Local All-Pass Geometric Deformations

滤波器(信号处理) 像素 算法 数学 转化(遗传学) 计算 几何变换 计算机视觉 人工智能 运动估计 噪音(视频) 亮度 计算机科学 失真(音乐) 图像(数学) 带宽(计算) 放大器 化学 物理 光学 计算机网络 基因 生物化学
作者
Christopher Gilliam,Thierry Blu
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:27 (2): 1010-1025 被引量:19
标识
DOI:10.1109/tip.2017.2765822
摘要

This paper deals with the estimation of a deformation that describes the geometric transformation between two images. To solve this problem, we propose a novel framework that relies upon the brightness consistency hypothesis-a pixel's intensity is maintained throughout the transformation. Instead of assuming small distortion and linearizing the problem (e.g. via Taylor Series expansion), we propose to interpret the brightness hypothesis as an all-pass filtering relation between the two images. The key advantages of this new interpretation are that no restrictions are placed on the amplitude of the deformation or on the spatial variations of the images. Moreover, by converting the all-pass filtering to a linear forward-backward filtering relation, our solution to the estimation problem equates to solving a linear system of equations, which leads to a highly efficient implementation. Using this framework, we develop a fast algorithm that relates one image to another, on a local level, using an all-pass filter and then extracts the deformation from the filter-hence the name “Local All-Pass” (LAP) algorithm. The effectiveness of this algorithm is demonstrated on a variety of synthetic and real deformations that are found in applications, such as image registration and motion estimation. In particular, when compared with a selection of image registration algorithms, the LAP obtains very accurate results for significantly reduced computation time and is very robust to noise corruption.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小王爱吃饭完成签到,获得积分10
1秒前
liagse完成签到,获得积分10
2秒前
深情安青应助Crystal采纳,获得10
2秒前
张太岳完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
Lynn完成签到,获得积分20
4秒前
kanoai7完成签到,获得积分10
6秒前
8秒前
yuko发布了新的文献求助10
9秒前
naplzp完成签到,获得积分10
11秒前
熊猫小肿完成签到,获得积分10
11秒前
传奇3应助大意的天亦采纳,获得10
12秒前
好纠结完成签到,获得积分10
12秒前
华仔应助贪玩的台灯采纳,获得10
12秒前
江漓完成签到 ,获得积分10
13秒前
LL完成签到,获得积分10
13秒前
Crystal发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
张小斌完成签到,获得积分10
17秒前
奋斗水香完成签到,获得积分10
17秒前
沈文远发布了新的文献求助10
18秒前
orixero应助qq采纳,获得10
19秒前
Inoron完成签到 ,获得积分10
20秒前
20秒前
morris发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
机智的乌完成签到,获得积分10
21秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
22秒前
清爽的机器猫完成签到 ,获得积分10
22秒前
竹子完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
24秒前
24秒前
gsonix发布了新的文献求助10
25秒前
morris完成签到,获得积分10
26秒前
热心的十二完成签到 ,获得积分10
26秒前
27秒前
Selenaxue发布了新的文献求助10
27秒前
28秒前
魔飞发布了新的文献求助10
29秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Toward a Combinatorial Approach for the Prediction of IgG Half-Life and Clearance 500
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969917
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514626
关于积分的说明 11175060
捐赠科研通 3249928
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795165
邀请新用户注册赠送积分活动 875617
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804891