图像配准中与舍入误差和高斯模糊相关的逻辑元素：混合的一个简单案例
计算机视觉与模式识别
2025-02-18 v1
摘要
离散图像配准可以是一种从受模糊和噪声污染的样本中重建信号的策略。我们研究了一维空间受限分段常数函数的超分辨率和离散图像配准，这些函数受到高斯模糊或高斯混合模糊以及舍入误差的影响。先前的研究将信号恢复问题视为优化问题。我们关注低模糊区域，并提出模糊、采样和量化操作类似于计算机程序的操作，具有可通过一类逻辑研究的抽象。当不连续点之间的最小距离为采样间隔的 1.5 至 2 倍时，我们可能遇到不连续点之间最简单的干扰形式，我们称之为「混合」。我们描述了一种推理方法，用于处理同一信号的两组样本，该方法通常能正确恢复信号幅度。我们还讨论了估算不连续点之间距离界限的方法。
引用
@article{arxiv.2502.11992,
title = {On the Logic Elements Associated with Round-Off Errors and Gaussian Blur in Image Registration: A Simple Case of Commingling},
author = {Serap A. Savari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.11992},
year = {2025}
}