最小二乘优化

时间:2020-09-20 00:57:29

标签: image-processing linear-regression least-squares mse

这是我要解决的问题:

我有两个图像:Ref(参考图像)和Im1均为128 x 128像素。 我想像这样向Im1添加线性位移:使用meshgrid的C1X + C2Y

如下所示:

#Ref =参考图片

#Im1 =一些与Ref大小相同的图像(通过某种计算获得)

#向IM1添加内容

a1 = 0.0001

b1 = 0.0005

c1 = 0.0005

x = np.linspace(0,127,128)

y = np.linspace(0,127,128)

x1,y1 = np.meshgrid(x,y)

Im1 = Im1 + b1 x1 + c1 y1

接下来,我需要计算发现系数C1和C2,以便最小化MSE(Im1,Ref)。

我的问题是:如何获得满足最小化约束的系数C1和C2

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