傅里叶-梅林变换进行图像配准

        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。…

实时超像素分割IER方法(CSEO方法)

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。