图像配准方法主要分为三类:一种是灰度方法信息方法,另一种是基于特征的方法,可细分为特征点、直线段、边缘轮廓、特征结构以及矩不变统计特征等,还有一种就是基于变换域的方法,如相位相关、Walsh Transform等方法。傅里叶-梅林变换就是一种变换域的方法。

        在图像配准过程中,常常需要处理平移、旋转、尺度变换、遮挡、形变等问题,使用傅里叶-梅林变换可以很好的应对平移、平面内旋转、缩放和遮挡,是一种鲁棒性较强的方法。这篇博客讲详细介绍傅里叶-梅林变换的性质,以及其在图像配准过程中的应用。…

census        在立体视觉中,常常用到Census变换,Census变换是一种非参数局部变换,其将周围像素的强度映射到一个比特穿,从而捕获图像的结构。同时使用Census变换可以减少由相机增益和偏置引起变化的影响。在立体匹配过程中,将图像做Census变换后,计算像素点之间的明式距离进行匹配,可以得到较好的效果。

        这篇博客主要介绍介绍实现Census变换,由于使用OpenCV的容器和接口,所以直接使用OpenCV调用比较方便。…

        使用Matlab处理图像的时候,如果需要将文字或者图形嵌入图像中,就需要用到vision工具集了,如果嵌入的是文字,那么就要使用vision.TextInserter,这个在新版本的Matlab中提供了insertText函数,与其功能差不多,不过vision.TextInserter要强大一些,insertText可以修改文字背景色块但是不能修改字体。…

        目标识别的评价指标主要有ROC曲线,missrate(MR,其实就是FALSE Positive)、FPPI、FPPW等。单图像跟踪的评价指标主要有两个,一个是pixel error,一般是算中心距离,另一个是overlap rate,区域重叠率,用重叠区域除以两个矩形所占的总面积Aoverlap /(A1+A2-Aoverlap),常常用pixel error绘制帧误差曲线,用重叠率绘制误差曲线。除此之外,还有针对多目标图像跟踪的评价指标。在VOT中,目标跟踪的评价指标又多了EOA和EOF图,这篇博客都会介绍。…

        OpenCV可以处理许多2D、3D的变换矩阵,包括但不局限于2D放射变换矩阵(2×3),二维点对的最优单映射变换矩阵H(3×3),四个二维点对之间的透射变换矩阵(3×3),多对三维点之间的旋转平移矩阵(3×4),计算多个点对之间的基矩阵和位姿变换矩阵等。这篇博客对这些变换函数进行了总结,可以通过该博客给出的名字搜索函数进行查询。…

sgs2        这篇博客介绍博主事先的CSEO超像素分割方法,CSEO法是目前已知最快的超像素分割算法,可以在640*480*3大小的图像上达到38ms的速度(使用单核CPU@2.5GHz),并且分割区域数与时间无关,是目前超像素分割领域的state-of-art。

        OpenCV内封装了主流的SLIC算法,当然,无法实时。这篇博客由于客观原因不提供源码、原理解释,只提供一些论文索引和博主的实验结果,仅供研究者参考。

        博主使用Kinect摄像头采集图像数据,将采集的四通道数据转换为三通道数据,然后缩放至920*540(原图为1080p),采集图像和超像素分割在同一个线程中,最终速度为48ms,如果使用640*480,将算法部分从主线程中分离出来,达到论文中所说的38ms是可能的。