\chapter{متفرقه}
پیوستی برای روش RANSAC
پیوستی برای سیفت
پیوستی برای مدلهای تبدیل
پیوستی برای روش یافتن هوموگرافی
اثباتهای QR

آنچه که یک نفر از نوشتن رساله‌ی دکترا می‌آموزد: \cite{Brause99book}
\begin{itemize}
\item درباره‌ی دسیپلین خود بیشتر می‌آموزید.
\item خواهید آموخت که چگونه حجم عظیمی از اطلاعات را سازمان‌دهی کنید.
\item انجام تحقیقات نو \lr{original} را یادمی‌گیرید.
\item سازمان‌دهی و مدیریت وقت خود به نحوی که آنگونه که می‌خواهید بهره‌وری داشته باشید.
\end{itemize}

و به نظر من یک دکتر کامپیوتر باید بتواند اطلاعات زیاد روی دستگاه خود را حفظ و مدیریت کند. بی‌شک مراقبت داده‌ها، برنامه‌ها و اسناد بسیار زیاد مرتبط با مقالات و پروژه‌ها در برابر آسیب‌های مختلف ممکنه امری حیاتی برای همه است.

در نظام آموزشی دانشگاه های ایران  یک دانشجو پس از فراغت از درجه دکتری تازه کارش شروع می شود و اصلا به این معنا نیست که یک دکتر مجتهد در یک رشته است. ممکن است که شما بگویید که باید اینگونه باشد اما من به واقعیت ها و هست ها کار دارم. اگر کسی بتواند یک نمونه دانشجو را نشان بدهد که به اصطلاح دکتر عباسی پس از فراغت از تحصیل در درجه دکتری دارای «دکترین» باشد مبدا جدیدی را در تاریخ آموزش عالی در ایران قرار داده است. پس این که ما بگوییم یک حجة الاسلام مدرک دکتری است به این معنا نیست که بخواهیم نشان دهیم که ایشان در آن رشته دارای نظر تحقیقی است بلکه به این معناست که ایشان روش تحقیق در آن رشته مورد نظر را میداند و با مفاهیم پایه و .... به صورت مطلوبی آشنا هستند\LTRfootnote{\url{http://www.mortezarohani.blogfa.com/post-38.aspx}}.

برخلاف پروژه‌هایی شبیه شبکه که صرفاً تئوری و نتایج نموداری بیان می‌شود، در اینجا به جز این دو مورد باید نتایج بصری نیز راضی کننده باشند. باید توجه داشت که  بسیاری از معیارهای کمی مقایسات مانند \lr{MSE} شرط کافی برای بهتر بودن بصری نتیجه نیستند. لذا کار ما مشکل‌تر است.

\section{پارامترها}

 در برنامه‌های مربوط به پروژه پارامترهای زیادی بودند که باید به صورت دستی برای حصول به نتیجه تنظیم می‌کردم:}
 \begin{itemize}
 \item \lr{SIFT distRatio $\in [0,1]$}
 \item \lr{RANSAC Threshold $\in [0,1]$}
 \item حد آستانه برای شناسائی اشیاء متحرک با روش تفاضل
 \item حد آستانه برای شناسائی اشیاء متحرک با محک \lr{SSIM}
 \item پارامترهای محک \lr{SSIM}
 \item پارامتر مربوط به \lr{QR Decomposition}
 \item ضریب بزرگنمایی
 \item پیدا کردن یا برداشت و انتخاب فیلم و عکس‌های مناسب
 \item انتخاب یک روش مناسب ثبت تصویر
 \item انتخاب یک روش بازسازی
 \item اندازه پنجره مناسب برای بازسازی
 \item نوع استفاده از پنجره در بازسازی (\lr{Sliding,Distinct})
 \item انتخاب نوع مناسب متغیر برای ذخیره تصاویر برای هر منظور
 \item انواع مختلف محک مقایسه
 \item انتخاب حد آستانه نرم پارامترهای تبدیل برای استفاده از هوموگرافی در زنجیره هوموگرافی-تبدیل در \lr{H_estimation_from_T}
 \item میزان و نوع اعوجاج وارده به تصویر مانند نویز
 \item تعداد دفعات تکرار در حلقه ثبت تصویر مبتنی بر ناحیه
 \end{itemize}
 
 مطلب جالب برگرفته از ویکی‌پدیا: http://fa.wikipedia.org/wiki/%D9%81%D8%B1%D8%A7%D8%AA%D9%81%DA%A9%DB%8C%DA%A9%E2%80%8C%D9%BE%D8%B0%DB%8C%D8%B1%DB%8C
 
 مقدمه

سیستم‌های تصویربرداری دیجیتال به دلیل راحتی کاربرد و هزینه مناسب بطور چشمگیری گسترش یافته‌اند، اما هنوز به دلیل پائین بودن رزولوشن (تفکیک پذیری یا وضوح تصویری) نسبت به سیستم‌های تصویر برداری پیشین (سیستم‌های نوری)، دچار ضعف می‌باشند. تلاش‌های بسیاری جهت افزایش رزولوشن تصاویر دیجیتالی صورت گرفته که به دو بخش کلی نرم افزاری و سخت افزاری قابل تقسیم بندی می‌باشند.

در بخش سخت افزاری با هرچه غنی تر نمودن تعداد پیکسل‌های موجود بر روی حسگر‌های دوربین‌های دیجیتالی در واحد سطح، می‌توان درجه تفکیک تصویر را افزایش داد. بعلاوه، با هرچه کوچکتر نمودن سلول‌های حسگرهای دوربین‌های دیجیتالی، مقدار نور مؤثر دریافت شده توسط هر سلول، کاهش می‌یابد؛ البته می‌توان با ایجاد شبکه‌ای از عدسی‌های محدب بر روی لایه فوقانی سلول‌های حسگر، مقدار نور مؤثر دریافتی توسط هر سلول حسگر را افرایش داد. لیکن به دلیل وجود تعداد بسیار زیاد سلول‌های حسگر، نویز ضربه ای ناشی از قطع و وصل جریان در درون این شبکه سلولی، همچنان وجود داشته و عامل مؤثری جهت کاهش کیفیت تصویر نهایی می‌گردد. بنابراین روش سخت افزاری جهت رسیدن به تصاویری با کیفیت و رزولوشن بالاتر، بسیار پرهزینه و عملاً تا حدی غیر ممکن می‌باشد و معمولاً نمی‌توان از حد معینی، بدلیل محدودیت‌های تکنیکی موجود در تکنولوژی ساخت مدارات مجتمع، فراتر رفت.

استفاده از روش نرم افزاری، جهت افزایش رزولوشن تصاویر دیجیتالی موضوعی است که به عنوان راه حل جایگزین روش‌های سخت افزاری مطرح می‌گردد که از لحاظ اقتصادی مقرون به صرفه می‌باشد. هدف در چنین روش‌های نرم افزاری، تولید تصویر با رزولوشن بالاتر توسط همان دوربین‌های تصویر برداری دیجیتالی با رزولوشن پائین می‌باشد به طوریکه تصویر نهایی از لحاظ رزولوشن همانند تصویر برداشت شده توسط دوربینی با رزولوشن بالاتر گردد که اگر در دسترس می‌بود، می‌توان برداشت نمود.
[ویرایش] فراتفکیک پذیری

یکی از تکنیک‌های مطرح شده در بعد نرم افزاری، جهت افزایش کیفیت تصویر چه از لحاظ تعداد پیکسل‌ها و چه از لحاظ کاهش مقدار نویز، تکنیک فراتفکیک پذیری(سوپر رزولوشن) می‌باشد. این تکنیک از لحاظ نامگذاری بدلیل آنکه قادر خواهیم بود از محدوده توانایی سیستم تصویر برداری فراتر رویم، فرا تفکیک پذیری نامیده می‌شود؛ در این تکنیک تلفیق چندین تصویر با رزولوشن پائین تر باعث تولید تصویر نهایی با رزولوشن بالاتر می‌گردد. نکته کلیدی در این تکنیک، استفاده از در هم آمیختگی می‌باشد زیرا که هر تصویر برداشت شده از صحنه مورد نظر تنها بخشی از اطلاعات فرکانس بالای صحنه را دریافت نموده‌است و این اطلاعات فرکانس بالا در تمام تصاویر پخش شده‌است، بنابراین می‌توان از این اطلاعات توزیع شده استفاده نمود و تصویری با رزولوشن و کیفیت بالاتر ایجاد نمود. مطالعات انجام شده نشان می‌دهد که پدیده در هم آمیختگی به دلیل محدود بودن تعداد پیکسل هایِ حسگر هایِ دوربین هایِ دیجیتالی می‌باشد.
[ویرایش] فراتفکیک پذیری، چرا و چه وقت ممکن می‌باشد؟

سوال بنیادی این می‌باشد که چه عاملی فراتفکیک پذیری را ممکن می‌سازد. این پرسش را توسط مثالی که در ادامه بدان خواهیم پرداخت، توضیح خواهیم داد؛ چنانچه حسگر دوربینی با ابعاد ۴*۴ از صحنه خاصی تصویر برداری نماید، با افزایش تعداد سلول‌های حسگر دوربین به تعداد ۱۶*۱۶ ، تصویر برداشت شده دارای رزولوشن بیشتری خواهد بود. حال اگر توسط همان حسگر چهار تصویر از یک صحنه یکسان برداشت نمائیم که اختلاف آنها در حد مقداری صحیح از واحد پیکسل باشد، فراتفکیک پذیری ممکن نخواهد بود، ولی چنانچه چهار تصویر دریافتی اختلافی در حد کسری از واحد پیکسل داشته باشند، فراتفکیک پذیری ممکن می‌گردد؛ زیرا که اختلاف چهار تصویر فوق در حد کسری از واحد پیکسل، اطلاعات اضافه‌ای را از صحنه برداشت شده ایجاب می‌کند که پتانسیل افزایش رزولوشن را تقویت می‌نماید.
[ویرایش] پیکربندی تکنیک فراتفکیک پذیری

اکثر روش‌های فراتفکیک پذیری را می‌توان به دو بخش تقسیم نمود: بخش ثبت تصویر Image Registration و بخش بازسازی تصویر Image Reconstruction. دقت بسیار بالایی در بخش ثبت تصویر لازم است (در حد کسری از واحد پیکسل) تا بتوان در بخش بازسازی، تصویری با رزولوشن بالا را بطور صحیح ایجاد نمود. اگر پارامترهای ثبت تصویر بطور غلط تخمین زده شده باشند، معمولاً بهتر است که یکی از تصاویر را توسط روش‌های درونیابی به اندازه مطلوب تغییر دهیم، تا اینکه اطلاعات چندین تصویر را بطور غلط، با یکدیگر تلفیق نمائیم. پس از آنکه تصاویر ثبت شدند، جهت بدست آوردن تصویری با رزولوشن بالا از نمونه‌های نمونه برداری شده بصورت غیریکنواخت، یک روش بازسازی تاثیر ناپذیر از نویز (Robust)، لازم می‌باشد. بخش اصلی تر، بخش ثبت تصویر می‌باشد که در تکنیک فراتفکیک پذیری از اهمیت بالایی برخوردار می‌باشد، زیرا که در این بخش تفاوت اصلی میان درونیابی و تکنیک فراتفکیک پذیری بطور آشکار مشخص می‌گردد.