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1.
Active Appearance Models Revisited   总被引:23,自引:2,他引:21  
Active Appearance Models (AAMs) and the closely related concepts of Morphable Models and Active Blobs are generative models of a certain visual phenomenon. Although linear in both shape and appearance, overall, AAMs are nonlinear parametric models in terms of the pixel intensities. Fitting an AAM to an image consists of minimising the error between the input image and the closest model instance; i.e. solving a nonlinear optimisation problem. We propose an efficient fitting algorithm for AAMs based on the inverse compositional image alignment algorithm. We show that the effects of appearance variation during fitting can be precomputed (projected out) using this algorithm and how it can be extended to include a global shape normalising warp, typically a 2D similarity transformation. We evaluate our algorithm to determine which of its novel aspects improve AAM fitting performance.Supplementary material to this paper is available in electronic form at http://dx.doi.org/10.1023/B:VISI.0000029666.37597.d3  相似文献
2.
Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework   总被引:3,自引:0,他引:3  
Since the Lucas-Kanade algorithm was proposed in 1981 image alignment has become one of the most widely used techniques in computer vision. Applications range from optical flow and tracking to layered motion, mosaic construction, and face coding. Numerous algorithms have been proposed and a wide variety of extensions have been made to the original formulation. We present an overview of image alignment, describing most of the algorithms and their extensions in a consistent framework. We concentrate on the inverse compositional algorithm, an efficient algorithm that we recently proposed. We examine which of the extensions to Lucas-Kanade can be used with the inverse compositional algorithm without any significant loss of efficiency, and which cannot. In this paper, Part 1 in a series of papers, we cover the quantity approximated, the warp update rule, and the gradient descent approximation. In future papers, we will cover the choice of the error function, how to allow linear appearance variation, and how to impose priors on the parameters.  相似文献
3.
物体多视角三维图象对齐复位的一种新方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了高质量准确地对物体多视角三维图象进行快速对齐复位,提出了一种将多个视角三维自然曲面数据精确对齐复位于同一坐标系中的新型迭代方法,该方法根据三维自然曲面的共同特性,并采用不同视角中对应曲面部分的若干单元面法向量误差最小及其对应顶点距离最小的迭代准则来进行对齐复位,同时还详细地叙述了迭代算法的过程,并讨论了提高算法速度与降低累积误差的方法,实例表明,该算法在无需约束三维数据采集过程和不额外增加三维数据采集设备及操作的情况下,不仅速度快,而且由复位后的各视角三维曲面形成的整体表面效果自然逼真。  相似文献
4.
Pattern localization is a fundamental task in machine vision, and autofocus is a requirement for any automated inspection system by allowing greater variation in the distance from the camera to the object being imaged. In this paper, we propose a unified approach to simultaneous autofocus and alignment for pattern localization by extending the idea of image reference approach. Under the least trimmed squares (LTS) scheme, the proposed hybrid weighted Hausdorff distance (HWHD) is a robust similarity metric that combines the Hausdorff distance (HD) with the edge-amplitude normalized gradient (EANG) matching. The EANG is designed to characterize the different degrees of blur at the edge points for focus cues, immune to illumination variations between the reference and the target image. We experimentally illustrate its performance on simulated as well as real data.  相似文献
5.
基于2D格状图的显微图像拼接   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对大规模显微图像的拼接,提出了一种显微图像拼接的全局对准模型。利用2D格状图表示图像的邻接关系,并根据局部对准的可靠性对格状图进行修正,以消除空白区的影响。根据图像投影坐标的误差建立全局对准模型,可以有效地消除误差积累。把系统偏斜校正作为约束条件加入全局对准模型,并利用非线性优化方法得到具有全局一致性的图像对准参数,成功地解决了大规模显微图像的拼接问题。  相似文献
6.
针对多层显微图像的拼接,提出一种基于3D拓扑图的图像拼接方法.利用基于区域的方法和基于特征的方法,分别对同层和异层图像对准;利用3D拓扑图的修正以消除空白区的影响;根据修正的3D拓扑图和多层图像投影坐标的误差建立多层图像的全局对准模型;利用非线性最优化方法,得到具有全局一致性的多层图像拼接结果.  相似文献
7.
针对显微图像拼接中的误匹配和误差积累问题,把图像对准误差划分为第一类误差和第二类误差,并提出了一种新的图像拼接方法.首先利用所有重叠图像对的局部对准约束建立全局对准模型,它可以消除第一类误差引起的误差积累;然后根据全局对准误差的分布特性,提出消除第二类误差的最小回路一致性方法.实验表明,该图像拼接方法计算简单、有效,适用于大规模的显微图像拼接.  相似文献
8.
提出了一种针对同一场景不同曝光的多幅照片图像的配准、恢复光照响应曲线及高动态范围图像合成算法.首先将不同曝光的序列图像中值二值化,利用多尺度思想构造二值图像的金字塔序列并逐级比较,以实现多幅图像间的平移配准和转角配准.从配准后的序列图像中采样,根据最小二乘原理拟合出相机的光照响应曲线,并获得图像中像素值与曝光量之间的映射关系,进而将不同曝光的场景照片图像融合成一幅高动态范围图像.实验结果表明,合成的高动态范围图像效果满意.  相似文献
9.
针对传统旋转运动参数估计都是采用两帧图像对齐技术,提出了为多帧运动参数估计方法,即使用多帧子空间约束技术.证明了当摄像机参数不变时,多帧运动参数集合可嵌入一个低维线性子空间上;使用奇异值分解方法来降低线性子空间的秩,用最小二乘技术求解所有帧的运动参数.该方法不需要恢复任何3D信息;由于多帧参数估计法比两帧有更多的约束,因此取得更精确的图像对齐效果.该方法可用小图像进行参数估计.  相似文献
10.
张培  吴亚锋 《计算机应用》2007,27(3):669-672
传统的反向合成图像对齐算法比较的是模板图像与输入图像之间的像素值。该方法容易受到图像中光照变化的影响,从而导致收敛性变差甚至发散。根据局部指向性对光照变化不敏感的特性,提出了一种新的反向合成图像对齐算法——反向合成梯度算法。由于局部指向性的计算在本质上是图像梯度的计算,因此采用几种不同的梯度算子来计算局部指向性。通过实验,验证了反向合成梯度算法能够有效克服图像中光照变化的影响,同时比较了不同算子在不同光照下对反向合成梯度算法的影响。  相似文献
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