Vi undersöker projektiv uppskattning under modellbrister, d.v.s. när de antaganden som ligger till grund för den projektiva modellen inte är helt uppfyllda av uppgifterna. Vi fokuserar på uppgiften att sy bilder som vanligen löses genom att uppskatta en projektiv warp - en modell som är motiverad när scenen är plan eller när åsikterna skiljer sig rent genom rotation. Sådana villkor kränks lätt i praktiken, och detta ger sömmar resultat med spökande artefakter som kräver användning av deghosting algoritmer. I detta syfte föreslår vi som projektiva som möjliga warps, dvs. warps som syftar till att vara globalt projektiva, men tillåter lokala icke-projektiva avvikelser att redovisa överträdelser av de förmodade bildförhållandena. Baserat på en ny uppskattningsteknik som heter Moving Direct Linear Transformation (Moving DLT), överbryggar vår metod sömlöst bildregioner som är oförenliga med den projektiva modellen. Resultatet är mycket exakt bildsömnad, med avsevärt minskade spökeffekter, vilket minskar beroendet av post hoc-deghosting.
En as-projective-as possible warping metod och en ny rörlig direkt linjär omvandling (Moving DLT) teknik utvecklas för att sömlöst sy bild regioner som är oförenliga med den projektiva modellen REF.
As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}