Målet med bildsömnad är att skapa naturliga mosaiker fria från artefakter som kan uppstå på grund av relativ kamerarörelse, ljusförändringar och optiska avvikelser. I detta dokument föreslår vi en ny sömmetod, som använder ett jämnt sömfält över hela målbilden, samtidigt som den tar hänsyn till alla lokala omvandlingsvariationer. Computing warp är helt automatiserad och använder en kombination av lokal homografi och globala likhet transformationer, som båda uppskattas med avseende på målet. Vi minskar perspektivförvrängningen i de icke-överlappande regionerna genom att linearisera homografin och långsamt ändra den till den globala likheten. Den föreslagna metoden är lätt generaliserad till flera bilder, och gör det möjligt att automatiskt få det bästa perspektivet i panoramat. Det är också mer robust mot parameterval, och därmed mer automatiserat jämfört med toppmoderna metoder. Fördelarna med det föreslagna tillvägagångssättet visas med hjälp av en rad olika utmanande fall.
Lin m.fl. REF kombinerade lokal homografi och global likhet transformation för att uppnå mer kontinuerliga och smidiga sömmar resultat.
Adaptive as-natural-as-possible image stitching
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}