图像拼接领域的经典文章以及常用的算法函数(一)(SIFT,APAP,AANAP,Seam-sutting,HomographyNet等等)
1、特征点的匹配
首先进行SIFT的特征点的匹配:
SIFT特征点的提取与匹配是图像拼接的第一步,如何提取到有效的,鲁棒性强的特征点是接下来的工作的重要前提,搞清楚什么是尺度空间极值检测、关键点定位、方向确定、关键点描述。(注:可以使用matlab中的vl-feat中的sift函数进行特征点的提取)
(45条消息) SIFT算法详解_zddhub的博客-CSDN博客_sift
对于特征点的提取匹配问题一直是比较棘手的问题,对于视差变化较大的图像来说,如何消除来自视差的影响至关重要。
可以尝试使用Asift的特征点提取匹配算法来提取视差较大的场景中的特征点。
(45条消息) [ASIFT 0] ASIFT算法深入讲解_盐粒-blog的博客-CSDN博客_asift
(demo,可以看一看大视差情况下SIFT与ASIFT之间的特征点匹配数量)
IPOL Journal · ASIFT: An Algorithm for Fully Affine Invariant Comparison
其次如何进行弱纹理情况下的特征点的提取,这个也是一个重要的研究方向,因为特征点一般取自灰度变化较大的地方,而弱纹理区域并不符合该条件。这种弱纹理的情况下:可以考虑借鉴深度学习中的HomographyNet网络。该网络并没有涉及到特征点的提取(也就不存在什么强弱纹理),而是将Homography的估计转换为对应的Patch角点的偏移估计。该网络输入一个PatchA以及一个经过扰动后的逆投影变换的PatchB来输入到vgg网络中,将Homography的估计转换为相应的Patch角点的偏移,为什么不直接预测Homography呢?因为Homography3*3矩阵中参数定义的量纲是不一致的,因此进行回归任务的时候训练出现不同步。PatchA和PatchB 的产生流程如下:
在弱纹理的情况下,该网络进行投影变换得到的MSE的值要明显小于使用SIFT匹配的的MSE。
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