컨텍스트 : MR 이미지의 블록 일치 알고리즘을 개발해야합니다. 이러한 일치를 사용하여 멋진 통계로 노이즈를 줄입니다.이미지의 서로 다른 부분을 일치시키고 이중 작업을 수행하지 않음
나는 눈금으로 나눌 이미지가 있습니다. 각 그리드 요소는이 이미지의 일부이며 각 요소에 대한 일치 항목을 찾아야합니다.
정규화 된 교차 상관과의 유사성을 위해이 격자의 각 요소 (이 요소를 X라고도 함)와 나머지 이미지 (또는 요소 주위의 영역)를 비교합니다. 나머지 이미지에서는 전체 "연속"이미지를 의미하므로 다른 그리드 요소가 아닙니다.
이 교차 상관 관계를 사용한 후에 요소 X에 일치하는 이미지 세트 (S_X라고 부름)가 있습니다.이 중 일부는 다른 그리드 요소와 일치 할 수 있습니다. 나는 어떤 요소 Y로 이동하고 똑같은 일을한다. 나는 S_Y를 발견한다.
문제는 Y가 X와 일치 할 수 있으므로 Y는 S_X의 요소 일 수 있으며 따라서 X는 S_Y의 요소가되거나 일반적으로 모든 요소는 일치 집합을 갖게 될 수 있습니다. 중복.
Naively 나는 각 요소의 모든 일치 좌표를 포함하는 행렬을 만들고, 일치하는 m_X = Y를 S_X에 추가하면 X가 S_Y에 자동으로 추가됩니다. 그런 다음 먼저 모든 경기를 확인해야하므로 두 번하지 않습니다 (먼저 X와 일치하는 항목을 찾은 후 Y와 일치하는 항목을 찾을 때). 이를 확인하는 데 많은 시간이 걸릴 수 있습니다.
나는이 문제를 해결하기 위해 머리를 감싸고있는 것처럼 보이지 않으며, 이런 종류의 일반적인 방법이 있는지 알고 싶습니다. 그것은 모든 등가 클래스 문제와 같은 냄새지만, 실제로는 아닙니다.
내 질문 요약 :이 이중 작업이 처음부터 문제입니까? 그렇다면, 이중 작업을 피하면서 이미지의 일부와 일치하는 효율적인 알고리즘이 있습니까?