I detta dokument behandlas problemet med korrelationsuppskattning i grupper av komprimerade bilder. Vi ser ett ramverk där bilder representeras i form av linjära mätningar på grund av låg komplexitet eller säkerhetskrav. Vi antar att bilderna korreleras genom förskjutning av visuella objekt på grund av rörelse eller synvinkel förändring och korrelationen representeras effektivt av optiskt flöde eller rörelsefält modeller. Korrelationen uppskattas inom det komprimerade området genom att gemensamt bearbeta de linjära mätningarna. Vi visar först att de korrelerade bilderna kan vara effektivt relaterade med hjälp av en linjär operatör. Med hjälp av denna linjära relation beskriver vi sedan beroendena mellan bilder i den komprimerade domänen. Vi kastar vidare ett legaliserat optimeringsproblem där korrelationen uppskattas för att uppfylla både datakonsistens och rörelsemjukhetsmål med en Graph Cut-algoritm. Vi analyserar i detalj korrelation estimering prestanda och kvantifiera straff på grund av bildkompression. Omfattande experiment inom stereo- och videoavbildningar visar att vår nya lösning fortsätter att vara konkurrenskraftig med metoder som implementerar komplexa bildrekonstruktionssteg före korrelationsuppskattning. Slutligen använder vi den uppskattade korrelationen i ett nytt gemensamt bildrekonstruktionsprogram som bygger på ett optimeringsproblem med gleshetsprenumerationer på de rekonstruerade bilderna. Ytterligare experiment visar att vår algoritm för korrelationsberäkning leder till en effektiv rekonstruktion av bildpar i distribuerade bildkodningsprogram som överträffar oberoende rekonstruktionsalgoritmer med 2–4 dB.
En linjär operatör REF föreslås beskriva korrelationerna mellan bilder av olika vyer i den komprimerade domänen.
Correlation Estimation from Compressed Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}