mrgloom 242 Жалоба Опубликовано June 23, 2016 В opencv_contrib появились алгоритмы image registration, без использования FFT. Работают только при использовании пирамиды. https://github.com/Itseez/opencv_contrib/tree/master/modules/reg Документ описывающий http://research.microsoft.com/pubs/75695/Szeliski-FnT06.pdf 1 Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано June 24, 2016 Хороший алгоритм. Если его правильно приготовить, то быстрый и очень точный. Надо добавить, что Szeliski только описал метод, его придумали ещё до него. А называется он... оптический поток Лукаса-Канаде! Да, именно так. Только применяется он не в привычном для всех виде для набора точек (или для одной точки), а к изображениям целиком. Правильный первоисточник называется Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework. P.S. Кстати, охрененный метод для стабилизации видео, работает даже там, где ключевых точек нет и/или они смазаны motion blur. И быстрее, чем на основе fft, т.к. достаточная точность достигается уже на верхних уровнях пирамиды, не обязательно спускаться на уровень оригинального изображения. 2 Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано June 24, 2016 Да, у Szeliski как раз overview методов. А можно этот подход расширить до non-rigid случая? Типо того что делают в области Medical Image Registration. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано June 25, 2016 А что конкретно имеется ввиду? Что-то за перспективным преобразованием? Какие-то деформации? Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано June 27, 2016 Не знаю точно как описать их класс, там вроде есть разные модели. Думаю что самый простой вариант это piecewise affine warp. Или что то типа такого. http://bigwww.epfl.ch/thevenaz/UnwarpJ/ Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано June 27, 2016 Мне кажется, что такое сделать не получится. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано June 27, 2016 Почему нет? Там тот же самый оптический поток, посчитанный для узлов решетки, только совместные перемещения узлов не описываются глобальными аффинными преобразованиями, но никто не мешает аппроксимировать кусочно-аффинными. Это может сделать модель менее стабильной, но если целевая функция сходится к единственному минимуму и он глобальный, то все должно работать хорошо. Если рисунок похож на равномерный шум, то скорее всего будут проблемы. Что то похожее на это Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано June 27, 2016 Это не совсем тот же самый оптический поток. В смысле, я представляю, как это можно сделать для решения задачи. Но не вижу, как уложить в концепцию parametric motion, о которой мы сейчас говорим. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано June 27, 2016 Ну да, линейные методы как в доках выше тут не катят, может будет работать, если одновременно пространство кривить (другим алгоритмом). Но по поводу достоинств/недостатков подобного комбинирования сложно судить заранее. И еще он мне как то сильно напомнил inverse compositional подход http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/AV0910/zhao.pdf . Понял почему, картинки те же и автор ссылается на работу упомянутую во втором посте. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано June 27, 2016 Ага. Причём inverse compositional метод может быть в разы быстрее и при этом точнее прямого метода. Его в большинстве случаев и надо применять на практике. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано July 5, 2016 Еще на тулбокс для матлаба набрел: http://iatool.net/documentation/ Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах