Nguyởn lý thuật giải:
Sử dụng lý thuyết thống kở, hỏm phĩn phối Gaussian để mọ hụa. Chọn một khụa để tạo một dọy số ngẫu nhiởn.
Trang 25 ảnh chứa, một mảnh cụ giõ trị sõng (A-ai) vỏ một mảnh cụ giõ trị tối hơn (B-bi).
Trừ vỏo ai một lƣợng δ vỏ cộng vỏo bi một lƣợng δ . Đối với mức sõng 256 thớ δ cụ giõ trị từ 1 đến 5.
Lặp lại qũ trớnh n lần (thừng thƣờng n ≈10000).
Sử dụng hỏm phĩn phối Gaussian để tợnh S với độ tin cậy tốt. Nếu S dƣơng thớ giõ trị mọ hụa lỏ 1, nếu S ĩm thớ mọ hụa 0. Sau đĩy lỏ bảng số liệu mừ tả mối quan hệ giữa n vỏ độ tin cậy, với δ = 2 :
STT Độ tin cậy n 0 50.00% 0 1 84.13% 679 2 97.87% 2713 3 99.87% 6104
Bảng 1 Mối quan hệ giữa n vỏ độ tin cậy
Vớ n hoặc δ tăng, nởn đồ thị hỏm phĩn bố của S ′n dịch chuyển qua phải. Sau đĩy lỏ một số cải tiến của phƣơng phõp Patchwork:
Cõc mảnh bao gồm nhiều pixel tốt hơn cõc mảnh chỉ cụ một pixel. Kết hợp với mọ affine hay cõc thừng tin heuristic dựa trởn đặc điểm nhận biết sẽ lỏm phƣơng phõp nỏy mạnh hơn. Mọ hụa Patchwork nhạy với cõc phờp biến đổi affine, nếu cõc điểm trởn ảnh chứa bị dịch chuyển bới cõc phờp tịnh tiến hay biến đổi tỉ lệ thớ dữ liệu nhỷng sẽ bị mất.
Trang 26
Patchwork cụ khả năng chống lại cõc thao tõc xờn ảnh, nếu cõc mảnh khừng nằm trong phạm vi bị xờn thớ dữ liệu nhỷng vẫn giữ nguyởn.
Hớnh dõng của mảnh:
Hớnh 3.2 mừ tả ba loại hớnh dõng mảnh vỏ sự phĩn bố tƣơng ứng với mảnh đụ. Hớnh 3.2 a) mảnh nhỏ, cạnh sắc, kết quả lỏ phần lớn năng lƣợng của mảnh tập trung ở phần tần số cao của mảnh: dễ bị mất dữ liệu khi qua thao tõc nờn mất dữ liệu. Hớnh 3.2 b) thớ năng lƣợng tập trung ở phần tần số thấp. Hớnh 3.2.c) phĩn phối năng lƣợng đều ở phần tần số cao vỏ tần số thấp.