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计算机视觉技术中图像拼接配准基本问题
2017-02-06
不同于早期直接寻求最小化像素点到像素点之间差异的大多数方法,近期的算法通常需要提取衣蛾稀疏的特征集,再对这些特征进行匹配,这些基于特征的图像拼接方法对于场景运动具有较强的鲁棒性是其优势,而且如果实现方式得当,速度上也会更快。不过,这种方法最大的优势是能够“认出全景图”,即能够自动从未排序的图像集找出图像之间的邻接关系,从而使一般的使用者能够全自动地拼接这些图像。那么,对于图像拼接来说,有些最基本的问题呢?首先,为了进行图像的配准,我们必须确定一幅图像中的像素点坐标与另一图像中的像素点坐标之间关联的近似数学模型与全景图拼接特别相关的一些新的运动模型。其次,我们必须估计相关联的各种图像对之间正确的配准参数。如何从每一幅图像中找出具有区分性的特征,进而通过快速高效匹配找到图像对之间的对应关系。如何通过直接比较像素点,并结合梯度下降法以及其他优化方法,同样可以估计这些参数,在一幅全景图中存在多个图像的情况下,可以利用光束平差法来计算具有全局一致性的配准结果,并且能够有效地找出一幅图像和另一幅图像的重叠部分,一旦完成图像的配准工作,我们就必须选择一个最终的合成表面来卷绕哪些已经配准的图像。我们还需要利用相关算法来无缝剪裁和融合重叠的图像,甚至处理存在视差、镜头畸变、场景运动和曝光差异情况下的图像拼接问题。
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