图像拼接 | Coarse-to-fine Seam Estimation for Image Stitching Notes

粗到细缝估计图像拼接方法

arXiv：https://arxiv.org/abs/1805.09578

发布日期：2018-05-24

编者：Amusi

编辑日期：2018-05-31

目标

创新之处

术语翻译

内容概要

1 背景介绍

2 相关研究

3 从整体到局部的缝估算方法

A 传统缝分割技术

B 块点估算算法

C 缝估算优化策略

D 提出从整体到局部的框架结构

4 实验分析

5 总结与展望

参考文献

研究目标与核心问题

确定一条感知一致性较高的接缝线

• 构建一种接缝估计途径，能够在预设的对齐假定条件下，识别出视觉效果最优的拼接线：即采用由粗到细的接缝估计策略

创新点提炼与呈现

• 对 quality metric 进行优化
  • 引入了 patch-point 评估算法

本研究中，我们设计了一种由粗至细（coarse-to-fine）的图像拼接缝估算方法。从接缝评估的角度出发，我们发现视觉上最优的拼接缝应当具备较低的质量度量值，并且在该缝线上像素的变化幅度较小（详见图3（d））。该策略包含两个核心阶段。第一阶段中，在完成图像对齐之后，我们采用传统切缝估计算法进行初步接缝的拼接，其中能量函数依据原始差异图进行计算。第二阶段则引入 patch-point 评估算法对接缝区域的像