Bild automatisk rättelse projektet på Google syftar till att skapa en trevligare version av användarbilder genom att korrigera de små, ofrivilliga kamera rotationer (rulla / tonhöjd / gir) som ofta förekommer i icke-professionella fotografier. Vårt system tar bilden närmare frontoparallellvyn genom att utföra en affin upprätande på bilden som återställer parallellism av linjer som är parallella i fronto-parallell bildvyn. Detta korrigerar delvis perspektivförvrängningar, men misslyckas med fullt metriska upprätande som också återställer vinklar mellan linjer. Å andra sidan kan 2D homografi för vårt upprätande beräknas från endast två (i motsats till tre) uppskattade försvinnande punkter, så att vi kan skjuta på många fler bilder. Ett nytt RANSAC-baserat tillvägagångssätt för uppskattning av försvinnande punkter har utvecklats. Huvudstyrkan i vår försvinnande punkt detektor är att det är linje-less, därigenom undvika de hårda, binära (line / no-line) uppströms beslut som orsakar traditionell algoritm att ignorera mycket stödjande bevis och / eller erkänna bullriga bevis för försvinnande punkter. En robust RANSAC-baserad teknik för att upptäcka horisontlinjer i en bild föreslås också för att analysera det uppskattade rättandets korrekthet. Vi post-multiplicerar vår affine upprätande homografi med en 2D rotation som anpassar den närmare försvinnande punkt med bilden Y-axeln.
Senare, Chaudhury et al. I REF föreslogs ett Ransac-baserat tillvägagångssätt för att uppskatta två försvinnande punkter och anpassa den närmare försvinnande punkten till Y-axeln på bilden via en postmultiplikationsoperation.
Auto-rectification of user photos
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}