İlintili görüntülerin birleşik Markov rastgele alan ve gerçek - zamanlı uygulanabilir en - iyileme yaklaşımı

Abstract

Bu makalede ilintili görüntülerin Markov Rastgele Alan (MRA) modeline dayalı birleşik uygulaması sunulmuş ve bu uygulamanın gerçek zamanlı kullanılabilirliği için bir en-iyileme yaklaşımı önerilmiştir. 'Beamforming' yöntemi ile elde edilen uzaklık ve güvenilirlik bilgisinden faydalanarak piksel-piksel bir biriyle ilintili olan iki ayrı görüntü çıkartılmıştır. Bu model görüntülerin yeniden oluşturulması ve yenilenmesi işlemi için ortaya konmuştur. Modelin hızlı uygulanabilirliği için çözüm süresini kısaltıcı yaklaşımlarda bulunulmuştur. Ayrıca örnek şekillerin yeniden oluşturulmuş uzaklık ve yenilenmiş güvenilirlik görüntülerinden yararlanarak 3 boyutlu gösterimleri de elde edilmiştir.This paper describes a Markov Random Field model for coupled range and confidence signals. Beamforming is a method used to bring a range image from backscattered echos of acoustic signals. Another information is confidence of signal which associated point by point with this range data. In the proposed algorithm, the range and confidence images are modeled as Markov Random Fields whose probability distributions are specified by a single energy function. The optimization of this model gives reconstructed range and restored confidence images and an approach to the optimization is suggested for the real-time implementation of this method.