Grid fitting: Next, we iteratively

Grid fitting: Next, we iteratively fit a grid to the extrema that survived
the pruning stage. We must cope with noise that still remains
in the extrema location, and with erroneous extrema that survived
the pruning (e.g., in a gap between nearby black lines). Furthermore,
we must be able to handle not perfectly regular grids, since
smooth deformations occur across the paper due to imperfect printing and scanning. Finally, the grids are not complete, since there
may be large white or black regions.
To overcome these difficulties, we use a parametric model for the
grid that explicitly incorporates a smooth deformation field, and
formulate the fitting as an energy minimization problem. Given a
current guess for the parameters of the grid and its deformation field
we seek to optimize the following high level goals:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปรับเส้นตาราง: ถัดไป เราซ้ำ ๆ พอดีกับตารางเพื่อ extrema ที่รอดชีวิตขั้นตอนการตัด เราต้องรับมือกับเสียงที่ยังคงในตำแหน่ง extrema และ extrema พลาดที่รอดชีวิตตัด (เช่น ในช่องว่างระหว่างเส้นสีดำในบริเวณใกล้เคียง) นอกจากนี้เราต้องจัดการอย่างปกติกริด ตั้งแต่deformations ราบรื่นเกิดขึ้นข้ามกระดาษการพิมพ์ และการสแกนไม่สมบูรณ์ สุดท้าย กริดเป็นไม่สมบูรณ์ มีอาจเป็นพื้นที่ขนาดใหญ่สีขาว หรือสีดำเพื่อเอาชนะความยากลำบากเหล่านี้ เราใช้แบบพาราเมตริกสำหรับการตารางที่ชัดเจนประกอบด้วยเขตข้อมูลแมพเรียบ และกำหนดปรับเป็นมีปัญหาการลดพลังงาน ได้รับการเดาปัจจุบันสำหรับพารามิเตอร์ของเส้นตารางและเขตข้อมูลของแมพเราพยายามที่จะปรับเป้าหมายระดับสูงต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การปรับตาราง: ต่อไปเราซ้ำพอดีกับตารางการ extrema ที่รอดชีวิต
ขั้นตอนการตัดแต่งกิ่ง เราต้องรับมือกับเสียงที่ยังคงอยู่
ในตำแหน่ง extrema และมี extrema ผิดพลาดที่รอด
การตัดแต่งกิ่ง (เช่นในช่องว่างระหว่างเส้นสีดำอยู่บริเวณใกล้เคียง) นอกจากนี้
เราจะต้องสามารถที่จะจัดการได้อย่างสมบูรณ์แบบกริดปกติตั้งแต่
รูปร่างเรียบเกิดขึ้นทั่วกระดาษเนื่องจากการพิมพ์ที่ไม่สมบูรณ์และการสแกน สุดท้ายกริดไม่สมบูรณ์เนื่องจากมี
อาจมีขนาดใหญ่ภูมิภาคสีขาวหรือสีดำ.
เพื่อเอาชนะปัญหาเหล่านี้เราจะใช้แบบจำลองคณิตศาสตร์สำหรับ
ตารางที่ชัดเจนประกอบด้วยเขตข้อมูลความผิดปกติได้อย่างราบรื่นและ
กำหนดที่เหมาะสมเป็นปัญหาการลดการใช้พลังงาน ได้รับ
การคาดเดาในปัจจุบันสำหรับพารามิเตอร์ของตารางและเขตการเสียรูปของ
เราพยายามที่จะเพิ่มประสิทธิภาพเป้าหมายในระดับสูงต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตารางที่เหมาะสม : ต่อไปเราซ้ำพอดีตารางไป Extrema ที่อยู่รอด
ตกแต่งเวที เราต้องรับมือกับเสียงที่ยังคง
ในสถานที่ Extrema และผิดพลาด Extrema ที่อยู่รอด
ตัดแต่งกิ่ง ( เช่นในช่องว่างระหว่างเส้นสีดำใกล้เคียง ) นอกจากนี้
เราจะต้องสามารถที่จะจัดการกับไม่สมบูรณ์ตั้งแต่
ปกติตารางรูปเนียนเกิดขึ้นทั่วกระดาษ เนื่องจากพิมพ์ที่ไม่สมบูรณ์และการสแกน สุดท้ายแล้ว จะไม่สมบูรณ์ เนื่องจากมี
อาจภูมิภาคขาวหรือดำขนาดใหญ่
เอาชนะความยากลำบากเหล่านี้ เราใช้แบบพาราเมตริกสำหรับ
ตารางที่ประกอบด้วยฟิลด์แมพเรียบอย่างชัดเจนและเหมาะสมเป็น
กำหนดพลังงานลดปัญหา ได้รับ
ว่าปัจจุบันสำหรับพารามิเตอร์ของตารางและรูปสนาม
เราแสวงหาเพื่อเพิ่มระดับเป้าหมายต่อไปนี้ :