Ristikorrelaatio

Ristikorrelaatio eli liukuva pistetulo on signaalinkäsittelyssä käytetty mittari, joka kertoo kahden aaltomuodon samankaltaisuuden, kun toista on siirretty ajan ${\displaystyle \tau }$ verran. Usein ristikorrelaation avulla etsitään lyhyttä signaalia f pidemmästä signaalista g.

Sanan ristikorrelaatio vaihtoehtoinen merkitys (tilastotieteessä) on kahden satunnaismuuttujan X ja Y kovarianssi cov(X, Y) erotuksena yhden satunnaismuuttujan X "kovarianssista", jolla tarkoitetaan muuttujan X skalaarikomponenttien kovarianssimatriisia.

Jatkuville funktioille f ja g alussa mainittu ristikorrelaatio määritellään:

${\displaystyle (f\star g)(t)\ {\stackrel {\mathrm {def} }{=}}\int _{-\infty }^{\infty }f^{*}(\tau )\ g(t+\tau )\,d\tau ,}$

missä f * tarkoittaa funktion f kompleksikonjugaattia.

Vastaavasti diskreeteille funktioille ristikorrelaatio määritellään:

${\displaystyle (f\star g)[n]\ {\stackrel {\mathrm {def} }{=}}\sum _{m=-\infty }^{\infty }f^{*}[m]\ g[n+m].}$

Ristikorrelaatio siis eroaa konvoluutiosta siten, että konvoluutiossa funktio g peilataan (käännetään) ajallisesti (termin n+m tilalla n-m) ja funktiota f ei konjugoida. Joskus ristikorrelaatio normalisoidaan.

Funktion ristikorrelaatiossa itsensä kanssa huippu saavutetaan aina muuttujan arvolla nolla (aito huippu, ellei kyseessä ole nollasignaali).

Selitys

Jos funktio f on sama kuin funktio g mutta siirrettynä, näiden ristikorrelaation maksimikohta kertoo, kuinka suuri siirto oli. Muutenkin ristikorrelaation reaaliosan maksimikohta kertoo, mikä kohta g:stä on pisimmällä f:n suunnassa.

Normalisoitu ristikorrelaatio

Kuvankäsittelysovelluksissa, joissa kuvan ja etsityn mallin kirkkaus vaihtelevat, kuvat normalisoidaan ennen ristikorrelaation laskemista.

Kun kuvasta ${\displaystyle f(x,y)}$ etsitään mallia ${\displaystyle t(x,y)}$, tämä tehdään seuraavasti:

${\displaystyle {\frac {1}{n-1}}\sum _{x,y}{\frac {(f(x,y)-{\overline {f}})(t(x,y)-{\overline {t}})}{\sigma _{f}\sigma _{t}}}}$.

missä ${\displaystyle n}$ on pikselien lukumäärä, ${\displaystyle {\overline {f}}}$ signaalin f keskiarvo ja ${\displaystyle \sigma _{f}}$ keskihajonta (jakajan n-1 selitys on samanlainen kuin keskihajonnan määritelmässä). Jos merkitään

${\displaystyle F(x,y)=f(x,y)-{\overline {f}}}$

ja

${\displaystyle T(x,y)=t(x,y)-{\overline {t}}}$

niin normalisoitu ristikorrelaatio voidaan kirjoittaa muotoon

${\displaystyle \left\langle {\frac {F}{\|F\|}},{\frac {T}{\|T\|}}\right\rangle }$

missä ${\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle }$ on sisätulo ja ${\displaystyle \|\cdot \|}$ on L²-normi. Kyseessä on siis normalisoitujen vektoreiden välinen pistetulo eli vektorien F ja T välisen kulman kosini, joka on siis välillä -1...1, mikäli F ja T ovat reaalisia matriiseja. Jos arvo on 1, matriisi T on sama kuin matriisi F kerrottuna positiivisella vakiolla.