Простой и понятный алгоритм сравнения картинок Опции

[iiv]

Добрый день,

ищу понятный, легко объясняемый и, по возможности короткий (на одну-две страницы текста) с оптимальной или субоптимальной асимптотически сложностью алгоритм сравнения двух картинок, которые могут соответствовать одному объекту, но аффинно преобразованному, ну то есть как, например, на приложенной ниже картинке. Картинка не моя, взято с доклада "Multiscale analysis of similarities between images on Riemannian manifolds" Coloma Ballester. То есть чтоб на входе было две картинки, а на выходе - коэффициенты аффинного преобразования + величина достоверности в какой-нибудь адекватной метрике. Через риманово преобразование с CNN объяснить и запрограммировать могу, но это - тонна кода. Нужно просто и понятно. У кого-то есть идеи? Буду премного благодарен!

Спасибо!

ИИВ

Эскизы прикрепленных изображений

 

[Pavia]

AlexandrY В ваших 9 коэффициентах 3 лишние. Аффинная матрица расскладывается на 6 матриц: трёх поворотов и 3-х перемещений. Откуда 6 степеней свободы.
iiv
Ваша задача решена в взад и поперёк.
К примеру:
1) Выделяем особые точки известные как углы. Алгоритм FAST ER . Особых точек в разы меньше фактически задачу сводим от N^2 к N. Далее сопоставляем облака точек простым перебором по 3-углам с поиском минимума с шагом в 10 градусов, алгоритм ICP. Используем метрику подсчитывающую минимальное расстояние между точками находим минимум. Далее через МНК уточняем решение - известны координаты одних точек известны координаты других точек это две матрицы надо найти матрицу перехода. Система переопределённая.
Поэтому применяем сведение к квадратной матрице A*A^T - не помню чей метод.
Каханер, Моулер, Наш.-Численные методы и программное обеспечение-Мир (1998), раздел про МНК

2)
Или второй способ акселерометр. Просто отслеживаете перемещение камеры в пространстве тогда ничего сопоставлять не надо будет.
2.2)Если на борту нет акселерометра, то вычиcлся оптический поток можно так же установить куда переместилась камера.

3) Таки стоит упомянуть способ через фурье. Можно считать свёртку(корреляцию) и для вращения тоже. Далее ищется пик в заданном пространстве.


Насчёт красивого решения, мне вот этот проект нравится http://wiki.ros.org/tum_ardrone хотя возможно не совсем в тему.
А вообще лучше напишите подробнее что у вас за задача? А то может сравнение здесь лишнее. Или напротив можно завести вероятностное дерево решений, оно тогда будет быстрее и без лишних движений одни IF() без всяких там МНК и прочих штучик.
ПС. Дополнительные вопросы приветсвуются.