Предсказать значения люкс из изображений?

Question

У меня есть несколько изображений (кадры с камеры около 25 000 изображений), для которых у меня есть одно уникальное значение люкс в диапазоне от 1 до 110 000).Не все значения люкс покрыты от 1 до 110 000.Теперь мне нужно прогнозировать значения люкс в режиме реального времени для одной и той же камеры раз в секунду, особенно прогнозирование низких значений люкс (от 1 до 6) имеет первостепенное значение.

Как мне это сделать?

Я нашел одну ссылку, где показана кусочная связь между шагом освещения (не понимаю, что автор имеет в виду под этим) и средними значениями люкс здесь, на втором графике .

Должен ли я выполнить простую линейную регрессию для этих разреженных значений?Если да, то как это работает?Любое руководство или ссылка будет полезна.Или объединить кусочно-линейный набор уравнений, чтобы предсказать значения люкс по средней интенсивности моих кадров?

Answer 1

Если данные достоверны (низкий уровень шума), используйте метод гладкой интерполяции.Я бы порекомендовал кубические сплайны.http://mathworld.wolfram.com/CubicSpline.html.

Вычисление коэффициентов не слишком близко (O (N) для N точек).Для интерполяции, где вам нужно, есть две ситуации:

• последовательные значения: пошаговое сканирование интервалов,

• случайные значения: использовать дихотомический поискчтобы найти соответствующий интервал.

Поскольку ваш диапазон кажется большим, я бы порекомендовал билогарифмическое преобразование перед интерполяцией

Y = log(f(e^X))

---

Приложение:

Нет причин усложнять связь между ступенями и значением люкс.Наоборот, вы ожидаете монотонную функцию с монотонными производными.Для этого случая подгонка простой нелинейной модели могла бы быть более подходящей (например, экспоненциальный или полиномиал низкой степени) и лучше, чем придерживаться доступных данных.