图像拼接论文总结

原创 已于 2024-09-18 22:22:23 修改 · 236 阅读 · 0 ·
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于 2024-09-18 22:18:09 首次发布

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【图像拼接】论文精读：Seam-Driven Image Stitching
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接缝驱动的图像拼接
【图像拼接】论文精读：Image stitching based on human visual system and SIFT algorithm
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图像拼接过程通常会产生许多不良影响。解决图片不连续和错位等问题一直是人们研究的重点。从人类视觉的角度来看，这种位错情况很容易被感知和发现。本文提出了一种基于人类视觉系统(HVS)和尺度不变特征变换(SIFT)算法的拼接策略。我们对拼接图像的亮度差和对比度进行预处理，结合SIFT算法和HVS对拼接图像的重叠区域进行划分，建立属性关系模型。我们使用动态规划根据属性关系模型找到最优接缝线，最终结果使最优接缝线在人眼的判别视觉下几乎不可见。实验结果表明，我们的方法在 HVS 中具有更大的优势。
【图像拼接】论文精读：Image stitching with perspective-preserving warping
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图像拼接算法通常采用全局变换，如单应性，适用于平面场景或视差自由相机运动。然而，在实践中很容易违反这些条件。使用随意的相机运动、可变拍摄的视图、大深度变化或复杂结构，拼接这些图像是一项具有挑战性的任务。全局变换模型通常提供可怕的拼接结果，例如错位或投影失真，尤其是透视失真。为此，我们提出了一种保持透视的图像拼接翘曲，它在空间上结合了局部投影变换和相似变换。通过加权组合方案，我们的方法逐渐将重叠区域的局部投影变换外推到非重叠区域，因此最终的翘曲可以平滑地从投影变为相似度。所提出的方法可以提供令人满意的对齐精度
【图像拼接】论文精读：Graph-based Hypothesis Generation for Parallax-tolerant Image Stitching
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基于图假设生成和接缝引导局部对齐的视差图像拼接方法。
图像拼接的经典论文
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包含了图像拼接几种经典算法的原版论文，还有其他非常经典的文献
【图像拼接（Image Stitching）】关于【图像拼接论文源码精读】专栏的相关说明，包含专栏内文章结构说明、源码阅读顺序、培养代码能力、如何创新等。总之，【图像拼接源码】复现看这一篇就够了！
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本文是【图像拼接论文源码精读】专栏的相关说明，将一些共性的东西在这里做统一说明，就不在每一篇文章中重复了。【图像拼接（Image Stitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新）。先看该专栏说明，然后进入专栏阅读相关文章，建议同步订阅，同步阅读。本专栏针对图像拼接领域公布源码的文章进行源码解读，没有源码的文章在有源码的文章全部更新完毕后尝试复现。
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为什么会有这篇文章？因为专栏简介里写不下太多东西，只能通过这篇文章和大家交流，算是一个专栏阅读指南吧。说点心里话本来吧，我只想用优快云来记录自己学习【图像拼接】领域论文的过程，对每篇文章有个细致的理解，方便自己反复查阅。设置为付费也是因为涉及论文和本人其他项目需要，防止查重和其他问题，所以价格最开始设置的是专栏付费价格里最高的。起初，确实没有人看，一切也都平淡地度过着。
图像拼接论文
06-17
关于图像拼接的论文，CVPR,2014论文.
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图像拼接论文集 包括大规模显微图像拼接算法等
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图像拼接论文集，包括大规模显微图像拼接算法，基于2D格状图的显微图像拼接，基于尺度不变特征变换特征的显微图像在线拼接方法，基于互相关的显微医学图像配准，基于特征的显微图像全自动拼接，基于最小路由代价树的...
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关于图像拼接算法的一篇硕士论文
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这是一篇硕士论文，题目是《图像拼接算法研究》，我在做本科毕业设计时从里面学了很多东西，所以推荐给大家
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这是一本非常全的图像拼接详细内容介绍，从中可以了解到图像拼接的理论详细过程
一篇关于图像拼接的比较好的硕士论文
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这是一篇关于图像拼接的比较好的硕士论文，是中科院的研究生做的，里面有详细的步骤和参数，具有很大的参考价值
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基于角点变换矩阵的图像拼接 http://wenku.baidu.com/view/e1396cd026fff705cc170a19.html 基于SIFT特征匹配的稳健图像拼接算法 http://wenku.baidu.com/view/23c34fc2d5bbfd0a
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基于人类感知接缝图像拼接算法。
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weixin_41484240的博客
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Constructing Image Panoramas using Dual-Homography Warping                Michael S. BrownThis paper describes a method to construct seamless im-age mosaics of a panoramic scene containing two predom-...
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【图像拼接/扩散模型】论文精读：RecDiffusion: Rectangling for Image Stitching with Diffusion Models（重磅！CVPR 2024）
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04-01 7905
来自不同捕获的图像拼接通常会导致非矩形边界，这通常被认为是不吸引人的。为了解决非矩形边界，当前的解决方案涉及裁剪，它丢弃图像内容、修复，这可能会引入不相关的内容或扭曲，这可能会扭曲非线性特征并引入伪影。为了克服这些问题，我们引入了一种新的基于扩散的学习框架RecDiffusion用于图像拼接矩形化。该框架结合了运动扩散模型(MDM)来生成运动场，有效地将拼接图像的不规则边界过渡到几何校正的中间。然后是内容扩散模型(CDM)进行图像细节细化。值得注意的是，我们的采样过程利用加权图来识别CDM每次迭代过程中需要
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