Khối kết hợp để kết hợp với hình ảnh có thể xem từ một góc độ rộng hơn. Trong các nhiệm vụ xử lý hình ảnh, chúng ta cần phải xem xét hai hình ảnh hoặc hai phần của hình ảnh trên một điểm ảnh pixel – pixel.
Hình 11.2. Cửa sổ tìm kiếm và cửa sổ tương quan.
Hai hình ảnh hoặc hai khu vực hình ảnh có thể được lựa chọn từ một chuỗi hình ảnh không gian, tức là, từ hai khung hình cùng một lúc với hai cảm biến khác nhau nhằm cùng một đối tượng, ví dụ: từ hai khung hình chụp tại hai thời điểm khác nhau của cùng một bộ cảm biến. Mục đích của kiểm tra là để xác định sự giống nhau giữa hai hình ảnh hoặc hai phần của hình ảnh, ví dụ về các loại ứng dụng này bao gồm đăng ký hình ảnh (Pratt, 1974) và phù hợp với mẫu (Jain, 1989). Các thỏa thuận trước đây có đăng ký không gian của hình ảnh, trong khi sau đó tách ra và / hoặc công nhận một đối tượng trong một hình ảnh bằng cách kết hợp các mẫu đối tượng và một khu vực nhất định của hình ảnh. Các biện pháp tương tự hoặc biện pháp tương quan là một yếu tố quan trọng trong quá trình phù hợp.Các biện pháp tương tự hoặc tương quan cơ bản giữa hai hình ảnh tn và tn-1, C(s,t) được định nghĩa theo (Anuta, 1969).
Điều này được gọi là một chức năng bình thường hóa mối tương quan hai chiều (Musmann et al, 1985.).
Thay vì tìm kiếm sự giống nhau tối đa hoặc tương quan, tương đương với việc chưa tính toán một cách hiệu quả kết hợp với khối là để tìm thấy sự khác nhau tối thiểu, hoặc lỗi kết hợp. Sự khác nhau (đôi khi được gọi là lỗi, bóp méo, hoặc khoảng cách) giữa hai hình ảnh tn và tn-1 , D(s,t) được định nghĩa như sau.
M (u, v) là một thước đo để đo sự khác nhau giữa hai đối số u và v. D (s, t) cũng được gọi như các tiêu chí kết hợp với các giá trị D.
Trong các tài liệu khoa học có một số loại các tiêu chí phù hợp, trong đó có nghĩa là hình vuông lỗi (MSE) (Jain và Jain, 1981) và có nghĩa là sự khác biệt tuyệt
đối (MAD) (Koga et al, 1981 ) được sử dụng thường xuyên nhất. Nó được lưu ý rằng tổng của sự khác biệt bình phương (SSD) (Anandan, 1987) hoặc tổng hợp các lỗi bình phương (SSE) (Chan et al, 1990) là cơ bản giống như MSE. Có nghĩa là sự khác biệt tuyệt đối đôi khi được gọi là lỗi tuyệt đối trung bình (MAE) trong tài liệu khoa học (Nogaki và Ohta, 1972)
Trong các tiêu chí phù hợp với MSE, sự khác nhau số liệu M (u, v) được định nghĩa như sau
M(u,v)=(u-v)2 (11.3) Trong MAD
M(u,v)= |u-v| (11.4)
Rõ ràng, cả hai tiêu chí đơn giản hơn so với tương quan chéo hai chiều bình thường hóa đo lường quy định trong phương trình 11.1.
Trước khi tiến tới phần tiếp theo, một bình luận về việc lựa chọn biện pháp không giống nhau là do. Một nghiên cứu dựa trên các công trình thử nghiệm báo cáo rằng các tiêu chí phù hợp với không ảnh hưởng đến việc tìm kiếm (Srinivasan, 1984). Do đó, MAD được ưa chuộng do sự đơn giản của nó trong việc thực hiện (Musmann et al., 1985).