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
1秒前
lan发布了新的文献求助10
1秒前
zhaxiao发布了新的文献求助30
4秒前
李健的小迷弟应助翁雁丝采纳,获得10
5秒前
WLWLW发布了新的文献求助30
6秒前
HH完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
JayL完成签到,获得积分10
6秒前
繁觅完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
淡然寒松发布了新的文献求助10
12秒前
sukuyo发布了新的文献求助10
12秒前
ty发布了新的文献求助10
13秒前
Rollei完成签到,获得积分10
14秒前
光光发电完成签到,获得积分10
14秒前
蓑衣客完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
木青仙子完成签到,获得积分10
20秒前
小蘑菇应助给他来个地瓜采纳,获得10
20秒前
科研通AI2S应助sukuyo采纳,获得10
23秒前
慕青应助哎吆歪采纳,获得10
27秒前
晨曦完成签到,获得积分10
27秒前
研友_VZG7GZ应助只因采纳,获得10
28秒前
28秒前
沉默的寻凝完成签到 ,获得积分10
29秒前
OAO完成签到,获得积分10
30秒前
暴富完成签到,获得积分10
31秒前
OAO发布了新的文献求助30
33秒前
赘婿应助祝您发财采纳,获得10
34秒前
微笑的若魔完成签到 ,获得积分10
35秒前
WLWLW应助金熙美采纳,获得10
35秒前
35秒前
35秒前
36秒前
圆蓬蓬完成签到,获得积分10
36秒前
烟花应助wjfan采纳,获得10
36秒前
一大意完成签到,获得积分10
37秒前
imzmy完成签到,获得积分10
37秒前
思源应助Uload采纳,获得10
38秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
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 3975722
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520056
关于积分的说明 11200719
捐赠科研通 3256455
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798271
邀请新用户注册赠送积分活动 877490
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806390