위상 일치

이 글은 검증을 위해 인용구가 추가로 필요하다. 신뢰할 수 있는 출처에 인용문을 추가하여 이 기사를 개선할 수 있도록 도와주십시오. 공급되지 않은 재료는 도전하여 제거할 수 있다. 출처 찾기: "위상 일치" – 뉴스 · 신문 · 책 · 학자 · JSTOR (2010년 11월) (이 템플릿 메시지를 제거하는 방법과 시기 학습)

위상 일치성은 조명 및 대비의 변화에 대해 특히 강력한 에지 검출 방법인 컴퓨터 영상의 특징적 중요성의 척도다.

파운데이션

위상 일치성은 주파수 영역에서 이미지의 동작을 반영한다.엣지 같은 특징에는 동일한 위상에 많은 주파수 성분이 있다는 점에 주목했다.이 개념은 서로 다른 파장의 기능에 적용된다는 점을 제외하면 일관성과 유사하다.

예를 들어 사각파의 푸리에 분해는 사인 함수로 구성되며, 이 함수의 주파수는 기본 주파수의 홀수 배수다.사각파의 상승 가장자리에서 각 정현상 성분은 상승 위상이 있다. 위상은 가장자리에서 최대 일치성을 가진다.이는 빛과 어둠 사이에 급격한 변화가 있는 이미지에서 인간이 인지한 가장자리에 해당한다.

정의

위상 일치도는 신호 $A{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {n\mathrm{}}_{}}$ ${\$의 푸리에 구성 요소의 가중 정렬을 푸리에 구성 요소의 합계와$$ 비교한다.

${\displaystyle PC(t)=\max _{\bar {\phi }}{\frac {\sum _{\rm{n}}}A_{\rm{n}\cos(\phi _{\rm{n}(t)-{\bar{\pi }}}{\sum _{\rm{n}}}A_{n}}}}$

여기서 ${\displaystyle {\varphi n\mathrm{}}_{}}$ ${\$은(는) 힐버트 변환을 사용하여 계산할 수 있는 로컬 또는 순간 위상이며$$, ${\displaystyle {A\mathrm{}}_{}}$ ${\$은 신호의 로컬 진폭 또는 에너지입니다$$.모든 단계가 정렬되면 이는 1과 같다.

여러 단계의 일치성을 구현하는 방법이 개발되었는데, 이 중 두 가지 버전은 오픈 소스로 사용할 수 있으며, 하나는 Matlab용으로 작성된 버전이고 다른 하나는 ImageJ 소프트웨어의 플러그인으로 자바에서 작성된 버전이다.^[2]

그 공식화에 사용된 다른 표기들을 고려할 때, 최근에 통일된 버전이 발표되었고, 여기서 매개변수 조정에 대한 방법론도 제시되었다.^[3]

이점

사각파 예시는 대부분의 에지 탐지 방법이 동등하게 잘 다룬다는 점에서 순진하다.예를 들어, 첫 번째 파생상품은 가장자리에 최대 크기를 가진다.그러나 인식된 가장자리에는 뾰족한 스텝이 없거나 파생상품이 큰 경우가 있다.위상 일치 방법은 다른 방법들이 실패하는 많은 경우에 적용된다.

눈에 띄는 예로는 글자 "l"과 같이 한 줄로 구성된 이미지 형상이 있다.많은 에지 검출 알고리즘은 두 개의 인접한 에지 즉, 흰색에서 검은색, 검은색에서 흰색으로 전환한다.반면에 위상 일치 지도는 한 줄로 되어 있다.이 경우에 대한 간단한 푸리에의 비유는 삼각파다.그것의 각각의 볏에는 다른 정현상 함수의 볏이 일치한다.

단점들

이미지의 위상 일치 지도를 계산하는 것은 매우 계산적으로 집약적이며 이미지 노이즈에^{[citation needed]} 민감하다.소음 감소 기법은 일반적으로 계산 전에 적용된다.

참조

외부 링크

• Peter Kovesi의 연구 페이지, 연구 논문 목록, 예시 이미지 및 구현.
• 마이클 브래디 교수의 강의.