阅读笔记(SOFT COMPUTING 2018)Seam elimination based on Curvelet for image stitching

参考文献:

Wang Z, Yang Z. Seam elimination based on Curvelet for image stitching[J]. Soft Computing, 2018: 1-16.

注:SOFT COMPUTING

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摘要

近年来,图像拼接发展迅速。 接缝消除在图像拼接中起着关键作用。 因此,本文提出了一种改进的图像拼接缝消除方法。 首先,注册图像。 然后,提出了基于Curvelet变换的最优焊缝方法来消除煤层。 客观评价指标(PSNR和SSIM)用于评价实验结果中所提方法的性能。 本文还提出了一种评估拼接图像局部质量的新指标。 在该度量下测试三组图像。 实验结果表明,该方法可以有效地消除煤层。

主要的工作

本文提出了一种基于Curvelet变换的改进的焊缝消除方法。 该论文的贡献可归纳如下。

  • (1)采用Curvelet变换来检测拼接图像中的接缝,从而可以更有效地消除接缝。
  • (2)提出了一种称为梯度方差的新度量,用于评估煤层消除质量。

该方法在以下两个方面弥补了研究空白:

  • 一是我们提出了一种有效的接缝消除方法,它提高了拼接图像的质量。
  • 另一个是我们提出的可以很好地评估接缝消除质量的指标。

什么是Curvelet?

Curvelet是一种用于多尺度物体表示的非自适应技术,于1999年提出并在2002年进行了改进(Candes和Guo,2002)。 它是从Ridgelet开发的(Candes和Guo 2002)。 Curvelet已广泛应用于图像处理,如图像去噪(Starck et al.2002),图像增强(Starck et al.2003)和图像融合。

算法流程

实验结果

结论

本文提出了一种改进的图像拼接缝消除方法。 首先注册一对图像。 然后,应用基于Curvelet变换的最优缝合方法来消除缝隙。 结果由PSNR和SSIM评估。 还提出了一种称为梯度方差的新指标来评估消除接缝的质量。 实验结果表明,我们提出的方法优于其他现有方法。 我们未来的工作是优化方法并缩短拼接一对图像所消耗的时间。


ps:我大概浏览了一下内容。对于图像拼接问题,我认为改进并不大,效果较为一般。但对于评价拼接方法的指标,我觉得可以借鉴。

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