Abstract-Syftet med detta papper är att uppnå sömlös bildsömnad utan att producera visuell artefakt som orsakas av allvarlig intensitet diskrepans och struktur obalans, med tanke på att de indata bilder är grovt anpassad eller globalt registrerade. Vårt nya tillvägagångssätt bygger på strukturdeformation och förökning för att uppnå den övergripande konsekvensen i bildstruktur och intensitet. Den nya sömsalgoritmen, som har hittat applikationer i bildkomposition, bildblandning och intensitetskorrigering, består av följande huvudprocesser. Beroende på kompatibiliteten och särskiljbarheten hos de 2D-funktioner som detekteras i bildplanet beräknas enskilda eller dubbla optimala partitioner vara föremål för begränsningar av intensitetskonsistens och strukturkontinuitet. Efteråt detekteras specifika 1D-funktioner längs de beräknade optimala partitionerna från vilka en uppsättning glesa deformationsvektorer härleds för att koda 1D-funktionsmatchning mellan partitionerna. Dessa glesa deformationssignaler förökas robust in i indatabilderna genom att lösa tillhörande minimeringsproblem i gradientdomänen, vilket ger en enhetlig ram för samtidig anpassning av bildstruktur och intensitet. Vi presenterar resultat i allmän bildsammansättning och blandning för att visa effektiviteten i vår metod för att producera sömlösa sömmar resultat från komplexa indatabilder.
Bildsömnadsmetoden REF använder strukturdeformation som beror på de 2D-funktioner som detekteras i bilderna.
Image Stitching Using Structure Deformation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}