Abstrakt. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för korrespondensproblemet som använder sig av icke-parametriska lokala transformeringar som grund för korrelationen. Icke-parametriska lokala transformeringar är beroende av den relativa ordningen av lokala intensitetsvärden, och inte av intensitetsvärdena själva. Korrelation med hjälp av sådana transformer kan tolerera ett betydande antal avvikelser. Detta kan resultera i förbättrad prestanda nära objektgränser jämfört med konventionella metoder såsom normaliserad korrelation. Vi introducerar två icke-parametriska lokala transformer: ranktransformen, som mäter den lokala intensiteten, och folkräkningen transformerar, som sammanfattar den lokala bildstrukturen. Vi beskriver vissa egenskaper hos dessa transforms, och visar deras nytta på både syntetiska och verkliga data.
Andra arbeten, relevanta för de metoder som presenteras, inkluderar folkräkningen omvandla REF, som är en icke-parametrisk bildomvandling.
Non-parametric Local Transforms for Computing Visual Correspondence
{'venue': 'ECCV (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}