满足高斯分布，因此可以通过拟合方法得到该区域相关函数的解析曲 面函数，取曲面极值点为目标的亚像素位置。 一般常用的拟合方法有高斯函数拟合和二维多项式拟合。对于相关函数曲面比较平 缓的情况，高斯拟合不仅需要较大的拟合窗口，而且可能产生较大的误差。因此实际中 多采用如下的二元二次多项式即抛物面来拟合相关函数曲面。 254 2 3210 yaxyaxayaxaaf +++++= (4.4.12) 曲面的极值点位置为 1 5 2 4 2 3 1 42 2 4 3 5 4 3 5 2 2 , 4 4 a a a a a a a a x y a a a a a a − − = = − − (4.4.13) 实际拟合窗口的大小取 3×3 或 5×5 比较合适。前面提到，相关运算是一种很好的抑 制噪声过程，对噪声不敏感，相关系数分布通常是光滑的。上述曲面拟合精度较高。在 理想情况下，这种亚像素相关定位的精度为 0.01～0.1 像素。 根据实际实验可得到下面的结论：在图像信噪比较大的条件下，相关函数拟合极值 法的精度和亚像素步长相关法精度大致相同；但在图像信噪比较小的情况下，相关函数 曲面拟合法能获得较好的定位精度。这是因为拟合法具有良好的抗噪声能力。 另外当模板尺寸较大时，亚像素步长相关法的计算量要增加许多，因而需要采用一 0 1 α β 1 i-1 i i+1 j+1 j j-1