1..15 15..30 31..45 46..60 61..75 76..90 91..105 106..120 121..135 136..144 Краткие выводы Обо мне. |
Ошибка в формуле. Даётся содержание диссертации, введение. Суть в целом следующая. Вам даются несколько фотографий одной местности, снятой с разных углов (в общем случае), в разных световых диопазонах и с разным освещением. Задача состоит в совмещении этих изображений, чтобы построить карту. Стр. 13-14 (формула 1.8) Есть некоторые сомнения в правильности определения положения видеокамеры, поскольку в диссертации говорится не о положение видеокамеры, а о положении центра масс спутника. Впрочем погрешность невелика. Относительно системы Глонас, которую, автор считает перспективной, то он говорит о погрешности в 40-100 метров (стр. 15). Чтобы погрешность не играла роли, размер точки на карте должен превышать размер погрешности раз в 10, т.е. это полкилометра, что много. Современные карты имеют разрешение в несколько сантиметров (а то и миллиметров) на пиксель. Представляется важным в данном случае выбирать наиболее точные методы определения координат спутника. Формула (1.9), очевидно, написана неправильно. Вот правильная формула (наведи курсор). Кроме того, не дано пояснений, что такое M. По логике M - это колличество точек в строке матрицы. Стр.: По-видимому, формула написана неправильно. Я привёл свой вывод формулы, смотрите сами (тоже с ошибкой). Рассказывается о методах уточнения координат спутника. Первый метод основан на ряде независимых замеров положения спутника, при этом считается что его орбита, т.е. свойства гравитационного поля, известна(ы). По этим данным уточняетсяорбита. Во втором методе по тем же данным уточняется именно свойство гравитационного поля, которое определяет орбиту. Далее обсуждается фотоаппаратура. Изначально эти датчики делали снимки попиксельно. Далее говорится, что сейчас начали использовать съёмку матрицей. Формулы я не проверял. Кстати здесь говорится, что начало координат следует совместить не с центром масс спутника, а сцентром оптической системы (о чём я говорил ранее). Стр. 20 Говорится о возможных погрешностях. Чтобы исправить остаточную погрешность, там говорится о реперных точках. Однако я бы предложил иной подход (не стану уточнять здесь). Формулы, на стр. 30 попробуем проверить, они идут без нумерации. Вот мой вывод формулы (нажать на ссылку) (последнее слагаемое у меня неправильное, там должно быть в скобочках усреднение произведения Y-ов минус удвоенное произведение от усреднения каждого Y-ка). Как видите, результат противоречит выводу, приведённому в диссертации. Предположим, что автор правильно привёл формулы. Тогда выводы из формулы (1.22) не верны,поскольку мат. ожидание по смыслу является цифрой, и значит под корнем числовая дробь. В таком случае, чтобы дробь равнялась 1, не обязательно равенство альфы бетте, может быть иное решение для конкретного случая. Кроме того, вывод о том, что погрешность k растёт с увелечением модуля разности иксов, необоснован. Можно показать, что в некоторых случаях этот вывод автора ошибочен. Стр.: Стр. 42 система (2.1) написана неверно. Кроме того она содержит опечатки. Опечатка в том, что там не везде проставлен знак дифференцирования. Однако, как я сказал, система неправильная. Привожу правильный вид (нажмите ссылку). Формулы (2.2), по-видимоу, верны. Однако поскольку система (2.1) была не верна, то формулы (2.2) из неё не получаеются, там же пишется обратное. Формулы (2.3) выглядят правдоподобно, поэтому я их не проверял. Однако при описания обозначений к этим формулам допущена опечатка. Система (2.6) и пояснения к ней мне не понятны. По идее, парабола определяется тремя точками, это и надо использовать. В таком случае j надо приравнять сначала 0, потом 1, и, наконец, 2 (или -1). При этом получим другую систему, отличную от системы (2.6). Непонятно, также, почему j у автора представляет собой случайную величину. Да и вообще, непонятно - если мы опроксимируем параболой j одну и туже точку (три точки), снятую в разные моменты времени, тогда надо менять коэффициенты, а не j. j надо менять, только если мы задействуем точки одной фотографии, скажем если они распологаются вдоль какой-то прямой. В общем, мне не ясен физический смысл апроксимации. Далее, в формулах (2.7) даётся разъяснение, как делается усреднение для j. Думаю, что здесь могло бы быть рациональное зерно, ели бы не одно но - мы минимизируем не линейную функцию (относительно Х), а сумму квадратов линейных функций. Теория мне кажется сомнительной, но мы её примем, будем считать, что уравнения (2.6) верны. Не ясно, как используется минимизация МНК. Стр.: Здесь всё ок. Интересно, как получены формулы для суммы квадратов и четвёртых степеней. Стр. 46 о каком двухкратном увеличении скорости вычисления идёт речь? Что с чем сравнивают? Стр. 48 СКО - видимо, это среднеквадратичное отклонение? Если так,то вывод об его уменьшении с увеличением числа опытов, ошибочен. Отклонение может быть одним и тем же для каждого случая, тогда оно не изменяется с увеличением числа опытов. Хотя надо посмотреть формулу для нормального закона распределения - я посмотрел но доказательств утверждения автора пока не нашёл. В общем, данный вопрос надо проверить. При отображении картинки на катру используют афинное преобразование. В начале для этого используют треугольники, потом предлагается использовать квадрат (билинейное преобразование). Преимущество применения квадратов спорно, поскольку от квадрата к квадрату преобразования также могут меняться. Кроме того, можно попробовать использовать шестиугольники вместо квадратов. неплохо было бы, так же рассмотреть вопрос идентичности различных методов преобразования ( треугольник, квадрат и шестиугольник) Любое рассмотренное преобразование носит определённую погрешность, поскольку рассматриваются невсе точки пространства. На сколько японял, рассматривается процесс уточнения билинейного преобразования. Процесс уточнения, если мы внимательно посмотрим, идёт по границе области (квадрата). Стр.: Тут что-то напутано. Стр. 61 Неясно - формулы (2.35) и (2.36), дословно, служат упрощением одной и той же формулы (2.34). Изложение не понятно. Далее идёт рассмотрение точности обратного преобразования. Точность определяется по центральной точки - это хороший подход, поскольку мы учитываем и границу и центр. Интересно, но на сколько я понял, уточнение обратного преобразования идёт несколько по другому пути, нежели прямого преобразования. Вывод формулы (2.39) заслуживает внимание. Там, вроде идёт обоснование, но если первая производная обратного преобразования соответствует единице делённой на производную прямого преобразования, то, я думаю, что обратное преобразование получается из прямого простым решением системы линейных (или нелинейных) уравнений (в данном случае система квадратных уравнений). Стр. 65 идёт оценка, по видимому, общего случае погрешности билинейоного преобразования. Во всех этих оценках, мне остаётсяне не понятно, по какому критерию сопоставляются, скажем узловые точки. По всей видимости, изначально известно точное преобразование или сопоставление делается вручную? Стр. 66 - делается вывод, что при билинейном преобразовании центральная точка отображается в центральную точку (центр преобразования короче). Стр. 68 основные результаты. Стр. 69 начинается анализ яркостной обработки снимков. ранее, в разборах данной работы, я затрагивал вопрос шага сетки. Он используется при подсчёте производных. Хотя вычислений не много,а минимальный шаг равен одному, желательно этот вопрос проанализировать. Стр.: Ошибки в формулах стр. 77 формула (3.11) - несколько неясен физический смысл. Почему весовая функция имеет именно такой вид? Чтобы отсутствовало деление на ноль? Стр. 79 можно по графику определить как строится функция F(x) по гистограме - она является результатом сложения или интеграла от гистограмы g(x). Стр.82 смысл формулы (3.13) не ясен. По видимому, ищется центр не отдельных впадин, а глобальной. Стр. 84 не даётся пояснений, что такое P. Далее идут формулы, которые надо бы проверить. Стр. 85 формулы (3.19) по видимому там опечатка, либо ошибка (корреляция всегда связана сдвумя случайными величинами). В прошлом анализе данной диссертации, я обратил внимание, что на стр. 85 рассматриваются три варианта вычислениякоэффициентов. При этом первый способ использует как дисперсию, так и корреляцию, второй только дисперсию, третий эти понятия не использует. По идее превый способ должен быть наиболее точен. Однако автор утверждает, что третий способ гораздо лучше (многократно) первых двух. Написано, что формула (3.16) получена по методу МНК. Я сколько не пытался, получить такую формулу не смог. Как она получена? Далее непонятно как из этой формулы получается 1-ая формула 3.19. Далее, если рассмотреть формулу 3.19, то у меня, допустим, знаменатель получился равным нулю. Дисперсия от ошибки даёт дисперсию самого числа, т.к. усреднение ошибки даст ноль. Далее не понял как из формулы 3.19 получилась следующая формула на стр. 86 . Хотелось бы также понять обозначения - черта обозначает усреднение (это понятно), а что обозначает число с галочкой (я предполагаю, что это среднее число, хотя это может быть и истинное число)? Стр.: Предложенный подход мне кажется слишком сложным (по крайней мере, на первый вгляд). Я привожу свой пример программы. Стр. 92 не понял, как вычисляется функия F и для чего. Функция не разбивается равномерно. В прошлом разборе мне показалась непонятной формула (2.39). Сейчас я думаю, что данные формулы отражают смену яркости от точки к точке. Иначе говоря таким свойством может обладать граница объекта. Если номер "p" в этих формулах достаточно большой, то скорее всего неравенство будет выполнятся, т.к. правая часть получается слишком малой (в любом случае порядлка 1?). Стр. 102 пример раскраски панхроматического изображения. Для раскраски используется данные со снимка более низкого разрешения. Приведу пример своего решения, о чём я пишу ниже. Результат, конечно не может быть идеальным, посколку, если вы посмотрите на картинку, исходные фото имеют несколько разный размер и несколько искривлены геометрически. Кроме того, я совсем упустил из виду корекцию контрастности. Итак: Исходник.Результат без инверсии. Результат с инверсией. Соответственно, вы можете запустить мою программу, или проссмотреть её код. Правда данная программа может работать только в файерфоксе или опере, в других браузерах может не работать: Результат без инверсии. Результат c инверсией. Поскольку результат оказался хуже, чем ожидалось, то я реализовал ещё два алгоритма. В них перепад яркости (по RGB) остаётся , как на цветном рисунке, а по монохромному рисунку определяется либо уровень с максимальным по яркости каналом, либо средняя яркость. По максимальному уровню яркости (канала из RGB). Средний уровень яркости. По максимальному уровню яркости (канала из RGB). Средний уровень яркости. Можно заметить, что последний случай по результату, видимо не отличается от того, что предлагает автор диссертации. Стр. 103 основные выводы. Стр. 104 реализация базовых технологий. ранее я писал следующее: Подход, возможно, правильный (я не понял физический смысл формул на стр. 100), только вот имеет ли это отношение к трём фотографиям – затрудняюсь понять (приведённые формулы, применительно к этим фото, предполагают много вычислений. А стоило ли?). Одно фото выполнено качественно в монохромном режиме, второе некачественно, но в цветном. Из них получена третья фотография цветная и качественная. Затрудняюсь сказать, как на основе теории получена, получена третья фотография. На сколько я понял, Sk (чувствительность датчика) даётся 1-ой фотографией, а RGB второй, лямда изменяется для RGB от 0 до 255 (на компьютере). Дальше можно воспользоваться предложенной теорией. Я бы просто помножил полученное Sk (яркость или оттенок точки на первой фотографии поделённая на 255) на RGB точки на второй фотографии, думаю, это дало бы аналогичный результат с 3-ей фотографией. Как оказалось - результат иной, поэтому выше я предложил ещё один способ. Вот он дал практически идентичный результат результату автора. Смысл текста автора, я думаю понять можно, но формулы, согласитесь - сложны. Стр.: Некоторые комментари по объёму написанной программы (конечно, оценка условна, поскольку не всё учитывает). Дано общее описание системы ДЗЗ. Говорится о том, что автор написал порядка 100 модулей (около 1Мб или 100 тыс. строк программного текста). 1. Для того, чтобы программа была гибкой её оформляют в виде модулей (по мере развития алгоритмов их можно менять выборочно). Модуль выполняет какой-то один алгоритм или функцию (иногда несколько). Т.е. если известен алгоритм, то написать программный модуль (или несколько) за день не проблема. Если алгоритм известен, то это рутина. 2. 100 модулей заняли около 1 Мб и было написано 100 тыс. строк программного текста. 1 МБ для исполняемой программы – это не большая величина, я буду исходить из того, что этот объём занимает сам текст, написанный на языке высокого уровня (С++).
3. В любом случае, диссертация посвящена алгоритмам, а не тому, сколько программ написал автор. В работе практически ничего не говориться о программной реализации того или иного алгоритма, нет текста программ, нет сравнения различных по реализации программ. В общем, то, что он написал 100 программ, к данной работе отношения не имеет. То, что написано выше, моя предыдущая оценка. На самомделе программа написана не на СИ под ДОС, а на языке под виндоус. Отличие в том, что в последнем случае программы занимают больше места. Поэтому моё мнение лишь укрепилось. Стр.: Описание МС. Без комментариев. Идёт описание межведомственной системы стр. 126 основные результаты стр. 127 заключение. стр. 130 список литературы. Стр.: Список литературы и приложения (акты). Без комментариев. приводится список литературы со 142 страницы приводятся ряд актов об использовании кандидптскойдиссертации. Стр.: Диссертация негодна, но заслуживает внимания. Это мои выводы, поскольку при анализе у меня остались вопросы.
Общее впечатление от работы:
Работа носит во многом описательный характер. Т.е. описывается общий подход. Приводятся некоторые алгоритмы.
Стоит также обратить внимание на то, что всем сокращениям, надо давать пояснения, прежде чем их использовать. Комментарий к странице 30 у меня содержит ошибку. Не исключаю свои ошибки и в прочих моментах. Краткие сведения обо мне.
Мои сайты:
Как со мной связаться:
автор программы и самого анализа: Митькин Александр Ильич |