残差逐次検定法による画像の重ね合わせ (<小特集>パターン情報処理)
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概要
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The sequential similarity detection algorithm (SSDA) proposed by Barnea and Silverman is a fast method for the registration of digitized images. This paper fist discusses the use of SSDA in the tracking of cloud in images from weather satellites. The pattern of cloud gradually varies from image to image. It is shown that SSDA yields substantially the same result with the result of the conventional cross correlation method in one order shorter time. In the second part of the paper, a method for automatic setting of both constant and increasing thresholds to be used with SSDA is presented. In contrast to the conventional SSDA, this method requires no apriori knowledge of image statistics in the setting of thresholds and can be combined with a prediction for a faster operation. The usefulness of the method is again proven in the cloud tracking.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1976-07-15
著者
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